(57)【要約】  触媒改質設備の運転を最適化する方法が提供される。設備は複数の反応器を備え、反応器は触媒を含み、炭化水素と分子状水素を含む動作ガスが連続的に反応器を流れ、動作ガスの組成が反応器内で変化し、生成物が最後の反応器出口側で得られる。本方法によると、まず特定の一定の特徴と設備の運転の間に存在する初期動作パラメータが得られる。反応器における化学プロセスのコンピュータシミュレーションが次に行われ、一定の特徴および得られた初期動作パラメータの他に、最後の反応器の出口側で得られた生成物の化学組成の測定結果もシミュレーションに含まれる。変化する動作パラメータによって、反応器における化学プロセスのコンピュータシミュレーションが続いて行われ、シミュレーションでは、変化する動作パラメータとして、分子状水素の流量の他、各反応器の入口側の動作ガスの異なる温度も個別に調節される。最適化された一組の動作パラメータは、計算された化学組成より決定される。
2020525627.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
触媒改質設備の運転を最適化する方法であって、前記設備は複数の反応器を備え、
前記反応器は触媒を含み、
炭化水素と分子状水素を含む動作ガスが連続的に前記反応器を流れ、
前記動作ガスの組成が前記反応器内で変化し、
生成物が最後の前記反応器の出口側で得られ、
前記方法は、
運転中に存在する、前記設備の特定された一定の特徴および初期動作パラメータを得る工程と、
第１段階において、前記反応器における化学プロセスのコンピュータシミュレーションを行う工程であって、前記様々な反応器の異なる状態が考慮され、前記一定の特徴および前記得られた初期動作パラメータの他、前記最後の反応器の出口側で得られる前記生成物または前記生成物の一部の化学組成の測定結果もまたシミュレーションに入る工程と、
前記第１段階に続く第２段階において、前記第１段階の結果を考慮に入れながら、異なって変化する動作パラメータにより、前記反応器における化学プロセスのコンピュータシミュレーションを行う工程であって、分子状水素の流量の他、各反応器の入口の前記動作ガスの異なる温度が、変化する動作パラメータとして個別に調節され、前記生成物の化学組成（前記動作パラメータに依存する）は、前記コンピュータシミュレーションの結果として計算される工程と、
一組の最適化された動作パラメータを前記第２段階での結果から求める工程と、を含む方法。
【請求項２】
前記第２段階で、反応器内の動作圧力も、動作パラメータとして変化する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各反応器において異なる圧力もまた、変化する動作パラメータとして、前記第２段階で個別に調節される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１段階および前記第２段階におけるコンピュータシミュレーションが、オフラインで行われる、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記化学組成の測定は、ガスクロマトグラフ分析を含む、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記第１段階では、前記ガスクロマトグラフ分析の結果は事前グループ化せずに得られる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
先行する請求項のいずれか１項に記載の方法であって、
前記反応器の前記一定の特徴および前記動作パラメータは、前記第１段階の前記シミュレーションでは一定であり、
結果として、前記生成物の計算された化学組成は、モデルパラメータに依存して決定され、前記測定の結果と比較され、
前記シミュレーションは、前記生成物の計算された化学組成と前記測定の結果との偏差が中止基準に一致するまで、体系的に変化するモデルパラメータによって繰り返され、
前記中止基準が満たされたモデルパラメータは、前記第２段階で一定であるモデルパラメータとして保存される方法。
【請求項８】
コンピュータプログラムは、前記第１段階の完了後に作成され、前記第２段階でのシミュレーションのためのシミュレーションプログラムと前記第１段階で得られる定数としてのモデルパラメータを含む、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記動作パラメータが、事前に定義された最適化基準により、前記生成物を最適化するため、前記第２段階で体系的に変化する、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
先行する請求項のいずれか１項に記載の方法であって、前記反応器の容積は、第１シミュレーションおよび第２シミュレーションのために複数の同軸の中空円筒容積部に細分され、前記シミュレーションにおいて、前記動作ガス中の物質および／または物質グループの中空円筒容積部ごとのガス量の濃度は一定であると推定されるが、潜在的には中空円筒容積部間で異なる方法。
【請求項１１】
触媒改質設備の運転方法であって、
前記設備は複数の反応器を備え、
前記反応器は触媒を含み、
