催化裂化裝置反應器及其能量系統(tǒng)的優(yōu)化

呂東暉，李 偉，王 鵬，劉桂蓮，張 晶，馬 嘯

（1.西安交通大學 化學工程與技術學院，陜西 西安 710049；2.中國石油天然氣股份有限公司管道 呼和浩特輸油氣分公司，內蒙古 呼和浩特 01000 0；3.陜西煤業(yè)化工技術研究院有限責任公司，陜西 西安 710075）

催化裂化（FCC）裝置是將重質原油分解實現(xiàn)產品輕質化的重要裝置［1-2］，其汽油生產量占成品汽油總量的80%［3］，加工能力居所有石油二次加工工藝首位，在當代煉油和石化企業(yè)中占據(jù)核心地位［4-6］。我國的FCC裝置能耗普遍較高，與國際先進水平相比有很大差距［7-8］。

近年來，研究者針對FCC裝置提出了多種反應集總動力學模型［9-12］，通過構建反應網(wǎng)絡，探索了FCC反應過程和規(guī)律，研究了FCC產物的平均相對分子質量、汽油收率等沿提升管高度、反應溫度和壓力等參數(shù)的變化對FCC反應過程的影響。此外，學者們對FCC的分餾系統(tǒng)和吸收系統(tǒng)進行了大量的研究［13-18］，通過分析改變部分精餾塔或吸收塔的操作條件對產品分布及性質、裝置能耗等影響，確定最優(yōu)的操作參數(shù)以實現(xiàn)裝置增產和節(jié)能。上述研究雖然對FCC的反應動力學、分餾系統(tǒng)和吸收系統(tǒng)進行了大量的研究，但都未能將FCC反應和分離系統(tǒng)聯(lián)系起來，基于過程整體去模擬和優(yōu)化反應操作條件。

本工作利用Petro-SIM煉油模擬軟件對某FCC裝置的反應-再生系統(tǒng)、分餾系統(tǒng)以及吸收穩(wěn)定系統(tǒng)進行模擬，驗證了模型的可行性；確定了反應操作參數(shù)對整個裝置產品分布及性質的影響和最優(yōu)操作參數(shù)，并對換熱網(wǎng)絡進行能量集成與優(yōu)化。

1 工藝簡介及模型的建立

FCC裝置主要包括反應-再生、產品分餾和吸收穩(wěn)定3部分。某煉廠FCC裝置工藝流程如圖1所示。

圖1 工藝流程模型Fig.1 Process model diagram.

原料油（減壓蠟油、加氫蠟油）與分離系統(tǒng)來的回煉油與粗汽油混合后進入反應器（R1），反應器出口的反應油氣進入分餾塔（T1）（30塊板）底部進行分離，塔頂氣相產品經(jīng)相分離器（V1）分離，所分出氣相作為吸收系統(tǒng)的原料，液相為粗汽油分為兩股，一股為吸收塔（T2）的吸收劑，另一股返回R1。分餾塔中段（第14塊板）抽出的輕柴油經(jīng)汽提后分為兩股，一股為再吸收塔（T4）吸收劑，另一股為輕柴油產品。

NO.1相分離器（V1）出口的富氣與T2塔底富吸收汽油和解吸塔（T3）塔頂貧氣混合后進入NO.2相分離器（V2），分離所得氣相進入T2塔底，液相凝縮油分兩路進入T3解吸。T2塔頂貧氣進入T4進行分離，在T4塔頂?shù)玫礁蓺?，塔底的富吸收油循環(huán)回至T1第9塊板進行分離。T3塔底的脫乙烷汽油進入穩(wěn)定塔（T5），T5塔頂為液化氣產品，塔底的穩(wěn)定汽油分為兩股，一路作為補充吸收劑進入T2，另一路作為產品送至脫硫醇裝置。

采用Petro-SIM 軟件建立該裝置的模擬模型。根據(jù)實際工況設定反應溫度、反應壓力和粗汽油循環(huán)量分別為480 ℃，0.15 MPa，19.8 t/h，模擬所得油品的性質與實際值對比結果見圖2。

由圖2可知，模擬所得穩(wěn)定汽油和輕柴油產品的性質與實際值吻合。此外，最終產品組成符合生產標準：干氣與液化氣組成均滿足干氣成分主要為C2及C2以下、液化氣成分主要為C3和C4的分離要求。模擬所得各塔塔頂、塔底溫度與實際操作值誤差很小，相對誤差小于8%，具體數(shù)據(jù)見表1。

圖2 模擬所得油品的性質與實際值對比Fig.2 Comparison of the simulated and actual oil properties.

