精製処理解析装置、精製処理解析方法および精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
【課題】効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を削減する。
【課題を解決するための手段】原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより精製処理を行う精製装置１１０と、触媒細孔内の金属及び炭素質の堆積量に基づいて精製処理に伴う触媒の活性度の変化を考慮して精製処理に伴う原料油の特性を解析することにより、所望の精製条件を抽出し、精製条件により精製装置を制御する精製処理解析装置１２０とを備える。
【課題を解決するための手段】原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより精製処理を行う精製装置１１０と、触媒細孔内の金属及び炭素質の堆積量に基づいて精製処理に伴う触媒の活性度の変化を考慮して精製処理に伴う原料油の特性を解析することにより、所望の精製条件を抽出し、精製条件により精製装置を制御する精製処理解析装置１２０とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、炭化水素油のような原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより水素化精製処理を実行するための精製処理システム、精製処理解析装置、精製処理解析方法および精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、石油に代表される炭化水素油の原料油中には、硫黄分、窒素分、金属分のような不純物が含まれており、これらの不純物は原料油を利用する際に環境問題などの種々の問題を生じる。このため、通常、原料油に精製処理を施し、利用に耐え得るレベルまで不純物を除去する作業が行なわれる。
【０００３】
原料油の不純物除去のための精製処理には現在までにいくつかの方式が提案され利用されているが、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより、原料油中の硫黄分、窒素分、金属分等の不純物を水素化し、硫化水素、アンモニア、金属等として原料油中から除去する水素化精製処理が、最も一般的である。
【０００４】
水素化精製方式の精製装置は、一般的に図１７に示すような構造を有し、原料油と水素（Ｈ２）ガスを、触媒が充填された反応塔２ａ，２ｂ内に導入し、反応塔２ａ，２ｂ内にある複数の触媒層３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅ，３ｆおよび水素クエンチング層４ａ，４ｂ，４ｃ，４ｄを通過させることにより、原料油を水素化精製し、精製された原料油（精製油）を回収している。触媒は、アルミナ、シリカアルミナ、ゼオライトといった無機多孔質の担体上に水素化活性金属と呼ばれるＭｏ，Ｎｉ，Ｃｏ等の金属成分を担持させて形成されている。また、精製油は、沸点等の違いにより、分留装置５を用いていくつかの成分に分留することが可能である。原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させた場合、触媒や反応条件を選ぶことにより、硫黄分、窒素分等の不純物を除去することができだけでなく、原料油に含まれる炭化水素を分解させまた異性化させることができる。本書における「精製処理」は、不純物除去以外に、このような分解、異性化を目的とした処理も含むことを意図している。
【０００５】
このように、水素化精製方式の精製処理は、触媒を積極的に活用することにより、原料油の効果的な精製処理を実現している。しかしながら、このような水素化精製処理方式の精製処理には、以下に示す解決すべき大きな技術的課題がある。
【０００６】
すなわち、一般的に触媒は、時間経過に伴い、その精製能力（活性度）が低下する。したがって、触媒の活性が必要最低限のレベルにまで低下した段階で触媒を交換したり、触媒の再生作業を行う必要があるが、この作業に要する経費および労力は非常に大きく、触媒の能力維持作業に要するコストが全体の精製処理コスト中に占める割合は極めて高い。
【０００７】
このため、触媒交換を計画的に行うこと、触媒の寿命を十分に使い切ること、装置の運転条件に合った触媒を用いること等の触媒に対する多くの要望が存在する。例えば、米国特許第５，３４１，３１３号は、水素化脱硫シミュレーションを開示するが、触媒の劣化については実験的にファクターを決めている。このため、運転条件が変化するような場合に触媒寿命を高い精度で予測できない。また、特公平７−１０８３７２号は、改質（リフォーマ）装置のシミュレータにおいて、触媒の寿命劣化を考慮している。しかし、このシミュレータは運転員のトレーニングのためのものであり、実際の装置の運転状態を予測するものではない。また、これらの文献では、本発明のように水素化精製反応における触媒細孔中の炭素質及び金属の堆積による触媒の劣化を考慮していない。このように、これまで、触媒の劣化現象を詳細かつ正確に予測し、触媒の劣化現象に着目して精製条件を最適化した技術はなく、従来の精製処理では、触媒の効率的な利用という点から精製処理に要する経費を十分に削減することができなかった。
【０００８】
さらには、一般に、精製油の特性は精製条件により大きく変化するので、所望の特性を有する精製油を得るためには、その特性に最適な精製条件により精製処理を行う必要性があるが、現時点では、真に最適な精製条件を抽出する技術がないために、最適な精製条件の抽出は技術者の勘や経験に頼っており、このことも精製処理に要する経費の高騰に繋がっている。
【０００９】
本発明は、このような技術的課題に鑑みてなされたものであり、その第１の目的は、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させる精製処理システムを提供することにある。
【００１０】
本発明の第２の目的は、所定条件下で精製処理される精製油の製品性状を予測し、最適精製条件を見出すための精製処理解析装置を提供することにある。
【００１１】
本発明の第３の目的は、触媒の劣化を考慮して、所定条件下で精製処理される精製油の製品性状を正確に予測することができ、それにより効率的な精製処理を実現することができる精製処理解析方法を提供することにある。
【００１２】
本発明の第４の目的は、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させる精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【発明の開示】
【００１３】
本発明者は、触媒の劣化現象を金属や炭素質等の原料油中の不純物の触媒への堆積現象に基づいてモデル化し、このモデルを用いて精製処理反応の結果及びそれによる原料油の特性の変化を予測することに成功した。これにより、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができた。
【００１４】
本発明の第１の態様に従えば、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより精製処理を行う精製装置と；
精製処理に伴う前記触媒の活性度の変化を求め、求めた触媒活性度の変化に基づいて前記精製装置を制御する精製処理制御装置とを備えることを特徴とする精製処理システムが提供される。これにより、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【００１５】
また、本発明の第２の態様に従えば、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析装置であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割部と；
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出装置と、
前記触媒劣化導出装置の導出結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測部とを有する精製処理解析装置が提供される。この装置により、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【００１６】
さらに、本発明の第３の態様に従えば、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析方法であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割ステップと、
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出ステップと、
前記触媒劣化導出ステップの結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測ステップとを含む精製処理解析方法が提供される。この方法により、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【００１７】
本発明の第４の特徴は、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析方法であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割ステップと、
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出ステップと、
前記触媒劣化導出ステップの結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測ステップとを含む精製処理解析方法が提供される。この記録媒体により、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【００１８】
ここで、「記録媒体」とは、プログラムを記録することができるコンピュータで読み取り可能な媒体を意味し、例えば、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、デジタルビデオディスク、ＩＣカードなどを含み得る。
【００１９】
触媒劣化導出装置は、精製処理に伴い前記触媒に堆積する金属量を演算する金属堆積量演算部と、精製処理に伴い前記触媒に堆積する炭素質量を演算する炭素質堆積量演算部と、前記金属量および炭素質量を考慮して前記触媒が有する活性度を演算する活性度演算部とを備え得る。触媒に堆積する金属量、炭素質量を考慮することで、触媒の各種反応に関する活性度を精度よく抽出することができる。
【００２０】
また、擬似成分は原料油中の成分を沸点又は炭素数の違いにより分割することにより決定することが望ましく、このような分割により、原料油中の擬似成分の分解、生成を考慮しての解析が可能となる。原料油が炭化水素油の場合、炭化水素をパラフィン、オレフィン、ナフテンおよび２種類のアロマに少なくとも分割すると良い。アロマを少なくとも２種類に分割することにより、水素消費量の解析精度が向上する。
【００２１】
さらに、精製処理評価により得られた精製油を原料油として繰り返し精製処理解析を行っても良い。これにより、原料油の流れ方向における触媒の活性度の変化を評価することができる。この際、初回の精製処理解析時の擬似成分として含まれない中間擬似成分を次回以降の精製処理解析の際の擬似成分として含ませると良い。これにより、触媒に堆積する炭素質量の解析精度が向上する。
【００２２】
また、精製処理に伴う原料油の特性の変化を抽出する際は、原料油の１つの擬似成分が他の擬似成分を生成する反応およびその反応温度が反応熱量および擬似成分の相変化に伴う吸発熱量を考慮して決定される機構を考慮することが望ましい。これにより、精製処理の反応温度の解析精度が向上し、触媒の活性度の変化をより正確に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図１乃至図１７を用いて、本発明の実施形態に係わる精製処理システム、精製処理解析装置、精製処理解析方法および精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体について詳しく説明する。
【００２４】