炭化水素と分子状水素を含む動作ガスが連続的に前記反応器を流れ、
前記動作ガスの組成が前記反応器内で変化し、
生成物が最後の前記反応器の出口側で得られ、
前記設備は最初に初期動作パラメータにより一定に運転され、
先行する請求項のいずれか１項に記載の方法が実行され、
前記設備の運転が、前記初期動作パラメータを、前記最適化された動作パラメータによって置き換えることにより、続いて調節される方法。
【請求項１２】
請求項１１に特に記載の触媒改質設備の運転方法であって、前記設備は複数の反応器を備え、前記反応器は触媒を含み、炭化水素と分子状水素を含む動作ガスが連続的に前記反応器を流れ、前記動作ガスの組成が前記反応器内で変化し、生成物が最後の前記反応器の出口側で得られ、前記動作ガスの異なる温度を各反応器の入口で異なるように調節する方法。
【請求項１３】
データ処理装置またはデータ処理装置のシステムにロード可能なコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムの実行により、前記データ処理装置または前記データ処理装置のシステムに請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータプログラムを含むデータキャリア。
【請求項１５】
触媒改質設備の運転の最適化のための設備固有のコンピュータプログラムであって、
前記設備は複数の反応器を備え、
前記反応器は触媒を含み、
炭化水素と分子状水素を含む動作ガスが連続的に前記反応器を流れ、前記動作ガスの組成が前記反応器内で変化し、
生成物が最後の前記反応器の出口側で得られ、
前記コンピュータプログラムは、データ処理装置またはデータ処理装置のシステムにロードすることができ、異なって変化する動作パラメータにより、前記反応器における化学プロセスのコンピュータシミュレーションを実行して、前記生成物の化学組成を計算するように構成され、
前記コンピュータプログラムは、前記様々な反応器におけるシミュレーションの異なる状態が考慮され、前記反応器における化学プロセスのコンピュータシミュレーションの結果であるモデルパラメータを含むことにより、前記設備に特殊的に設計され、
前記シミュレーションにおいては、一定の特徴および得られた初期動作パラメータの他、前記最後の反応器の出口側で得られる前記生成物または前記生成物の一部の化学組成の測定結果がシミュレーションに入る、コンピュータプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のコンピュータプログラムを含むデータキャリア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は原油加工の分野に関する。本発明は特に、原油精製の一分野に関し、具体的には、オクタン価の増加、原油蒸留から得られる原料ガソリンから、分子状水素および短鎖炭化水素（一般的な名称としてＬＰＧ、つまり液体石油ガス）の獲得、また必要により、芳香族炭化水素の割合の増加を目的とする触媒改質に関する。
【背景技術】
【０００２】
触媒改質のためには、特に、従来の固定層反応器、および多少これよりも複雑で再生的なＣＣＲ反応器がよく知られている。一般的に、両タイプの反応器は、砂のような粘度の触媒が、外部ガス透過壁および内部ガス透過壁の間に配置され、この触媒を、通常外部から内部へ、改質される蒸発原料ガソリン（ナフサ）と分子状水素を含む循環ガスを含むガス混合物が流れる回転円筒容積部を備える。このガス混合物の組成はプロセスにより変化する。反応器または複数の反応器を流れるこのガス混合物を、本明細書では以下、動作ガスと呼ぶ。
【０００３】
動作ガスは一般的に、加工後工程において改質生成物として分画され、分画後に生成される生成物（循環ガスが分岐した水素ガス混合物、改質油、ＬＰＧ、蒸気、排ガス等）が抽出または更に加工されるまで、いくつかの反応器の段階を連続的に流れる。いわゆる半再生式設備において、反応器段階は別の固定層反応器により形成されるが、再生ＣＣＲ設備では、反応器段階は一定の環境下で互いに配置され、触媒が流れる部分反応器により形成される。
【０００４】
反応器の性能は、一連のパラメータ、特に、圧縮機により生じる動作圧力、動作温度（一般的にプラスマイナス５００℃）、触媒の組成や状態、動作ガスの組成に依存する。
【０００５】
触媒改質設備に制御（閉ループ制御）ソフトウェアを適用することが知られている。このようなソフトウェアは、プロセスに必要な加熱要素および設備のポンプにより、最終反応器の段階後に得られる改質生成物のガスクロマトグラフィーの結果に基づいて、動作圧力および動作温度を制御（閉ループ制御）する。このような制御ソフトウェアは、設備における状態の変化に素早く反応することが可能であるという利点を有するが、少なくとも始動後では、実際には適用の妥当性に欠けることが多い。しかしながらこのような制御ソフトウェアは、とりわけリアルタイムでの反応の需要により、非常に粗いデータの獲得と処理のみを可能とするため、限られた程度のプロセスの最適化のみに適している。
【０００６】
同様に、一般的な方法、つまり適用される要素や統計値に関わる一般的な情報に基づいて、設備の粗モデル化を可能とする動的反応器モデルが知られている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
