煉廠裝置運行調整及總流程協同優化
（中國石化石油化工科學研究院，北京）
摘要：以國內某煉廠為研究對象，從總流程角度對煉廠主要裝置運行情況進行聯合診斷，發現由于三環芳烴組分在重油加工系統惡性循環，導致生產中出現催化裂化柴油處理困難、柴油池個別批次十六烷值不達標等問題。采用Aspen 公司的過程工業模型系統軟件建立了全廠總流程模型，并進行原油保本價測算，提出了原油加工的優化結構；同時對優化前后的全廠流程進行模擬測算，提出了總流程優化方案。優化前后的實際運行數據對比及效益評估結果表明，產品結構得到明顯改善，企業全年增效約1 514.3萬元，達到了煉廠運營優化和效益提升的目的，對同類型煉廠的全流程優化具有較好的借鑒意義。
關鍵詞：裝置運行調整；總流程優化；效益評估
我國煉油行業經過幾十年的快速發展，目前正面臨產能過剩、汽油增幅放緩、柴油消費見頂的局面。外部市場競爭加劇、產品質量升級步伐加快、節能環保要求日趨嚴格，使國內煉油企業面臨巨大挑戰，推動煉廠不斷尋求綜合運用各種優化手段挖潛增效，以提高競爭力［1］。目前，裝置運行優化是煉廠挖潛增效的重要內容，通過裝置運行優化，煉廠在提高產品質量和降低裝置能耗等方面取得了顯著效果［2-4］。目前的裝置運行優化主要以單套裝置為對象，而單純追求單套裝置的優化有時并不一定會帶來全廠效益的增加，不同裝置間協同優化才有可能有效提高煉廠的整體效益［5］。因此，將總流程優化與裝置運行優化相結合，在追求煉廠總體利潤最大化的前提下，實現各裝置間的協同優化，是一種更好的煉廠運營優化模式。
國內某燃料型煉廠的原油一次加工能力為3.5 Mt/a，近年來在油品質量升級步伐加快的過程中，全廠運行各環節凸顯瓶頸，盈利能力較弱，一直處于低負荷運行，各運行部分別提出的優化措施缺乏統一考慮，急需通過系統性的總流程優化方案為全廠的提質增效提供指導建議。
本工作利用Aspen公司的過程工業模型系統（PIMS）軟件建立全廠總流程模型，通過原油選擇優化及裝置操作優化提出了總流程優化方案，解決了柴油出廠及催化裂化柴油處理困難等問題，并通過效益評估進行驗證，形成了包含診斷分析-模型測算-優化方案實施-優化效果評估等環節的閉環優化體系，從而幫助煉廠達到優化運行的目的。
1、煉廠現狀
該煉廠的主要煉油裝置包括原油蒸餾裝置、半再生重整裝置、芳烴抽提裝置、催化裂化裝置、延遲焦化裝置、柴油加氫裝置、汽柴油加氫裝置、汽油選擇性加氫脫硫裝置、氣分裝置、甲基叔丁基醚（MTBE）裝置、聚丙烯裝置、制氫裝置和硫磺回收裝置等，裝置詳情見表1。該煉廠的主要產品包括汽油、柴油、溶劑油、液化氣、聚丙烯、石油焦等。
該煉廠的生產加工流程如圖1所示。由圖1可見，主要加工流程包括：直餾石腦油進重整裝置預加氫單元；常一線一部分用于生產200#溶劑油，其余部分和直餾柴油一起進汽柴油加氫裝置；減一線和減壓蠟油進催化裂化裝置；減壓渣油進延遲焦化裝置。柴油加氫裝置采用將催化裂化劣質柴油轉化為高辛烷值汽油或輕質芳烴的技術（簡稱LTAG工藝）加工催化裂化柴油。汽柴油加氫裝置加工直餾柴油、焦化汽柴油及少量催化裂化柴油，用于生產車用柴油。催化裂化裝置的原料包括減壓蠟油、焦化蠟油和加氫催化裂化柴油，產品包括柴油、汽油和液化氣等，其中，大部分柴油經過柴油加氫裝置加工后返回催化裂化裝置作原料，其余部分外供給其他煉廠；汽油經汽油選擇性加氫裝置脫硫后，作為汽油主要調合組分；液化氣經氣分裝置后，碳四和丙烯分別進入MTBE和聚丙烯裝置。
經過現場調研，該廠重油加工系統主要存在以下問題：1）催化裂化裝置進料中焦化蠟油的密度已接近1 000 kg/m3，催化裂化柴油的95%（φ）點餾出溫度低至315 ℃，催化裂化柴油密度大于970 kg/m3，與其他煉廠同類型裝置相比，運行經濟性較差。2）催化裂化柴油處理存在困難，加氫催化裂化柴油的密度約920 kg/m3，催化裂化柴油加氫效果無法達到目標要求。3）延遲焦化裝置生產的焦化柴油的十六烷指數偏低，僅為38左右。柴油池個別批次十六烷值不達標，出廠還需要調入十六烷值改進劑。
