[發明專利]用于異常情況預防的流體催化裂化器中催化劑損耗的探測

無效

• 申請號: 200780042881.1
• 申請日: 2007-09-27
• 公開（公告）號: CN101547994A
• 公開（公告）日: 2009-09-30
• 發明（設計）人: 拉維·坎特;約翰·菲利普·米勒
• 申請（專利權）人: 費舍-柔斯芒特系統股份有限公司
• 主分類號: C10G11/18
• 分類號: C10G11/18
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司
• 代理人: 康 泉;宋志強

1、一種探測流體催化裂化器中的催化劑損耗的方法，包括：

測量流體催化裂化器中的旋風器的差壓；

在流體催化裂化器的第一操作階段，確定旋風器的初始平均差壓；

在流體催化裂化器的第二操作階段，監控旋風器的當前平均差壓；以及

如果所述旋風器的當前平均差壓比所述旋風器的初始平均差壓低多于閾值，則確定異常催化劑損耗事件。

2、根據權利要求1所述的方法，包括使用統計過程監控算法來確定所述旋風器的初始平均差壓。

3、根據權利要求2所述的方法，包括在現場設備或過程控制器中的至少一個中實現所述統計過程監控算法的一部分。

4、根據權利要求2所述的方法，包括將所述閾值設置為所述初始平均差壓的百分比。

5、根據權利要求1所述的方法，包括使用統計過程監控算法來確定所述旋風器的初始平均差壓的標準差，并且將所述閾值設置為初始平均差壓的標準差的倍數。

6、一種探測流體催化裂化單元中的催化劑損耗的方法，包括：

監控流體催化裂化器中旋風器的差壓；

監控影響所述旋風器的差壓的過程參數集合；

基于所監控的差壓以及所采集的影響所述旋風器的差壓的監控的過程參數集合，在學習階段生成回歸模型；

使用所述回歸模型計算預測的差壓；

如果旋風器的當前差壓與旋風器的預測的差壓之間的差大于閾值，則確定異常催化劑損耗事件。

7、根據權利要求6所述的方法，包括使用一元回歸生成所述回歸模型。

8、根據權利要求6所述的方法，包括使用可擴展的回歸生成所述回歸模型，所述可擴展的回歸針對過程參數集合的多個范圍提供多個回歸模型。

9、根據權利要求6所述的方法，其中過程參數集合的至少一子集是在現場設備中計算出的統計特征數據。

10、根據權利要求6所述的方法，包括測量流體催化裂化器的反應器旋風器或再生器旋風器中至少一個的差壓。

11、一種探測流體催化裂化單元中的異常催化劑損耗的設備，包括：

傳感器集合，用于周期性地測量流體催化裂化單元中旋風器的壓差；

邏輯模塊，確定在一時段內周期性地測得的壓差的統計參數集合；

規則模塊，存儲指令集合；

訓練模塊，存儲過程參數集合；

計算模塊，基于所述規則模塊中的指令集合和所述訓練模塊中的過程參數集合來確定異常催化劑損耗事件，其中所述計算模塊在發生異常催化劑損耗事件時生成指示。

12、根據權利要求11所述的設備，其中所述邏輯模塊計算壓差在一時段內的均值和標準差。

13、根據權利要求11所述的設備，其中所述訓練模塊包含與周期性地測得的統計參數集合相對應的第一基準統計參數集合，其中所述第一基準統計參數集合是在設備的初始學習階段確定的。

14、根據權利要求13所述的設備，其中計算塊在測得的壓差大于在初始學習階段確定的平均壓差時，確定異常催化劑事件。

15、根據權利要求13所述的設備，包括：根據第一過程參數集合和第二過程參數集合操作所述流體催化裂化單元，并且其中在所述流體催化裂化單元根據第一過程參數集合操作時，所述第一基準統計參數集合在學習階段被確定，并且在所述流體催化裂化單元根據第二過程參數集合操作時，第二基準統計參數集合在學習階段被確定。

16、根據權利要求15所述的設備，其中所述計算塊在所述流體催化裂化單元根據第一過程參數集合操作時，基于所述第一基準統計參數集合確定異常催化劑事件，并且在所述流體催化裂化單元根據第二過程參數集合操作時，基于第二基準統計參數集合確定異常催化劑事件。