数パーセントまたは１０分の１パーセントの範囲の最適化の増加であっても、非常に高い処理能力と非常に大きな精製設備の運転費用の理由により、大変大きな価値ある成果がもたらされる。そのため、既存の、または新しく計画される触媒改質設備の効率をどのように更に改善するかのアプローチについて検討することが望ましい。このため、このような効率の改善が本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は特に、設備の平衡状態における動作に関する動作パラメータの計算的決定（一定の動作パラメータ）は、触媒改質に有利であるという認識に基づき、とりわけ各反応器の入口における動作ガスの温度を、動作パラメータが実際に調節されるように個別に調節できることの認識に基づく。
【０００９】
従って、本発明は、触媒改質設備の運転方法を提供する。設備は複数の反応器を備え、反応器は触媒を含み、炭化水素と分子状水素を含む動作ガスが反応器を連続的に流れ、動作ガスの組成が反応器内で変化し、生成物が最後の反応器の出口側で得られる。
【００１０】
本発明の方法によれば、第１工程では、既に運転されている設備の、特定で、一定の、固定された特徴および動作パラメータが得られ、生成物または生成物の一部（例えば、分子状水素を除く）の化学組成が測定により求められる。
【００１１】
第２工程（第１シミュレーション段階）では、反応器における化学プロセスのシミュレーションが行われ、様々な反応器の異なる状態が考慮され、幾何学的特徴および動作パラメータの他、測定された化学組成もシミュレーションに考慮される。
【００１２】
第３工程では（第２シミュレーション段階）、動作パラメータが変化する化学的手順のシミュレーションが、追加の測定の必要なく実行される。本発明の一態様によれば、循環ガス（循環ガスの構成要素として、例えば、分子状水素）の流量の他に、各反応器の入口における動作ガスの温度も動作パラメータとして個別に調節でき、変数を制御できる。
【００１３】
第３工程によるシミュレーションは、動作パラメータの変化により求められる定義された対象に関して最適化された一組の動作パラメータ（各反応器の入口における動作ガス温度を含む）により、動作パラメータの最適化に使用される。
【００１４】
第３工程における動作パラメータの最適化は、それ自体公知の方法で行うことができる。一つの可能性としてまず目標値設定がある。このような目標値は、単純な値、例えば、オクタン価、改質油の総量、水素ガス量等であり得る。しかし、このような目標値はまた、より複雑であり、例えば、出力側の生成物の特性値の目標関数Ａにより得られる値からなり、単純な例では、目標値は、標準化した特性値（オクタン価、水素ガス量、ナフテンの割合、パラフィンの割合等）の加重平均であり得る。この目標値は、動作パラメータの変化により最大化され、例えば、まず段階的に、粗いスケーリングで変化し、そして細かいスケーリング等における最大値の環境において変化する。他の公知の最大化方法として、例えば、開始値としてランダムな数を選択するような数値も考えられる。
【００１５】
目標関数の例として、
任意のオクタン価での改質油の生産量の最大化
Ａ（Ｔｉ，Ｇ，Ｑ，Ｐ）→ｍａｘ
オクタン価、改質油の任意の不変量の最大化
Ｏｋ（Ｔｉ，Ｇ，Ｑ，Ｐ）→ｍａｘ
水素（Ｈ２）の生産量、事前に定義された任意のオクタン価の制限値、または改質油の生産量の最大化
Ｈ２（Ｔｉ，Ｇ，Ｑ，Ｐ）→ｍａｘ
残りの生成パラメータを制限しながら、改質油における１種以上の炭化水素（芳香族炭化水素）の生産量の最大化。
【００１６】
Ｙａ，ＹＨ，Ｙп（Ｔｉ，Ｇ，Ｑ，Ｐ）→ｍａｘ
反応器について既知で実証された技術的に意義のある限界値から得られた、動作パラメータが変化するバンド幅
Ｔｍｉｎ＜Ｔｉ＜Ｔｍａｘ，（Ｔｍｉｎ，Ｔｉ，Ｔｍａｘ  実証された限界値における各反応器の温度変化領域）下限値は、例えば、触媒の反応温度に決定され、上限値は触媒の熱抵抗により決定される。例として、Ｔｍｉｎ＝４５７℃，Ｔｍａｘ＝５２０℃
Ｐｍｉｎ＜Ｐｉ＜Ｐｍａｘ，（Ｐｍｉｎ，Ｐｉ，Ｐｍａｘ，実証された限界値における各反応器の圧力変化領域）
ｎｍｉｎ＜ｎ＜ｎｍａｘ，（ｎｍｉｎ，ｎｉ，ｎｍａｘ，実証された限界値における原料に対する循環ガスの可変率）例として、１０００−１８００Нм３／м３
Ｏｋ＝Ｏｋ０，（Ｏｋ，Ｏｋ０  生成された、任意のオクタン価）
Ｇｍｉｎ＜Ｇｉ＜Ｇｍａｘ，（Ｇｍｉｎ，Ｇｉ，Ｇｍａｘ  実証された限界値におけるガス混合物（供給）投入による反応装置の可変体積利用）
Ｑ  反応装置の入口における循環ガスの体積消費
Ｉ  変動限界内の値
ＴｉおよびＰｉは、本明細書では各反応器装置について個々の値として得られる。
【００１７】
第４工程では、反応器は、最適化された動作パラメータにより、具体的に特に、異なる値に目標設定された、各反応器の入口における動作ガス温度により最適化されるように調節される。
【００１８】
設備の一定の特徴としては、設備幾何学、触媒の組成、更なる特徴として、物理的な設備要素、例えば設備の種類（固定層反応器か、ＣＣＲ設備か）、１つ以上の圧縮機の有無、反応器内の流れ方向等が挙げられる。設備の一定の特徴は、そのため、測定または既存の設備固有の仕様（例えば、計画、触媒仕様等）によって、シミュレーションされ、決定される現在の設備の非常に特定された特徴であり、従来技術においても、例えば、一般的な種類の各要素に有効な単なる一般的な値ではない。
