(57)【要約】  本発明は、全原油または全原油の一部（コンデンセートまたは残油物質など）のいかなる合成アッセイをも、測定された原油特性を用いることによって修正するための方法である。これらの測定された特性は、合成アッセイの値を調整して、未知炭化水素物質をより正確に表示するのに用いられる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）物質の合成アッセイを作成する工程；
ｂ）前記物質について、一つ以上の臨界特性を測定する工程；
ｃ）前記臨界特性のそれぞれの代理アッセイを選択して、前記各臨界特性の特性分布を提供する工程；
ｄ）前記各臨界特性の物質平衡値を計算する工程；
ｅ）前記物質平衡特性値が、前記各臨界特性の測定特性値に等しいように、前記代理アッセイの特性分布を調整する工程；および
ｆ）前記合成アッセイの特性分布を、前記工程（ｅ）の調整された特性分布で置き換える工程
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記物質は、原油、コンデンセートまたは残油であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記合成アッセイは、ＥＭ仮想アッセイによって作成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記臨界特性は、ＡＰＩ、硫黄、ＲＶＰ、塩類、Ｎｉ、Ｖ、Ｆｅ、Ｎａおよび中和価からなる群から選択されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記臨界特性は、ＡＰＩであることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記臨界特性は、硫黄であることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記臨界特性は、中和価であることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、合成アッセイの修正に関する。より詳しくは、前記修正は、全原油の特性を用いることによって為される。
【背景技術】
【０００２】
石油化学工業においては、プロセス原料または蒸留生成物について、非常に詳細な分析が、商取引を決定し、運転を計画、制御および最適化し、更に生成物を認証する目的で必要である多くの場合がある。これらの詳細な分析は、アッセイと呼ばれるであろう。湿式原油アッセイは、一つの特定の例である。詳細なアッセイは、実行するのに費用および時間の両者を要することから、詳細な分析情報を、安価かつ適時に提供することができる代理法を有することが望ましい。ＮＭＲ、ＵＶ、可視並びに近および中赤外分光法を含むものなどの技術は、詳細程度の異なる情報を、安価かつ適時に提供することができる。この情報は、次いで、詳細なアッセイの推定値を合成するのに用いられることができる。即ち、仮想アッセイである。
【０００３】
これらの仮想アッセイの合成技術を用いて作成される種々のアッセイ特性について、予測値の品質は、仮想アッセイを作成するのに用いられる特定の分析技術、並びに、用いられる参照物質の品質、目的、および特定の混合物の関数として、顕著に変化することができる。
【０００４】
例えば、種々の形態のＮＭＲ、近または中のＩＲ分光法は、特定タイプの分子または分子官能基に敏感である。従って、これらの分光法は、ある分子または分子タイプについての情報を提供することができる。しかし、それらは、分子量または沸点などの特性を直接測定しないし、また金属（例えば、Ｎｉ、Ｖ、またはＦｅ）などの痕跡レベルの元素、または痕跡レベルの種（例えば、メルカプタン）に敏感でもない。
【０００５】
従って、これらの特性、元素、または化合物のレベルの予測は、精度が不十分であることがあり、単純に、選択される代理、または参照物質（スペクトルおよび他のキーとなる測定特性に適合するのに用いられる）の混合物の関数である。混合物を作成するのに用いられる参照物質はまた、混合物の精度を決定する。混合物が、類似の地質、化学配合、または物理的な場所に基づいて、分析される目標物質に顕著に類似する物質からなる場合には、その際には、予測の精度は、必要とされる商取引の目的を満足するのに十分であってもよい。しかし、混合物が、分析される目標物質とは実質的に異なる物質からなる場合には、その際には、これらの特性の予測は、目標物質中に存在する実レベルから、実質的に変動することができるであろう。
【０００６】
従って、これらの分析技術に基づいて為される仮想アッセイの予測を向上する能力は、より良好な商取引を決定するのに、顕著に価値があるであろう。現発明は、これらの向上された能力を提供する。
【０００７】
文献に報告される現行技術としては、ＮＭＲ、ＵＶ、可視および近中赤外分光法を含む分析技術が挙げられるがこれらに限定されない。例としては以下のものが挙げられる。
【０００８】
赤外およびラマン分光法は、種々の石油化学ストリームのプロセス分析に用いられている。Ｇ．Ｍ．ヒィフチ［Ｇ．Ｍ．Ｈｉｅｆｔｊｅ］、Ｄ．Ｅ．ヘーニヒス［Ｄ．Ｅ．Ｈｏｎｉｇｓ］、およびＴ．Ｂ．ハーシュフェルド［Ｔ．Ｂ．Ｈｉｒｓｃｈｆｅｌｄ］（特許文献１）（１／２４／８９）は、多重線形回帰（ＭＬＲ）を用いる近赤外（ＮＩＲ）スペクトルからの簡単な炭化水素混合物の物理特性の予測を記載している。Ｄ．Ａ．スウィンケルス［Ｄ．Ａ．Ｓｗｉｎｋｅｌｓ］、Ｐ．Ｍ．フレドリクス［Ｐ．Ｍ．Ｆｒｅｄｒｉｃｋｓ］、およびＰ．Ｒ．オスボン［Ｐ．Ｒ．Ｏｓｂｏｒｎ］は、ＦＴ−ＩＲおよび主成分回帰（ＰＣＲ）を石炭の分析へ適用した（特許文献２）（１０／２０／８７）。Ｊ．Ｍ．ブラウン［Ｊ．Ｍ．Ｂｒｏｗｎ］（特許文献３）（６／９／９２）は、スペクトルおよび制約主スペクトル分析（ＣＰＳＡ）を用いる試料の特性および組成データの予測方法を記載している。Ｒ．クラーク［Ｒ．Ｃｌａｒｋｅ］は、ラマン分光法を用いる炭化水素特性の測定方法を記載している（特許文献４）（８／１８／９２）。Ｒ．Ｈ．クラーク［Ｒ．Ｈ．Ｃｌａｒｋｅ］およびＤ．タン［Ｄ．Ｔａｎｇ］は、炭化水素燃料の特性を決定するための方法および中赤外装置を記載している（特許文献５）（７／６／９３）。Ｄ．Ｃ．ランバート［Ｄ．Ｃ．Ｌａｍｂｅｒｔ］およびＡ．マートンズ［Ａ．Ｍａｒｔｅｎｓ］（特許文献６および特許文献７）（２／６／９６）は、ＮＩＲスペクトルおよびＭＬＲを用いるオクタン価の予測を記載している。