本發(fā)明實施例涉及石油化工
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：催化裂化在我國煉油工業(yè)占有重要地位，其反應(yīng)過程和產(chǎn)品分布受到原料性質(zhì)、操作條件等影響，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型來描述其動態(tài)的生產(chǎn)過程。能否建立精確的催化裂化數(shù)學(xué)模型是準(zhǔn)確描述催化裂化工業(yè)過程的關(guān)鍵?，F(xiàn)有技術(shù)中，大多使用基于機(jī)理的集總動力學(xué)方法建模，如三集總、六集總、十三集總模型等在催化裂化的系統(tǒng)建模過程中起著關(guān)鍵的作用。建立傳統(tǒng)的集總反應(yīng)動力學(xué)模型需要搭建專門的實驗裝置，通過對反應(yīng)器進(jìn)行一系列不同條件下的實驗研究，從而獲得實驗數(shù)據(jù)，利用這些基礎(chǔ)實驗數(shù)據(jù)，求取動力學(xué)參數(shù)。再通過獲取到的動力學(xué)參數(shù)，利用集總反應(yīng)動力學(xué)模型進(jìn)行催化裂化反應(yīng)的軟測量。因此，動力學(xué)模型中的動力學(xué)參數(shù)的求取，是進(jìn)行催化裂化反應(yīng)的軟測量的關(guān)鍵步驟，現(xiàn)有技術(shù)，獲取動力學(xué)模型中的動力學(xué)參數(shù)大多通過一系列實驗進(jìn)行獲取，過程比較復(fù)雜繁瑣。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明實施例提供了及一種催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法及系統(tǒng)。一方面，本發(fā)明實施例提供了一種催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法，包括：獲取催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值和催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)；根據(jù)所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值和所述操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法，獲得所述催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)；根據(jù)所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和預(yù)先獲取的所述催化裂化反應(yīng)的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，利用遺傳算法對所述催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得所述催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值和所述操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法，獲得所述催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，包括：將所述操作工況數(shù)據(jù)作為初始條件，將所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值代入流動反應(yīng)模型，對催化裂化進(jìn)行數(shù)值模擬，獲得所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。進(jìn)一步地，所述利用遺傳算法對所述催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得所述催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)，包括：將所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和所述實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)的絕對誤差之和作為適應(yīng)度函數(shù)；根據(jù)所述適應(yīng)度函數(shù)，利用遺傳算法對所述動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將所述適應(yīng)度函數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)精度時對應(yīng)的動力學(xué)參數(shù)作為所述目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。進(jìn)一步地，所述操作工況數(shù)據(jù)為現(xiàn)場采集獲得的實時操作工況數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)庫中存儲的歷史操作工況數(shù)據(jù)。進(jìn)一步地，所述實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)為現(xiàn)場檢測獲得的實時實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)庫中存儲的歷史實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。進(jìn)一步地，所述操作工況數(shù)據(jù)包括：溫度數(shù)據(jù)、壓力數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù)。進(jìn)一步地，所述實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)包括：干氣收率、液化氣收率、汽油收率、柴油收率和焦炭收率。另一方面，本發(fā)明實施例提供一種催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值和催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)；模擬產(chǎn)物分布獲取單元，用于根據(jù)所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值和所述操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法，獲得所述催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)；目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)獲取單元，用于根據(jù)所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和預(yù)先獲取的所述催化裂化反應(yīng)的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，利用遺傳算法對所述催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得所述催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。