分子尺度的催化裂解DCC反应动力学模型研究

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1、华东理工大学硕士学位论文第i页分子尺度的催化裂解(DCC)反应动力学模型研究摘要本研究以催化裂解(BCC)工艺为背景，以炼厂常规分析数据为依据。借鉴结构导向集总的方法以含有19个特征值的向量来构造分子，利用蒙特卡罗方法对原料油进行表征，将其转化为1000个分子，并在深入研究催化裂解反应机理后，确定了各分子的反应规则和反应条件，利用蒙特卡罗方法建立了分子尺度的DCC反应动力学模型。结果表明分子构造方法能较好地模拟原料油性质，预测值与实验值能较好地拟合。使用同一套分析数据产生的分子矩阵不同，但计算所得的平均性质与标定数据吻合得较好，这说明使用1000个分子作为样本模拟原料油是比较合适的。

2、干气、丙稀、汽油和焦碳产率与标定数据能较好的吻合，表明针对DCC-I考虑的各类反应及各类产物的生成途径较好地符合催化裂解反应规律。关健词:催化裂解少反应动力学‘分子尺度_蒙特卡罗模拟第ii页华东理工大学硕士学位论文MolecularLevelKineticModelofDeepCatalyticCrackingAbstractBasedonthecommercialapplicationofDCCtechnology,avector时11attributeswasusedtorepresentthefeedstockmoleculewiththereferenceofmolecule

3、expressionofStructuralOrientedLumping,MonteCarlomethodwasusedtoestablishamodelrepresentingthefeedstockof1000vectorsandthemodelparameterswereoptimizedwiththeregularanalyticaldataofrefinery.Theresultsofmodelsimulationshowedthatthese1000moleculesreflectedthecharactersoffeedstockwellandtheiraverage

4、propertiesgaveagoodagreementwiththecalibrationdata,whichgavetheconclusionthatitwasfeasibletosimulatefeedstockwithMonteCarlomethod.Twosetsofmoleculescamefromthesameregularanalyticaldatawerediferent,buttheycouldrepresentthefeedstockaswell,whichshowedthatsamplesize1000couldrepresentthefeedstockofD

5、CC-Iwell.AfterthereactionmechanismofDCCwasstudied,reactionpathwaysweredesignedandMonteCarlomethodwasusedtosimulatethecrackingreactionsofDCCprocess.Theyieldsofgas,propylene,gasolineandcokegaveagoodagreementwiththecalibrationdata,whichshowedthatthereactionpathwaysandthereactionnetworkcouldreflect

6、thecharactersofDCC-1reactionKeywords:DeepCatal尹icalCrackingReactionKineticsMolecularLevelMoteCarloMethod作者声明我郑重声明:本人烙守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的结果。除文中明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何他人已经发表或撰写过的内容。论文为本人亲自撰写，并对所写内容负责。论文作者签名:才;漆》州又年仪月tS日华东理工大学硕士学位论文第1页第一章绪论1.1DCC工艺的介绍1.1.1工业背景据文献报道，勘探开发及石油化工

7、利润很高，而炼油工业的利润多年持续低迷。加权平均后的利润率，勘探开发业为10^-12%，石油化工为18-20%，而炼油业仅为2%。为了提高经济效益，必须充分利用己有的石油资源，或者采用新技术增产一些石油化工原料，逐步向石油化工延伸，生产附加值高的石油化工产品来提高炼油厂的经济效益[1.21随着炼油工业和石油化工行业的不断发展，高品质汽油和低碳烯烃的需求不断增加。低碳烯烃中的乙烯、丙烯及丁烯等是三大合成，即合成树脂、合成纤维及合成橡胶等的基本有机化工原料。尤