本発明の実施形態に係わる精製処理システム１００は、図１に示すように、原料油を水素雰囲気下で触媒層１１１と接触させることにより原料油の不純物を除去する精製処理を行う精製装置１１０と、精製処理に伴う触媒層１１１の活性度の変化を考慮して、精製処理された原料油（精製油）の特性を解析することにより、適切な精製条件を選択し、精製条件により精製装置１１０を制御する精製処理解析装置（精製処理制御装置）１２０と、精製装置１１０および精製処理解析装置１２０に係わる各種入力データおよび命令を入力するための入力装置１３０と、精製装置１１０および精製処理解析装置１２０に係わる各種出力データおよびエラー表示等を出力する出力装置１３１とを備える。精製処理解析装置１２０は、精製処理に伴う触媒層１１１の活性度の変化を解析する触媒劣化解析（導出）装置１２１と、原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割部１２２と、触媒劣化解析装置１２１の解析結果を用いて各擬似成分の精製処理に伴う変化及び精製処理された原料油の特性の変化を予測する精製処理予測部１２３と、精製処理結果予測部１２３の予測結果に基づいて予め設定した所望の特性の精製油を得るための精製処理に最適な精製条件を決定する精製処理条件決定部１２４、精製処理条件決定部１２４から出力された精製条件に基づいて精製装置１１０の精製パラメータを制御する精製パラメータ制御部１２５、入出力データを記憶するための記憶装置１２６、入力装置１３０からの命令に基づいて記憶装置１２６内の入出力データを所望のデータ形式に変換するデータ処理部１２７、解析作業を補助するユーザインタフェイス（ＧＵＩ；Graphical User Interface）１２８を有する。精製処理システム１００から、精製装置１１０、精製処理条件決定部１２４および精製パラメータ制御部１２５を除いた部分を精製処理解析装置としてとらえることができる。さらに、触媒劣化解析装置１２１は、触媒層１１１への金属堆積量を求める金属堆積量演算部１２１ａ、触媒層１１１への炭素質堆積量を求める炭素質堆積量演算部１２１ｂ、金属堆積量演算部１２１ａおよび炭素質堆積量演算部１２１ｂからの出力情報に基づいて触媒層１１１細孔内の金属、炭素質などの不純物の堆積分布を導出する不純物分布演算部１２１ｃ、不純物分布演算部１２１ｃからの出力情報に基づいて触媒層１１１が有する活性度を抽出する活性度演算部１２１ｄを具備している。さらに、精製処理解析装置１２０は、触媒層の温度変化を見積もる温度変化演算部１２９を備える。
【００２５】
次に、図を用いて、本発明に従う精製処理解析方法を具体的に説明する。精製処理解析は、図２及び図３に示したステップに従って行う。以下に、各ステップについて説明する。
【００２６】
（１）データ入力（ステップＳ１０１）
始めに、精製処理解析に必要なデータを入力する。入力データとしては、図４（ａ）に示すような、触媒データ、運転データ、原料性状データを用いる。このうち、触媒データは、精製処理に用いる反応塔に充填する触媒の種類、量、充填状態などを含む。運転データは、反応塔の運転条件に関し、原料油の処理量、反応塔内の水素圧力、水素量、水素純度、分留条件、反応塔断面積、運転目標（処理油硫黄含有量／分解率／温度）などを含む。原料性状データは、精製しようとする原料油の特性であり、蒸留性状、硫黄・窒素・残炭・金属（Ｎｉ，Ｖ）含有量、臭素価、分解油比率、ＣＰ／ＣＮ／ＣＡなどを含む。用語ＣＰ、ＣＮ、ＣＡは、パラフィン（鎖状脂肪族）炭化水素、ナフテン（環状脂肪族）炭化水素、アロマ（芳香族）炭化水素の含有量をそれぞれ示している。このうち、原料性状データは、原料油を予め化学分析することによって求めておいても良く、あるいは原料油の種類に対応する既知のデータテーブルを用意しておき、データテーブルから対応するデータを抽出しても良い。
【００２７】
（２）擬似成分分割（ステップＳ１０２）
次に、入力データに基づいて、原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する。擬似成分の分割は、以下のような処理により実行することができる。原料油のサンプルを蒸留して蒸留温度（沸点）に応じた蒸留成分の量を求める。図１９に示したように、蒸留成分の量と沸点との関係を求める。一方、沸点と当該沸点で蒸留した成分の炭素数との関係は、図２０に示したような既知データで分かっている。それゆえ、図１９及び図２０の関係から、原料油に含まれる炭素数成分（分割された擬似成分）とその成分の含有量の関係が明らかとなる。この関係を図５の丸付き数字２に示した。図５の丸付き数字２より、原料油は、炭素数に応じて分割（分類）された成分から構成されているとみなすことができる。このように炭素数に応じて原料油を複数の成分に分割するのは、後述するように、各成分は互いに脱硫、脱金属などの反応の速度及びそれに伴う炭素質、金属の触媒上での堆積量が異なるからである。分割する炭素数成分は、図５に示したように、炭素数１〜６０に渡って炭素数１つずつの炭素成分に分割してもよく、あるいは、炭素数２〜５までの炭素数の範囲毎に分割してもよい。
【００２８】
本発明では、このように原料油を原料油に含まれる各成分に分割して、各成分ごとに触媒反応及びそれに伴う炭素質及び金属の堆積量をシミュレートすることにより、後述する触媒の劣化状態及び触媒層の温度を極めて高精度に求めることが可能となる。
【００２９】
原料成分は、炭素数のみならず、図５に示したように、同じ炭素数の成分であってもさらにパラフィン、ナフテン及びアロマの３種に分類することができる。この３種の割合については、各温度で蒸留する炭素数成分中に含まれるそれらの３主成分の割合が予め既知であるので、この既知の割合を用いればよい。従って、図５の丸付き数字２の分布から、特定の沸点範囲で蒸発する炭素数成分が原料油中に、どの程度含まれており、しかもその炭素数成分中、パラフィン、ナフテン及びアロマがどのような割合で含まれているかが明らかとなる。図５の丸付き数字１は、別の原料油を炭素数成分及びパラフィン／ナフテン／アロマに分割した場合の分布である。二つの異なる原料油を混合して反応塔に供給する場合には、図５に示したように、それぞれの原料油を、炭素数及びパラフィン／ナフテン／アロマに分割して分布を求め、それらの分布を重ね合わせることにより、反応塔に供給される全ての原料油中の各炭素数成分の合計存在量がわかる。
【００３０】
さらに、各炭素数成分は、パラフィン／ナフテン／アロマの割合に加えて、硫黄分、窒素分、金属分（Ｎｉ，Ｖ）、残留炭素およびオレフィン等の不純物に関する情報を有することが望ましい。さらに、原料油を、各炭素数成分でパラフィン／ナフテン／アロマに分割するときには、アロマ分を、例えば、単環式芳香族化合物及び多環式芳香族化合物の２種類のアロマ分に分割してもよい。単環式芳香族化合物と多環式芳香族化合物は反応性が異なるので、それらについて個別に、後述する精製反応モデル及び触媒劣化モデルを検討することにより、高精度の解析を行うことができる。さらに、解析結果を一層正確にするために、アロマ分は、３種以上のアロマ分に分割して反応モデル及び劣化モデルを検討してもよい。
【００３１】
（３）金属堆積量のシミュレーション（ステップＳ１０３ａ）
ステップＳ１０３ａでは、触媒との接触に伴い進行する各擬似成分の脱金属反応（脱Ｎｉ、脱Ｖの２種類）により生成される金属が触媒に堆積すると仮定して、触媒上の金属堆積量を求める。単位時間当たりの金属堆積量は、後述の式（３）のΔＣｉ（脱Ｎｉ，脱Ｖの場合）を求めることにより計算することができる。計算方法の詳細は後述する。
【００３２】
（４）炭素質堆積量のシミュレーション（ステップＳ１０３ｂ）
ステップＳ１０３ｂでは、触媒との接触に伴い進行する各擬似成分の分解反応、ナフテン開環反応、ナフテンのアロマ化反応、脱アロマ反応、脱オレフィン反応、脱残炭反応、脱硫反応、脱窒素反応及び炭素質前駆体生成反応の各反応に対して、生成される炭素質量を求める。例えば、炭素数２０の炭素数成分について、脱硫反応において生成される単位時間当たりの炭素質量ΔＣＣ，ＤＳ（Ｃ２０）は、下記式を用いて計算することができる。
【００３３】
【数１】
【００３４】
式（１）中、ＤＡＤＳは脱硫反応の発生確率に関する重み付け係数である。ＴＤＳは反応進行量であり、後述の式（３）のΔＣＤＳとして計算される。Ｅｃｏｋｅは炭素質生成活性化エネルギーである。Ｔは反応塔内の温度であり、ＰＨ２は水素分圧である。ＦＰＨ２は水素分圧に関する調整因子であり、Ｒは気体定数である。この式は、炭素数２０の炭素数成分（Ｃ２０）のみならず各炭素数成分（Ｃｎ）毎に計算される。そして、脱硫反応以外の上記反応についても、式（１）と同様のパラメータを用いた式を使って各炭素数成分毎に炭素質堆積量を計算することができる。こうして、全ての炭素数成分について、各反応毎に炭素質堆積量ΔＣＣ，ｉ（Ｃｎ）が求まる（ｉは反応の種類であり、Ｃｎは炭素数成分をあらわす）。
【００３５】
尚、式（１）は以下の仮定に基づいている。現在までの所、炭素質（コークともいう）の生成機構について、いくつかのモデルが提案されてはいるものの、その詳細は完全に明らかとなっていない。そこで、上記式においては、コークの生成機構には、図１８に示す２つのルートがあると仮定し、この２つの機構によりコークが生成されるものとする。すなわち、コークの生成量が高温で多く、低温で少ないという経験的知見から、コークはある大きさの活性障壁を越えて生成されるとする機構（メカニズムＩ）および反応塔の後部でコークの生成量が多く、反応塔の水素クエンチ導入直後の触媒領域においてはコークの生成量が少ないという経験的知見から、コーク前駆体蓄積・緩和機構（メカニズムＩＩ）を想定し、これらの２つの機構を考慮して炭素質堆積量を求める上記式を導出した。
【００３６】
（５）細孔内の不純物分布の導出（ステップＳ１０３ｃ）
ステップＳ１０３ｃでは、炭素数成分毎に求められた金属堆積量Ｍｉ（Ｃｎ）および各反応について炭素数成分毎に求められた炭素質堆積量ΔＣＣ，ｉ（Ｃｎ）を用いて、触媒細孔に不純物（金属及び炭素質）がどのくらい堆積するかを求める。具体的には、触媒細孔内における原料油の拡散、触媒の表面積および堆積反応を考慮した拡散方程式を計算し、触媒細孔内の深さ方向位置における不純物の堆積高さ（不純物分布）を求める。図６に示したように、細孔径Ｒの触媒細孔に原料油が進入した場合に、炭素質５１及び金属分５２が細孔内壁に堆積するものとする。炭素質５１と金属分５２からなる不純物の堆積により細孔径Ｒからｒ（ｄ）（ｄは細孔の深さ位置）に変化するとする。以下の物質収支の式を用いる。
【００３７】
【数２】
【００３８】
式（２）中、ＫＭｅｔａｌ,Ｃｏｋｅは、堆積速度定数を表し、ｒは細孔内深さ位置における不純物の堆積した後の細孔半径を表し、Ｃは金属または炭素質の濃度を表す。（２）式を細孔の深さｈ及び使用前の直径Ｒを用いて境界条件を設定して数値計算により解いて細孔内深さ位置における堆積高さｒを炭素質及び金属についてそれぞれ求める。
【００３９】
（６）触媒の残存活性度導出（ステップＳ１０３ｄ）
ステップＳ１０３ｄでは、触媒の不純物分布に基づいて各反応について各時点、各触媒層、触媒の残存活性を求める。このために、金属堆積量及び炭素質堆積量の増加に対する各反応の触媒活性の低下、すなわち相対触媒活性の変化の関係を経験的に求めておく。図７及び８のグラフは、それぞれ、金属堆積量の変化に対する脱硫反応における相対触媒活性の変化及び炭素質堆積量の変化に対する脱硫反応における相対触媒活性の変化を示す。グラフ中、実線は実測値を近似した曲線である。この関係を用いれば金属または炭素質の堆積量から脱硫反応における触媒活性の低下の度合い（触媒劣化）が分かる。他の反応についても、図７及び図８のグラフのような金属及び炭素質堆積量と相対触媒活性との関係を実験的に求めておき、上記ステップ１０３ｃで求めた金属堆積量及び炭素質堆積量から相対触媒活性の変化を求めることができる。そして、各反応（ｉ）毎に触媒の残存活性ａ（ｉ）を求める。ここで、ｉは、分解反応、ナフテン開環反応、ナフテンのアロマ化反応、脱アロマ反応、脱オレフィン反応、脱残炭反応、脱硫反応、脱金属反応、脱窒素反応の反応識別番号を示す。
【００４０】
（７）精製処理プロセス評価（ステップＳ１０４）
次に、各擬似成分について、触媒の残存活性を考慮して精製反応の進行に伴い原料油から精製される物質の濃度を求める。ここで、精製反応としては、前述の脱硫反応、脱窒素反応、脱オレフィン反応、脱アロマ反応、ナフテン開環反応、分解反応、ナフテンのアロマ化反応、脱残炭反応、ＮｉおよびＶの脱金属反応を考え、各反応の水素分圧依存性、炭素数依存性、分子型依存性等を考慮して各反応式を計算することにより精製物質の濃度変化を求め、精製処理プロセスを評価する。具体的には、例えば、以下の反応式（３）を解くことにより、精製物質の濃度変化を求めることができる。
【００４１】
【数３】
【００４２】
式（３）中、ａｉ×Ｋｏｉ×Ｃｉ×ｅｘｐ(−Ｅｉ／ＲＴ)／ＳＶは反応に関わる因子であり、ａｉ：残存触媒活性因子、Ｋｏｉ：反応定数、Ｃｉ：反応物質濃度、Ｅｉ：活性化エネルギー、Ｔ：温度、Ｒ：気体定数、ＳＶ：液空間速度である。
【００４３】
ｆｉ(ＰＨ２)×ｆｉ(ＣＮ)×ｆｉ(Structure)×ｆｉ(Other)は反応種ごとの因子であり、脱硫、脱窒素、脱オレフィン、脱アロマ（芳香環水添）、ナフテン開環、分解、脱残炭、ＮｉおよびＶの脱金属の９種の反応に関し、各反応の水素分圧依存性ｆｉ(ＰＨ２)、炭素数依存性ｆｉ(Ｃｎ)、分子構造（主にＰ／Ｎ／Ａ）依存性ｆｉ(Structure)及びその他の因子ｆｉ(Other)を考慮している。
【００４４】
FCONT×FSIZE×FREGEN×FLOADは、触媒に関する因子であり、FCONT：触媒接触効率の影響、FSIZE：触媒径の影響、FREGEN：新触媒／再生触媒区別項、FLOAD：触媒の充填状態をそれぞれ表す。
【００４５】
式（３）中のａｉに、ステップＳ１０４で求めた各反応の残存触媒活性ａ（ｉ）を用いて、式（３）を各炭素数成分ごとに計算して各炭素数成分の濃度変化ΔＣｉを算出することができる。こうして、全ての炭素数成分（擬似分割成分）について、それぞれ、各反応を通じて濃度がどのように変化するかが分かる。
【００４６】