Ｓ．Ｍ．マガード［Ｓ．Ｍ．Ｍａｇｇａｒｄ］も同様である（特許文献８）（１０／１６／９０）。マガード［Ｍａｇｇａｒｄ］はまた、ＮＩＲ、およびＭＬＲまたは部分最小二乗法（ＰＬＳ）を用いるガソリン中のパラフィン、イソパラフィン、芳香族、ナフテン、およびオレフィンの推定（特許文献９）（９／２０／９４）、ＮＩＲおよびＭＬＲを用いる混合物成分のスペクトルからの混合物の特性の予測（特許文献１０）（６／２９／９３）、およびＮＩＲスペクトルを用いるガソリンの含酸素化合物および酸素含有量の予測を記載している。Ｓ．マガード［Ｓ．Ｍａｇｇａｒｄ］およびＷ．Ｔ．ウェルチ［Ｗ．Ｔ．Ｗｅｌｃｈ］は、ＮＩＲスペクトルを用いる中間留出油燃料の有機硫黄含有量の予測を議論している（特許文献１１）（９／２０／９４）。Ｊ．Ｂ．クーパー［Ｊ．Ｂ．Ｃｏｏｐｅｒ］、Ｍ．Ｂ．サムナー［Ｍ．Ｂ．Ｓｕｍｎｅｒ］、Ｗ．Ｔ．ウェルチ［Ｗ．Ｔ．Ｗｅｌｃｈ］、およびＫ．Ｌ．ワイズ［Ｋ．Ｌ．Ｗｉｓｅ］は、ラマン分光法を用いるガソリンの酸素および含酸素化合物の含有量の測定方法を記載している（特許文献１２）（２／２１／９７）。Ｒ．Ｒ．ブレッドソー［Ｒ．Ｒ．Ｂｌｅｄｓｏｅ］、Ｊ．Ｂ．クーパー［Ｊ．Ｂ．Ｃｏｏｐｅｒ］、Ｍ．Ｂ．サムナー［Ｍ．Ｂ．Ｓｕｍｎｅｒ］、Ｗ．Ｔ．ウェルチ［Ｗ．Ｔ．Ｗｅｌｃｈ］、Ｂ．Ｋ．ウィルト［Ｂ．Ｋ．Ｗｉｌｔ］、およびＫ．Ｌ．ワイズ［Ｋ．Ｌ．Ｗｉｓｅ］は、ラマン分光法を用いるガソリンのオクタン価およびリード蒸気圧の予測方法を記載している（特許文献１３）（４／６／９９）。これらの方法は、典型的には、個々の特性に対する線形モデルを含む。これは、従って、必ずしも、組成について非線形関数である特性に対しても、また分析される試料の細留分の特性の予測に対しても有用でない。それらは、最小の試料容積で迅速な分析を提供することができるものの、詳細な分析のためのそれらの適用は、非現実的に多数のモデルの開発および保全を必要とするであろう。加えて、これらのＮＩＲ法の多くは、原油が、本質的に不透明である分光領域で操作する。ラマン法は、典型的には、蛍光による干渉により、原油または他の重質炭化水素に適用不可である。
【０００９】
エピソナ［Ｅｓｐｉｎｏｓａ］、Ａ．マートンズ［Ａ．Ｍａｒｔｅｎｓ］、Ｇ．ヴェントロン［Ｇ．Ｖｅｎｔｒｏｎ］、Ｄ．Ｃ．ランバート［Ｄ．Ｃ．Ｌａｍｂｅｒｔ］、およびＡ．パスキエ［Ａ．Ｐａｓｑｕｉｅｒ］（特許文献１４および特許文献１５）（１２／１２／９５）は、混合物の物理特性を、混合物成分の近赤外スペクトルから、ＭＬＲを用いて予測することを記載している。吸収度の積および比は、ＲＯＮなどの非線形特性を予測する試みに含まれる。Ａ．エピソナ［Ａ．Ｅｓｐｉｎｏｓａ］、Ｄ．Ｃ．ランバート［Ｄ．Ｃ．Ｌａｍｂｅｒｔ］、Ａ．マートンズ［Ａ．Ｍａｒｔｅｎｓ］、およびＧ．ヴェントロン［Ｇ．Ｖｅｎｔｒｏｎ］（特許文献１６および特許文献１７）（４／２５／９０）は、ＮＩＲおよびＭＬＲを用いるプロセス原料のスペクトルからのプロセス生成物の特性の予測方法を記載している。吸収度の積および比が、やはり、非線形特性を取扱うのに用いられた。Ｂ．Ｎ．ペリー［Ｂ．Ｎ．Ｐｅｒｒｙ］およびＪ．Ｍ．ブラウン［Ｊ．Ｍ．Ｂｒｏｗｎ］は、線形モデルからの結果を後処理することによる非線形特性の予測の向上方法を記載している（特許文献１８）（６／２４／９７）。Ｊ．Ｍ．トルチャード［Ｊ．Ｍ．Ｔｏｌｃｈａｒｄ］およびＡ．ボイド［Ａ．Ｂｏｙｄ］（特許文献１９）は、炭化水素の物理特性を予測するためのＮＩＲおよびニューラルネットワークの使用を記載している。これらの方法は、潜在的に、組成に対して非線形関係を有する特性を予測するのに用いられることができるものの、全ては、異なるモデルが、予想されるべき各特性に対して構築されることを必要とするであろう。これは、従って、アッセイを合成するのに非現実的である。
【００１０】
Ｒ．ジフォッジオ［Ｒ．ＤｉＦｏｇｇｉｏ］、Ｍ．サドゥカン［Ｍ．Ｓａｄｈｕｋｈａｎ］、およびＭ．ランク［Ｍ．Ｒａｎｃ］（特許文献２０）（１１／１／９４）は、赤外データ、および痕跡レベルの化合物を示すデータの組合せを用いる物質の物理特性の推定方法を記載している。ジフォッジオ［ＤｉＦｏｇｇｉｏ］らは、赤外および分析データの使用を教示さない。彼らの方法は、推定されるべき各特性に対して、構築されるべき異なるモデルを必要とするであろう。
【００１１】
他の方法が、炭化水素を詳細に分析するのに開発されている。Ｔ．Ｒ．アッシュ［Ｔ．Ｒ．Ａｓｈｅ］、Ｒ．Ｗ．カパルア［Ｒ．Ｗ．Ｋａｐａｌａ］、およびＧ．ラウシス［Ｇ．Ｒｏｕｓｓｉｓ］（特許文献２１）（１２／１６／９７）は、ＧＣ／ＭＳデータのＰＬＳモデルを用いて、潤滑油製造における種々の工程からの原料および生成物ストリームについて、化学的、性能的、知覚的、および物理的な特性を予測した。Ｔ．Ｒ．アッシュ［Ｔ．Ｒ．Ａｓｈｅ］、Ｓ．Ｇ．ラウシス［Ｓ．Ｇ．Ｒｏｕｓｓｉｓ］、Ｊ．Ｗ．フェドーラ［Ｊ．Ｗ．Ｆｅｄｏｒａ］、Ｇ．フェルシー［Ｇ．Ｆｅｌｓｈｙ］、およびＷ．Ｐ．フィッツジェラルド［Ｗ．Ｐ．Ｆｉｔｚｇｅｒａｌｄ］（特許文献２２）（１２／１６／９７）は、ＧＣ／ＭＳデータのＰＬＳモデルを用いて、原油の物理的および化学的な特性を予測した。両方法では、予測される各特性に対して、異なるモデルが用いられた。
【００１２】
Ｉ．Ｈ．チョー［Ｉ．Ｈ．Ｃｈｏ］、Ｊ．Ｇ．チョウイ［Ｊ．Ｇ．Ｃｈｏｉ］、およびＨ．Ｉ．チャン［Ｈ．Ｉ．Ｃｈｕｎｇ］（特許文献２３）は、原油を分析するのに、蒸留装置および分光計を組み合わせた装置を記載した。異なる計量化学モデルが、各留出油カットの各特性に対して用いられた。
【００１３】
Ｋ．ヒダヤット［Ｋ．Ｈｉｄａｊａｔ］およびＳ．Ｍ．チョン［Ｓ．Ｍ．Ｃｈｏｎｇ］は、原油の全沸点および密度を、ＮＩＲスペクトルから測定することを主張している（非特許文献１）。他の全原油の特性も、留出油カットの特性も、予測されなかった。
【００１４】
「インベンシス［Ｉｎｖｅｎｓｙｓ］によるプロセスＭＲＡ」−Ｒ．Ｗ．カルク［Ｒ．Ｗ．Ｋａｒｇ］およびＴ．Ａ．クリンクスケールズ［Ｔ．Ａ．Ｃｌｉｎｋｓｃａｌｅｓ］（特許文献２４）は、石油の蒸留プロセスを制御するためのＮＭＲの使用方法を記載している。Ｒ．Ｗ．カルク［Ｒ．Ｗ．Ｋａｒｇ］、Ｔ．Ａ．クリンクスケールズ［Ｔ．Ａ．Ｃｌｉｎｋｓｃａｌｅｓ］、およびＣ．スワート［Ｃ．Ｓｗａｒｔ］（特許文献２５）は、原油の混合を制御するためのＮＭＲの使用方法を記載している。いずれの方法も、完全な合成アッセイを提供しない。特に、両方法は、硫黄、酸価、金属含有量、または痕跡成分の予測を記載していない。