再一方面，本發(fā)明實施例提供一種用于催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)估算的電子設(shè)備，包括：至少一個處理器；以及與所述處理器通信連接的至少一個存儲器，其中：所述存儲器存儲有可被所述處理器執(zhí)行的程序指令，所述處理器調(diào)用所述程序指令能夠執(zhí)行上述的方法。又一方面，本發(fā)明實施例提供一種非暫態(tài)計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述非暫態(tài)計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲計算機(jī)指令，所述計算機(jī)指令使所述計算機(jī)執(zhí)行上述方法。本發(fā)明實施例提供的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法及系統(tǒng)，根據(jù)催化裂化反應(yīng)中存在的復(fù)雜氣固流動和復(fù)雜反應(yīng)并存的現(xiàn)狀，結(jié)合遺傳算法對全局最優(yōu)解的搜尋能力和計算流體力學(xué)方法cfd數(shù)值模擬能綜合考慮提升管反應(yīng)器內(nèi)的流動、傳熱、傳質(zhì)以及湍流脈動行為的特點，對反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行估算，提高了催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)估算的準(zhǔn)確性，并且避免了通過實驗獲得動力學(xué)參數(shù)的繁瑣步驟，簡化了動力學(xué)參數(shù)的獲取過程，為提升管反應(yīng)器數(shù)學(xué)模型建立提供了較為準(zhǔn)確的動力學(xué)參數(shù)。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實施例中催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實施例中十四集總動力學(xué)模型的反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖；圖3為本發(fā)明實施例中又一催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法的流程示意圖；圖4為本發(fā)明實施例中遺傳算法優(yōu)化過程中適應(yīng)度函數(shù)的曲線圖；圖5為本發(fā)明實施例中催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖6為本發(fā)明實施例中用于催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)估算的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。圖1為本發(fā)明實施例中催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法的流程示意圖，如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法包括：s1、獲取催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值和催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)；具體地，本發(fā)明實施例中采用的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型為十四集總動力學(xué)模型，其是一種用集總方法簡化了的反應(yīng)動力學(xué)模型，反應(yīng)體系被分為14個集總，具體劃分步驟為：首先將原料油按照其流程范圍分為柴油層(l)、回?zé)捰?蠟油層(m)和減壓渣油-油漿層(h)三層，每一層按照結(jié)構(gòu)族組成又分成烷基碳(p)、環(huán)烷碳(n)和芳香碳(a)。由于減壓渣油和油漿中存在稠環(huán)芳香烴，進(jìn)一步通過在減壓渣油和油漿中增加新的稠環(huán)芳香烴(fah)集總。最后，考慮焦炭(ck)、汽油(go)、天然氣(lpg)以及干氣(dg)，得到原料油的十四集總劃分。圖2為本發(fā)明實施例中十四集總動力學(xué)模型的反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖，如圖2所示，十四集總動力學(xué)模型共涉及49個反應(yīng)，采用十四集總動力學(xué)模型描述催化裂化的工業(yè)過程需要對應(yīng)的動力學(xué)參數(shù)。本發(fā)明實時例進(jìn)行動力學(xué)參數(shù)的估算時，先獲取催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值和動力學(xué)參數(shù)初始值，具體可以根據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行估算活化能經(jīng)驗值和動力學(xué)參數(shù)初始值。此外還需要采集催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)以及實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，其中操作工況數(shù)據(jù)包括：溫度數(shù)據(jù)、壓力數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù)，實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)包括：干氣收率、液化氣收率、汽油收率、柴油收率和焦炭收率。所述操作工況數(shù)據(jù)為現(xiàn)場采集獲得的實時操作工況數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)庫中存儲的歷史操作工況數(shù)據(jù)。即可以通過工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場采集獲得實時操作工況數(shù)據(jù)或從工廠歷史數(shù)據(jù)庫中保存的數(shù)據(jù)中獲得歷史操作工況數(shù)據(jù)。本發(fā)明實施例將采集到的操作工況數(shù)據(jù)記為數(shù)據(jù)矩陣記為c，數(shù)據(jù)矩陣中包括但不限于：1)溫度數(shù)據(jù)：氣體出口溫度、新鮮原料溫度、回?zé)捰蜏囟?、回?zé)捰蜐{溫度、霧化蒸汽溫度、預(yù)提升蒸汽溫度以及催化劑溫度；2)壓力數(shù)據(jù)：反應(yīng)器出口壓力、反應(yīng)器壓降；3)流量數(shù)據(jù)：新鮮原料流量、回?zé)捰土髁?、回?zé)捰蜐{流量、催化劑的質(zhì)量流量、預(yù)提升蒸汽量、霧化蒸汽量。