ここで、式（３）を用いたステップＳ１０３ａにおける金属堆積量のシミュレーションについて説明する。金属堆積量は、式（３）の反応ｉを脱金属反応として以下のように求めることができる。例えば、新触媒（相対触媒活性が１００％）を使用して連続運転を開始する場合を想定すると、まず、式（３）中、係数ａｉとして１を、Ｃｉとして原料油の金属濃度をそれぞれ用いて式（３）を計算することにより、精製油中の脱金属量ΔＣ（脱Ｎｉまたは脱Ｖ）が求まる。この脱金属量ΔＣは、精製初期状態（例えば、精製処理１日目）における金属堆積量である。この金属堆積量を、図７に示した相対触媒活性と金属堆積量との関係に適用して相対触媒活性を求める。求めた相対触媒活性は、式（３）における係数ａｉに相当する。次に、この得られた係数ａｉを用いて式（３）を計算することにより、精製第２期の（例えば精製処理２日目）の脱金属反応における濃度変化（脱金属量）ΔＣが求まる。このΔＣを、再度、図７に示した関係に適用して、相対触媒活性すなわち係数ａｉを求める。このａｉは精製第３期（例えば精製３日目）における脱金属反応における残存触媒活性因子を示す。このようにして、触媒の脱金属反応における活性劣化を経時的に計算することによって、精製スケジュールに従った金属堆積量を予測することができる。
【００４７】
また、炭素質堆積量は、式（３）を用いて以下のように具体的にシミュレートすることができる。例えば、新触媒（相対触媒活性が１００％）を使用して連続運転を開始する場合を想定すると、ａｉを１として、例えば、脱硫反応について式（３）を計算することにより各炭素数成分の脱硫反応における濃度変化ΔＣ（ｉ＝ＤＳ）を求める。この濃度変化ΔＣ（ｉ＝ＤＳ）を式（１）中の反応進行量に関する係数ＴＤＳに代入して脱硫反応にける炭素質堆積量ΔＣＣ，ＤＳを計算する。こうして精製初期状態（例えば、精製処理１日目）の脱硫反応における各炭素数成分による炭素質堆積量が求められる。得られた各炭素数成分による炭素質堆積量を合計して、その合計量を図８に示したような脱硫反応の相対触媒活性と炭素質堆積量の関係に適用して、脱硫反応の相対触媒活性を求めることができる。求めた相対触媒活性は、次ぎの精製処理（精製処理２日目）における脱硫反応の残存触媒活性因子ａｉに相当する。従って、このａｉを用いて再び（３）式、（１）式及び図８の関係から精製処理２日目以降における炭素質堆積量を求めることができる。このようにして、触媒の各反応における活性劣化を経時的に考慮しつつ炭素質堆積量を予測することができる。
【００４８】
（８）データ出力・表示（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０５では、精製処理プロセス評価ステップ（Ｓ１０４）により得られる情報を出力データとして保存する。出力データとしては、図４（ｂ）に示すような、触媒関連データ（金属（Ｎｉ，Ｖ）堆積データ、炭素質堆積データ、触媒の残存活性データ等）、運転関連データ（温度挙動（触媒劣化度、反応塔内温度）、脱硫率、脱窒素率、分解率、脱アロマ率、水素消費量、反応定数等）、製品データ（生産量、比重、硫黄、窒素、蒸留性状、ＣＰ／ＣＮ／ＣＡ、残炭等）を含む。製品データとしては、ステップＳ１０４で算出された各炭素数成分（擬似成分）ごとの各反応における濃度変化に基づいて、精製後の各炭素数成分（擬似成分）の濃度、硫黄含有量、金属含有量などが得られる。すなわち、反応塔から精製された精製油の成分及び濃度が予測される。
【００４９】
（９）精製処理条件の決定（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で出力された精製油の特性が、予定した精製レベルに達しているかを確認して、もし、予定の精製レベルに達していないならば、入力条件を変更して、予定したレベルに達するまで上記の計算を繰り返す。そして予定した精製レベルが得られたならば、その精製条件（精製パラメータ）を最適条件として決定し、記憶装置（１２６）に記憶する。
【００５０】
（１０）精製パラメータ制御（ステップＳ１０７）
最後に、決定された精製条件（入力した運転データ）を用いて、反応塔で精製処理を実行する。
【００５１】
以上の一連の精製処理解析ステップによれば、金属及び炭素質の堆積による触媒の劣化に係わる情報を参照しながら精製処理を実行することができるので、触媒の交換や再生を効率的に行うことができ、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減することができる。
【００５２】
ここで、ステップＳ１０４までの精製処理解析により得られた一の触媒層からの精製油を次ぎの触媒層への原料油として上記の精製処理解析を繰り返して行っても良く、これにより、多くの種類の触媒を用いる場合や、反応塔内で精製条件が変化する精製処理の解析を行うこともできる。
【００５３】
また、この際、初回の精製処理解析時の擬似成分として含まれない中間擬似成分を次回の擬似成分として含ませても良い。これにより、触媒の劣化に大きく寄与する成分（コーク堆積の前駆体等）の反応も考慮することができ、触媒劣化の評価精度が向上するのである。
【００５４】
さらに、精製物質の濃度変化を求めるための反応式は、原料油の１つの擬似成分が他の擬似成分を生成する反応を含み、反応温度Ｔが反応熱量のみならず擬似成分の相変化に伴う吸発熱量を考慮して決定される機構を含むことが望ましい。これにより、反応温度を正確に評価することが可能となり、触媒劣化の評価精度を向上させることができる。以下に、擬似成分が触媒層中で反応したときに、発生した反応生成物が気化または液化することにより発熱または吸熱する場合を考慮した温度解析モデルを説明する。
【００５５】
反応塔には、例えば図１７に示したように、複数の触媒層３ａ〜３fが設けられており、原料油が各触媒層において精製される。この際、前記各炭素数成分は、種々の化学反応により触媒層内で熱を発熱または吸熱する。ここでは反応熱のみならず、反応により生じた生成物の気液平衡を考慮する。すなわち、各炭素数成分が各触媒層において前記種々の反応により生じる生成物は、その触媒層における圧力及び温度条件により、気化（または液化）することがある。それらの生成物が気相または液相に相変化することにより、気化熱（液化熱）が発生するために、その影響で触媒層の温度が変化する。それゆえ、本発明では、反応生成物の気液平衡に基づく、気化熱（液化熱）を考慮して各触媒層の温度を見積もる。
【００５６】
例えば、触媒層３ａの入り口及び出口の原料油の温度をそれぞれＴＩＮ、ＴＯＵＴとし、触媒層３ａでの熱の出入りによる温度変化をΔＴとすると、下記式（４）及び（５）が成り立つ。
【００５７】
【数４】
【００５８】
ここで、ΔＴは以下のように表すことができる。
【００５９】
【数５】
【００６０】
式（５）中、ＴＯは触媒反応とは無関係の外的因子による温度変化分であり、例えば、クエンチング用水素の導入により低下する触媒層の温度変化である。ΔＨＲは前記各反応における発熱量、ＨＶは各炭素数成分が反応して生じた反応生成物が気化（または液化）するときの気化熱（液化熱）である。ＣＰは、各炭素数成分の熱容量である。すなわち、式（５）の右辺の第２項は、ある触媒層において、各炭素数成分が反応ｉにより生じる反応熱とその反応生成物が気化（または液化）することにより発生する気化熱（または液化熱）による温度変化分を、全ての炭素数成分及び全ての反応について総和した温度変化である。なお、ΔＨＲ、ＨＶ、ＣＰは、予め実験などにより求めておき、記憶装置（１２６）にデータテーブルとして記憶しておくのが好ましい。
【００６１】
この式（５）により、各触媒層３ａ〜３fにおける温度変化をシミュレートすることができる。式（５）の結果を用いることにより、各触媒層を出る原料油の温度ＴＯＵＴは反応熱に気液平衡の際の吸発熱を考慮しても各触媒層に入る原料油の温度ＴＩＮよりも多くの場合に上昇している。この上昇した温度ＴＯＵＴの原料油が次ぎの触媒層に入る原料油のＴＩＮとなる。こうして、得られた温度Ｔを式（２）及び（３）で用いることにより一層高精度な精製条件を求めることができる。なお、上記温度変化の解析は図１中の温度変化演算部１２９で計算される。
【００６２】
本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置１２０は、例えば、図１６に示すような概観を有する。つまり、本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置１２０は、コンピュータシステム１４０内に精製処理解析装置１２０の各要素を内蔵することにより構成される。コンピュータシステム１４０は、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ１４１および光ディスクドライブ１４３を備えている。そして、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ１４１に対してはフロッピー（登録商標）ディスク１４２、光ディスクドライブ１４３に対しては光ディスク１４４をそれぞれ挿入し、所定の読み出し操作を行うことにより、これらの記録媒体に格納された精製処理解析プログラムをコンピュータシステム１４０内にインストールすることができる。また、適当なドライブ装置をコンピュータシステム１４０に接続することにより、例えば、メモリ装置の役割を担うＲＯＭ１４５や、磁気テープ装置の役割を担うカートリッジ１４６を用いて、炭化水素油精製処理解析プログラムのインストールを実行することも可能である。
【００６３】
また、本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置１２０は、プログラム化しコンピュータ読み取り可能な記録媒体内に格納しても良い。そして、精製処理解析プログラムを実行する際は、この記録媒体をコンピュータシステムに読み込ませ、コンピュータシステム内のメモリ等の記録部に精製処理解析プログラムを格納し、精製処理解析プログラム中の処理を実行させることにより、本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置およびその方法をコンピュータシステム上で実現することができる。記録媒体として、例えば、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、デジタルビデオディスクのようなプログラムを記録することができるコンピュータ読み取り可能な媒体を含み得る。
【００６４】
なお、本発明の精製処理解析装置は、図１に示したように精製装置と連結して精製装置を制御するための精製処理制御装置としても機能し得る。
【００６５】
実験例
本発明に従う精製処理解析装置の幾つかの出力情報例を、実際の精製装置における結果と比較しつつ説明する。
【００６６】
［精製反応の解析例］
本発明に従う精製処理解析装置により解析される精製装置として、反応塔内に触媒が充填された水素化精製装置を用いた。この触媒を解析するために６０層に分割して表示する。この精製装置は、最初の触媒層１〜９層までは、脱硫活性の低い脱メタル触媒を充填した触媒層である。１０層〜２０層、２１〜３０層、３１〜４０層、４１〜５０層、５１〜６０層には、脱硫活性の高い脱硫触媒を充填してある。また、この精製装置は、２０層と２１層、３０層と３１層、４０層と４１層、５０層と５１層、６０層と６１層との間に水素（クエンチング水素）が導入されて原料油が冷却されるように構築されている。
【００６７】
上記精製装置をモデル装置として、前記温度解析モデルに従って、各触媒層の温度を見積もった。この際、図４（ａ）に示した入力データのうち触媒データとして、上記モデル装置に充填した触媒のデータを用いた。運転データは、以下の通りである。減圧軽油留分を原料油とし、水素圧：約８ＭＰａ、液空間速度：約２ｈｒ−１、反応温度：３２０〜４２０℃である。この原料油について、蒸留実験を行い、その結果に従って、前述のステップＳ１０２で述べたように約５０の区分に分割した。そして、（５）式において、この分割した炭素数成分を、精製反応として、脱硫反応、脱窒素反応、脱オレフィン反応、脱アロマ反応、ナフテン開環反応、分解反応、脱残炭反応、ＮｉおよびＶの脱金属反応を設定して、各触媒層１〜６０における温度をシミュレートした。結果を図９に示す。図９に示したように、原料油の温度は活性触媒が充填された触媒層９を通過した後から上昇しており、その後、冷却用水素が導入されるごとに一時的に低下していることがわかる。上記精製装置において、上記入力条件に従って実際の精製を行ったところ、図９に示したように実測温度は、シミュレートされた温度（＋）と良く一致していることがわかる。このように、実測値とシュミレーション結果が一致しているのは、精製反応モデルが適切であり、且つ（４）式に示した温度解析モデルにおいて、精製反応による反応熱の収支に加え、気液平衡にともなう吸発熱を考慮したためであろう。このような温度解析情報を積極的に活用することにより、触媒の最適な交換時期をモニタリングし、触媒を有効活用することができる。また、反応塔には温度制限（上限）があるために、触媒活性と反応塔の温度制限を勘案して、触媒劣化に伴う好適な温度スケジュールを予め設定することが可能となる。
【００６８】
［金属堆積量の解析例］
精製反応の解析例で用いた入力データとその結果を用いて、前述の６０層を有する精製装置における各層の金属（Ｎｉ、Ｖ）堆積量を、ステップＳ１０３ａに従って算出した一例を図１０に示す。図１０中、金属堆積量は１２ケ月間精製を繰り返した場合の１ケ月毎の経時変化（＋）として示した。また、実際の精製装置を使用して１２ケ月運転後における金属堆積量の実測値を図１０に示した。図１０より、１２ケ月後の計算値（＋）と実測値が良く一致していることがわかる。これより、ステップＳ１０３ａにおける解析で用いたモデルが適切であることがわかる。
