用基团贡献法预测石油馏分汽液平衡的进展

综述了近１０年来国内外研究中用基团贡献法预测石油馏分汽液平衡工作的进展情况。重点介绍了ＵＮＩＦＡＣ与ＣＯＲＧＣ模型和石油馏分的基团划分方法以及预测效果，并简要论述了石油馏分基团组成的几种模拟计算方法，回顾了分子型模型的应用情况。     

用基团贡献法预测石油馏分临界性质的探讨

为深入研究石油馏分化学组成与临界性质的关系,在实测国产石油直馏分油临界性质的基础上,探索用基团贡献法预测石油馏分的临界性质。研究结果表明,只要结构基因和特性函数选择恰当,用线性规划法求解基因数是可行的。对比了Joback法和Lyderson法计算出的基团贡献值,在预测石油馏分的临界温度和临界压力时,后者优于前者,预测的平均相对误差分别为1.82％和5.79％,计算结果较好,为研究石油馏分化学组成与物性关系提供了依据。     

石油富萘馏分中萘的溶解度测定及预测

采用零过冷度法实验测定了石油萘馏分的凝固点,做出了萘的溶解度曲线,并用UNIFAC模型及修正UNIFAC模型对溶解度进行了预测。在萘质量分数大于16％、对应凝固点约在0℃以上时,用原UNIFAC模型按馏分的实际组成对石油茶馏分的溶解度进行预测可得到较为满意的结果。该估算萘在石油馏分中溶解度的方法可用于指导生产。     

基团贡献法预测胜利原油〉350℃常压重油气液平衡

测定了胜利常压重油的气液相平衡常数和各窄馏分的相应物性参数,在此基础上,得到了计算胜利常压重油气液相平衡常数的经验关联式。用正构烷烃模型分子法及相对分子质量确定石油窄馏分的基团组成,在实测数据的基础上,对ＵＮＩＦＡＣ基团贡献型饱和蒸气压模型参数进行修正。对ＵＮＩＦＡＣ饱和蒸气压模型参数修正后,Ｋｉｋｉｃ－Ｋ和Ｌａｒｓｅｎ－Ｋ模型预测闪蒸温度的平均相对偏差均为０．７９％;气化率的平均相对偏差分别为７     

一种计算石油馏分相对分子质量的新方法

推荐了一种预测石油馏分相对分子质量的计算方法。该方法是在对 31种纯化合物和国内外 79种石油馏分进行回归的基础上而得到的 ,应用范围广 ,精确度高 ,计算参数容易确定。只须知道石油馏分的密度和由模拟蒸馏得到的实沸点 5 0 %点馏出温度 ,即可利用本方法预测石油馏分的相对分子质量 ,预测误差大部分在 - 2 %～2 % ,相对标准偏差为 2 .95 %。与其他常用方法相比 ,本方法可以用于相对分子质量较大的 (<170 0 )石油馏分的计算 ,与现行工业标准方法API 87相比 ,本方法具有明显的优点     

基团贡献法预测胜利原油>350℃常压重油气液平衡

测定了胜利常压重油的气液相平衡常数和各窄馏分的相应物性参数,在此基础上,得到了计算胜利常压重油气液相平衡常数的经验关联式。用正构烷烃模型分子法及相对分子质量确定石油窄馏分的基团组成,在实测数据的基础上,对ＵＮＩＦＡＣ基团贡献型饱和蒸气压模型参数进行修正。对ＵＮＩＦＡＣ饱和蒸气压模型参数修正后,ＫｉｋｉｃＫ和ＬａｒｓｅｎＫ模型预测闪蒸温度的平均相对偏差均为０．７９％;气化率的平均相对偏差分别为７．６９％和７．７７％,均可满足工程计算要求。     

一种计算石油馏分相对分子质量的新方法

推荐了一种预测石油馏分相对分子质量的计算方法。该方法是在对３１种纯化合物和国内外７９种石油馏分进行回归的基础上而得到的,应用范围广,精确度高,计算参数容易确定。只须知道石油馏分的密度和由模拟蒸馏得到的实沸点５０％点馏出温度,即可利用本方法预测石馏分的相对分子质量,预测误差大部分在－２％￣２％,相对标准偏差为２．９５％。与其它常用方法相比,本方法可以用于相对分子质量较大的（〈１７００）石油馏分的计算     

石油馏分平均相对分子质量预测的神经网络方法

将误差反向传播（ＥＢＰ）人工神经网络应用于石油馏分平均相对分子质量的预测上．对在７３～４８０℃沸点温度范围内１９组石油馏分平均相对分子质量和密度均值的研究表明,神经网络方法性能优越,具有很强的推广预测能力,可望成为石油馏分平均相对分子质量预测的有效手段．     

石油馏分临界性质ERD预测方法的考察与修正

用实测出的59组国产石油馏分临界温度和临界压力数据考察了用化学组成与临界性质相关联预测石油馏分临界性质的ERD(Erbar Riazi Daubert)方法,发现其平均相对偏差较小,临界温度的相对偏差为1.27％,临界压力为5.90％.但这种方法的使用范围很窄,可计算数据组数只占44.1％.为保持ERD方法的优点,解决使用范围窄的问题,本文提出了ESC(Erbar Structural Com-position)方法,此方法先用n-d-m法求出石油馏分结构族组成,再求出结构原子团量百分率,可计算出石油馏分的临界温度和临界压力,其计算准确性与ERD法相近。计算出的国产石油馏分临界温度的平均相对偏差为1.19％,临界压力的相对偏差为7.62 ％,使用范围大大扩展,计算数据组数提高到94.9％,在实际应用中ESC法可代替ERD法。     