【００１５】
「インターテク／キャリブブレット［Ｉｎｔｅｒｔｅｋ／ＣａｌｅｂＢｒｅｔｔ］によるＴＯＰＮＩＲ」−Ｂ．デスケールズ［Ｂ．Ｄｅｓｃａｌｅｓ］、Ｄ．ランバート［Ｄ．Ｌａｍｂｅｒｔ］、Ｊ．リナス［Ｊ．ＬＬｉｎａｓ］、Ａ．マートンズ［Ａ．Ｍａｒｔｅｎｓ］、Ｓ．オスタ［Ｓ．Ｏｓｔａ］、Ｍ．サンチェス［Ｍ．Ｓａｎｃｈｅｓ］、およびＳ．バージュ［Ｓ．Ｂａｇｅｓ］（特許文献２６）（５／３０／２０００）は、特性をＮＩＲスペクトルから決定するためのトポロジーベースの方法を記載している。彼らの方法では、分析される試料のスペクトル、およびデータベースにおける全参照スペクトルの間のユークリッド距離が計算される。そのスペクトルが未知スペクトルの予め決定された距離内に入る参照試料が、選択され、未知試料の特性が、選択された参照試料の特性の平均として計算される。別に、未知試料のスペクトルが、選択された参照試料の線形組合せとして適合され、未知試料の特性は、参照試料の特性の重み付け組合せとして計算されることができる。非線形特性は、混合係数により取扱われる。不十分な参照試料が、未知の予め決定された距離内にある場合には、前記方法は、データベースを、参照試料の間で内挿するように埋める手段を提供する。デスケールズ［Ｄｅｓｃａｌｅｓ］らの方法は、それが参照試料の混合物であるかのように、未知を分析するのに用いられることができるものの、混合物の成分は、未知のスペクトルに殆ど同じスペクトルを有する試料に限定される。即ち、スペクトル空間における最も近いものである。
【００１６】
「ペトロブラスＮＩＲ」−Ａ．Ｆ．ブエノ［Ａ．Ｆ．Ｂｕｅｎｏ］は、原油の特徴付けのためのＮＩＲの使用を記載した（非特許文献２）。唯一の蒸留および限定数の物理特性が予測された。
【００１７】
種々のこれらの技術は、合成アッセイのためのあるデータまたはその全てを作成するのに用いられることができるであろう。これは、この発明の方法を適用するための出発点である。しかし、仮想アッセイを作成する好ましい方法は、Ｊ．Ｍ．ブラウン［Ｊ．Ｍ．Ｂｒｏｗｎ］（特許文献２７）（１２／９／２００３）によって記載された技術である。即ち、「ある分析データに適合するように計算された既知物質の混合物としての未知物質の分析方法、および計算された混合物に基づく未知物質の特性の予測方法」（以下、「ＥＭ仮想アッセイ」と呼ばれる）である。
【００１８】
これらの技術のあるものは、原油ライブラリーからの予め決定された基準セットに基づく最も近い適合を選択するか、または物質の混合物（赤外スペクトルに適合する）および他のキーとなる測定特性を開発するか（ブラウン［Ｂｒｏｗｎ］特許（特許文献２８）の場合）のいずれかである。参照物質の計算された混合物は、次いで、参照物質の測定された化学的および物理的特性、並びに既知の混合関係を用いて、未知物質の更なる化学的および物理的特性を予測するのに用いられる。
【００１９】
これらの既存の技術はいずれも、予測または混合全原油、および分析試験（この発明が及ぶ）から生じる分布値を調整するのに、直接測定された特性値を用いていない。
【００２０】
【特許文献１】米国特許第４，８００，２７９号明細書
【特許文献２】米国特許第４，７０１，８３８号明細書
【特許文献３】米国特許第５，１２１，３３７号明細書
【特許文献４】米国特許第５，１３９，３３４号明細書
【特許文献５】米国特許第５，２２５，６７９号明細書
【特許文献６】ＥＰ第２８５２５２１号明細書
【特許文献７】米国特許第５，４９０，０８５号明細書
【特許文献８】米国特許第４，９６３，７４５号明細書
【特許文献９】米国特許第５，３４９，１８８号明細書
【特許文献１０】米国特許第５，２２３，７１４号明細書
【特許文献１１】米国特許第５，３４８，６４５号明細書
【特許文献１２】米国特許第５，５９６，１９６号明細書
【特許文献１３】米国特許第５，８９２，２２８号明細書
【特許文献１４】ＥＰ第３０５０９０号明細書
【特許文献１５】米国特許第５，４７５，６１２号明細書
【特許文献１６】ＥＰ第３０４２３２号明細書
【特許文献１７】米国特許第５，４５２，２３２号明細書
【特許文献１８】米国特許第５，６４１，９６２号明細書
【特許文献１９】国際公開第９４１７３９１号パンフレット
【特許文献２０】米国特許第５，３６０，９７２号明細書
【特許文献２１】米国特許第５，６９９，２７０号明細書
【特許文献２２】米国特許第５，６９９，２６９号明細書
【特許文献２３】国際公開第００／３９５６１号パンフレット
【特許文献２４】国際公開第０１／５１５８８号パンフレット
【特許文献２５】国際公開第０１／７０９１２号パンフレット
【特許文献２６】米国特許第６，０７０，１２８号明細書
【特許文献２７】米国特許第６，６６２，１１６Ｂ２号明細書
【特許文献２８】米国特許第６，６６２，１１６号明細書
【非特許文献１】Ｊ．Ｎｅａｒ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ（第８巻、第５３〜５９頁、２０００年）
【非特許文献２】ピッツバーグ会議［Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ］２００４年（論文第２０６００−３００号、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｂｑｃｌａｑ．ｓｂｑ．ｏｒｇ．ｂｒ／ｃｅｌｉｏ／ｐｄｆ／Ａｅｒｅｎｔｏｎ．ｐｄｆ）
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明は、全原油または全原油の一部（コンデンセートまたは残油物質など）のいかなる合成アッセイをも、測定された原油特性を用いることによって修正するための方法である。これらの測定された特性は、合成アッセイの値を調整して、未知炭化水素物質をより正確に表示するのに用いられる。合成アッセイは、多くの分析技術を用いることによって処方されることができる。これらの分析技術は、典型的には、最も近い調和基準に基づく代理原油を選択するか、または参照物質の混合物を計算するかのいずれかで用いられて、未知の目標物質の化学的、物理的、および性能的特性が予測される。これらの技術によって開発されたいかなる合成アッセイも、仮想アッセイとして引用される。
【００２２】