【００６９】
［炭素質堆積量の解析例］
ステップ１０３ｂで用いた炭素質堆積量の解析モデルを用いた解析結果の一例を図１１に示す。触媒、原料油、精製装置に関する入力データは、精製反応の解析例で用いたデータと同一である。図１１中、曲線１〜９は、触媒層１〜６０における、前述の反応により発生する炭素質の量及び炭素質前駆体の発生量を表す。この炭素質前駆体の発生量に基づき、次ぎの触媒層で炭素質が発生するモデルを解析している。炭素質発生量は、炭素質前駆体の発生に基づき発生する量と分解反応などの反応により発生する炭素質の量の総和として求められる。
【００７０】
［炭素質堆積量の経時的変化の解析例］
図１１に示した結果から得られたの総炭素質堆積量の触媒層１〜６０におけるの解析値（＋）を、１ケ月後から１２ケ月経過後に渡って図１２に経時的に示す。また、比較のために実際の精製装置における１２ケ月後の炭素質堆積量を実測値１で示した。解析値は実測値と良く一致しており、ステップＳ１０３ｂで用いたモデルが適切であることがわかる。
【００７１】
金属及び炭素質堆積量の解析結果より、金属堆積物の分布状態や炭素質堆積物の分布状態を容易に知ることができるので、触媒の劣化具合の判断が容易となり、触媒の寿命を最大限に活かした精製処理を実行することができる。
【００７２】
［精製油の蒸留性状の解析例］
図１３は、ステップＳ１０５において得られた各炭素数成分の濃度変化から求めた精製油の性状を実線で示す。縦軸には留出温度を、横軸にはその温度までに留出する体積量を示す。なお、炭素数成分と沸点（蒸留温度）との関係は図１９を用いて再度変換した。図１３中には、原料油の性状（入力データ）も示した。また、精製装置で実際に精製した精製油の実測値を一点破線でグラフに示したが、ステップＳ１０５の解析結果（実線）と完全に重なっている。一般に、水素化精製時に炭化水素成分の分解を伴わない場合（含硫黄化合物、含窒素化合物が精製される反応のみ）でも、原料油は精製により軽質化する（沸点の低い成分に変わる）。本発明では、各炭素数成分の脱硫反応、脱窒素反応により、その不純物成分（含硫黄化合物、含窒素化合物）から硫黄、窒素が離脱することにより、残った成分の沸点は低下し、より炭素数の少ない成分に変化するプロセスを解析モデルに加えているので、精製油の蒸留性状を高い精度で予測することができる。特に、水素化精製により得られる灯油、軽油などの生産量を正確に予測するには、図１３のような精製油の蒸留性状の予測が不可欠であるため、本発明は極めて有用である。
【００７３】
［所定の精製条件下での運転温度の解析例］
図１４は、２種類の原料油を交互に切り換えて運転し、精製油の硫黄分がそれぞれの原料油に対して所定の規格に達するように、運転温度を調整しながら運転した場合の塔内温度の実測値と、解析値（＋）の経時変化を示す。なお、塔内温度は、解析結果が所定の硫黄分となるように、原料油の入り口温度を設定して計算を繰り返すことにより求めることができる。
【００７４】
この結果より、異なる原料油に対してもそれぞれ良く一致しており、金属、炭素質の堆積による触媒劣化モデルの正当性が確かめられた。
【００７５】
図１５には、図１４で用いたのと同じ原料油を用いて、水素消費量の経時変化の実測値と解析値（＋）を示す。水素消費量は、（３）式で得られる各炭素数成分の各反応による濃度変化に基づいて生じる水素の消費と発生の総和量として計算される。異なる原料油に対してもそれぞれ良く一致しており、脱硫、脱窒素などの各精製モデルが正当であることが分かる。この結果より、精製装置の運転効率等を見積もることができ、この情報を実際の精製装置にフィードバックすることにより、稼動日数の変化から判断して効率的な精製処理を行うことができる。
【００７６】
なお、解析結果より、例えば、精製処理稼動日数の経過に伴う単位精製油量当たりに含まれる硫黄分の量をシミュレートしてもよい。そして、予め許容する硫黄分レベルを解析装置内で設定し、許容レベルを上回った場合はその稼動日数を予告する等のようにして、精製油の特性の変化から触媒の交換時期等を管理するこが可能となる。また、精製油の沸点を抽出することも可能であるので、分留処理を行った後に精製油の特性を触媒の劣化現象を考慮して正確に予測することが可能となる。
【００７７】
上記例において、ステップ１０３ｄにおいて触媒相対活性を求めるために、相対活性と金属または炭素質堆積量の経験的な関係を用いたが、ステップ１０３ｃで得られた細孔内の不純物分布の結果を用いて触媒相対活性を計算で求めることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
以上述べてきたように、本発明の精製処理システムによれば、触媒の劣化現象に関する情報を参照しながら精製処理を行うことができるので、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。また、触媒層毎に気液平衡を考慮して高精度に温度変化を予測することができるので、触媒反応及び触媒劣化の予期精度が向上する。これにより最適な精製スケジュールで精製装置を運転することが可能となる。
【００７９】
また、本発明の精製処理解析装置によれば、触媒の劣化現象に関する情報を参照しながら精製処理を解析することができるので、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。また、触媒劣化を原料油を構成する複数の成分及び起こり得る複数の反応に分けて解析しているために、極めて高精度な解析結果が得られる。さらに、触媒層毎に気液平衡を考慮して温度変化を予測することにより、一層高精度な解析結果が得られる。
【００８０】
また、本発明の精製処理解析方法によれば、触媒の劣化現象に関する情報を参照しながら精製処理を解析することができるので、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。また、触媒劣化を原料油を構成する複数の成分及び起こり得る複数の反応に分けて解析しているために、極めて高精度な解析結果が得られる。さらに、触媒層毎に気液平衡を考慮して温度変化を予測することにより、一層高精度な解析結果が得られる。
【００８１】
本発明の精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、触媒の劣化現象に関する情報を参照しながら精製処理を解析しているので精製処理を高精度に予測できる。この記録媒体を使用して精製装置を制御することにより炭化水素油精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係わる精製処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係わる精製処理方法を示すフローチャート図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係わる精製処理方法を示すフローチャート図である。
【図４】図４Ａ及びＢは、それぞれ、本発明の実施形態に係わる精製処理解析に用いる入力データ及び出力データを示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態に係わる精製処理解析における擬似成分分割方法を説明するための図であり、炭素数成分の分布を表す。
【図６】図６は、本発明の実施形態に係わる精製処理解析における触媒細孔内の不純物分布解析方法を説明するための図である。
【図７】図７は、実験的に求めた金属堆積量に対する相対触媒活性の関係を示すグラフである。
【図８】図８は、実験的に求めた炭素質堆積量に対する相対触媒活性の関係を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明に従う精製処理解析装置から出力される塔内温度分布とその実測値とを比較したグラフである。
【図１０】図１０は、本発明に従う精製処理解析方法及び装置から出力される金属堆積量とその実測値とを比較したグラフである。
【図１１】図１１は、本発明に従う精製処理解析方法及び装置から出力される各反応に基づく炭素質堆積量を示すグラフである。
【図１２】図１２は、本発明に従う精製処理解析方法及び装置から出力される炭素質堆積量とその実測値とを比較したグラフである。
【図１３】図１３は、ステップＳ１０５において得られた各炭素数成分の濃度変化から求めた精製油の蒸留性状（実線）と精製装置で実際に精製した精製油の蒸留性状（一点破線）とを、原料油の蒸留性状（入力データ）と比較して示したグラフである。
【図１４】図１４は、２種類の原料油を用いて、精製油の硫黄分が各原料油に対してそれぞれ所定の規格を達成するように、運転温度を調整しながら運転した場合の塔内温度の実測値と、解析値（＋）の経時変化を示す。
【図１５】図１５は、水素消費量の経時変化の実測値と解析値（＋）を示す。
【図１６】図１６は、本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置の概観を示す図である。
【図１７】図１７は、精製装置の構成を示す模式図である。
【図１８】図１８は、炭素質の生成機構を説明する概念図である。
【図１９】図１９は、原料油サンプルを蒸留して得られた沸点と蒸留成分の量との関係を示すグラフである。
【図２０】図２０は、沸点と蒸留成分の炭素数との関係を示すグラフである。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、炭化水素油のような原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより水素化精製処理を実行するための精製処理システム、精製処理解析装置、精製処理解析方法および精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、石油に代表される炭化水素油の原料油中には、硫黄分、窒素分、金属分のような不純物が含まれており、これらの不純物は原料油を利用する際に環境問題などの種々の問題を生じる。このため、通常、原料油に精製処理を施し、利用に耐え得るレベルまで不純物を除去する作業が行なわれる。
【０００３】
原料油の不純物除去のための精製処理には現在までにいくつかの方式が提案され利用されているが、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより、原料油中の硫黄分、窒素分、金属分等の不純物を水素化し、硫化水素、アンモニア、金属等として原料油中から除去する水素化精製処理が、最も一般的である。
【０００４】
水素化精製方式の精製装置は、一般的に図１７に示すような構造を有し、原料油と水素（Ｈ２）ガスを、触媒が充填された反応塔２ａ，２ｂ内に導入し、反応塔２ａ，２ｂ内にある複数の触媒層３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅ，３ｆおよび水素クエンチング層４ａ，４ｂ，４ｃ，４ｄを通過させることにより、原料油を水素化精製し、精製された原料油（精製油）を回収している。触媒は、アルミナ、シリカアルミナ、ゼオライトといった無機多孔質の担体上に水素化活性金属と呼ばれるＭｏ，Ｎｉ，Ｃｏ等の金属成分を担持させて形成されている。また、精製油は、沸点等の違いにより、分留装置５を用いていくつかの成分に分留することが可能である。原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させた場合、触媒や反応条件を選ぶことにより、硫黄分、窒素分等の不純物を除去することができだけでなく、原料油に含まれる炭化水素を分解させまた異性化させることができる。本書における「精製処理」は、不純物除去以外に、このような分解、異性化を目的とした処理も含むことを意図している。
【０００５】
このように、水素化精製方式の精製処理は、触媒を積極的に活用することにより、原料油の効果的な精製処理を実現している。しかしながら、このような水素化精製処理方式の精製処理には、以下に示す解決すべき大きな技術的課題がある。
【０００６】
すなわち、一般的に触媒は、時間経過に伴い、その精製能力（活性度）が低下する。したがって、触媒の活性が必要最低限のレベルにまで低下した段階で触媒を交換したり、触媒の再生作業を行う必要があるが、この作業に要する経費および労力は非常に大きく、触媒の能力維持作業に要するコストが全体の精製処理コスト中に占める割合は極めて高い。
【０００７】
このため、触媒交換を計画的に行うこと、触媒の寿命を十分に使い切ること、装置の運転条件に合った触媒を用いること等の触媒に対する多くの要望が存在する。例えば、米国特許第５，３４１，３１３号は、水素化脱硫シミュレーションを開示するが、触媒の劣化については実験的にファクターを決めている。このため、運転条件が変化するような場合に触媒寿命を高い精度で予測できない。また、特公平７−１０８３７２号は、改質（リフォーマ）装置のシミュレータにおいて、触媒の寿命劣化を考慮している。しかし、このシミュレータは運転員のトレーニングのためのものであり、実際の装置の運転状態を予測するものではない。また、これらの文献では、本発明のように水素化精製反応における触媒細孔中の炭素質及び金属の堆積による触媒の劣化を考慮していない。このように、これまで、触媒の劣化現象を詳細かつ正確に予測し、触媒の劣化現象に着目して精製条件を最適化した技術はなく、従来の精製処理では、触媒の効率的な利用という点から精製処理に要する経費を十分に削減することができなかった。