表1 各塔溫度Table1 Temperature of each column

2 操作參數(shù)優(yōu)化

FCC裝置可行的反應管頂部壓力為0.12～0.2 MPa（表壓），反應溫度460～520 ℃。由于反應壓力相對于反應溫度與粗汽油循環(huán)量對FCC裝置的影響較小，本工作在實際反應壓力為0.15 MPa的基礎上，對反應溫度與粗汽油循環(huán)量兩個參數(shù)進行優(yōu)化。

2.1 最優(yōu)粗汽油循環(huán)量的確定

當粗汽油循環(huán)量不同時，反應器提升管內所進行的各類化學反應會發(fā)生變化，這不僅導致原料重質油裂解深度和轉化率不同，還會改變總反應熱，增加反應器與主分餾塔操作負荷，進而影響到再生部分的取熱以及后續(xù)整個換熱網(wǎng)絡；另一方面，粗汽油循環(huán)量變化時也會影響提升管內的流速和停留時間，這也是影響原料FCC反應的重要因素。因此，粗汽油循環(huán)量對整個FCC裝置均有重大影響。

基于所建立的模型在不同反應溫度與不同循環(huán)粗汽油量下對該流程進行模擬，反應溫度為460 ℃和520 ℃時各產品流量分布隨循環(huán)粗汽油量的變化見圖3。從圖3可看出，在兩溫度之間各產品流量分布特征隨粗汽油循環(huán)量變化一致，當循環(huán)入重油反應管的粗汽油流量為10 t/h時，所得的穩(wěn)定汽油產品均最多、油漿最少。

不同反應溫度下輕柴油與油漿終餾點隨粗汽油循環(huán)量的變化見圖4。綜合分析圖3和圖4可知，在粗汽油循環(huán)量小于40 t/h時，輕柴油與油漿終餾點總是隨汽油產品的增多而降低，且在粗汽油循環(huán)量為10 t/h時輕柴油與油漿終餾點均最低。這表明，此時反應器內重油轉化率最高、反應程度最深，更多的重質組份轉化成相對較輕的產品，致使輕質產品液化氣和汽油流量增大、重質產品輕柴油和油漿流量減小。隨著粗汽油循環(huán)量的繼續(xù)增大，汽油產品有增大的趨勢，重質產品性質也逐漸變輕，但其變化幅度較小。此外，隨著粗汽油循環(huán)量的不斷增大，反應器與主分餾塔的負荷必定增大，操作難度與能耗費用也隨之大幅增加，故在循環(huán)粗汽油量為10 t/h時操作最優(yōu)，此時穩(wěn)定汽油與輕柴油流量加和值最大，且穩(wěn)定汽油最多。

圖3 460 ℃和520 ℃下不同汽油循環(huán)量下的產品分布Fig.3 Products distribution under different circulations at 460 ℃ and 520 ℃.

圖4 不同反應參數(shù)下的輕柴油和油漿終餾點Fig.4 Final boiling point(FBP) of diesel and oil slurry under different reaction parameter.Temperature/℃：◆ 460；■ 480；▲ 500；× 520

2.2 最優(yōu)反應溫度的確定

當循環(huán)粗汽油量為10 t/h、反應壓力為0.15 MPa時，不同反應溫度下主要產品的分布及所需的最小冷卻公用工程用量見圖5。

圖5 不同反應溫度下的產品分布與最小能耗Fig.5 Product distribution and energy consumption under different temperatures.● Oil slurry；■ Gasoline；▲ Diesel；◆ Gasoline+diesel；× LPG

由圖5可知，隨溫度升高，輕質產品液化氣和穩(wěn)定汽油流量增大，重質產品輕柴油與油漿流量減小，但高價值產品汽油與柴油的流量總和減小。對不同裝置的換熱網(wǎng)絡進行分析發(fā)現(xiàn)，在不同該換熱網(wǎng)絡反應溫度下均為閾值問題，不需加熱公用工程，且反應溫度越高，整個裝置的能耗也越高。但在470～480 ℃的溫度區(qū)間，增加幅度最小。根據(jù)不同反應溫度下各產品分布及裝置最小耗能情況、主要產品價值及冷卻公用工程所需冷卻水的費用對生產利潤進行估算，所得生產利潤隨反應溫度的變化趨勢見圖6。

圖6 不同反應溫度下的生產利潤Fig.6 Production profit under different temperatures.

由圖6可知，操作溫度為480 ℃時生產利潤最大，因此，現(xiàn)行操作溫度480 ℃為最優(yōu)操作溫度。

3 換熱網(wǎng)絡優(yōu)化

在粗汽油循環(huán)量為10 t/h、反應溫度為480 ℃時，基于模擬結果提取的冷熱物流數(shù)據(jù)見表2。為充分利用該裝置的余熱，換熱網(wǎng)絡匹配設計和優(yōu)化時應盡可能先利用溫位較低的熱源加熱系統(tǒng)中所有的冷流股，并利用高溫余熱發(fā)生蒸汽。由于煉廠中1 MPa蒸汽用量最大，本工作優(yōu)先選擇生產1 MPa蒸汽。設定發(fā)生蒸汽所用水為100 ℃的鍋爐水（液相），利用溫位較低的流股將其加熱至1.1 MPa下的飽和溫度185 ℃，然后利用溫位較高的流股加熱使其發(fā)生相變，生產1 MPa、185 ℃的飽和蒸汽。