これらの仮想アッセイの合成技術の現限界は、最も近い適合を選択するか、またはアッセイの混合物を作成するかのいずれのものについても、単にある特性または品質が、原油混合物を決定する場合に、最も近い適合を決定するのにまたは最も近い目標として用いるのに、選択されることができることである。しかし、異なる特性は、異なる精油所にとって、それらの装置の形態、適用の可能性、または生成物の規格により臨界的であることができる。そのため、ある精油所は、原油または特定の留出油ストリーム中の全硫黄によって制限されてもよいものの、他の精油所は、常圧残油の中和価の制約を有してもよい。従って、異なる特性および異なる精油所に対する異なるレベルの精度が、期待される。仮想アッセイによって作成される特性は全て、同じレベルの精度で予測されるとは限らない。
【００２３】
本発明は、全原油および分布特性（沸点の関数としての特性）を予測する仮想アッセイを修正して、原油品質をより正確に表示するための方法である。本発明には、どの全原油の特性が、所望の目標試料を測定するのに臨界的であるか、次に続かれるであろう分布の優先順位を決定する工程、および値を修正し、従って分布特性を調整し、最終の修正合成アッセイが物質平衡にあることを確認する手順が含まれる。
【００２４】
アッセイが作成されつつある原油は、目標原油として引用される。この発明には、先ず、どの全原油の特性が、目標原油について測定されるべきかの決定が含まれる。これは、目標原油のどの特性が、臨界的であるのに十分なレベルで存在するか、どの精油所が、目標原油を処理しつつあるか、およびこれらの精油所の処理限界の関数であろう。選択された全原油の特性は、一般に認められた分析試験手順によって試験される。ＡＳＴＭ法または社内技術などである。目標原油の仮想アッセイは、次いで、アッセイ作業手段に付される。アッセイ作業手段は、実験室データを採取し、完全な最終アッセイを作成するように設計される。この点で、目標原油試料について測定された特性値は、仮想アッセイから予測されるこれらの同じ特性とは異なるとして、仮想アッセイの値は、測定値に適合するように修正される。沸点の関数としての特性分布は、従って調整される。
【００２５】
アッセイ作業手段を用いて、代理アッセイ（目標原油に類似の特徴を示す）が選択される。理想的な代理は、同じ原油グレードに基づくアッセイである。別の選択は、類似の特徴を有する原油である。これは、類似の品質および特性分布を示す。代理は、アッセイ作業手段に付される。代理アッセイの特性分布は、目標アッセイに重ねられ、全特性値が、測定される目標値に適合し、特性分布が、代理アッセイに類似であるように評価される。
【００２６】
この方法により、全原油の特性の正確な値、同様に目標原油の向上された分布特性の特徴付けが提供される。これは、種々の商取引の目的のためのいかなる原油アッセイとしても用いられることができる。
【００２７】
本発明の方法の工程には、物質の合成アッセイを作成する工程、物質の一種以上の臨界特性を測定する工程、臨界特性のそれぞれの代理アッセイを選択して、各臨界特性の特性分布を提供する工程、各臨界特性の物質平衡値を計算する工程、物質平衡特性値が、各臨界特性の測定特性値に等しいように代理アッセイの特性分布を調整する工程、および合成アッセイの特性分布を、工程（ｅ）の調整特性分布で置き換える工程が含まれる。
【００２８】
本発明の方法の工程には、物質の合成アッセイを作成する工程、物質の一種以上の臨界特性を測定する工程、臨界特性のそれぞれの代理アッセイを選択して、各臨界特性の特性分布を提供する工程、各臨界特性の物質平衡値を計算する工程、物質平衡特性値が、各臨界特性の測定特性値に等しいように代理アッセイの特性分布を調整する工程、および合成アッセイの特性分布を、工程（ｅ）の調整特性分布で置き換える工程が含まれる。
【００２９】
好ましい実施形態においては、物質は、原油、コンデンセート、または残油であり、合成アッセイは、ＥＭ仮想アッセイによって作成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
石油化学工業においては、プロセス原料または生成物の非常に詳細な分析が、商取引を決定し、運転を計画、制御および最適化し、更に生成物を認証するのに必要であるとする多くの場合がある。典型的には、湿式原油アッセイとして知られる詳細な分析に用いられる方法は、実行するのに高価かつ時間を要し、リアルタイムの分析には馴染まない。湿式原油アッセイは、完了するのに数週間〜数ヶ月を要することができる。
【００３１】
推奨アッセイの用語は、典型的には、湿式原油アッセイに適用される。これは、特定グレードの原油の現品質を適切に表すと考えられる。原油品質の変動が生じることは、工業では、十分に確認され、かつ認められた事実である。工業の殆どは、湿式アッセイ（特定グレードの原油に期待されてもよい品質について、代表的かつ典型的であると考えられる）を選択し、このアッセイデータを、このグレードの原油が購入され、精製される際に、運転の決定をするのに用いる。この湿式アッセイは、典型的な原油の積荷試料を表すと仮定され、典型的には「推奨アッセイ」と呼ばれる。
【００３２】
多くの場合には、原油品質の変動が大きい場合には、推奨アッセイは、現積荷を表さないかもしれず、その使用は、結果として、不正確な商取引の決定を導くかもしれない。加えて、新規原油グレードが入手可能になると、湿式アッセイが行われることができる前に、これらを購入する機会があるかもしれない。これらの場合には、現行および潜在的な積荷のアッセイデータを推定する別の手段が望ましい。
【００３３】
歴史的には、湿式アッセイが利用不可である場合には、処理されるグレードを表すために、代理原油を選択することが通例となっている。選択は、典型的には、知られた地球化学的類似性および限定された全原油測定に基づいて為された。より最近では、別の方法が、詳細な分析のそれに類似の情報を、あまり高価ではなくかつより適時に作成すると記載されている。上記されるように、種々の試みが、アッセイの特性を、ＮＭＲおよび赤外スペクトル、およびＧＣ／ＭＳデータに相関付けるように為されている。これらの相関方法は、湿式アッセイで測定される特性の全てを計算するものではないものの、未知の原油に予測される特性は、代理を選択する基準として用いられることができる。Ｂ．デスケールズ［Ｂ．Ｄｅｓｃａｌｅｓ］、Ｄ．ランバート［Ｄ．Ｌａｍｂｅｒｔ］、Ｊ．リナス［Ｊ．ＬＬｉｎａｓ］、Ａ．マートンズ［Ａ．Ｍａｒｔｅｎｓ］、Ｓ．オスタ［Ｓ．Ｏｓｔａ］、Ｍ．サンチェス［Ｍ．Ｓａｎｃｈｅｚ］、およびＳ．バージュ［Ｓ．Ｂａｇｅｓ］（特許文献２６）（５／３０／２０００）、並びにＪ．Ｍ．ブラウン［Ｊ．Ｍ．Ｂｒｏｗｎ］（特許文献２７）（１２／９／２００３）の方法は、ＦＴ−ＮＩＲ原油スペクトルのライブラリーにおいて、最も近い適合を選択するか、またはＦＴ−ＭＩＲスペクトルに適合する原油の混合物、および他のキーとなる測定特性を開発するかのいずれかによって、完全な合成アッセイを予測することが可能である。しかし、これらの方法によって得られる物理的および化学的な特徴付けの精度は、必ずしも、測定される湿式アッセイのそれに匹敵するとは限らない。