【０００８】
さらには、一般に、精製油の特性は精製条件により大きく変化するので、所望の特性を有する精製油を得るためには、その特性に最適な精製条件により精製処理を行う必要性があるが、現時点では、真に最適な精製条件を抽出する技術がないために、最適な精製条件の抽出は技術者の勘や経験に頼っており、このことも精製処理に要する経費の高騰に繋がっている。
【０００９】
本発明は、このような技術的課題に鑑みてなされたものであり、その第１の目的は、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させる精製処理システムを提供することにある。
【００１０】
本発明の第２の目的は、所定条件下で精製処理される精製油の製品性状を予測し、最適精製条件を見出すための精製処理解析装置を提供することにある。
【００１１】
本発明の第３の目的は、触媒の劣化を考慮して、所定条件下で精製処理される精製油の製品性状を正確に予測することができ、それにより効率的な精製処理を実現することができる精製処理解析方法を提供することにある。
【００１２】
本発明の第４の目的は、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させる精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【発明の開示】
【００１３】
本発明者は、触媒の劣化現象を金属や炭素質等の原料油中の不純物の触媒への堆積現象に基づいてモデル化し、このモデルを用いて精製処理反応の結果及びそれによる原料油の特性の変化を予測することに成功した。これにより、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができた。
【００１４】
本発明の第１の態様に従えば、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより精製処理を行う精製装置と；
精製処理に伴う前記触媒の活性度の変化を求め、求めた触媒活性度の変化に基づいて前記精製装置を制御する精製処理制御装置とを備えることを特徴とする精製処理システムが提供される。これにより、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【００１５】
また、本発明の第２の態様に従えば、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析装置であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割部と；
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出装置と、
前記触媒劣化導出装置の導出結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測部とを有する精製処理解析装置が提供される。この装置により、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【００１６】
さらに、本発明の第３の態様に従えば、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析方法であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割ステップと、
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出ステップと、
前記触媒劣化導出ステップの結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測ステップとを含む精製処理解析方法が提供される。この方法により、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【００１７】
本発明の第４の特徴は、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析方法であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割ステップと、
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出ステップと、
前記触媒劣化導出ステップの結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測ステップとを含む精製処理解析方法が提供される。この記録媒体により、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【００１８】
ここで、「記録媒体」とは、プログラムを記録することができるコンピュータで読み取り可能な媒体を意味し、例えば、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、デジタルビデオディスク、ＩＣカードなどを含み得る。
【００１９】
触媒劣化導出装置は、精製処理に伴い前記触媒に堆積する金属量を演算する金属堆積量演算部と、精製処理に伴い前記触媒に堆積する炭素質量を演算する炭素質堆積量演算部と、前記金属量および炭素質量を考慮して前記触媒が有する活性度を演算する活性度演算部とを備え得る。触媒に堆積する金属量、炭素質量を考慮することで、触媒の各種反応に関する活性度を精度よく抽出することができる。
【００２０】
また、擬似成分は原料油中の成分を沸点又は炭素数の違いにより分割することにより決定することが望ましく、このような分割により、原料油中の擬似成分の分解、生成を考慮しての解析が可能となる。原料油が炭化水素油の場合、炭化水素をパラフィン、オレフィン、ナフテンおよび２種類のアロマに少なくとも分割すると良い。アロマを少なくとも２種類に分割することにより、水素消費量の解析精度が向上する。
【００２１】
さらに、精製処理評価により得られた精製油を原料油として繰り返し精製処理解析を行っても良い。これにより、原料油の流れ方向における触媒の活性度の変化を評価することができる。この際、初回の精製処理解析時の擬似成分として含まれない中間擬似成分を次回以降の精製処理解析の際の擬似成分として含ませると良い。これにより、触媒に堆積する炭素質量の解析精度が向上する。
【００２２】
また、精製処理に伴う原料油の特性の変化を抽出する際は、原料油の１つの擬似成分が他の擬似成分を生成する反応およびその反応温度が反応熱量および擬似成分の相変化に伴う吸発熱量を考慮して決定される機構を考慮することが望ましい。これにより、精製処理の反応温度の解析精度が向上し、触媒の活性度の変化をより正確に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図１乃至図１７を用いて、本発明の実施形態に係わる精製処理システム、精製処理解析装置、精製処理解析方法および精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体について詳しく説明する。
【００２４】
本発明の実施形態に係わる精製処理システム１００は、図１に示すように、原料油を水素雰囲気下で触媒層１１１と接触させることにより原料油の不純物を除去する精製処理を行う精製装置１１０と、精製処理に伴う触媒層１１１の活性度の変化を考慮して、精製処理された原料油（精製油）の特性を解析することにより、適切な精製条件を選択し、精製条件により精製装置１１０を制御する精製処理解析装置（精製処理制御装置）１２０と、精製装置１１０および精製処理解析装置１２０に係わる各種入力データおよび命令を入力するための入力装置１３０と、精製装置１１０および精製処理解析装置１２０に係わる各種出力データおよびエラー表示等を出力する出力装置１３１とを備える。精製処理解析装置１２０は、精製処理に伴う触媒層１１１の活性度の変化を解析する触媒劣化解析（導出）装置１２１と、原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割部１２２と、触媒劣化解析装置１２１の解析結果を用いて各擬似成分の精製処理に伴う変化及び精製処理された原料油の特性の変化を予測する精製処理予測部１２３と、精製処理結果予測部１２３の予測結果に基づいて予め設定した所望の特性の精製油を得るための精製処理に最適な精製条件を決定する精製処理条件決定部１２４、精製処理条件決定部１２４から出力された精製条件に基づいて精製装置１１０の精製パラメータを制御する精製パラメータ制御部１２５、入出力データを記憶するための記憶装置１２６、入力装置１３０からの命令に基づいて記憶装置１２６内の入出力データを所望のデータ形式に変換するデータ処理部１２７、解析作業を補助するユーザインタフェイス（ＧＵＩ；Graphical User Interface）１２８を有する。精製処理システム１００から、精製装置１１０、精製処理条件決定部１２４および精製パラメータ制御部１２５を除いた部分を精製処理解析装置としてとらえることができる。さらに、触媒劣化解析装置１２１は、触媒層１１１への金属堆積量を求める金属堆積量演算部１２１ａ、触媒層１１１への炭素質堆積量を求める炭素質堆積量演算部１２１ｂ、金属堆積量演算部１２１ａおよび炭素質堆積量演算部１２１ｂからの出力情報に基づいて触媒層１１１細孔内の金属、炭素質などの不純物の堆積分布を導出する不純物分布演算部１２１ｃ、不純物分布演算部１２１ｃからの出力情報に基づいて触媒層１１１が有する活性度を抽出する活性度演算部１２１ｄを具備している。さらに、精製処理解析装置１２０は、触媒層の温度変化を見積もる温度変化演算部１２９を備える。
【００２５】
次に、図を用いて、本発明に従う精製処理解析方法を具体的に説明する。精製処理解析は、図２及び図３に示したステップに従って行う。以下に、各ステップについて説明する。
【００２６】
（１）データ入力（ステップＳ１０１）
始めに、精製処理解析に必要なデータを入力する。入力データとしては、図４（ａ）に示すような、触媒データ、運転データ、原料性状データを用いる。このうち、触媒データは、精製処理に用いる反応塔に充填する触媒の種類、量、充填状態などを含む。運転データは、反応塔の運転条件に関し、原料油の処理量、反応塔内の水素圧力、水素量、水素純度、分留条件、反応塔断面積、運転目標（処理油硫黄含有量／分解率／温度）などを含む。原料性状データは、精製しようとする原料油の特性であり、蒸留性状、硫黄・窒素・残炭・金属（Ｎｉ，Ｖ）含有量、臭素価、分解油比率、ＣＰ／ＣＮ／ＣＡなどを含む。用語ＣＰ、ＣＮ、ＣＡは、パラフィン（鎖状脂肪族）炭化水素、ナフテン（環状脂肪族）炭化水素、アロマ（芳香族）炭化水素の含有量をそれぞれ示している。このうち、原料性状データは、原料油を予め化学分析することによって求めておいても良く、あるいは原料油の種類に対応する既知のデータテーブルを用意しておき、データテーブルから対応するデータを抽出しても良い。
【００２７】
（２）擬似成分分割（ステップＳ１０２）
次に、入力データに基づいて、原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する。擬似成分の分割は、以下のような処理により実行することができる。原料油のサンプルを蒸留して蒸留温度（沸点）に応じた蒸留成分の量を求める。図１９に示したように、蒸留成分の量と沸点との関係を求める。一方、沸点と当該沸点で蒸留した成分の炭素数との関係は、図２０に示したような既知データで分かっている。それゆえ、図１９及び図２０の関係から、原料油に含まれる炭素数成分（分割された擬似成分）とその成分の含有量の関係が明らかとなる。この関係を図５の丸付き数字２に示した。図５の丸付き数字２より、原料油は、炭素数に応じて分割（分類）された成分から構成されているとみなすことができる。このように炭素数に応じて原料油を複数の成分に分割するのは、後述するように、各成分は互いに脱硫、脱金属などの反応の速度及びそれに伴う炭素質、金属の触媒上での堆積量が異なるからである。分割する炭素数成分は、図５に示したように、炭素数１〜６０に渡って炭素数１つずつの炭素成分に分割してもよく、あるいは、炭素数２〜５までの炭素数の範囲毎に分割してもよい。
【００２８】
本発明では、このように原料油を原料油に含まれる各成分に分割して、各成分ごとに触媒反応及びそれに伴う炭素質及び金属の堆積量をシミュレートすることにより、後述する触媒の劣化状態及び触媒層の温度を極めて高精度に求めることが可能となる。
【００２９】
原料成分は、炭素数のみならず、図５に示したように、同じ炭素数の成分であってもさらにパラフィン、ナフテン及びアロマの３種に分類することができる。この３種の割合については、各温度で蒸留する炭素数成分中に含まれるそれらの３主成分の割合が予め既知であるので、この既知の割合を用いればよい。従って、図５の丸付き数字２の分布から、特定の沸点範囲で蒸発する炭素数成分が原料油中に、どの程度含まれており、しかもその炭素数成分中、パラフィン、ナフテン及びアロマがどのような割合で含まれているかが明らかとなる。図５の丸付き数字１は、別の原料油を炭素数成分及びパラフィン／ナフテン／アロマに分割した場合の分布である。二つの異なる原料油を混合して反応塔に供給する場合には、図５に示したように、それぞれの原料油を、炭素数及びパラフィン／ナフテン／アロマに分割して分布を求め、それらの分布を重ね合わせることにより、反応塔に供給される全ての原料油中の各炭素数成分の合計存在量がわかる。