基于结构导向集总的石油馏分分子重构模型

为了对石油馏分进行分子层面的研究,从而实现炼油过程的分子管理,该文在结构导向集总模型的基础上提出了一种新的石油馏分分子重构模型。首先,模型选取了22个基本结构并对相关约束条件进行了设定。然后,利用Monte Carlo方法随机生成1 000个虚拟分子。最后,根据信息熵最大化原则调整虚拟分子含量。将此模型应用于石油馏分的分子重构,各项性质的计算结果与实验标定数据的相对误差小于3%。     

热载体再生时碳和氢燃烧动力学的同时测定

提出了同时测定热载体再生时碳和氢燃烧动力学的实验方法并建立了实验装置.用外推法处理实验数据.得到了热载体再生动力学方程.结果表明.热载体与CRC—1裂化催化剂再生动力学方程在形式上是一致的.只是动力学常数有些差别.该方法及实验装置同样适用于裂化催化剂再生动力学的研究.     

三种挥发性弱电解质水溶液体系汽液平衡的关联计算

以Edwards提出的通用分子热力学模型为基础关联了氮-硫化氢-水、氨-二氧化碳-水.氨-二氧化碳-硫-化三种挥发性弱电解质水溶液体系的汽液平衡.为了将模型扩展至酸水汽提过程中的高组分浓度区、高温度区(可能导致高压)以及高离子强度区的汽液平衡关联.在模型中加入了三元离子交互作用与温度的关系项.并采用了更新的离子反应平衡常数、享利常数和二元交互作用参数.经计算对比.对原模型不能预测的汽液平衡区域,这种关联能给出较好的结果.     

机械手夹持器的设计与分析

设计出一种简化的机械手夹持器.并对其夹持作用进行了运动分析.研究了夹持器的两个夹持点在夹持物体时的极限位置问题.通过对夹持点的接触速度、加速度及其跃度的分析.提出了尽可能减小夹持点接触冲击的有效途径.即尽可能减小各杆的回转角速度.在满足运动要求的条件下.使杆长尽可能短.     

研究生入学考试合格率的关联度分析

应用灰色系统理论中的关联度分析方法对研究生入学考试的成绩及合格率进行了定量研究.求出了各门学科成绩及格率和49分以上的百分率对合格率的关联度.并进行了分析.结果表明,对于工科学生来说,学好基础课程非常重要.     

单组分介质机械密封性能计算

给出了计算单组分介质的粘度、密度、导热系数和饱和蒸汽压等热物理性质的关联式.以平行端面机械密封为模型,对机械密封的端面温度、膜压系数和相变半径等性能参数进行了计算.给出了端面温度和膜压系数的关系曲线.对液氨泵轴封进行了实测计算.结果表明,端面温度理论值同实测值吻合很好,文中所给软件及方法可供生产实际中应用.     

宾汉流体在钻井同心环空内轴向层流核及压降计算

针对石油钻井过程中钻井液在环形空间内的特点.对宾汉液体在钻井同心环空内轴向层流流动时流棱及流动压降进行了精确的理论分析.利用圆柱坐标系.导出了流场分布、流核尺寸及流动压降的理论计算公式.给出了便于现场应用的计算模式及有关的计算图表.有助于准确确定直井钻井过程中环空流核尺寸及流动压降.为更好地进行水力参数和钻井液流变参数设计,提供了参考依据.文中还从理论上对比分析了以前常用简化计算公式的计算误差.     

指定参数的磁化器设计

运用模拟试验与理论计算相结合的原则.提出了一种磁化器设计方法,导出了管状内磁化器的设计公式.这种设计方法简便、易行.     

链条抽油机井设备工况参数的计算方法

链条抽油机是我国研制成功的一种新型无游梁抽油机，本文系统研究了链条抽油机的运动规律及动力学特性。给出了包括悬点载荷、平衡条件、扭矩、功率等链条抽油机井设备工况参数的计算方法。这些结果为管好、用好链条机和充分挖掘链条机的潜力创造了条件。     

水貂肠炎病毒疫苗免疫效力指标及动物模型研究

按正交及配对实验设计，将水貂病毒性肠炎（ＭＶＥ）细胞培养灭活矿油苗和铝胶苗接种于４８只水貂、１２只豚鼠、１２只家兔，检测三种动物免疫后６￣４０天的血清ＨＩ抗体水平和水貂免疫后１１￣３１天的ＳＮＩ，结果表明：（１）该两苗对水貂的体液免疫效力相同；（２）豚鼠、家兔、水貂接种疫苗后６￣４０天的ＨＩ抗体水平差异不显著，故豚鼠或家兔可作为水貂免后产生抗体水平的模型；（３）水貂免疫后１１￣３１天的ＨＩ抗体水平     

克劳斯硫磺回收流程的工艺模拟

应用严格的热力学平衡和复杂化学反应平衡的方法.对克劳斯硫磺回收工艺中的多种过程气预热流程(包括燃料气再热炉预热、酸气再热炉预热、高温气掺合预热及高温气掺合结合换热器换热预热)进行了一体化的模拟研究.介绍了主要的模型方法.在微机上实现模拟.完成一种流程的模拟只需约5 min.本流程模拟能为快速工艺设计和流程方案对比提供依据和手段,亦能为现有装置的标定改造、优化操作参数、提高硫收率以及保护环境提供有效的手段.