【００３４】
これらの技術は、目標試料の適合を、最も近い適合または混合物へ最適化するのに用いられることができるものの、全ての特性が、同レベルの精度で適合されることができるとは限らない。従って、多くの臨界特性の予測は、これらの値を開発する別の方法によって、向上されることができるであろう。
【００３５】
これらの分析から導かれるデータは、典型的には、電子データベースに保管されるであろう。その際、それは、アッセイ作業手段で数学的に処理されて、原油品質が、いかなる所望の蒸留範囲に対しても推定されることができる。例えば、商業的原油アッセイのライブラリーは、ハベリー・システムズ・インコーポレーテッド［Ｈａｒｖｅｒｌｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｃ．］、およびＨＰＩコンサルタンツ・インコーポレーテッド［ＨＰＩ  Ｃｏｎｓｕｌｔａｎｔｓ  Ｉｎｃ．］から入手可能であり、そのいずれも、データを処理する手段を提供する。アスペンテック・インコーポレーテッド［Ａｓｐｅｎｔｅｃｈ  Ｉｎｃ．］も同様である。アッセイデータは、クルード・クオリティ・インコーポレーテッド［Ｃｒｕｄｅ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｉｎｃ．］、シェル・オイル・カンパニー［Ｓｈｅｌｌ  Ｏｉｌ  Ｃｏｍｐａｎｙ］、およびスタットオイル［Ｓｔａｔｏｉｌ］によって公表されている。特性：蒸留温度のデータは、典型的には、なめらかな曲線に適合される。これは、次には、いかなる所望の蒸留カットに対しても特性を推定するのに用いられることができる。
【００３６】
本発明は、原油、同様に石油化学および生成物ストリームについて、化学的、物理的、および性能的な特性の予測精度を向上するのに適用可能である。本発明は、混合全原油の特性の予測を用いる。これは、ブラウン［Ｂｒｏｗｎ］によって記載される多変量分析技術、または仮想アッセイと呼ばれる完全なアッセイをもたらす他の技術に基づく。これは、更には、予測全原油、および上記される別の分析技術によって作成される分布特性を修正して、より正確な原油分析を得るための方法を記載する。
【００３７】
本発明にはまた、次の工程が含まれてもよい。即ち、
・どの全原油の特性が、所望の目標試料について測定するのに、臨界的であるかを決定する工程
・引き続かれるであろう分布値の優先順位を決定する工程
・分布特性を、それに応じて調整する工程
・最終の修正混合アッセイが物質平衡にあることを確認する工程
【００３８】
実質的に経済的利点が、実現されることができる
所望グレードの原油について、特定の特性値は、多くの理由で重要である。ある精油所では、改質装置、水素化装置、接触分解装置などの処理装置の性能は、それらの原料中の窒素、硫黄、コンラドソン炭素、または金属レベルの全量によって制限されることができる。従って、当該の全原油の特性だけでなく、それらの特性が、物質の沸点に亘っていかに分布されるかが、臨界的である。全原油の硫黄は、０．０１重量％未満〜５．０重量％超で変動してもよい。窒素含有量は、１ｐｐｍ未満〜８０００ｐｐｍ超で変動することができ、一方コンラドソン炭素は、０〜１５％超の範囲であることができる。あるものは、これらの値が、精油所の運転上の限界を超える場合には、精油所にとって重要であることのみが、期待されるかも知れないであろう。しかし、それらはまた、精油所が、より低い硫黄または窒素の原料を購入して、それらが既に得た原油と平衡させようとする場合には、臨界的であることができる。これは、その運転限界が許容するであろうより高い。例として、精油所は、そのディーゼル中の硫黄５００ｐｐｍの限界を有してもよい。それらは、その処理装置によってのみ処理される場合には、ディーゼル硫黄６５０ｐｐｍをもたらすであろう原油を有してもよい。従って、彼らは、低い硫黄含有量の原油を購入して、より高硫黄の原油と混合し、得られる硫黄レベルを平衡させ、その５００ｐｐｍ目標を得ようと努めるであろう。従って、ディーゼル範囲で、一見ほんの僅かな１００〜２００ｐｐｍのみで変動することができる硫黄レベルは、実際には、精油所の運転に対して、実質的な経済的影響を有することができる。原油の値は、実質的に、キーとなる品質（例として、比重、硫黄、中和価、コンラドソン炭素、および窒素など）の関数として変動する。０．２５＄／Ｂ〜０．７５＄／Ｂ以上で変動することができる潜在的な価格差は、一見類似の硫黄特性の関数として、原油間に存在することができる。単一の購入で、５００，０００バレルからなる積荷が考慮される場合には、これは、単一の原油購入で、＄１２５，０００〜＄３７５，０００の経済的な変量をもたらすことができる。多数の積荷が、典型的に、毎週購入される場合には、実質的な年間の経済的インセンティブが、原油の品質分布のより正確な表示により実現されることができる。
【００３９】
どの全原油の特性が所望の目標試料について測定するのに臨界的であるかを決定する
本発明は、先ず、どの全原油の特性が測定されるべきかの決定を必要とする。この決定は、混合物によって作成される特性の絶対レベル、予測の固有精度、および目的とする商取引使用に対するこの特性の臨界性に基づく。特性の臨界性は、特定の商取引用途、または精油所の形態、および運転限界の関数として変動することができる。表１には、湿式全原油アッセイで行われる典型的な全原油試験が特定される。工業的に認められた試験によって測定される他の特性はまた、この発明に概略述べられる方法に基づいて調整されることができるであろう。
【００４０】
【表１】
2008527385.tif 000003
【００４１】