【００１９】
動作パラメータは、圧力、温度、反応器を流れる材料、循環ガスの流量（特に、分子状水素の流量で、循環ガスは分子状水素の他、例えば、窒素、不活性ガス等の構成要素を更に含むことができる）等の、設備のオペレータにより少なくとも部分的に調節することのできる値である。
【００２０】
上述の種類の設備の最適化方法は下記の方法ステップを含む方法であって、設備固有で一定の特徴および動作パラメータを得ること、第１段階において、
反応器における化学プロセスのシミュレーションを行うこと、
第１段階のシミュレーションにおいては、様々な反応器の異なる状態が考慮され、一定の特徴および事前に定義された動作パラメータ（例えば、圧力、温度、反応器内の材料の流れ）の他、最後の反応器の出口側で得られる生成物または生成物の一部の測定された化学組成もまたシミュレーションに入り、
第２段階において、変化する動作パラメータにより、反応器における化学プロセスのシミュレーションを行うことを含み、第２段階のシミュレーションにおいては、循環ガス（例えば、循環ガスの構成要素としての分子状水素）の流量の他、各反応器の入口における動作ガスの温度もまた、動作パラメータとして個別に調節され、生成物の化学組成は、シミュレーションの結果として計算される、方法である。
【００２１】
一組の最適化された動作パラメータは、第２段階での結果により、特に、計算された化学組成を、特定の対象について、事前に定義された基準および選択される対象について最良の結果をもたらす動作パラメータに基づいて、自動または手動の方法で比較することにより求められる。
【００２２】
変数をそれぞれ独立して制御して反応器入口の温度を独創的に使用することが、特に最適化に有利であることが分かった。反応器入口における温度の使用により、反応器間で動作ガスの組成が異なることを考慮に入れながら、各反応器の反応速度に特に適応した動作が可能となる。
【００２３】
更なる動作パラメータは、圧力である。実施形態では、設備がこのように設計されているため（例えば、１つの圧縮機が反応器ごとに設けられている）、圧力もまた動作パラメータとして反応器ごとに異なって個別に設定されている。これは固定層反応器の場合のみではなく一列に並んだ反応器を備えるＣＣＲ設備の場合においても特にそのように設定される可能性がある。
【００２４】
特に、この方法はオフラインで行われる。つまり、上述のデータ（一定の特徴、動作パラメータ、測定結果）を一度集め、その際に、更なる工程に必要な設備からのフィードバックなしに更なる工程を行う。オンラインの制御（閉ループ制御）が変化に対してより素早く反応できる印象があり、利用可能なコンピュータ処理能力によりこの可能性は大きいが、本文脈においてオフラインの解決が有利であることが分かっている。
【００２５】
一方でこの手順のため、高分解ガスクロマトグラフィー分析を、要求されるスピードのために必要となる粗く定義された物質グループへの事前グループ化をせずに使用することができる。従来技術による閉ループ制御システムにおいては、ガスクロマトグラフィーの結果は一般的に約５分以内で有効であり、これが広義に定義された物質グループ、例えば、単純な１桁の数の物質グループが考慮される理由である。しかしながら、動作ガスに存在する多数の物質グループを考慮することにより、例えば、事前グループ化せずに、つまり、ガスクロマトグラフの十分な測定精度および／または相当な数の、特に少なくとも３０種類の物質および物質グループを考慮することにより、プロセスの取る過程の描写の正確性が改善されるだけでなく、設備全体の効率の効果的で測定可能な改善を伴った最適化が可能になる。
【００２６】
これは測定され供給された物質または物質グループを、シミュレーションに意義のあるサブグループに、モデルによりグループ化できることを除外しない。
【００２７】
一方で、オフラインの解決は、フィードバックを有する閉ループ制御よりも、最適平衡状態の決定により適していることが、恐らく特に一般的な設備と関連する慣性の割合の程度によって分かっている。
【００２８】
実施形態では、前述の工程はそのためオフラインで行われ、シミュレーション工程の間に実行され新たな計算に入る測定工程を実行せずに行われる。補足的または代替的に、前述のようにガスクロマトグラフ分析の結果は、事前グループ化をすることなく考慮される。従来技術に対し、ガスクロマトグラフィーデータをプロセスの制御のためのフィードバックの信号として直接的には使用しないが（もちろんこれが本発明による手順に追加的に効果があることは除外しない）、上記のプロセスにより、測定されたデータがもはや直接最適化の要素とならないことについて、間接的に使用する（第２段階）。あまり直接的ではないと思われるこの手順が有利であることが分かった。これは、より精密な反応速度の検討も可能であり、全体としてより正確で、より信頼可能な平衡状態のシミュレーションが可能であることによる。適応可能な動作パラメータは下記を含みうる。
【００２９】
−各反応器の入口における動作ガスの温度（個別に選択可能で、例えば、反応器から反応器へと僅かに増加する）