【００３０】
さらに、各炭素数成分は、パラフィン／ナフテン／アロマの割合に加えて、硫黄分、窒素分、金属分（Ｎｉ，Ｖ）、残留炭素およびオレフィン等の不純物に関する情報を有することが望ましい。さらに、原料油を、各炭素数成分でパラフィン／ナフテン／アロマに分割するときには、アロマ分を、例えば、単環式芳香族化合物及び多環式芳香族化合物の２種類のアロマ分に分割してもよい。単環式芳香族化合物と多環式芳香族化合物は反応性が異なるので、それらについて個別に、後述する精製反応モデル及び触媒劣化モデルを検討することにより、高精度の解析を行うことができる。さらに、解析結果を一層正確にするために、アロマ分は、３種以上のアロマ分に分割して反応モデル及び劣化モデルを検討してもよい。
【００３１】
（３）金属堆積量のシミュレーション（ステップＳ１０３ａ）
ステップＳ１０３ａでは、触媒との接触に伴い進行する各擬似成分の脱金属反応（脱Ｎｉ、脱Ｖの２種類）により生成される金属が触媒に堆積すると仮定して、触媒上の金属堆積量を求める。単位時間当たりの金属堆積量は、後述の式（３）のΔＣｉ（脱Ｎｉ，脱Ｖの場合）を求めることにより計算することができる。計算方法の詳細は後述する。
【００３２】
（４）炭素質堆積量のシミュレーション（ステップＳ１０３ｂ）
ステップＳ１０３ｂでは、触媒との接触に伴い進行する各擬似成分の分解反応、ナフテン開環反応、ナフテンのアロマ化反応、脱アロマ反応、脱オレフィン反応、脱残炭反応、脱硫反応、脱窒素反応及び炭素質前駆体生成反応の各反応に対して、生成される炭素質量を求める。例えば、炭素数２０の炭素数成分について、脱硫反応において生成される単位時間当たりの炭素質量ΔＣＣ，ＤＳ（Ｃ２０）は、下記式を用いて計算することができる。
【００３３】
【数１】
【００３４】
式（１）中、ＤＡＤＳは脱硫反応の発生確率に関する重み付け係数である。ＴＤＳは反応進行量であり、後述の式（３）のΔＣＤＳとして計算される。Ｅｃｏｋｅは炭素質生成活性化エネルギーである。Ｔは反応塔内の温度であり、ＰＨ２は水素分圧である。ＦＰＨ２は水素分圧に関する調整因子であり、Ｒは気体定数である。この式は、炭素数２０の炭素数成分（Ｃ２０）のみならず各炭素数成分（Ｃｎ）毎に計算される。そして、脱硫反応以外の上記反応についても、式（１）と同様のパラメータを用いた式を使って各炭素数成分毎に炭素質堆積量を計算することができる。こうして、全ての炭素数成分について、各反応毎に炭素質堆積量ΔＣＣ，ｉ（Ｃｎ）が求まる（ｉは反応の種類であり、Ｃｎは炭素数成分をあらわす）。
【００３５】
尚、式（１）は以下の仮定に基づいている。現在までの所、炭素質（コークともいう）の生成機構について、いくつかのモデルが提案されてはいるものの、その詳細は完全に明らかとなっていない。そこで、上記式においては、コークの生成機構には、図１８に示す２つのルートがあると仮定し、この２つの機構によりコークが生成されるものとする。すなわち、コークの生成量が高温で多く、低温で少ないという経験的知見から、コークはある大きさの活性障壁を越えて生成されるとする機構（メカニズムＩ）および反応塔の後部でコークの生成量が多く、反応塔の水素クエンチ導入直後の触媒領域においてはコークの生成量が少ないという経験的知見から、コーク前駆体蓄積・緩和機構（メカニズムＩＩ）を想定し、これらの２つの機構を考慮して炭素質堆積量を求める上記式を導出した。
【００３６】
（５）細孔内の不純物分布の導出（ステップＳ１０３ｃ）
ステップＳ１０３ｃでは、炭素数成分毎に求められた金属堆積量Ｍｉ（Ｃｎ）および各反応について炭素数成分毎に求められた炭素質堆積量ΔＣＣ，ｉ（Ｃｎ）を用いて、触媒細孔に不純物（金属及び炭素質）がどのくらい堆積するかを求める。具体的には、触媒細孔内における原料油の拡散、触媒の表面積および堆積反応を考慮した拡散方程式を計算し、触媒細孔内の深さ方向位置における不純物の堆積高さ（不純物分布）を求める。図６に示したように、細孔径Ｒの触媒細孔に原料油が進入した場合に、炭素質５１及び金属分５２が細孔内壁に堆積するものとする。炭素質５１と金属分５２からなる不純物の堆積により細孔径Ｒからｒ（ｄ）（ｄは細孔の深さ位置）に変化するとする。以下の物質収支の式を用いる。
【００３７】
【数２】
【００３８】
式（２）中、ＫＭｅｔａｌ,Ｃｏｋｅは、堆積速度定数を表し、ｒは細孔内深さ位置における不純物の堆積した後の細孔半径を表し、Ｃは金属または炭素質の濃度を表す。（２）式を細孔の深さｈ及び使用前の直径Ｒを用いて境界条件を設定して数値計算により解いて細孔内深さ位置における堆積高さｒを炭素質及び金属についてそれぞれ求める。
【００３９】
（６）触媒の残存活性度導出（ステップＳ１０３ｄ）
ステップＳ１０３ｄでは、触媒の不純物分布に基づいて各反応について各時点、各触媒層、触媒の残存活性を求める。このために、金属堆積量及び炭素質堆積量の増加に対する各反応の触媒活性の低下、すなわち相対触媒活性の変化の関係を経験的に求めておく。図７及び８のグラフは、それぞれ、金属堆積量の変化に対する脱硫反応における相対触媒活性の変化及び炭素質堆積量の変化に対する脱硫反応における相対触媒活性の変化を示す。グラフ中、実線は実測値を近似した曲線である。この関係を用いれば金属または炭素質の堆積量から脱硫反応における触媒活性の低下の度合い（触媒劣化）が分かる。他の反応についても、図７及び図８のグラフのような金属及び炭素質堆積量と相対触媒活性との関係を実験的に求めておき、上記ステップ１０３ｃで求めた金属堆積量及び炭素質堆積量から相対触媒活性の変化を求めることができる。そして、各反応（ｉ）毎に触媒の残存活性ａ（ｉ）を求める。ここで、ｉは、分解反応、ナフテン開環反応、ナフテンのアロマ化反応、脱アロマ反応、脱オレフィン反応、脱残炭反応、脱硫反応、脱金属反応、脱窒素反応の反応識別番号を示す。
【００４０】
（７）精製処理プロセス評価（ステップＳ１０４）
次に、各擬似成分について、触媒の残存活性を考慮して精製反応の進行に伴い原料油から精製される物質の濃度を求める。ここで、精製反応としては、前述の脱硫反応、脱窒素反応、脱オレフィン反応、脱アロマ反応、ナフテン開環反応、分解反応、ナフテンのアロマ化反応、脱残炭反応、ＮｉおよびＶの脱金属反応を考え、各反応の水素分圧依存性、炭素数依存性、分子型依存性等を考慮して各反応式を計算することにより精製物質の濃度変化を求め、精製処理プロセスを評価する。具体的には、例えば、以下の反応式（３）を解くことにより、精製物質の濃度変化を求めることができる。
【００４１】
【数３】
【００４２】
式（３）中、ａｉ×Ｋｏｉ×Ｃｉ×ｅｘｐ(−Ｅｉ／ＲＴ)／ＳＶは反応に関わる因子であり、ａｉ：残存触媒活性因子、Ｋｏｉ：反応定数、Ｃｉ：反応物質濃度、Ｅｉ：活性化エネルギー、Ｔ：温度、Ｒ：気体定数、ＳＶ：液空間速度である。
【００４３】
ｆｉ(ＰＨ２)×ｆｉ(ＣＮ)×ｆｉ(Structure)×ｆｉ(Other)は反応種ごとの因子であり、脱硫、脱窒素、脱オレフィン、脱アロマ（芳香環水添）、ナフテン開環、分解、脱残炭、ＮｉおよびＶの脱金属の９種の反応に関し、各反応の水素分圧依存性ｆｉ(ＰＨ２)、炭素数依存性ｆｉ(Ｃｎ)、分子構造（主にＰ／Ｎ／Ａ）依存性ｆｉ(Structure)及びその他の因子ｆｉ(Other)を考慮している。
【００４４】
FCONT×FSIZE×FREGEN×FLOADは、触媒に関する因子であり、FCONT：触媒接触効率の影響、FSIZE：触媒径の影響、FREGEN：新触媒／再生触媒区別項、FLOAD：触媒の充填状態をそれぞれ表す。
【００４５】
式（３）中のａｉに、ステップＳ１０４で求めた各反応の残存触媒活性ａ（ｉ）を用いて、式（３）を各炭素数成分ごとに計算して各炭素数成分の濃度変化ΔＣｉを算出することができる。こうして、全ての炭素数成分（擬似分割成分）について、それぞれ、各反応を通じて濃度がどのように変化するかが分かる。
【００４６】
ここで、式（３）を用いたステップＳ１０３ａにおける金属堆積量のシミュレーションについて説明する。金属堆積量は、式（３）の反応ｉを脱金属反応として以下のように求めることができる。例えば、新触媒（相対触媒活性が１００％）を使用して連続運転を開始する場合を想定すると、まず、式（３）中、係数ａｉとして１を、Ｃｉとして原料油の金属濃度をそれぞれ用いて式（３）を計算することにより、精製油中の脱金属量ΔＣ（脱Ｎｉまたは脱Ｖ）が求まる。この脱金属量ΔＣは、精製初期状態（例えば、精製処理１日目）における金属堆積量である。この金属堆積量を、図７に示した相対触媒活性と金属堆積量との関係に適用して相対触媒活性を求める。求めた相対触媒活性は、式（３）における係数ａｉに相当する。次に、この得られた係数ａｉを用いて式（３）を計算することにより、精製第２期の（例えば精製処理２日目）の脱金属反応における濃度変化（脱金属量）ΔＣが求まる。このΔＣを、再度、図７に示した関係に適用して、相対触媒活性すなわち係数ａｉを求める。このａｉは精製第３期（例えば精製３日目）における脱金属反応における残存触媒活性因子を示す。このようにして、触媒の脱金属反応における活性劣化を経時的に計算することによって、精製スケジュールに従った金属堆積量を予測することができる。
【００４７】
また、炭素質堆積量は、式（３）を用いて以下のように具体的にシミュレートすることができる。例えば、新触媒（相対触媒活性が１００％）を使用して連続運転を開始する場合を想定すると、ａｉを１として、例えば、脱硫反応について式（３）を計算することにより各炭素数成分の脱硫反応における濃度変化ΔＣ（ｉ＝ＤＳ）を求める。この濃度変化ΔＣ（ｉ＝ＤＳ）を式（１）中の反応進行量に関する係数ＴＤＳに代入して脱硫反応にける炭素質堆積量ΔＣＣ，ＤＳを計算する。こうして精製初期状態（例えば、精製処理１日目）の脱硫反応における各炭素数成分による炭素質堆積量が求められる。得られた各炭素数成分による炭素質堆積量を合計して、その合計量を図８に示したような脱硫反応の相対触媒活性と炭素質堆積量の関係に適用して、脱硫反応の相対触媒活性を求めることができる。求めた相対触媒活性は、次ぎの精製処理（精製処理２日目）における脱硫反応の残存触媒活性因子ａｉに相当する。従って、このａｉを用いて再び（３）式、（１）式及び図８の関係から精製処理２日目以降における炭素質堆積量を求めることができる。このようにして、触媒の各反応における活性劣化を経時的に考慮しつつ炭素質堆積量を予測することができる。
【００４８】
（８）データ出力・表示（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０５では、精製処理プロセス評価ステップ（Ｓ１０４）により得られる情報を出力データとして保存する。出力データとしては、図４（ｂ）に示すような、触媒関連データ（金属（Ｎｉ，Ｖ）堆積データ、炭素質堆積データ、触媒の残存活性データ等）、運転関連データ（温度挙動（触媒劣化度、反応塔内温度）、脱硫率、脱窒素率、分解率、脱アロマ率、水素消費量、反応定数等）、製品データ（生産量、比重、硫黄、窒素、蒸留性状、ＣＰ／ＣＮ／ＣＡ、残炭等）を含む。製品データとしては、ステップＳ１０４で算出された各炭素数成分（擬似成分）ごとの各反応における濃度変化に基づいて、精製後の各炭素数成分（擬似成分）の濃度、硫黄含有量、金属含有量などが得られる。すなわち、反応塔から精製された精製油の成分及び濃度が予測される。
【００４９】
（９）精製処理条件の決定（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で出力された精製油の特性が、予定した精製レベルに達しているかを確認して、もし、予定の精製レベルに達していないならば、入力条件を変更して、予定したレベルに達するまで上記の計算を繰り返す。そして予定した精製レベルが得られたならば、その精製条件（精製パラメータ）を最適条件として決定し、記憶装置（１２６）に記憶する。
【００５０】
（１０）精製パラメータ制御（ステップＳ１０７）
最後に、決定された精製条件（入力した運転データ）を用いて、反応塔で精製処理を実行する。
【００５１】
以上の一連の精製処理解析ステップによれば、金属及び炭素質の堆積による触媒の劣化に係わる情報を参照しながら精製処理を実行することができるので、触媒の交換や再生を効率的に行うことができ、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減することができる。
【００５２】
ここで、ステップＳ１０４までの精製処理解析により得られた一の触媒層からの精製油を次ぎの触媒層への原料油として上記の精製処理解析を繰り返して行っても良く、これにより、多くの種類の触媒を用いる場合や、反応塔内で精製条件が変化する精製処理の解析を行うこともできる。
【００５３】
また、この際、初回の精製処理解析時の擬似成分として含まれない中間擬似成分を次回の擬似成分として含ませても良い。これにより、触媒の劣化に大きく寄与する成分（コーク堆積の前駆体等）の反応も考慮することができ、触媒劣化の評価精度が向上するのである。
【００５４】