手順１：目標原油を潜在的に処理することができる候補精油所を選定する
全ての原油は、典型的には、世界的に入手可能であるとは限らない。従って、先ず、どの特定の精油所が、地理学、輸送の選択肢、および経済学に基づいて、最も、所望の原油を入手可能であろうかという点で、決定がなされる。この例においては、分析されるべき２つの目標原油は、オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］およびモンド［Ｍｏｎｄｏ］である。この原油の処理に潜在的に当該の精油所は、現価格、入手の可能性、および運転範囲により、精油所ＡおよびＢである。当該のキーとなる特性は、表２に特定される。
【００４２】
【表２】
2008527385.tif 000004
【００４３】
手順２：キーとなる精油所の処理限界を特定する
精油所Ａは、オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］の潜在的な処理に関心がある。しかし、ガス油およびストリームの残油部分中の硫黄、窒素、およびコンラドソン炭素のレベルは、処理の制約事項である。精油所Ｂはまた、オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］およびモンド［Ｍｏｎｄｏ］に関心がある。しかし、原油の硫黄含有量、および６００°Ｆ＋領域におけるその分布は、臨界的に重要なものである。
【００４４】
手順３：いかなる所望の精油所にも関係ない性能問題を作成してもよい目標原油の品質を特定する
加えて、精油所に実質的な経済的または運転上の影響を有することができる多数の特性がある。水銀汚染に影響しやすい原油の全水銀レベル、または高流動点を示す原油の流動点などの特性はまた、重要事であってもよい。これらの品質は、典型的には分布されることができないものの、それらは測定されることができ、全原油の特性は、所望の代表的な試料について現在値で更新される。添付の例は、これが、全原油の特性を測定し、かつそれらを沸点範囲に亘って分布させるという簡単な事例であることから、この特定の事態を扱わないであろう。
【００４５】
手順４：所望の全原油試料について測定されるべき特性を特定する
オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］については、硫黄、窒素、およびコンラドソン炭素が測定され、一方モンド［Ｍｏｎｄｏ］については、硫黄のみが、分布を測定されるであろう。
【００４６】
引続かれるであろう分布値の優先順位
表３には、典型的な精油所実験室の全原油の試験能力、分布の選択の優先順位、試験の概算コスト、および必要とされる概略の試料が示される。全ての試験が必要とされることが決定される場合には、それらは、＄１，０００〜＄２，０００の適度なコストで行われることができるであろうし、目標原油２リットル未満の適度な試料サイズを必要とする。
【００４７】
【表３】
2008527385.tif 000005
【００４８】
分布の選択の優先順位は、一つ以上の臨界特性が入手可能である場合には、どの特性が用いられるべきかを導くのに用いられる。全ての場合に、測定値は、常に選択されるべきであり、目標原油値は、以下に記載されるように、全原油の測定値と一致されるように、修正されるべきである。全原油の測定値が入手不可能である場合にはいつでも、上記の別の分析技術により得られる値を用いるか、または推奨アッセイ値を用いるかのどちらかで、選択がなされなければならない。
【００４９】
湿式原油アッセイ処理の測定の信頼性、および選択される特定の分析方法の予測精度によって、どの特性が、最終の原油の特徴付けをモデル化するのに用いられるべきかについて、順序だてが確立される。この特定の順序だては、Ｊ．Ｍ．ブラウン［Ｊ．Ｍ．Ｂｒｏｗｎ］によって記載される別の分析方法に基づく。
【００５０】
分布特性を、それに応じて調整する
二つの目標原油の合成アッセイは、ブラウン［Ｂｒｏｗｎ］の方法（特許文献２７）（１２／９／２００３）を用いて得られた。目標原油試料のＦＴ−ＭＩＲスペクトルは、６５℃に維持された試料を用いて、５０００〜１０００ｃｍ−１の範囲で収集された。４０℃でのＡＰＩ比重および動粘度もまた、測定された。モンド［Ｍｏｎｄｏ］の例については、このデータは、湿式アッセイデータが入手可能である５３０種の参照原油のデータを含むライブラリーと比較して分析された。オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］の例については、５６２種の原油のデータを含むより大きなライブラリーが用いられた。４６８５．２〜３４５０．０ｃｍ−１、２２３８．０〜１５４９．５ｃｍ−１、および１３４０．３〜１０４５．２ｃｍ−１領域のスペクトルデータは、基線、液体の水、および水蒸気に対する補正に直交され、ＡＰＩ比重および粘度の線形混合データについて、重み付けデータに連結され、非負最小二乗法アルゴリズムを用いる、参照原油の同様に直交されたデータ、および連結されたデータの線形結合として適合される。Ｒ２は、次式で計算される。
【数１】
2008527385.tif 000006
式中、λｕ（ａｐｉ）およびλｕ（ｖｉｓｃ）は、ＡＰＩおよび粘度の容積混合項であり、ＷＡＰＩおよびＷＶＩＳＣは、２つの試験に対する重み係数である。
【数２】
2008527385.tif 000007
および
【数３】
2008527385.tif 000008
は、仮想混合物に基づいて計算されたＡＰＩおよび粘度の推定混合項である。
適合品質、ＦＱは、次式で計算される。
【数４】
2008527385.tif 000009
適合品質比、ＦＱＲは、次式で計算される。
【数５】
2008527385.tif 000010
式中、ＦＱＣは、適合品質カットオフである。ＦＱＣは、ＦＱＲ≦１．０を有する分析が、意図される用途に対して適切な精度の予測をもたらすであろうように選択される。ＦＱＲ≦１．０の分析は、階層１分析と呼ばれる。この例で用いられるライブラリーについては、ＦＱＣ値０．００８０は、階層１分析の収率予測の精度が、蒸留の再現性と匹敵するように選択された。この発明の方法は、好ましくは、階層１分析の結果を入力として用いるものの、階層２分析（ＦＱＲ＜１．５）もまた、用いられる。
【００５１】
