Statistical Reconstruction of Gas Oil Cuts

Abstract

Résumé -Reconstruction statistique de coupes gazoles -Les coupes gazoles sont des mélanges extrêmement complexes de plusieurs milliers de composés chimiques différents. De ce fait, les analyses pétrolières conventionnelles ne permettent pas d'obtenir un détail moléculaire qui serait pourtant nécessaire aux développements de modèles cinétiques robustes et prédictifs. Récemment, les techniques de chromatographie bidimensionnelle (GC2D) ont entraîné un saut qualitatif important dans le domaine de la caractérisation des gazoles mais celles-ci restent des outils de R&D encore peu généralisés dans l'industrie pétrolière. Par rapport à cette problématique, le but de la reconstruction statistique de gazoles consiste donc à fournir un substitut à l'analyse GC2D en proposant de caractériser les gazoles sous la forme de matrices de fractions molaires de pseudo-composés décrits par famille chimique et nombre d'atomes de carbone. Les analyses utilisées en entrée sont la spectrométrie de masse Fitzgerald, la spéciation soufre (chromatographie monodimensionnelle couplée à un détecteur du soufre par chimiluminescence), les teneurs en azote total et azote basique qui permettent de quantifier les proportions des différentes familles chimiques représentées dans la matrice. La distillation simulée est utilisée quant à elle pour avoir une information sur la volatilité de la coupe gazole. La méthode de reconstruction proposée dans cet article se base principalement sur une distribution statistique de référence du nombre d'atomes de carbone des chaînes alkyles sur les noyaux naphténo-aromatiques. Pour chaque famille chimique, la connaissance du nombre potentiel de chaînes alkyles et l'estimation de la longueur maximale de ces chaînes permettent alors de déterminer la distribution par nombre d'atomes de carbone en dilatant la distribution de référence. Au final, la matrice de fractions molaires obtenue possède des propriétés très proches des analyses utilisées pour la reconstruction. Elle permet aussi de prédire, avec une grande précision, des analyses complémentaires comme la teneur en hydrogène, la teneur en carbone aromatique ou la densité à 15°C. Enfin, elle peut être employée très efficacement dans des modèles cinétiques comme ceux utilisés à l'IFP pour prédire les performances d'un procédé d'hydrotraitement de gazoles. Abstract -Statistical Reconstruction of Gas Oil Cuts

Molecular Reconstruction of Naphtha via Limited Bulk Properties: Methods and Comparisons

“…This molecular matrix was able to improve the prediction accuracy of naphtha compositions with fewer variables. In addition to the above MTHS-based models, Hudebine et al 43 used a form similar to the MTHS matrix to extend the molecular reconstruction to a matrix with 28 homologous series by 30 carbon numbers, and used two different standard gamma distributions with carbon number for the length of the side chains and for the length of the paraffins and sulfides/thiols.…”

“…As mentioned above, statistical distribution constraints ,,,,,,,− have been introduced to reduce the degree of freedom of the problem. The most popular statistical distribution is gamma distribution, which is reported suitable for both boiling points and carbon numbers. , But the performance comparison of these two kinds of gamma distribution has not been reported yet.…”

Development of a General Modelling Methodology for Vacuum Residue Hydroconversion

“…For this purpose, a molecular reconstruction algorithm, termed SR-REM, has been developed during previous works [21][22][23][24][25]. This algorithm results from the coupling of two methods, Stochastic Reconstruction (SR) [21,26,27] and Reconstruction by Entropy Maximisation (REM) [21,[28][29][30].…”

Molecular characterization and modeling of petroleum refining process: frontiers and challenges

“…MTHS方法一开始仅用于汽柴油等较轻馏分的模型构 建, 随后被拓展到较重的石油馏分, 同时也进行了更进 一步的简化 [58] . IFP基于类似的思想, 也提出了虚拟化 合物矩阵的方法, 进行了馏分油的构建 [59] . [4] .…”