基于信息熵最大化理论的催化汽油二次反应体系的分子模拟

The basic concept of this work is that any petroleum molecule can be described and represented by a set of certain of structural groups. Maximizing Shannon's entropy method is applied in the molecular simulation of fluid catalytic cracking (FCC) gasoline secondary reactions to deal with the stochastic problems regarding the selection of structure groups, molecular reconstruction of single molecule and molecular matrix,and selection of reation pathes and reaction depth. With this method, maximizing Shannon's entropy models with constraint conditions are established, which allow generating a molecular composition of a naphtha fraction that meets all the boundary conditions set by the industrially available commercial indices and also generating the entire reaction network use sorting procedures to automatically construct the differential rate and energy balance equations for reactor modeling. It is different from the traditional Monte Carlo method, which improves the simulation accuracy by increasing the sample size and validates the end results only, that verfication and optimization by maximizing Shannon's entropy method are performed simultaneously throughout the simulation process. In this way, more detailed and reliable information on the molecular structures and distributions, the reaction paths and evolution of reacting melecules are gained to describe secondary reactions of FCC gasoline. .The present work is expected to give detailed information at molecular scale such as molecular structure characteristics and distribution of gasoline compositions, and structure evolution of reacting mixture, which overcomes the drawbacks of traditional lumping methods. This work is meaningful because it provides the controlling and optimization of the oil reaction process with scientific theory, and offers the molecular modeling of complex reaction systems with alternative methodology as well.

从任何石油分子均可用一组特定结构基团来表示的基本认知出发，利用信息熵的基本观点，建立并解析带有约束条件的信息熵最大化模型，着重解决在催化汽油二次反应分子模拟的实施过程中，有关结构基团、虚拟分子和分子集合构造的选取以及不同反应路径、反应深度的选取等不直接具有随机性的确定性问题。在基于信息熵最大化方法的分子模拟进程中，实时验证与进程优化并驾齐驱，改变了传统蒙特卡洛方法的终值判断和依靠增加样本容量提高模拟精度的验证与优化模式，保证了获取的分子结构信息、分子分布信息、反应路径信息和分子结构演变信息的准确性和可靠性，从而实现二次反应的分子模拟。.上述分子模拟新方法突破了传统集总方法描述二次反应体系平均结构和性质的局限，在分子水平上阐明了汽油各组分的分子结构特性和分布规律，揭示了反应过程中分子结构的演变历程。本项目将为油品加工过程的分子尺度控制和优化提供科学依据，为复杂反应体系的分子模拟开辟新思路。

汽油二次反应过程不仅可以降低汽油中的烯烃和硫含量，同时还能增产丙烯和异丁烯等重要化工产品，现已成为提高汽油质量的一种重要手段。本项目针对汽油二次反应过程的动力学分析，引入信息熵最大化理论，并结合了结构导向集总方法和蒙特卡洛随机抽样方法，从原料油分子尺度的重建和反应过程的分子模拟两方面着手展开研究，并通过工业样本的实验数据对模型的可靠性进行验证，为清洁汽油的生产提供分子水平的依据和指导。.选用了三种催化裂化汽油作为研究对象，并通过前期的实验测定了原料油的烃族组成和宏观性质以及分别发生二次反应后的产品分布，以实验结果作为基础数据来验证模型的可靠性。在对原料油进行分子模拟时，采用结构导向集总的方法来构建分子的基本框架，使得每一个烃类分子都能采用一个数学向量来表示，并利用该方法的19个结构增量来表征不同分子的结构特点；利用蒙特卡洛随机抽样方法构建了一个初期的分子库，来粗略地对原料油分子进行描述；最后采用信息熵最大化方法对初期的分子库做进一步的优化和调整，建立了最终的原料油分子库，即原料油分子矩阵D。通过计算该分子矩阵的平均分子量、元素组成和烃族组成，并与实验值进行对比，验证了所构造的原料油虚拟分子的可靠性。.在对二次反应过程进行模拟时，首先根据随机事件的相关原理，将二次反应这一复杂的平行顺序反应简化为一条马尔科夫链来描述，简化了研究对象；之后围绕“反应路径的制定”和“反应路径的选取”这两个核心问题，从了解单、双分子的反应历程开始，结合数十条反应规则的编制，在分子水平上对不同烃族分子所有可能的反应路径进行了限定，再根据蒙特卡洛随机抽样原理和信息熵最大化理论，对每一个分子的路径选取过程进行了确定；并将整个反应过程分为400步中间反应，追踪每一个分子在每一步中间反应的具体反应过程，直到反应结束，并得到最终的产物分子矩阵，从而在分子尺度上实现了对FCC汽油二次反应进程的模拟。同时，对产物分子矩阵中的各产品分率进行计算，与实验值进行对比，同时通过绘制不同产物的收率随反应深度的变化曲线进一步验证了反应模型的可靠性。.本项目开发的模型能从分子水平上对催化裂化汽油进行重建，并模拟汽油的二次反应过程，同时信息熵理论的应用也解决了传统方法模拟时间过长、模拟结果过于随机等问题，为后续对二次反应的进一步研究提供了新的思路。