所述實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)為現(xiàn)場檢測獲得的實時實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)庫中存儲的歷史實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。即可以通過工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場采集獲得實時實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)或從工廠歷史數(shù)據(jù)庫中保存的數(shù)據(jù)中獲得歷史實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，本發(fā)明實施例可以將實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)記為數(shù)據(jù)矩陣記為p。s2、根據(jù)所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值和所述操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法，獲得所述催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)；具體地，根據(jù)獲取到的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值以及催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法cfd(computationalfluiddynamics)，對動力學(xué)模型進(jìn)行數(shù)值模擬，獲得催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。s3、根據(jù)所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和預(yù)先獲取的所述催化裂化反應(yīng)的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，利用遺傳算法對所述催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得所述催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。具體地，獲取到催化裂化反應(yīng)的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)后，根據(jù)該模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和預(yù)選獲取的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，利用遺傳算法對催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。本發(fā)明實施例提供的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法，采用遺傳算法與計算流體力學(xué)方法cfd聯(lián)用，估算反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)。為提升管反應(yīng)器數(shù)學(xué)模型的建立提供了較為準(zhǔn)確的動力學(xué)參數(shù)，避免了通過實驗獲得動力學(xué)參數(shù)的繁瑣步驟，簡化了動力學(xué)參數(shù)的獲取過程。在上述實施例的基礎(chǔ)上，所述根據(jù)所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值和所述操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法，獲得所述催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，包括：將所述操作工況數(shù)據(jù)作為初始條件，將所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值代入流動反應(yīng)模型，對催化裂化進(jìn)行數(shù)值模擬，獲得所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。具體地，本發(fā)明實施例將預(yù)選獲取的操作工況數(shù)據(jù)作為初始條件，將催化裂化動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值帶入流動反應(yīng)學(xué)模型，利用計算流體力學(xué)方法cfd，對該流動動力學(xué)模型進(jìn)行數(shù)值模擬，獲得模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。其中，描述催化裂化反應(yīng)的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型屬于反應(yīng)模型，描述實際工業(yè)反應(yīng)器中存在的復(fù)雜氣固流動、傳熱、傳質(zhì)的模型叫做流動模型。流動會影響反應(yīng)，反應(yīng)也會反過來影響流動，本發(fā)明實施例將流動模型和反應(yīng)模型耦合起來，使之時間、空間相匹配的模型叫做流動反應(yīng)模型。可以根據(jù)實際需要建立流動反應(yīng)模型，本發(fā)明實施例對流動反應(yīng)模型的具體內(nèi)容以及建立方法不作具體限定。在上述實施例的基礎(chǔ)上，所述利用遺傳算法對所述催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得所述催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)，包括：將所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和所述實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)的絕對誤差之和作為適應(yīng)度函數(shù)；根據(jù)所述適應(yīng)度函數(shù)，利用遺傳算法對所述動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將所述適應(yīng)度函數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)精度時對應(yīng)的動力學(xué)參數(shù)作為所述目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。具體地，在模擬出催化裂化反應(yīng)的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)后，將模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)的絕對誤差之和作為適應(yīng)度函數(shù)，利用遺傳算法對催化裂化反應(yīng)洞穴模型中的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。