−圧力（設備において可能であれば、場合により反応器から反応器で異なる）
−供給量（つまり、時間単位の粗ガソリン量）
−時間単位のＨ２ガス量
実際のシミュレーション工程は、反応速度が、設備から得られる実データにより、触媒の特徴を考慮に入れながら考慮され、ガス分子が触媒表面に留まる時間もまた考慮に入れられる点により、特に特徴づけられる。従って、これらは同様のタイプの異なる設備の経験値とデータに基づいて、既存の設備の動作パラメータを推測しようとする従来技術により知られる統計的方法とは異なる。
【００３０】
触媒改質反応器における化学的手順はそれ自体が公知であり、本発明の一部ではないが、各反応速度論のための重要な手法として理解される。そのため化学的手順については再度扱わないが、代わりに、「ｄａｓ  Ｌｅｘｉｋｏｎ  ｄｅｒ  Ｃｈｅｍｉｅ」、キーワード、「Ｒｅｆｏｒｍｉｅｒｅｎ」（１９９８  Ｓｐｅｋｔｒｕｍ  Ａｋａｄｅｍｉｓｃｈｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ、（出版者）Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ、下記のｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｐｅｋｔｒｕｍ．ｄｅ／ｌｅｘｉｋｏｎ／ｃｈｅｍｉｅ／ｒｅｆｏｒｍｉｅｒｅｎ／７８７５）が、インターネットで現在参照可能であり、または非常に一般的な技術文献も代わりとして参照される。
【００３１】
触媒改質のコンピュータシミュレーションの実行方法も既に公知であるため、本発明の方法として扱わない。その一例はＡ．ＡｓｋａｒｉらによるＰｅｔｒｏｌｅｕｍ＆Ｃｏａｌ  ５４（１）、７６〜８４頁（２０１２）により示されている。文献内で引用される資料２〜１２および２．１章が、基礎的な反応速度論モデルに関する。
【００３２】
実施形態では、シミュレーションとして、第１段階および第２段階で、各反応器の容積を複数の同軸の中空円筒容積部に細分する。全体として一般的に、少なくとも反応器の領域的な回転円筒形状および流れの状態がこれにより考慮に入れられ、各ケースにおける反応器内の動作ガスの流れは、外部から内部、あるいは逆に内部から外部へと触媒を通る。
【００３３】
シミュレーションのための、動作ガスにおける物質および／または物質グループのガス量の濃度は、中空円筒容積部ごとに一定であると想定し、中空円筒容積部から中空円筒容積部で潜在的に異なる。各中空円筒容積部における温度も、隣接する中空円筒容積部と潜在的に異なりうる。例えば、存在する（および測定された）物質がグループ化された少なくとも３０種類の物質グループに、化学反応が適用される。
【００３４】
第１シミュレーション段階においては、モデルパラメータが特に適応され、モデルパラメータには反応器の一定の特徴と、測定が行われた動作パラメータが定数として含まれる。モデルパラメータは、純粋に現象学的であり（例えば等式や数式における特殊な物理的特徴のない係数）、または物理学的意味（例えば、流れ抵抗等を特徴づける）を有しうる。実施形態においては純粋に現象学的で物理学的なパラメータが存在する。例えば、他の設備の経験値に基づく一組のモデルパラメータ開始値から開始し、化学反応のシミュレーションを実行し、反応により得られた生成物を、測定により効果的に特徴づけられた生成物と、モデルパラメータを適応させる目的で比較する。次に、開始値から開始し、モデルパラメータを、計算結果が可能な限り測定値（リーディング値）と一致するように体系的に変化させる。中止基準として定量的に定義されるとすぐに、シミュレーションによる生成物の特徴は、測定された特徴に十分に近づき、第１段階が完了し、測定値と一致したモデルパラメータが保存される。これらのモデルパラメータは、動作パラメータが変化するシミュレーション方法の第２段階の定数となる。
【００３５】
生成物の実際および計算された特徴をどのように互いに近づけるかの手段は、直ぐに理解することができる。例えば、物質グループの濃度は、数学的に多次元ベクトル空間のベクトルおよび計量基準として表現される。例えば、成分の特別な重みづけが必要な場合、ユークリッド計量をこのベクトル空間において定義することが出来、更に重要な成分や低濃度のみで存在する成分については、他の成分より生成物の特徴について更に大きく重みづけすることができる。
【００３６】
コンピュータプログラムは、第１段階の完了後に生成することができ、該コンピュータプログラムは、その中核に第１段階で使用されるシミュレーションプログラム、モデルパラメータと不変の定数を含み、動作パラメータは可変である。このようなコンピュータプログラムは、設備固有の方法で適応される物理学的／化学的モデルをそのため含む、設備固有のプログラムである。このようなコンピュータプログラムは、圧縮され暗号化して設備のオペレータに伝達することができる。
【００３７】