モンド［Ｍｏｎｄｏ］原油の試料については、ＦＱＲ０．６３の階層１分析は、１５種の参照原油の混合物（表４）に基づいて得られる。推奨アッセイは、ライブラリーの参照原油の一つであるという事実にも係らず、それは、恐らく、その実質的に高い酸含有量から、仮想混合物に含まれない。階層１分析について期待されるように、蒸留の収率予測は、蒸留手順の再現性の範囲内である（表６）。しかし、モンド［Ｍｏｎｄｏ］原油の試料の硫黄分析（０．２５重量％）は、仮想アッセイ（０．３８重量％）によって予測される値より実質的に低い。これは、硫黄分布もまた外れているであろうことを暗示する。硫黄含有量およびその分布は、精油所Ｂにとって臨界的であることから、この発明の方法は、モンド［Ｍｏｎｄｏ］目標の硫黄分布を再計算するのに用いられる。
【００５２】
【表４】
2008527385.tif 000011
【００５３】
【表５】
2008527385.tif 000012
【００５４】
オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］原油の試料については、階層２の適合は、１４種の参照原油の仮想混合物（表６）に基づいて、ＦＱＲ１．４８で得られる。この比較的不十分な適合は、現試料が、オビ川ヘビー［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｈｅａｖｙ］参照を含むライブラリーにおける全ての参照原油とは明らかに異なることを示す。蒸留収率の予測は、蒸留過程の再現性の範囲内であると期待されないものの、収率の予測は、依然として、オビ川ヘビー［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｈｅａｖｙ］の推奨アッセイ（表７）を用いるより、組成の実質的に良好な推定値である。階層２の適合からの硫黄、窒素、およびコンラドソン炭素の予測は、適切ではなく、この発明７の方法を用いて向上されなければならない。
【００５５】
【表６】
2008527385.tif 000013
【００５６】
【表７】
2008527385.tif 000014
【００５７】
これらの特性に対する仮想アッセイの予測分布は、次のように修正される。即ち、
・それぞれの場合においては、代理原油は、期待される形状の特性分布を表すように選択される。これらの例においては、推奨アッセイは、モンド［Ｍｏｎｄｏ］およびオビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］の両者の代理として用いられる。
・理想的には、それが、アッセイ作業手段の能力の範囲内である場合には、代理原油の特性分布曲線は、乗算係数によって、増大または減少される。係数の値は、特性に対して物質平衡を得るように調整される。代理特性の分布曲線は、対応する収率曲線（容積特性に対する容量％収率、および例におけるものなどの特性に基づいた重量に対する重量％収率）を乗算され、積分されて全試料の特性値が推定される。換算係数は、推定値が、測定特性と一致するまで調整される。
・別に、アッセイ作業手段が、この能力を有さない場合には、代理原油アッセイを用いて、別個の蒸留カットの特性値が全沸点範囲に亘って推定されることが必要であってもよい。特性が推定される蒸留カットは、特性が、通常、湿式アッセイで測定されるものに一致するであろう。これらの別個のカットの特性値は、次いで、係数によって、増大または減少され、アッセイデータ作業に通常用いられる手順に続いて、新規特性分布曲線を再作成するのに用いられる。特性および収率曲線の積の積分は、目標に対する測定された全原油の特性値に対して再度照合され、換算係数は、物質平衡を達成するように調整される。
【００５８】
表８〜１１には、オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］およびモンド［Ｍｏｎｄｏ］の種々の特性値が要約される。これは、図１〜４に示される精査から決定される。各場合に、新規湿式アッセイが、分布修正方法の照合として、目標原油の試料について行われた。
【００５９】
【表８】
2008527385.tif 000015
【００６０】
【表９】
2008527385.tif 000016
【００６１】
【表１０】
2008527385.tif 000017
【００６２】
【表１１】
2008527385.tif 000018
【００６３】
推奨アッセイは、先のデータに基づいた現品質の原油グレードについて、最良の表示であると考えられる現アッセイである。ＶＡ予測アッセイは、グレードを更新する分析的および数学的な技術に基づいて更新された推定値である。この場合には、ブラウン［Ｂｒｏｗｎ］の方法である。再分布アッセイは、この発明の技術によって修正されたＶＡ予測アッセイである。湿式アッセイは、同じ目標試料（ＶＡ予測アッセイ、およびこの方法の精度を試験するのに実施された再分布アッセイの基準として用いられた）の完全な実験室分析である。
【００６４】
表１２および１３は、カットの特性を予測する際の精度（この技術に伴う）変化を要約して示す。表１２−湿式アッセイに対するパーセント変化は、実測された湿式アッセイに対する推奨アッセイ、ＶＡ予測および再分布アッセイの間のパーセント差を要約する。表１３−湿式アッセイに対する絶対変化は、実測された湿式アッセイに対する推奨アッセイ、ＶＡ予測および再分布アッセイの間の差の絶対値を要約する。
【００６５】
【表１２】
2008527385.tif 000019
【００６６】
【表１３】
2008527385.tif 000020
【００６７】
これらの表は、明らかに、この発明の方法によって修正された各特性に対して、臨界的な３４３℃カットの再分布アッセイの結果（再分布湿式アッセイ）が、直接測定された新規湿式アッセイ結果に実質的により近いことを示す。これらの差は、原油購入の決定および実質的な経済的増分の値に重要な影響を及ぼすであろう。
【００６８】
直接混合または最も近い適合のアッセイを修正するための方法は、次の通りである。即ち、
１．仮想アッセイ（目標アッセイ）を、用いられる特定の数学的または分析的な技術、好ましくは、ブラウン［Ｂｒｏｗｎ］の方法（特許文献２７）（１２／９／２００３）（本明細書においては、ＥＭ仮想アッセイと呼ばれる）の関数として作成する。