さらに、精製物質の濃度変化を求めるための反応式は、原料油の１つの擬似成分が他の擬似成分を生成する反応を含み、反応温度Ｔが反応熱量のみならず擬似成分の相変化に伴う吸発熱量を考慮して決定される機構を含むことが望ましい。これにより、反応温度を正確に評価することが可能となり、触媒劣化の評価精度を向上させることができる。以下に、擬似成分が触媒層中で反応したときに、発生した反応生成物が気化または液化することにより発熱または吸熱する場合を考慮した温度解析モデルを説明する。
【００５５】
反応塔には、例えば図１７に示したように、複数の触媒層３ａ〜３fが設けられており、原料油が各触媒層において精製される。この際、前記各炭素数成分は、種々の化学反応により触媒層内で熱を発熱または吸熱する。ここでは反応熱のみならず、反応により生じた生成物の気液平衡を考慮する。すなわち、各炭素数成分が各触媒層において前記種々の反応により生じる生成物は、その触媒層における圧力及び温度条件により、気化（または液化）することがある。それらの生成物が気相または液相に相変化することにより、気化熱（液化熱）が発生するために、その影響で触媒層の温度が変化する。それゆえ、本発明では、反応生成物の気液平衡に基づく、気化熱（液化熱）を考慮して各触媒層の温度を見積もる。
【００５６】
例えば、触媒層３ａの入り口及び出口の原料油の温度をそれぞれＴＩＮ、ＴＯＵＴとし、触媒層３ａでの熱の出入りによる温度変化をΔＴとすると、下記式（４）及び（５）が成り立つ。
【００５７】
【数４】
【００５８】
ここで、ΔＴは以下のように表すことができる。
【００５９】
【数５】
【００６０】
式（５）中、ＴＯは触媒反応とは無関係の外的因子による温度変化分であり、例えば、クエンチング用水素の導入により低下する触媒層の温度変化である。ΔＨＲは前記各反応における発熱量、ＨＶは各炭素数成分が反応して生じた反応生成物が気化（または液化）するときの気化熱（液化熱）である。ＣＰは、各炭素数成分の熱容量である。すなわち、式（５）の右辺の第２項は、ある触媒層において、各炭素数成分が反応ｉにより生じる反応熱とその反応生成物が気化（または液化）することにより発生する気化熱（または液化熱）による温度変化分を、全ての炭素数成分及び全ての反応について総和した温度変化である。なお、ΔＨＲ、ＨＶ、ＣＰは、予め実験などにより求めておき、記憶装置（１２６）にデータテーブルとして記憶しておくのが好ましい。
【００６１】
この式（５）により、各触媒層３ａ〜３fにおける温度変化をシミュレートすることができる。式（５）の結果を用いることにより、各触媒層を出る原料油の温度ＴＯＵＴは反応熱に気液平衡の際の吸発熱を考慮しても各触媒層に入る原料油の温度ＴＩＮよりも多くの場合に上昇している。この上昇した温度ＴＯＵＴの原料油が次ぎの触媒層に入る原料油のＴＩＮとなる。こうして、得られた温度Ｔを式（２）及び（３）で用いることにより一層高精度な精製条件を求めることができる。なお、上記温度変化の解析は図１中の温度変化演算部１２９で計算される。
【００６２】
本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置１２０は、例えば、図１６に示すような概観を有する。つまり、本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置１２０は、コンピュータシステム１４０内に精製処理解析装置１２０の各要素を内蔵することにより構成される。コンピュータシステム１４０は、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ１４１および光ディスクドライブ１４３を備えている。そして、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ１４１に対してはフロッピー（登録商標）ディスク１４２、光ディスクドライブ１４３に対しては光ディスク１４４をそれぞれ挿入し、所定の読み出し操作を行うことにより、これらの記録媒体に格納された精製処理解析プログラムをコンピュータシステム１４０内にインストールすることができる。また、適当なドライブ装置をコンピュータシステム１４０に接続することにより、例えば、メモリ装置の役割を担うＲＯＭ１４５や、磁気テープ装置の役割を担うカートリッジ１４６を用いて、炭化水素油精製処理解析プログラムのインストールを実行することも可能である。
【００６３】
また、本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置１２０は、プログラム化しコンピュータ読み取り可能な記録媒体内に格納しても良い。そして、精製処理解析プログラムを実行する際は、この記録媒体をコンピュータシステムに読み込ませ、コンピュータシステム内のメモリ等の記録部に精製処理解析プログラムを格納し、精製処理解析プログラム中の処理を実行させることにより、本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置およびその方法をコンピュータシステム上で実現することができる。記録媒体として、例えば、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、デジタルビデオディスクのようなプログラムを記録することができるコンピュータ読み取り可能な媒体を含み得る。
【００６４】
なお、本発明の精製処理解析装置は、図１に示したように精製装置と連結して精製装置を制御するための精製処理制御装置としても機能し得る。
【００６５】
実験例
本発明に従う精製処理解析装置の幾つかの出力情報例を、実際の精製装置における結果と比較しつつ説明する。
【００６６】
［精製反応の解析例］
本発明に従う精製処理解析装置により解析される精製装置として、反応塔内に触媒が充填された水素化精製装置を用いた。この触媒を解析するために６０層に分割して表示する。この精製装置は、最初の触媒層１〜９層までは、脱硫活性の低い脱メタル触媒を充填した触媒層である。１０層〜２０層、２１〜３０層、３１〜４０層、４１〜５０層、５１〜６０層には、脱硫活性の高い脱硫触媒を充填してある。また、この精製装置は、２０層と２１層、３０層と３１層、４０層と４１層、５０層と５１層、６０層と６１層との間に水素（クエンチング水素）が導入されて原料油が冷却されるように構築されている。
【００６７】
上記精製装置をモデル装置として、前記温度解析モデルに従って、各触媒層の温度を見積もった。この際、図４（ａ）に示した入力データのうち触媒データとして、上記モデル装置に充填した触媒のデータを用いた。運転データは、以下の通りである。減圧軽油留分を原料油とし、水素圧：約８ＭＰａ、液空間速度：約２ｈｒ−１、反応温度：３２０〜４２０℃である。この原料油について、蒸留実験を行い、その結果に従って、前述のステップＳ１０２で述べたように約５０の区分に分割した。そして、（５）式において、この分割した炭素数成分を、精製反応として、脱硫反応、脱窒素反応、脱オレフィン反応、脱アロマ反応、ナフテン開環反応、分解反応、脱残炭反応、ＮｉおよびＶの脱金属反応を設定して、各触媒層１〜６０における温度をシミュレートした。結果を図９に示す。図９に示したように、原料油の温度は活性触媒が充填された触媒層９を通過した後から上昇しており、その後、冷却用水素が導入されるごとに一時的に低下していることがわかる。上記精製装置において、上記入力条件に従って実際の精製を行ったところ、図９に示したように実測温度は、シミュレートされた温度（＋）と良く一致していることがわかる。このように、実測値とシュミレーション結果が一致しているのは、精製反応モデルが適切であり、且つ（４）式に示した温度解析モデルにおいて、精製反応による反応熱の収支に加え、気液平衡にともなう吸発熱を考慮したためであろう。このような温度解析情報を積極的に活用することにより、触媒の最適な交換時期をモニタリングし、触媒を有効活用することができる。また、反応塔には温度制限（上限）があるために、触媒活性と反応塔の温度制限を勘案して、触媒劣化に伴う好適な温度スケジュールを予め設定することが可能となる。
【００６８】
［金属堆積量の解析例］
精製反応の解析例で用いた入力データとその結果を用いて、前述の６０層を有する精製装置における各層の金属（Ｎｉ、Ｖ）堆積量を、ステップＳ１０３ａに従って算出した一例を図１０に示す。図１０中、金属堆積量は１２ケ月間精製を繰り返した場合の１ケ月毎の経時変化（＋）として示した。また、実際の精製装置を使用して１２ケ月運転後における金属堆積量の実測値を図１０に示した。図１０より、１２ケ月後の計算値（＋）と実測値が良く一致していることがわかる。これより、ステップＳ１０３ａにおける解析で用いたモデルが適切であることがわかる。
【００６９】
［炭素質堆積量の解析例］
ステップ１０３ｂで用いた炭素質堆積量の解析モデルを用いた解析結果の一例を図１１に示す。触媒、原料油、精製装置に関する入力データは、精製反応の解析例で用いたデータと同一である。図１１中、曲線１〜９は、触媒層１〜６０における、前述の反応により発生する炭素質の量及び炭素質前駆体の発生量を表す。この炭素質前駆体の発生量に基づき、次ぎの触媒層で炭素質が発生するモデルを解析している。炭素質発生量は、炭素質前駆体の発生に基づき発生する量と分解反応などの反応により発生する炭素質の量の総和として求められる。
【００７０】
［炭素質堆積量の経時的変化の解析例］
図１１に示した結果から得られたの総炭素質堆積量の触媒層１〜６０におけるの解析値（＋）を、１ケ月後から１２ケ月経過後に渡って図１２に経時的に示す。また、比較のために実際の精製装置における１２ケ月後の炭素質堆積量を実測値１で示した。解析値は実測値と良く一致しており、ステップＳ１０３ｂで用いたモデルが適切であることがわかる。
【００７１】
金属及び炭素質堆積量の解析結果より、金属堆積物の分布状態や炭素質堆積物の分布状態を容易に知ることができるので、触媒の劣化具合の判断が容易となり、触媒の寿命を最大限に活かした精製処理を実行することができる。
【００７２】
［精製油の蒸留性状の解析例］
図１３は、ステップＳ１０５において得られた各炭素数成分の濃度変化から求めた精製油の性状を実線で示す。縦軸には留出温度を、横軸にはその温度までに留出する体積量を示す。なお、炭素数成分と沸点（蒸留温度）との関係は図１９を用いて再度変換した。図１３中には、原料油の性状（入力データ）も示した。また、精製装置で実際に精製した精製油の実測値を一点破線でグラフに示したが、ステップＳ１０５の解析結果（実線）と完全に重なっている。一般に、水素化精製時に炭化水素成分の分解を伴わない場合（含硫黄化合物、含窒素化合物が精製される反応のみ）でも、原料油は精製により軽質化する（沸点の低い成分に変わる）。本発明では、各炭素数成分の脱硫反応、脱窒素反応により、その不純物成分（含硫黄化合物、含窒素化合物）から硫黄、窒素が離脱することにより、残った成分の沸点は低下し、より炭素数の少ない成分に変化するプロセスを解析モデルに加えているので、精製油の蒸留性状を高い精度で予測することができる。特に、水素化精製により得られる灯油、軽油などの生産量を正確に予測するには、図１３のような精製油の蒸留性状の予測が不可欠であるため、本発明は極めて有用である。
【００７３】
［所定の精製条件下での運転温度の解析例］
図１４は、２種類の原料油を交互に切り換えて運転し、精製油の硫黄分がそれぞれの原料油に対して所定の規格に達するように、運転温度を調整しながら運転した場合の塔内温度の実測値と、解析値（＋）の経時変化を示す。なお、塔内温度は、解析結果が所定の硫黄分となるように、原料油の入り口温度を設定して計算を繰り返すことにより求めることができる。
【００７４】
この結果より、異なる原料油に対してもそれぞれ良く一致しており、金属、炭素質の堆積による触媒劣化モデルの正当性が確かめられた。
【００７５】
図１５には、図１４で用いたのと同じ原料油を用いて、水素消費量の経時変化の実測値と解析値（＋）を示す。水素消費量は、（３）式で得られる各炭素数成分の各反応による濃度変化に基づいて生じる水素の消費と発生の総和量として計算される。異なる原料油に対してもそれぞれ良く一致しており、脱硫、脱窒素などの各精製モデルが正当であることが分かる。この結果より、精製装置の運転効率等を見積もることができ、この情報を実際の精製装置にフィードバックすることにより、稼動日数の変化から判断して効率的な精製処理を行うことができる。
【００７６】
なお、解析結果より、例えば、精製処理稼動日数の経過に伴う単位精製油量当たりに含まれる硫黄分の量をシミュレートしてもよい。そして、予め許容する硫黄分レベルを解析装置内で設定し、許容レベルを上回った場合はその稼動日数を予告する等のようにして、精製油の特性の変化から触媒の交換時期等を管理するこが可能となる。また、精製油の沸点を抽出することも可能であるので、分留処理を行った後に精製油の特性を触媒の劣化現象を考慮して正確に予測することが可能となる。
【００７７】
上記例において、ステップ１０３ｄにおいて触媒相対活性を求めるために、相対活性と金属または炭素質堆積量の経験的な関係を用いたが、ステップ１０３ｃで得られた細孔内の不純物分布の結果を用いて触媒相対活性を計算で求めることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