第２段階では、シミュレーションが、変化する動作パラメータと一定のモデルパラメータにより、プロセス最適化の目的で実行される。本明細書においては、自動パラメータ検索の可能性があり、つまり、本方法の第２段階を実行するコンピュータプログラムが、適切なアルゴリズムによりコントロールされた方法により動作パラメータを体系的に変化させる、またはユーザによるパラメータの手動適応が有効である。ユーザにより選択された動作パラメータによる実際のシミュレーションは、もちろん技術的な補助、つまりコンピュータにより有効である。設備の効果的な運転を可能にする最適化された動作パラメータの選択は、事前に定義された最適化基準、例えば、達成された最適化の様々な値（オクタン価、Ｈ２収率、改質油収率、ＬＰＧ収率、芳香族炭化水素の生成、触媒コーキングの減少等）の重み付けに基づき、自動的に、または、オペレータの手動による同様の操作で行うことができる。
【００３８】
本発明のアプローチによる計算方法は、コンピュータの補助により必ず行われ、高いコンピュータ処理能力を必要とする。しかしながら、特に、この計算はオフラインで行うことができるため、非常に最小のコンピュータ処理能力のみを必要とする。一般的な最新の高性能なコンピュータシステム、特にいくつかのプロセッサまたはプロセッサコアを有するコンピュータシステムを使用することができる。
【００３９】
本発明はまた本明細書に記載される方法を実行するためのコンピュータプログラムに関する。
【００４０】
更に、本発明はまた、第１段階の結果をもはや適応されることのない固定パラメータとして含み、シミュレーションの第２段階を実行するために、動作パラメータを自動または手動で設定可能な、設備固有のコンピュータプログラムに関する。特に、設備固有のコンピュータプログラムは、暗号化されたパラメータを含むことができる。
【００４１】
完全な最適化方法を実行するためのコンピュータプログラムおよび設備固有のコンピュータプログラムは、各態様により設計することができる。本明細書に記載される本発明の各実施形態については、本文に記載される、方法に関する全ての実施形態もまた、コンピュータプログラムに適用することができる。
【００４２】
本発明はまた、先に議論された種類の触媒改質のための設備の運転方法であって、動作ガスの異なる温度を、各反応器の入口側で標的化方式により異なるように、具体的に特に、シミュレーションの結果に基づいて、特に本明細書に記載の最適化方法に従って、調節することができる運転方法に関する。
【００４３】
本発明のいくつかの原理と実施形態の例を図面により以下に記載する。図面の詳細を以下に示す。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】反応器の模式断面図である。
【図２】細分した同軸の中空円筒容積部の模式的な同様の断面図である。
【図３】固定層反応器を備える設備の簡略模式図である。
【図４】ＣＣＲ設備の更に簡略な模式図である。
【図５】シミュレーションプロセスの第１段階の簡略フローチャートである。
【図６】シミュレーションプロセスの第２段階の簡略フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
図１は、反応器１の原理を模式的に示す。少なくとも一部を触媒６で満たされた容積が外部ガス透過壁５と内部ガス透過壁９の間に、入口３を備える外容器２において形成される。動作ガスは外部ガス透過壁５を通してこの容積部に流入し、再び内部ガス透過壁９を通して外へ出る（流れ方向はブロック矢印７で示される。内部から外部への他方向の流れの動作は除外されない）。動作ガスに存在する分子は、この容積部を通る過程において触媒表面で何度も吸収され、ここから再び脱着する。触媒表面に留まる時間は、温度に依存し、吸着速度および流路は、反応速度に影響を与える温度と圧力に依存する。更に、触媒の現在の状態、コーキングの程度等を含む特徴も反応速度に関わる。
【００４６】
先に述べたように、本発明によれば、反応速度をモデリンングして、特にオフライン式で、それ自体公知の化学反応に基づき反応速度をモデリングして、影響しうるパラメータ、つまり“反応器ごとの動作温度”、“圧力、特に反応器ごとの圧力”、“流れ”、“率供給／循環ガス”をモデルに基づき調節することが現在提案されている。
【００４７】
触媒改質の間に起こる化学反応は、主に３つのグループに細分化することができる。
ａ）ナフテンを脱水して芳香族炭化水素にする
ｂ）パラフィンを脱水および結晶化してナフテンにする
ｃ）ナフテンを水素分解してショートパラフィンにする
これにより連立一次方程式の結果が得られる。
【００４８】
これらの反応速度は質量作用の法則に基づき、それ自体公知の方法で、圧力、優勢な温度、触媒の活性に依存してモデル化することができる。本明細書において、温度、動作ガスにおける各反応相手の濃度、および、一定の程度において圧力は、反応器内での位置に依存しうる。本発明の一態様によれば、この位置による依存を、触媒６で満たされる容積が、モデルにおいて、図２に模式的に表される輪状容積部に分割されることにより考慮に入れることが提案されている。図２は、図１の水平方向に、例えばそれぞれが同じ大きな厚みを有する同軸の中空円筒容積部１１を模式的に示す。中空円筒容積部のサイズの他の分割、例えば、異なる厚さから均等に容積部を選択することによる分割もまた除外されない。
【００４９】
モデリングに取り入れられるパラメータ、例えば、動作ガスの様々な物質の温度Ｔおよび濃度Ｃｋ、場合により圧力Ｐは、中空円筒容積部から中空円筒容積部で異なっていてよい（指数ｉ）特に、図１に示されたガス流方向で、温度は、吸熱する反応器内で行われる反応によって、外部から内部へ低下しうる。