當(dāng)優(yōu)化到適應(yīng)度函數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)精度時，獲取此時對應(yīng)的催化裂化動力學(xué)模型中的動力學(xué)參數(shù)作為目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。圖3為本發(fā)明實施例中又一催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法的流程示意圖，如圖3所示，下面具體介紹本發(fā)明實施例的技術(shù)方案：t1、數(shù)據(jù)采集。通過在工廠現(xiàn)場采集或從工廠數(shù)據(jù)庫獲取操作工況數(shù)據(jù)c和實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)pt2、獲取動力學(xué)模型初始參數(shù)?？梢酝ㄟ^經(jīng)驗估算催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值ei0和動力學(xué)參數(shù)初始值ki0，因為本發(fā)明實施例中采用的是十四集總動力學(xué)模型，其中包括49個反應(yīng)，因此，活化能經(jīng)驗值ei0和動力學(xué)參數(shù)初始值ki0中的i＝1,2…49。t3、動力學(xué)參數(shù)初始值編碼。由于本發(fā)明實施例中的動力學(xué)參數(shù)的取值范圍比較寬，本發(fā)明實施例采用實數(shù)編碼，與二進(jìn)制編碼相比，實數(shù)編碼精度高，搜索范圍大。t4、模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)的獲取。以催化裂化反應(yīng)操作工況數(shù)據(jù)c為初始條件，其中包括了氣體出口溫度、新鮮原料溫度、回?zé)捰蜏囟?、回?zé)捰蜐{溫度、霧化蒸汽溫度、預(yù)提升蒸汽溫度以及催化劑溫度、反應(yīng)器出口壓力、反應(yīng)器壓降、新鮮原料流量、回?zé)捰土髁?、回?zé)捰蜐{流量、催化劑的質(zhì)量流量、預(yù)提升蒸汽量、霧化蒸汽量等。采用催化裂化提升管反應(yīng)器內(nèi)的流動反應(yīng)模型和數(shù)值模擬方法對催化裂化進(jìn)行數(shù)值模擬，將動力學(xué)參數(shù)初始值以及操作工況數(shù)據(jù)帶入流動反應(yīng)模型，得到計算流體力學(xué)方法cfd的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)y。模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)y中具體包括了干氣收率、液化氣收率、汽油收率、柴油收率和焦炭收率。t5、設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)。獲取計算流體力學(xué)方法cfd模擬得到的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)y與催化裂化反應(yīng)的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)p的絕對誤差，將該絕對誤差之設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)j＝sum(|p-y|)。t6、判斷適應(yīng)度函數(shù)是否小于或等于預(yù)設(shè)精度。根據(jù)實際需要設(shè)置預(yù)設(shè)精度的大小，比較適應(yīng)度函數(shù)j與預(yù)設(shè)精度tol的大小，若適應(yīng)度函數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)精度，則執(zhí)行步驟t8；否則，適應(yīng)度函數(shù)大于預(yù)設(shè)精度，說明此時的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)不滿足要求，需要繼續(xù)對催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型中的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，執(zhí)行步驟t7。t7、進(jìn)行遺傳操作，更新動力學(xué)參數(shù)。即利用遺傳算法選取適應(yīng)度較小的個體，直接遺傳給下一代；通過交叉、變異等操作進(jìn)化當(dāng)前群體，產(chǎn)生下一代群體，以更新動力學(xué)參數(shù)。將新的動力學(xué)參數(shù)代入流動反應(yīng)模型，返回步驟t4，獲取新的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)y，繼續(xù)使用遺傳算法對動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，直至滿足條件。t8、輸出目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。若優(yōu)化過程中，適應(yīng)度函數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)精度，將此時的動力學(xué)參數(shù)作為目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)輸出，還可以輸出此時的模擬產(chǎn)物分布。圖4為本發(fā)明實施例中遺傳算法優(yōu)化過程中適應(yīng)度函數(shù)的曲線圖，如圖4所示，利用遺傳算法在經(jīng)過400次迭代后，適應(yīng)度函數(shù)的曲線趨于平穩(wěn)，此時49個頻率因子即動力學(xué)參數(shù)達(dá)到最優(yōu)解。此時，對應(yīng)的動力學(xué)參數(shù)如下表1所示，表1中的指前因子為本發(fā)明實施例中的動力學(xué)參數(shù)，將此時的動力學(xué)參數(shù)代入流動反應(yīng)模型，經(jīng)過計算可以得到提升管出口處的產(chǎn)品收率，并將計算值與工業(yè)實際值對比，具體如下表2所示。表1催化裂化反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中動力學(xué)參數(shù)和活化能表2模擬產(chǎn)物分布結(jié)果和實測產(chǎn)物分布結(jié)果產(chǎn)物干氣液化氣汽油柴油焦炭工業(yè)實際值4.0118.4237.7530.237.78ga-cfd模擬值3.7818.4337.7430.237.30相對誤差6.08％0.05％0.03％0.00％6.50％可以看出，采用本發(fā)明實施例提供的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法，估算出的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)，通過催化裂化流動反應(yīng)動力學(xué)模型模擬出的模擬產(chǎn)物分布和工業(yè)實際產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)的誤差比較小，說明本發(fā)明實施例中的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)估算結(jié)果比較準(zhǔn)確。