2、裝置運行診斷
基于裝置運行數據，結合現場調研情況，從全廠角度出發，對各主要裝置運行情況進行診斷分析，剖析了引發重油加工系統問題的深層原因：
1）近年來汽柴油產品質量不斷升級，該煉廠柴油池十六烷值不足的問題愈發凸顯。柴油產品歷來以普通柴油為主，車用柴油與普通柴油并軌后，為了滿足國Ⅴ車用柴油標準，催化裂化柴油無法再通過汽柴油加氫裝置進入柴油池，只能部分間歇性外供其他煉廠，且需要滿足密度小于970 kg/m3的產品質量要求，其余大部分催化裂化柴油通過LTAG工藝回催化裂化裝置。為滿足外供催化裂化柴油的密度要求，在操作中采取了催化裂化柴油餾分不斷切輕的措施，導致它的餾程和密度不匹配的矛盾越來越嚴重。
2）催化裂化裝置的原料構成包括直餾蠟油、焦化蠟油、加氫催化裂化柴油。從原料的分析數據看，直餾蠟油密度為910～930 kg/m3，焦化蠟油密度為960～1 020 kg/m3，加氫催化裂化柴油密度為910～920 kg/m3。由于加氫催化裂化柴油出廠受限，LTAG加工負荷逐漸提高，加氫催化裂化柴油在混合進料中的比例與設計值相比增加了一倍左右，焦化蠟油的摻煉比例也呈增加趨勢，使得混合進料密度增加，裂化效果變差；同時，因間歇性摻煉減壓過汽化油，導致原料中金屬雜質含量、殘炭波動較大，催化裂化汽油的收率處于歷史低位水平。
3）延遲焦化裝置負荷較低，僅維持在50%左右。該裝置的原料為減壓渣油和催化裂化油漿，催化裂化油漿與減壓渣油的摻煉比為10%～25%（w）。由于生產過程中催化裂化柴油不斷切輕，大量重餾分被壓入油漿，導致焦化原料中餾程低于500 ℃的餾分占比達到20%（φ）。這股重催化裂化柴油原料不適合生焦，一部分混在焦化柴油中，拉低了焦化柴油的十六烷指數；一部分隨焦化蠟油返回催化裂化裝置，影響催化裂化裝置的進料性質。
4）即使控制催化裂化柴油95%（φ）點餾出溫度在320 ℃，催化裂化柴油的密度仍達到970 kg/m3，由于氫氣不足，柴油加氫裝置循環氫純度僅為80%～84%，較重的催化裂化柴油的加氫效果無法達到預期目標，加氫后返回催化裂化裝置，密度雖然滿足LTAG工藝的基本要求，但烴類組成并不是最適合裂化的組分。由于汽柴油加氫裝置中焦化柴油的摻混比例不斷增加、餾程不斷變重，導致裝置反應溫度不斷提高，說明焦化柴油的性質不斷劣化，這不僅導致全廠柴油池十六烷值下降，還造成裝置氫耗增加。
5）該廠常減壓裝置按照高酸重質原油設計，因受多項裝置瓶頸及儲運管輸條件的限制，目前已無法按照設計原油進行采購和加工，導致常減壓裝置負荷偏低，且加工油種復雜，近期主力油種為瓦斯科尼亞，加工量占比43%（w），由于它的直餾柴油十六烷指數僅為44.71，汽柴油加氫裝置裝填的催化劑均為精制劑，對柴油十六烷指數的改善有限，也是造成目前柴油出廠困難的因素之一，因此還需要在裝置調整前協助企業開展原油選擇優化工作。
圖1 煉廠的生產加工流程
綜合以上分析，可得出初步結論：由于催化裂化柴油出廠受限及氫氣不足，三環芳烴組分在重油加工系統中不斷累積，既不能經過加氫飽和，也無法被裂化、生焦，形成惡性循環。
3、裝置運行調整與總流程優化
3.1 煉廠模型建立
建立精確的企業模型是煉廠原油選擇和流程優化的基礎，本工作利用線性規劃方法（Linear Programming，簡稱LP），采用Aspen公司的PIMS軟件對煉廠進行建模。根據煉廠實際生產流程建立LP模型框架（見圖2），主要包括常減壓裝置子模型、二次加工裝置子模型、供銷子模型和產品調合子模型［6］。
常減壓裝置子模型用于描述煉廠常壓與減壓蒸餾裝置，以原油切割數據為基礎，可根據煉廠實際情況設置多個生產方案，經過優化后可得到最優切割方案。