【００５０】
図３は、半再生式の設備（つまり、設備において触媒の再生が可能だが、当該反応器が停止している間のみである）を示す。設備は３つの連結した反応器１、具体的に、固定層反応器１．１、１．２、および１．３を備える。調節機器２１．１、２１．２、２１．３（装置として物理的に構成される必要はなく、例えば、互いに離れるいくつかの要素を含むことができる）は、これらの固定層反応器の上流にそれぞれ配置される。このような調節機器は、制御された（閉ループ制御）動作ガスヒーターやポンピング機器（一般的に圧縮機、必要であれば送達ポンプも液体部分のために存在してよい）を備える。設備の実施形態では、全ての調節機器ではなく、例えば、そのうちの一つの調節機器のみがヒーターを備える。この理由より、第２および第３の反応器の調節機器２１．２および２１．３のポンプのイメージは、図３では破線で示され、すなわち任意のものとして表されている。
【００５１】
入口側の動作ガスＡは、加熱により既にガス状態、またはまだ第１調節機器２１．１において蒸発している供給Ｆおよび循環ガスＫから形成される。動作ガスは連続的に３つの反応器１．１、１．２、および１．３を通して誘導され、その中で組成を変化させる。最後の反応器１．３の後に得られる改質生成物Ｐは、冷却後にガス分離装置２６へ供給される（各熱交換装置および冷却装置は、従来技術により設計することができ、図３には示されない）。不揮発性成分Ｒ（改質油）は、続いて更に、従来技術に相当し得る、本明細書では更に記載されない加工工程へ誘導される。分子状水素が豊富な得られた揮発性成分Ｇは、循環ガスＫとして、望ましいプロセスに必要な分だけ入口側で供給され混合されることにより、分画装置２７内で分画される。ガスＧの残りは系外へ誘導され、必要に応じて利用される。
【００５２】
制御装置２４は、調節機器２１．１、２１．２、および２１．３を制御する。制御ループは、調節機器が温度測定および／または圧力測定および／または流れ測定を行うことと、制御装置が調節機器の各装置を設定し、必要な時に事前に定義された各値（温度／圧力／流れ等）が達成されるように各装置を再調節するように構成されることにより、それぞれのケースにおいて、それ自体公知の方法で存在することができる。
【００５３】
設備の建設については、設備は全体として、既に公知の種類の設備に類似して建設することができる。しかし、少なくとも特に制御装置２４をどのように構成するかについて、従来技術とは異なる。
【００５４】
ガスクロマトグラフ３１は、最後の反応器の出口側に存在する（最後の反応器またはその後の反応器に直接接続し、ガス分離装置２６の上流または下流）。ガスクロマトグラフの出力３２は、続いて記載される方法で、設備の制御に使用される動作データへ流れる。測定データＭの制御装置２４への影響は、本明細書に記載する手順による影響は単なる間接的なものであるが、図３において長方形３３により表される。
【００５５】
図４は、更に模式的に（制御装置とガスクロマトグラフは図示されない）変形例を示す。設備は再生的な設備として設計され、反応器１．１、１．２、１．３は、ブロック矢印により非常に模式的に示される触媒が、反応器を通し運転中に重力によってゆっくりと運ばれるように上下に配置される。触媒は最後の反応器から取り除かれた後に再生され、再生された触媒材料は、運転中に断続的に第１反応器１．１へ供給される。
【００５６】
このような設備は、図３に表される種類の設備とは異なり、特に、反応器の動作圧力を、触媒材料の交換のため、互いに完全に独立して制御することができない点においても異なる。図４の第２および第３の調節機器２１．２および２１．３は、そのため独自のポンプ手段を備えないものとして描かれている。
【００５７】
模式的にかつ簡略化されて図３および図４に示される設備は、単に例として理解されるためのものである。本発明による手順はまた他の設備に関し、例えば、３つを超える（または場合によりそれより少ない）反応器を備える設備、互いに隣り合い配置される反応器を備える再生設備（および触媒の輸送システムを備え、輸送システムは触媒輸送のために構成される）に関する。
【００５８】
図５は、プロセス最適化方法における第１段階のシーケンス図を示す。”Ｓｔ”はプロセスのスタートを示す。第１工程Ｃにおいて、設備の定数の実数パラメータ（反応器の形状、充填量等）が読み込まれる。次に（工程Ｂ）動作パラメータ、すなわち動作パラメータに属するプロセス圧力、プロセス温度、循環ガスの流れ等が、プロセス最適化の前に設備に適用されるものとして読み込まれる。測定データＭが続いて読み込まれる。測定データは具体的に、生成物Ｐまたは改質油Ｒの組成に関するガスクロマトグラフから得られるデータである（図３参照）。従来技術による制御システムに対し、本明細書では、完全ガスクロマトグラフがガスクロマトグラフの分析精度の枠組みに考慮さる。すなわち、必要な分析スピードを得るために従来技術で行われる化合物の事前グループ化が行われない。
【００５９】