２．この技術によって作成される目標アッセイの値を、アッセイ作業プログラムに移入する。アッセイ作業プログラムは、典型的には、湿式原油アッセイの実行中に作成される測定実験室データを移入するのに用いられ、測定特性を、原油の沸点範囲に亘って、曲線に合わせ、平滑化し、分布させるのに用いられる。アッセイ作業プロセスの結果は、完全な特性分布を有する完全な物質平衡アッセイであり、これは、次いで、商取引の決定に用いられることができる。これは、図１〜４に示される。
３．特性分布の基準を提供するのに、どの原油が、目標アッセイの代理原油として用いられるであろうかを決定する。類似の物理的および／または化学的特徴を共有する原油は、その特性（同様の方式で分布される）を、沸点の関数として有するであろうことが理解される。代理の最良の選択は、同じグレードの原油である。これは、前称の湿式原油アッセイに基づく。絶対値は異なってもよいものの、これらの特徴を共有する原油はまた、類似の特性分布を示すであろう。湿式原油アッセイが、代理として選択されるのに利用可能でない場合には、その際には、類似の物理的、化学的、または地質学的な種類に基づいた原油を選択することが、次の最良な選択肢である。
４．代理原油アッセイをアッセイ作業手段に移入する。
５．目標アッセイにおける選択された特性（添付の図面の硫黄、窒素、およびコンラドソン炭素、しかし、この方法は、いかなる分布特性に対しても等しく十分に機能する）の分布を、実測の湿式原油アッセイに基づく代理アッセイによって示される分布に対して修正する。
６．目標アッセイの分配曲線を調整して、全原油中に存在する硫黄の全レベルが、目標原油から得られる測定値に適合するのを確実にする。出来ることなら、全分布曲線を、分布および収率曲線の積の積分が、測定された特性値と一致するように作成する。別に、代理原油の曲線を用いて、それらの蒸留カットの特性データ（特性は湿式アッセイで測定されるであろう）を推定し、これらの推定された特性値を評価し、これらの評価された値を、通常のアッセイ作業手順を経て修正して、新規特性分布曲線を得、更に特性および収率曲線の積の積分が、目標の測定された特性値に適合することを照合する。用いられる換算係数を調整して、物質平衡を達成する。
７．手順を、測定された全ての他の特性に対して繰り返し、調整をする。提供されたオビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］の試料については、硫黄、窒素、およびコンラドソン炭素が調整されるであろう。同じ代理原油が、目標のアッセイ値を調整するための基準として用いられるように選択されるであろうことが、典型的に期待されてもよいものの、それらが特定の特性分布をより良好に表すことが決定される場合には、異なる代理原油が選択されることができるであろう。
最終的な修正混合アッセイが物質平衡していることを確認する
８．全ての特性が、適切に物質平衡していることを確認することが注意されなければならない。上記の過程は、分布特性の合計が、測定された全原油の値と等しいことを確認するものの、他の互いに関係する特性は、尚更に照合されなければならない。
９．互いに関係する特性としては、全硫黄および脂肪族硫黄、窒素および塩基性窒素、並びに原油中の全金属に対する特定の金属の値が挙げられるがこれらに限定されない。硫黄または窒素の特殊な化学的形態は、原油中に存在する全硫黄または窒素を超えることはできないことが明らかである。従って、調整は、原油分布が物質平衡されることを確実にするようになされなければならない。従って、他の互いに関連する特性は、代理原油に示される関係に適合するように、目標原油において比例して調整されるべきである。
１０．調整された目標原油の値を保存し、他の原油アッセイのように用いるのに原油アッセイデータベースに移出する。
【００６９】
本発明の利点は、より迅速かつあまり高価でない分析技術の利益を享受する結果としてのアッセイである。これは、今や入手可能であるが、依然として、アッセイにおける高い品質および精度の臨界値を保持する。正確な分析を提供することは、原料材の選択にとっては、最適な原油の評価および選択を確実にするのに重要である。先に説明されるように、硫黄の差（例として、ディーゼルカット中に１００〜２００ｐｐｍ）は、＄２５０，０００／（購入された積荷）をかなり超える経済的な結果をもたらすことができる。これらの値を正確に決定することは、大きな原油運搬船に典型的な大量の原油の購入の際に、主要な経済的クレジットにつながる。
【００７０】
加えて、臨界値に対する精油所の限界を超えることは、購入の適切な経済的評価に影響を及ぼす。精油所は、記載される迅速な分析技術に基づいて、硫黄１％の硫黄値を期待する原油積荷を購入してもよい。この特定の精油所は、精油所の形態および生成物の規格によって、原料硫黄１％の制限を有してもよい。購入された原油が、硫黄１．５％の値で到着する場合には、その際には、精油所は、原料硫黄のレベルを目標１％に混合して戻すのに、極めて低硫黄の原油を、経済的なプレミアム付きで購入しなければならない。これは、高硫黄の購入を分析するのに、経済的損失、または制限された処理の選択肢をもたらすことができる。原料材の正確な特徴付けは、経済的、運転性、および安全性の見地から重要である。
【００７１】
図１〜４については、次の用語が適用される。
１．推奨アッセイ−現原油の品質を表すのに用いられる所望グレードの現アッセイ。
２．予測ＶＡ−ＥＭ仮想アッセイにより特定される方法によって予測される品質。
３．再分布−当該の全原油の特性を測定し、それを、先のアッセイ曲線について再分布した後に得られる特性曲線。
４．湿式アッセイ−再分布アッセイに匹敵する原油グレードに対して行われる完全なアッセイから得られる新規アッセイ。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］の硫黄分布を示す。
【図２】オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］の窒素分布を示す。
【図３】オビ川ライト［Ｏｂ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌｉｇｈｔ］のコンラドソン炭素分布を示す。
【図４】モンド［Ｍｏｎｄｏ］の硫黄分布を示す。
【図１】
2008527385.tif 000021
【図２】
2008527385.tif 000022
【図３】
2008527385.tif 000023
【図４】
2008527385.tif 000024
【国際調査報告】
2008527385.tif 000025
2008527385.tif 000026