以上述べてきたように、本発明の精製処理システムによれば、触媒の劣化現象に関する情報を参照しながら精製処理を行うことができるので、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。また、触媒層毎に気液平衡を考慮して高精度に温度変化を予測することができるので、触媒反応及び触媒劣化の予期精度が向上する。これにより最適な精製スケジュールで精製装置を運転することが可能となる。
【００７９】
また、本発明の精製処理解析装置によれば、触媒の劣化現象に関する情報を参照しながら精製処理を解析することができるので、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。また、触媒劣化を原料油を構成する複数の成分及び起こり得る複数の反応に分けて解析しているために、極めて高精度な解析結果が得られる。さらに、触媒層毎に気液平衡を考慮して温度変化を予測することにより、一層高精度な解析結果が得られる。
【００８０】
また、本発明の精製処理解析方法によれば、触媒の劣化現象に関する情報を参照しながら精製処理を解析することができるので、効率的な精製処理を実現し、精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。また、触媒劣化を原料油を構成する複数の成分及び起こり得る複数の反応に分けて解析しているために、極めて高精度な解析結果が得られる。さらに、触媒層毎に気液平衡を考慮して温度変化を予測することにより、一層高精度な解析結果が得られる。
【００８１】
本発明の精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、触媒の劣化現象に関する情報を参照しながら精製処理を解析しているので精製処理を高精度に予測できる。この記録媒体を使用して精製装置を制御することにより炭化水素油精製処理に要する経費を大幅に削減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係わる精製処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係わる精製処理方法を示すフローチャート図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係わる精製処理方法を示すフローチャート図である。
【図４】図４Ａ及びＢは、それぞれ、本発明の実施形態に係わる精製処理解析に用いる入力データ及び出力データを示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態に係わる精製処理解析における擬似成分分割方法を説明するための図であり、炭素数成分の分布を表す。
【図６】図６は、本発明の実施形態に係わる精製処理解析における触媒細孔内の不純物分布解析方法を説明するための図である。
【図７】図７は、実験的に求めた金属堆積量に対する相対触媒活性の関係を示すグラフである。
【図８】図８は、実験的に求めた炭素質堆積量に対する相対触媒活性の関係を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明に従う精製処理解析装置から出力される塔内温度分布とその実測値とを比較したグラフである。
【図１０】図１０は、本発明に従う精製処理解析方法及び装置から出力される金属堆積量とその実測値とを比較したグラフである。
【図１１】図１１は、本発明に従う精製処理解析方法及び装置から出力される各反応に基づく炭素質堆積量を示すグラフである。
【図１２】図１２は、本発明に従う精製処理解析方法及び装置から出力される炭素質堆積量とその実測値とを比較したグラフである。
【図１３】図１３は、ステップＳ１０５において得られた各炭素数成分の濃度変化から求めた精製油の蒸留性状（実線）と精製装置で実際に精製した精製油の蒸留性状（一点破線）とを、原料油の蒸留性状（入力データ）と比較して示したグラフである。
【図１４】図１４は、２種類の原料油を用いて、精製油の硫黄分が各原料油に対してそれぞれ所定の規格を達成するように、運転温度を調整しながら運転した場合の塔内温度の実測値と、解析値（＋）の経時変化を示す。
【図１５】図１５は、水素消費量の経時変化の実測値と解析値（＋）を示す。
【図１６】図１６は、本発明の実施形態に係わる精製処理解析装置の概観を示す図である。
【図１７】図１７は、精製装置の構成を示す模式図である。
【図１８】図１８は、炭素質の生成機構を説明する概念図である。
【図１９】図１９は、原料油サンプルを蒸留して得られた沸点と蒸留成分の量との関係を示すグラフである。
【図２０】図２０は、沸点と蒸留成分の炭素数との関係を示すグラフである。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析装置であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割部と；
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出装置と、
前記触媒劣化導出装置の導出結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測部とを有する精製処理解析装置。
【請求項２】
前記触媒劣化導出装置は、
精製処理に伴い前記触媒に堆積する金属量を演算する金属堆積量演算部と、
精製処理に伴い前記触媒に堆積する炭素質量を演算する炭素質堆積量演算部と、
前記金属量および炭素質量を考慮して前記触媒が有する活性度を演算する活性度演算部とを備える請求項１に記載の精製処理解析装置。
【請求項３】
前記炭素質堆積量演算部及び活性度演算部は、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより生じる反応毎に、演算を行う請求項２に記載の精製処理解析装置。
【請求項４】
さらに、精製装置内における原料油の温度変化を演算する温度変化演算部を備え、前記温度変化は、前記反応の反応熱と触媒層中の気液平衡における吸発熱に基づいて演算される請求項１〜３のいずれか一項に記載の精製処理解析装置。
【請求項５】
前記擬似成分は前記原料油中の成分を沸点又は炭素数の違いにより分割することにより決定される１〜３のいずれか一項に記載の精製処理解析装置。
【請求項６】
原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析方法であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割ステップと、
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出ステップと、
前記触媒劣化導出ステップの結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測ステップとを含む精製処理解析方法。
【請求項７】
前記触媒劣化解析ステップは、
精製処理に伴い前記触媒に堆積する金属量を演算する金属堆積量演算ステップと、
精製処理に伴い前記触媒に堆積する炭素質量を演算する炭素質堆積量演算ステップと、
前記金属量および炭素質量を考慮して前記触媒が有する活性度を演算する活性度演算ステップとを含む請求項６に記載の精製処理解析方法。
【請求項８】
前記炭素質堆積量演算ステップ及び活性度演算ステップは、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより生じる反応毎に、演算を行う請求項７に記載の精製処理解析方法。
【請求項９】
さらに、精製装置内における原料油の温度変化を演算する温度変化演算ステップを備え、前記温度変化は、前記反応の反応熱と触媒層中の気液平衡における吸発熱に基づいて演算される請求項６〜８のいずれか一項に記載の精製処理解析方法。
【請求項１０】
前記擬似成分は前記原料油中の成分を沸点又は炭素数の違いにより分割することにより決定される６〜８のいずれか一項に記載の精製処理解析方法。
【請求項１１】
原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割処理と；
精製処理に伴う前記触媒の劣化を演算する触媒劣化導出処理と；
前記触媒劣化処理の結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させる精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析装置であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割部と；
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出装置と、
前記触媒劣化導出装置の導出結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測部とを有する精製処理解析装置。
【請求項２】
前記触媒劣化導出装置は、
精製処理に伴い前記触媒に堆積する金属量を演算する金属堆積量演算部と、
精製処理に伴い前記触媒に堆積する炭素質量を演算する炭素質堆積量演算部と、
前記金属量および炭素質量を考慮して前記触媒が有する活性度を演算する活性度演算部とを備える請求項１に記載の精製処理解析装置。
【請求項３】
前記炭素質堆積量演算部及び活性度演算部は、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより生じる反応毎に、演算を行う請求項２に記載の精製処理解析装置。
【請求項４】
さらに、精製装置内における原料油の温度変化を演算する温度変化演算部を備え、前記温度変化は、前記反応の反応熱と触媒層中の気液平衡における吸発熱に基づいて演算される請求項１〜３のいずれか一項に記載の精製処理解析装置。
【請求項５】
前記擬似成分は前記原料油中の成分を沸点又は炭素数の違いにより分割することにより決定される１〜３のいずれか一項に記載の精製処理解析装置。
【請求項６】
原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析方法であって、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割ステップと、
精製処理に伴う前記触媒の劣化を導出する触媒劣化導出ステップと、
前記触媒劣化導出ステップの結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測ステップとを含む精製処理解析方法。
【請求項７】
前記触媒劣化解析ステップは、
精製処理に伴い前記触媒に堆積する金属量を演算する金属堆積量演算ステップと、
精製処理に伴い前記触媒に堆積する炭素質量を演算する炭素質堆積量演算ステップと、
前記金属量および炭素質量を考慮して前記触媒が有する活性度を演算する活性度演算ステップとを含む請求項６に記載の精製処理解析方法。
【請求項８】
前記炭素質堆積量演算ステップ及び活性度演算ステップは、原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させることにより生じる反応毎に、演算を行う請求項７に記載の精製処理解析方法。
【請求項９】
さらに、精製装置内における原料油の温度変化を演算する温度変化演算ステップを備え、前記温度変化は、前記反応の反応熱と触媒層中の気液平衡における吸発熱に基づいて演算される請求項６〜８のいずれか一項に記載の精製処理解析方法。
【請求項１０】
前記擬似成分は前記原料油中の成分を沸点又は炭素数の違いにより分割することにより決定される６〜８のいずれか一項に記載の精製処理解析方法。
【請求項１１】
原料油を水素雰囲気下で触媒と接触させる精製処理の解析を行う精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記原料油を少なくとも２つの擬似成分に分割する擬似成分分割処理と；
精製処理に伴う前記触媒の劣化を演算する触媒劣化導出処理と；
前記触媒劣化処理の結果に基づいて、精製処理に伴う前記擬似成分の変化及び前記原料油の精製処理結果を予測する精製処理結果予測処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させる精製処理解析プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２００７−１２６６８４（Ｐ２００７−１２６６８４Ａ）
【公開日】平成１９年５月２４日（２００７．５．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−２４６３４（Ｐ２００７−２４６３４）
【出願日】平成１９年２月２日（２００７．２．２）
【分割の表示】特願２００１−５０３９６８（Ｐ２００１−５０３９６８）の分割
【原出願日】平成１２年６月９日（２０００．６．９）
【出願人】（３０４００３８６０）株式会社ジャパンエナジー (344)
【公開日】平成１９年５月２４日（２００７．５．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年２月２日（２００７．２．２）
【分割の表示】特願２００１−５０３９６８（Ｐ２００１−５０３９６８）の分割
【原出願日】平成１２年６月９日（２０００．６．９）
【出願人】（３０４００３８６０）株式会社ジャパンエナジー (344)
[ Back to top ]