優(yōu)化換熱網(wǎng)絡后，最小冷卻負荷由48 820 kW減小至45 814 kW，循環(huán)冷卻水用量由4 201.6 t/h 減小到3 942.9 t/h，減少6.16%；每小時可產1 MPa飽和蒸汽5.39 t。從長遠利益來講，使用該換熱網(wǎng)絡可帶來顯著的經(jīng)濟效益。

表2 冷、熱物流信息數(shù)據(jù)Table 2 Data of hot and cold streams

4 結論

1）循環(huán)至反應提升管的粗汽油流量對提升管內的裂化反應影響很大，當粗汽油循環(huán)量為10 t/h時，產品分布最優(yōu)、重油轉化率和生產利潤最大。

2） 反應溫度的增大可顯著提高重油轉化率和裂化反應深度，但同時會增加生產能耗，綜合考慮能量系統(tǒng)集成和產品變化，反應溫度 480 ℃為最優(yōu)的反應溫度。

3）優(yōu)化換熱網(wǎng)絡后，最小冷卻負荷由48 820 kW減小至45 814 kW，循環(huán)冷卻水用量可節(jié)省258.7 t/h，消耗降低6.16%，每小時可副產1 MPa飽和蒸汽5.39 t。

［1］ Cuadros J F，Melo D C，Maciel R，et al. Fluid catalytic cracking environmental impact：Factorial design coupled with genetic algorithms to minimize carbon monoxide pollution［J］.Chem Eng Trans，2012，26（12）：243-248.

［2］ Barghi B，Karimzadeh R. Kinetic modeling based on complex reaction theory for n-butane catalytic cracking over HZSM-5［J］.React Kinet Mech Catal，2015，116（2）：507-522.

［3］ Zhong Guijiang，Ning Hui，Jiang Hongbo，et al. The lumping kinetic model for the heavy oil catalytic cracking MIP process［J］.Pet Sci Technol，2010，28（17）：1778-1787.

［4］ 王海彥，陳文藝. 石油加工工藝學［M］.北京：中國石化出版社，2009：195-196.

［5］ 趙新強. 催化裂化裝置模擬及優(yōu)化［D］.天津：天津大學，2012.

［6］ 裴貴彬，李克見，趙炯，等. 重油催化裂化裝置節(jié)能優(yōu)化分析［J］.石油化工，2016，45（11）：1390-1395.

［7］ 沈琳. 催化裂化裝置能量系統(tǒng)分析與優(yōu)化研究［D］.青島：中國石油大學（華東），2014.

［8］ 尹清華，陳清林，朱濤，等. 催化裂化裝置的能量系統(tǒng)優(yōu)化［J］.石油煉制與化工，2001，32（2）：39-43.

［9］ 陳華，皮志鵬，劉逸鋒，等. 基于結構導向集總的催化裂化MIP工藝反應動力學模型Ⅰ. 模型的建立和驗證［J］.石油化工，2017，46（4）：395-402.

［10］ 劉紀昌，陳華，皮志鵬，等. 基于結構導向集總的催化裂化MIP工藝反應動力學模型Ⅱ. 工業(yè)裝置的計算與預測［J］.石油化工，2017，46（5）：519-523.

［11］ 歐陽福生，劉永吉. 集總動力學模型結合神經(jīng)網(wǎng)絡預測催化裂化產物收率［J］.石油化工，2017，46（1）：9-16.

［12］ Li Quanshan，Li Dayu，Cao Liulin. Modeling and optimum operating conditions for FCCU using artificial neural network［J］.J Cent South Univ，2015，22（4）：1342-1349.

［13］ 支魯. 催化裂化裝置模擬與節(jié)能研究［D］.青島：青島科技大學，2012.

［14］ 楊科. 催化裂化裝置主分餾塔工藝模擬與分析［J］.化工進展，2003，22（9）：988-991.

［15］ 詹雪蘭. 催化裂化主分餾塔與吸收穩(wěn)定系統(tǒng)的全流程模擬與優(yōu)化［D］.上海：華東理工大學，2014.

［16］ 曹凱超. 重油催化裂化主分餾塔改造與模擬優(yōu)化［D］.西安：西北大學，2015.

［17］ 顏藝專，陳清林，張冰劍，等. 催化裂化主分餾塔的模擬策略與用能分析優(yōu)化［J］.石油煉制與化工，2008，39（6）：35-40.

［18］ 李小軍，李陽，許曉斌. 催化裂化裝置吸收穩(wěn)定系統(tǒng)模擬優(yōu)化［J］.齊魯石油化工，2014，42（1）：34-38.