本發(fā)明實施例提供的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法，根據(jù)催化裂化反應(yīng)中存在的復(fù)雜氣固流動和復(fù)雜反應(yīng)并存的現(xiàn)狀，結(jié)合遺傳算法對全局最優(yōu)解的搜尋能力和計算流體力學(xué)方法cfd數(shù)值模擬能綜合考慮提升管反應(yīng)器內(nèi)的流動、傳熱、傳質(zhì)以及湍流脈動行為的特點，對反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行估算，提高了催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)估算的準(zhǔn)確性，并且避免了通過實驗獲得動力學(xué)參數(shù)的繁瑣步驟，簡化了動力學(xué)參數(shù)的獲取過程，為提升管反應(yīng)器數(shù)學(xué)模型建立提供了較為準(zhǔn)確的動力學(xué)參數(shù)。圖5為本發(fā)明實施例中催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，如圖5所示，本發(fā)明實施例中的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)獲取單元51、模擬產(chǎn)物分布獲取單元52和目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)獲取單元53，其中：數(shù)據(jù)獲取單元51用于獲取催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值和催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)；模擬產(chǎn)物分布獲取單元52用于根據(jù)所述活化能經(jīng)驗值、所述頻率因子初始值和所述操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法，獲得所述催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)；目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)獲取單元53用于根據(jù)所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和預(yù)先獲取的所述催化裂化反應(yīng)的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，利用遺傳算法對所述催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得所述催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。具體地，本發(fā)明實施例中采用的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型為十四集總動力學(xué)模型，在進(jìn)行動力學(xué)參數(shù)的估算時，數(shù)據(jù)獲取單元51先獲取催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值和動力學(xué)參數(shù)初始值，具體可以根據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行估算活化能經(jīng)驗值和動力學(xué)參數(shù)初始值。此外還需要采集催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)以及實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，其中操作工況數(shù)據(jù)包括：溫度數(shù)據(jù)、壓力數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù)，實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)包括：干氣收率、液化氣收率、汽油收率、柴油收率和焦炭收率。模擬產(chǎn)物分布獲取單元52根據(jù)獲取到的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值以及催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法cfd(computationalfluiddynamics)，對動力學(xué)模型進(jìn)行數(shù)值模擬，獲得催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。獲取到催化裂化反應(yīng)的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)后，目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)獲取單元53根據(jù)該模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和預(yù)選獲取的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，利用遺傳算法對催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。本發(fā)明實施例提供的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算系統(tǒng)，采用遺傳算法與計算流體力學(xué)方法cfd聯(lián)用，估算反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)。為提升管反應(yīng)器數(shù)學(xué)模型的建立提供了較為準(zhǔn)確的動力學(xué)參數(shù)，避免了通過實驗獲得動力學(xué)參數(shù)的繁瑣步驟，簡化了動力學(xué)參數(shù)的獲取過程。其中，模擬產(chǎn)物分布獲取單元具體用于：將所述操作工況數(shù)據(jù)作為初始條件，將所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值代入流動反應(yīng)模型，對催化裂化進(jìn)行數(shù)值模擬，獲得所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。具體地，模擬產(chǎn)物分布獲取單元將預(yù)選獲取的操作工況數(shù)據(jù)作為初始條件，將催化裂化動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值帶入流動動力學(xué)模型，利用計算流體力學(xué)方法cfd，對該流動動力學(xué)模型進(jìn)行數(shù)值模擬，獲得模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。其中流動反應(yīng)模型的概念同上述實施例一致，此處不再贅述。