本發明方法將已知原油組成配方組分原油樣品庫，取特征譜區的近紅外光譜進行主成分分析，將得分矩陣與原油樣品對應的關鍵性質組成得分?性質矩陣，再通過在配方組分原油樣品庫中取n種原油進行組合，用組合原油光譜和性質得分矩陣對目標原油的得分?性質向量進行擬合，由擬合相似度判斷組合原油與目標原油的接近程度，再由相似度大于0.9的組合原油的擬合系數得到原油調合比例(或稱調合配方)，從而得到配方原油。本發明方法可快速、準確地選擇與目標原油最接近的組合。

技術領域

本發明為由已知原油的近紅外光譜及性質選擇目標原油調合配方的方法，具體地說，是一種通過光譜和性質擬合的方法選擇目標原油調合配方的方法。

背景技術

目前，在煉油企業中，原油費用占到了總成本的90～95％，現大多采取集約化、規?；?、一體化運營，力求降低成本，追求最大化經濟效益。其中，加工符合裝置設計的目標原油對煉廠后續優化非常重要，目前，煉廠實際加工原油與目標原油常不相符，導致優化難以最大程度發揮。如何通過幾種不同原油的調合得到與目標原油性質類似的調合原油非常關鍵，已有一些方法對此問題進行了解答。馬巍等人(“多目標原油選擇與混合優化方法”，《計算機仿真》，第31卷第11期，2014年11月，P132-137)構建了一個多目標原油選擇與調合優化模型，可以將尋找替代原油轉化為原油選擇與調合優化問題。在原始多目標布谷鳥搜索(MOCS)算法基礎上，對編碼以及Lévy飛行進行了改進，結合非支配排序方法提出了一種改進的多目標布谷鳥搜索(IMOCS)算法。利用IMOCS算法求解模型，可同時確定原油的選擇和調合比例。

CN201210052695.9公開了一種多原油多性質調合優化方法，通過計算多種組分原油調合質量配比，使目標原油的多種性質達到最優值。具體步驟依次如下：建立原油性質調合規則庫，進行優化預處理，根據原油調合設備實際工作能力設定設備約束大小，建立多原油多性質優化模型。該發明在調合規則庫和設備約束基礎上建立了多原油多性質優化模型，基于有約束自適應粒子群優化算法，對經過優化預處理后的性質進行快速、準確的優化計算，獲得多種組分原油的最優配比，避免原油調合中多種原油的配比靠人工計算，計算一致性差，計算效率低而且獲得配比不是最優比例的情況發生。

CN201210125412.9公開了一種原油調合優化方法，該方法面向原油加工企業，支持調合后原油性質含量與目標偏差最小，即在滿足一定約束條件下，通過最小化求解各摻煉原油的相關性質含量與設定目標的偏差函數，得到各種摻煉原油的占比。出于安全性和經濟性考慮，該方法還支持原油性質含量在范圍內定值、向下限優化和向上限優化三種優化方式。該方法還支持經濟最優優化目標，即在考慮調合后的原油性質含量與目標偏差最小的同時，實現生產成本最小化。但該法只能對有限的幾個罐裝原油進行性質優化調合。

發明內容

本發明的目的是提供一種由近紅外光譜及性質選擇目標原油調合配方的方法，該法可從現有已知原油中快速選擇與目標原油相似的原油配方。

本發明提供的由近紅外光譜及性質選擇目標原油調合配方的方法，包括如下步驟：

(1)收集已知性質的原油樣品100～180個，組成配方組分原油樣品庫，測定原油樣品的近紅外光譜，并用標準方法測定其關鍵性質，所述的關鍵性質包括密度、酸值、硫含量、金屬含量、石腦油收率、柴油收率、減壓瓦斯油收率，

(2)對每個原油樣品的近紅外光譜進行一階微分和矢量歸一化后，取4000cm^-1～4700cm^-1和5300cm^-1～6000cm^-1特征譜區的吸光度，構成配方組分原油樣品庫的近紅外光譜矩陣X，

(3)將配方組分原油樣品庫的近紅外光譜矩陣X進行主成分分析，得到庫樣品的得分矩陣和載荷矩陣，將庫樣品的得分矩陣與原油樣品對應的關鍵性質數據組成配方組分原油樣品庫的得分-性質矩陣X′，