二次加工裝置子模型用于描述除常減壓裝置外的其他裝置，可根據裝置實際加工方案建立多個加工方案模型，該模型以煉廠各二次加工裝置生產運行實際數據為基礎，包括不同加工方案的產品收率、公用工程消耗、裝置運行限制和物料性質等數據；對于重要裝置，如催化重整、渣油加氫、催化裂化裝置等，根據單元裝置模擬數據或經驗設置Delta-Base結構（一種描述裝置收率和產品性質隨進料性質改變而變化的計算方法）［7］，該結構可描述裝置進料性質對產品收率的影響，提高模型的描述精度。其中催化裂化裝置中設置了原料密度、殘炭值、硫含量、金屬雜質含量對產品分布及產品性質的影響［8］；焦化裝置中設置了原料殘炭值、硫含量對產品分布及產品性質的影響［9］。
供銷子模型以原料與產品價格數據以及原料與產品購買或銷售限制數據為基礎，用于描述煉廠原料供給和產品銷售情況。
產品調合子模型用于描述汽油、航空煤油、柴油、燃料油等產品的調合情況［10］，以產品調合質量的限制數據以及調合物料的性質數據為基礎。已有報道指出不同類型柴油的十六烷值與十六烷指數關系較為復雜［11］，為了降低模型的計算復雜度，同時保證優化方案的柴油調合計算結果能夠對實際生產提供指導，本次測算未在模型中引入非線性調合公式，而是沿用線性調合規則，并且人為地將十六烷值指標在內控指標的基礎上提高0.5個單位。
圖2 LP模型框架示意圖
3.2 總流程優化實施方案
總流程優化方案的總體思想是通過原油選擇優化及裝置操作優化，解決柴油出廠及催化裂化柴油處理困難的問題，打破三環芳烴在重油系統中的閉環。
從總流程的角度，基于全廠總流程模型，結合當前企業的實際運行數據和實驗室信息管理系統化結果，首先開展了原油選擇優化工作。通過保本價測算排序［12］，同時兼顧直餾柴油十六烷指數分析，確定了以杰諾原油為主力油種，摻煉15%（w）伊朗重質原油（簡稱伊重原油）作為優選原油結構，原油保本價測算排序如表2所示，表2中測算油種包括伊重原油（Iranian）、科威特原油（Kuwait）、杰諾原油（Djeno）、盧拉原油（Lula）、瓦斯科尼亞原油（Vasconia）、薩賓諾原油（Sapinhoa）、罕戈原油（Hungo）、塞巴原油（Ceiba）、埃斯克蘭特原油（Escalante）、桑格斯原油（Sangos）、普魯托尼原油（Plutonio）、埃斯坡原油（ESPO）等共計12種。
以上述原油結構的常減壓側線性質為起點，利用Delta-Base結構對優化后各工藝裝置的預測數據進行閉環迭代，在此框架下對優化前后工況的全廠流程進行模擬測算，形成完整的總流程優化方案，并據此制定總流程優化方案的實施步驟要點：
1）原油優化：為保證操作穩定，在優化調整階段保障杰諾原油單煉。
2）催化裂化裝置和柴油加氫裝置協同優化：逐步提高催化裂化裝置柴油抽出溫度，以10 ℃/d的幅度提高催化裂化柴油95%（φ）點餾出溫度至目標值345 ℃，調整過程初期，催化裂化柴油密度和產量會有所上升，此時適當提高柴油加氫反應苛刻度，以控制加氫催化裂化柴油的密度不高于925 kg/m3，若達不到則適當外甩催化裂化柴油至罐區暫存，期間若市場價格合適，可擇機配合外甩部分油漿［13］。
3）催化裂化裝置操作優化：控制催化裂化裝置反應溫度515～520 ℃，催化活性64%±2%，減壓過汽化油切出催化裂化原料。
4）焦化裝置操作優化：隨著催化裂化柴油抽出溫度的提高，催化裂化油漿產量會相應降低，此時逐步提高焦化柴油抽出溫度，控制焦化柴油95%（φ）點餾出溫度不高于350 ℃，焦化蠟油干點不高于450 ℃；逐步提高焦化爐出口溫度至505 ℃。
5）汽柴油加氫裝置操作優化：將10 t/h焦化汽油回煉至LTAG進料，以騰出汽柴油加氫裝置負荷。根據加氫催化裂化柴油十六烷指數和汽柴油加氫裝置情況以及新氫量、高壓空冷冷后溫度等參數，汽柴油加氫裝置恢復加工催化裂化柴油，并逐步加大催化裂化柴油摻煉量至5～8 t/h。
3.3 優化效果分析
3.3.1 催化裂化裝置