其中，目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)獲取單元具體用于：將所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和所述實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)的絕對誤差之和作為適應(yīng)度函數(shù)；根據(jù)所述適應(yīng)度函數(shù)，利用遺傳算法對所述動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將所述適應(yīng)度函數(shù)小于等于預(yù)設(shè)精度時對應(yīng)的動力學(xué)參數(shù)作為所述目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。具體地，在模擬出催化裂化反應(yīng)的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)后，目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)獲取單元將模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)的絕對誤差之和作為適應(yīng)度函數(shù)，利用遺傳算法對催化裂化反應(yīng)洞穴模型中的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。當(dāng)優(yōu)化到適應(yīng)度函數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)精度時，獲取此時對應(yīng)的催化裂化動力學(xué)模型中的動力學(xué)參數(shù)作為目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。本發(fā)明實施例中的系統(tǒng)用于執(zhí)行上述方法，其具體實施方式同上述實施例一致，此處不再贅述。本發(fā)明實施例提供的催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)的估算方法及系統(tǒng)，根據(jù)催化裂化反應(yīng)中存在的復(fù)雜氣固流動和復(fù)雜反應(yīng)并存的現(xiàn)狀，結(jié)合遺傳算法對全局最優(yōu)解的搜尋能力和計算流體力學(xué)方法cfd數(shù)值模擬能綜合考慮提升管反應(yīng)器內(nèi)的流動、傳熱、傳質(zhì)以及湍流脈動行為的特點，對反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行估算，提高了催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)估算的準(zhǔn)確性，并且避免了通過實驗獲得動力學(xué)參數(shù)的繁瑣步驟，簡化了動力學(xué)參數(shù)的獲取過程，為提升管反應(yīng)器數(shù)學(xué)模型建立提供了較為準(zhǔn)確的動力學(xué)參數(shù)。圖6為本發(fā)明實施例中用于催化裂化反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)估算的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖6所示，所述裝置可以包括：處理器(processor)61、存儲器(memory)62和通信總線63，其中，處理器61，存儲器62通過通信總線63完成相互間的通信。處理器61可以調(diào)用存儲器62中的邏輯指令，以執(zhí)行如下方法：獲取催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值和催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)；根據(jù)所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值和所述操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法，獲得所述催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)；根據(jù)所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和預(yù)先獲取的所述催化裂化反應(yīng)的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，利用遺傳算法對所述催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得所述催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。此外，上述的存儲器62中的邏輯指令可以通過軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機(jī)設(shè)備(可以是個人計算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：u盤、移動硬盤、只讀存儲器(rom，read-onlymemory)、隨機(jī)存取存儲器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。本發(fā)明實施例提供一種非暫態(tài)計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述非暫態(tài)計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲計算機(jī)指令，所述計算機(jī)指令使所述計算機(jī)執(zhí)行上述各方法實施例所提供的方法，例如包括：獲取催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的活化能經(jīng)驗值、動力學(xué)參數(shù)初始值和催化裂化反應(yīng)的操作工況數(shù)據(jù)；根據(jù)所述活化能經(jīng)驗值、所述動力學(xué)參數(shù)初始值和所述操作工況數(shù)據(jù)，利用計算流體力學(xué)方法，獲得所述催化裂化的模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)；根據(jù)所述模擬產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)和預(yù)先獲取的所述催化裂化反應(yīng)的實測產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)，利用遺傳算法對所述催化裂化反應(yīng)動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，估算獲得所述催化裂化反應(yīng)的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)。以上實施例僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。當(dāng)前第1頁12