次の工程Ｐａｒでは、モデルパラメータが選択される（工程Ｐａｒ）。初期モデルパラメータは、例えば、常に同様に選択することができ、また、初期モデルパラメータは、オペレータまたはソフトウェアにより、データ（定数、動作パラメータ、測定値）に基づいておおまかに推測することができる。モデルパラメータを有するシミュレーションＳは、次に実行され、測定値からモデルにより生成される値の偏差が定量される（工程Ａ）。この偏差が中止基準と一致しない場合は（つまり、偏差が事前に定義された値よりも大きい、分岐点Ｋ）、モデルパラメータが適応され（工程Ｐａｒに戻る）、シミュレーションが新たに行われる。これはモデルパラメータが実データからの偏差を適切に小さくするまで実行される。中止基準が満たされると（Ｋ）すぐに、現在の好結果のモデルパラメータが保存され（Ｓａ）、プロセス最適化方法の第１段階が完了する（Ｓｔｐ）。
【００６０】
第１段階の結果は、特に、一定の設備に合わせた方法に、保存されたモデルパラメータとともにソフトウェアとして実装できる。動作パラメータは、その後このソフトウェアに自動または手動でテスト系列に、本発明によるアプローチの専門知識を有するユーザまたは設備オペレータにより、適応させることができる。
【００６１】
図６はプロセス最適化方法の第２段階を示す。まず定数および動作パラメータが新しく読み込まれ、これらはまたプロセス最適化方法の第１段階によって採用することもできる（工程Ｃ、Ｂ）。プロセス最適化方法の第１段階で決定され保存された（工程Ｓａ）モデルパラメータＭＰは、同様に採用される。次にシミュレーション（工程Ｓ）が実行され、その結果が、実行される最適化について分析される（工程Ａｎ）。最適化潜在値は依然として認識されているため（分岐点Ｏ）、動作パラメータの修正が行われ（ＭｏｄＢ）、その際は新たにシミュレーションが行われる。この手順が、明らかな最適化潜在値がこれ以上存在しなくなるまで、動作パラメータの系統的変動によって繰り返される。次に、最適化されたと認識された動作パラメータのみが保存（Ｓａ’）、出力され、これによりプロセス最適化方法の第２段階が完了する。
【００６２】
最適化のための仕様は、
改質油の収率を増加させることと、
オクタン価を増加させることと、
分子状水素の収率を増加させることと、
ＬＰＧの収率を増加させることと、
任意の芳香族炭化水素の生成物を増加させることと、
触媒の耐用期間を増加させること（コーキングを少なくする）。
【００６３】
これらの仕様はそれぞれプロセス最適化を行わない運転との比較に関する。これらの仕様は部分的には互いに不自然な点もあり、どの仕様が先立つものであるか、どの仕様を殆ど実行しない、または全く実行しないことを承認するかについては、特定の要件に依存しうる。しかし、仕様の全てまたは少なくとも殆ど全ては、ある程度までは、多くの設備の最適化潜在性のため実行可能であり、具体的には１桁のパーセントの範囲の増加により、触媒の耐用期間を延ばすことができることが分かっている。
【００６４】
この際、プロセス最適化方法の更なる工程において、設備は適応された動作パラメータにより運転される。時間をかけて制御された適応がこの目的のために行われる。これは自動または操作者により手動で制御装置２４を操作することにより実行することができる。
【００６５】
原則として、プロセス最適化方法の最後の工程の後、再度第１段階を開始してプロセス最適化方法を実行した際の最後の工程の後に、測定値により最適な状態で（第１段階において）、モデルパラメータを再度適応させるため、および適応させたモデルパラメータにより、更なる最適化の潜在性が存在するかについて再度決定するために選択肢が存在する。しかしながら、これはモデルが動作パラメータの適応について堅固であるため、通常は必ずしも必要ではない。
【００６６】
実施例  触媒改質のプロセスの最適な方式の例示的計算は３つの固定層反応器を備える設備のための本発明により実行された。下記の表は結果の抜粋を示す。
【００６７】
【表１】
2020525627.tif 000003
【００６８】
この表において、Ｑ（１０３  ｍ３／ｈ）は、循環ガスの体積消費、Ｔｉは、各反応器の入口における温度、Ｇは、Ｑに対応する供給（ｍ３／ｈ）、Ｏｋは、オクタン価を示す。
【００６９】
最適化により、改質油の収率を基本状態に比較して３〜５％増加させることができた。収率８３．１〜８５．６％は、収率７８〜８２％（基本状態）に基づく最適化によって達成された。
【００７０】
示された触媒改質のマルチパラメータ最適化のモデルは、他のプロセス最適化に比較して下記の利点を有する。
【００７１】
−これまでは反応に全く関わらなかった反応ゾーンの技術的に妥当な領域を使用することにより、適用される触媒の効果が増加すること
−有効触媒領域と有効触媒領域を流れるパラガス混合物の質量の割合を同時に増加させることにより、完全触媒領域において均一の流体力的抵抗を確保することによって、生成物の生産量が３〜５％（場合により最大８％まで）増加し、更に生成物の品質が改善されること
−改質装置の選択された環状容積部の最適な動作パラメータを決定、選択することにより、触媒との接触の間のパラガス混合物の熱化学的反応の反応速度に影響を与えること。
【図１】
2020525627.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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