通過以上調整措施協同作用，實現了催化裂化裝置進料的性質優化，結果見表3。加氫催化裂化柴油的裂化反應性能得到一定程度的改善，從而實現催化裂化裝置正常運轉，提高了汽油等高附加值產品的收率。催化裂化柴油性質對比見表4。由表4可見，優化后催化裂化柴油95%（φ）點餾出溫度提高了16 ℃，且多環芳烴含量由82.4%（w）降至74.8%（w），消減了部分系統中不轉化的多環芳烴。
表2 原油保本價測算排序
表3 催化裂化裝置混合進料性質對比
表4 催化裂化柴油性質對比
3.3.2 焦化裝置
催化裂化柴油干點逐步調整為340 ℃后，油漿中輕組分含量降低，同時把焦化柴油干點逐步提高至350 ℃左右、焦化蠟油干點逐步提高至420 ℃左右。焦化裝置主要產品性質對比見表5。由表5所示可見，優化后焦化柴油95%（φ）點餾出溫度提高了約5 ℃，密度平均值由870.5 kg/m3降至859.2 kg/m3，焦化柴油中芳烴含量大幅降低，由34.0%（w）降至19.2%（w），同時焦化柴油十六烷指數提高了約7個單位；焦化蠟油密度由優化前970～1 000 kg/m3降至930～940 kg/m3。經過優化調整，達到了通過改善催化裂化油漿性質以改善焦化裝置進料性質，并實現焦化柴油、焦化蠟油性質的改善，從而進一步改善催化裂化裝置進料性質，實現提高焦化柴油十六烷值的目的。
3.3.3 汽柴油加氫裝置
通過撤出焦化汽油，騰出汽柴油加氫裝置加工負荷，將部分催化裂化柴油重新引入汽柴油加氫裝置進行加工，以緩解催化裂化柴油的處理困境。調整初期，隨著催化裂化柴油95%（φ）點餾出溫度的升高，催化裂化柴油密度隨之提高，最高達990 kg/m3以上，此后將95%（φ）點餾出溫度控制在335～340 ℃，催化裂化柴油密度逐漸穩定在970 kg/m3以下。催化裂化和焦化裝置經優化操作達到穩定狀態后，汽柴油加氫裝置進料十六烷值有所改善，通過置換焦化汽油騰出加工負荷，可實現催化裂化柴油最大量摻煉。
4、效益評估
4.1 效益評估基準
以調整前6個月的實際運行數據作為調整前工況、以實施總流程優化方案后6個月的實際運行數據為調整后工況，原油、原料及產品價格均為企業提供的全年平均價格。
4.2 全廠優化結果
優化前后的原油結構對比如表6所示。優化后，煉廠實際加工的主力油種是杰諾原油、塞巴原油和伊重原油（伊重原油資源停供后改為科威特原油），原油加工種類由11種減少到6種，混合原油的API°由27.57提高到28.13，直餾柴油組分的十六烷指數由48.02提高至48.77，對全廠穩定運行起到了積極作用。
優化前后的全廠產品結構對比如表7所示。由表7可見，由于重油加工系統部分瓶頸實現消缺，總加工量有所提升。優化后，石腦油的自用率和柴油產量、汽油產量均有所提高，液化石油氣產量增加，催化裂化裝置的總輕收（即汽油和柴油收率）增加，低附加值產品焦炭的產量降低，產品結構得到優化。
4.3 效益測算結果
原油、原料及產品價格均為不含稅價。計算兩種工況下的總原油成本，再根據月平均加工量的不同，折算為月平均原油成本［14］。在同一價格體系下，計算生產毛利［15］，優化后的原油成本比優化前略有增加，但產品分布優化帶來了較大的收益。優化前后主要技術經濟指標對比見表8。由表8可見，輕質油品收率由65.34%（w）提高至67.65%（w），提高了2.31百分點；高附加值產品占比由85.87%提高至88.48%，提高了2.61百分點，產品結構明顯優化。通過帶入價格體系進行計算，優化前后的毛利差為5.84 元/t，折合全年毛利提高1 514.3萬元。
5、結論
1）通過對煉廠裝置的運行優化調整及總流程優化，煉廠主要裝置運行狀態得到改善，催化裂化裝置原料得到優化，催化裂化柴油餾程趨向正常，汽柴油加氫裝置可摻煉部分催化裂化柴油出廠，消減了部分系統中不轉化的三環芳烴，保障了全廠穩定運行。
2）優化后，輕質油品收率和高附加值產品占比分別提高了2.31和2.61百分點，產品結構明顯改善。效益測算結果顯示，經過裝置運行優化調整及總流程優化，企業全年毛利提高1 514.3萬元。
