Prediction of stream composition and properties in near real...

G - Physics – 01 – N

Patent

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G01N 33/28 (2006.01)

Patent

CA 2660502

The invention provides a method and means of predicting, in near real-time, the detailed chemical composition of major streams in a refinery, including those downstream from the crude distillation column (310) The dynamically updated feed characterizations can be derived in near real time from an assay database (ASSAY dB) of current crude diet, RTO information about upstream refinery units and various analyzer (431-434) inputs The chemical compositions of each stream are stored and updated in a plant wide database (210) A broad range of property calculations (220) can be ascertained, either automatically or on demand, from the compositional information An application permits users, such as operations, planning and engineering personnel (205A), to access the database directly or indirectly (e g, on line) This information is then used by each user to further optimize the operation of a given refinery unit and/or the plant as a whole.

L'invention concerne un procédé et des moyens de prévision, en temps quasi réel, de la composition chimique détaillée de flux principaux dans une raffinerie, comprenant ceux en aval de la colonne de distillation du brut. Les caractérisations d'alimentation mises à jour dynamiquement peuvent être déduites en temps quasi réel à partir d'une base de données de dosages d'une alimentation de brut actuelle, d'informations RTO au sujet d'unités de raffinerie en amont et de diverses entrées d'analyseur. Les compositions chimiques de chaque flux sont stockées et mises à jour dans une base de données au niveau de l'usine. Un large éventail de calculs de propriétés peuvent être vérifiés, soit automatiquement, soit à la demande, à partir des informations compositionnelles. Une application permet à des utilisateurs, tels qu'un personnel d'exploitation, de planification et d'ingénierie, d'accéder à la base de données directement ou indirectement (par exemple, en ligne). Ces informations sont ensuite utilisées par chaque utilisateur pour optimiser davantage le fonctionnement d'une unité de raffinerie donnée et/ou de l'usine dans son ensemble.

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