存储器、基于氢利用最大化的氢网优化方法、装置和设备与流程

本发明涉及工业测量领域，特别涉及存储器、基于氢利用最大化的氢网优化方法、装置和设备。

背景技术：

为适应原油劣质化、产品质量升级、清洁生产等要求，炼厂催化加氢装置的加工能力在不断增加、操作苛刻度也在不断地增大，从而导致对氢气的需求量越来越大，氢气已成为炼厂原料成本中仅次于原油成本的第二大成本要素。因此，如何降低氢气成本成为炼油企业非常关心的议题；通过氢网优化以提升炼厂氢气管理水平的方式来降低炼厂的用氢成本，能够获得显著的经济效益。

氢气网络的设计和优化研究人员提出了数学规划方法，根据设定的目标函数，通过特定的约束条件来优化氢气管网；现有技术中的具体的优化方式包括：

参照耗氢单元原料、产品组成变化，根据物料守恒原则将当前工况的数据进行回归，开发了耗氢装置的物料消耗/生成模型，由此建立氢网优化的详细模型。

发明人经过研究发现，现有技术中的优化方式对于加工油品单一、操作工况单一的炼厂较为适宜；在我国炼厂加工油种复杂多变，操作工况也经常发生变化的应用场景下时，通过其由单一工况的物料平衡数据回归出来的物料消耗/生成模型去计算其他工况下的产品性质和物料消耗，会使得结果准确性很差，无法达到良好的优化效果。

因此，现有技术中的氢气管网优化方案无法适用于我国工况多变的应用场景。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种能够适用于多种工况的炼厂氢气资源的优化方案。

本发明提供了一种基于氢利用最大化的氢网优化方法，包括步骤：

s11、建立多集总的反应动力学模型，以及，以不增加设备投资为前提，以增加氢气用量为可用手段，以氢网操作收益最大为目标，建立氢网优化模型；所述反应动力学模型包括加氢脱硫反应动力学模型、加氢脱氮反应动力学模型或多环芳烃加氢反应动力学模型；

s12、以包括有油品性质、新氢组成和新氢流量的特定工况数据为输入参数，通过所述反应动力学模型判断当前工况对应的产品性质数据是否符合预设的质量标准，并在产品性质数据不符合预设的质量标准时调整所述特定工况数据，直至根据所述脱硫反应动力学模型获得的产品性质数据符合所述质量标准；

s13、向预设的氢网优化模型输出新氢边界条件和小分子烃类生成量；

s14、根据所述氢网优化模型生成氢网的供氢方案。

在本发明中，所述脱硫反应动力学模型根据柴油加氢脱硫工艺建立，包括：

通过包括有原料柴油的硫组成、反应器参数、催化剂装填参数和反应条件的工业装置数据，对所述脱硫反应动力学模型的速率方程中的预设参数进行回归，来确定所述速率方程的指前参量、指前因子、表观活化能及氢分压指数，包括：

s111、获取包括有原料柴油的硫组成、反应器参数、催化剂装填参数和反应条件的工业装置数据；

s112、设定所述指前参量、所述表观活化能及所述氢分压指数的初始值；

s113、计算反应器入口的反应速率；计算各床层的反应速率及反应物浓度；计算所述反应器的出口温度及产品性质；

s114、以所述反应器的出口温度及产品性质的计算值和实际测量值的方差之和最小为目标函数，通过回归计算得到脱硫反应动力学模型的特定参数的参数值；所述特定参数包括指前参量、指前因子、表观活化能及氢分压指数。

在本发明中，所述以不增加设备投资为前提，以增加氢气用量为可用手段，以氢网操作收益最大为目标，建立氢网优化模型，包括：

s121、设定所述氢网优化模型的目标函数的计算公式为：

maxcoptimization＝△cproducer-△cconsumer-△cpurification-△cfuel，公式(1)；

其中，maxcoptimization为通过优化获得的氢网收益总和，△cproducer为氢气公用工程减少供给所带来的氢气收益，△clh优化后轻烃收益，△cconsumer为耗氢装置用氢条件发生改变后增加的操作成本，△cpurification为提纯装置原料改变后增加的操作成本，△cfuel回收氢气和轻烃后向燃料气管网补充的燃料气价值；

s122、设定包括压缩机约束、提纯装置约束、氢源约束和氢阱约束的约束条件。

在本发明中，包括：

根据公式：δcproducer＝∑ipriceproducer×δfi，公式(2)；获得所述△cproducer；其中，所述pricei为从第i个氢气公用工程的单价；所述△fi为从第i个氢气公用工程的氢气流量。

在本发明中，包括：

根据公式：

，和，

公式：获得所述△cconsumer；

其中，wp：表示单位摩尔入口气体的压缩功率；cpv：表示热容比cp/cv，根据进料组成由“第二维力系数模型”计算得到；t：表示压缩机入口温度，不能超过50℃；poutlet：表示压缩机出口压力；pinlet：表示压缩机入口压力；ncmp：表示压缩级数；ηeff-ise-1：表示压缩机等熵效率；ηeff-mec：表示压缩机机械效率；r：表示气体常数；t0：为273.15k；wp,i,m为第i个加氢装置的新氢压缩机单位摩尔入口气体的压缩功率；ni,makeup为第i个加氢装置新氢压缩机入口的氢气摩尔数；wp,i,r为第i个加氢装置的循环氢压缩机单位摩尔入口气体的压缩功率；ni,recycle为第i个加氢装置循环氢压缩机入口的氢气摩尔数；pricee为炼油厂当地工业用电价格。

在本发明中，包括：

根据公式：△cpurification＝△cpress,purification+△cflowrate，公式(5)；获得所述△cpurification；其中，△cpress,purification为压缩机操作费用的增加；△cflowrate为提纯装置处理量改变后的运行费用增加；

根据公式：

获得所述△cfuel；其中，clh为单位体积轻烃的价格，hlh为单位体积轻烃的热值；为单位体积氢气的价格，为单位体积氢气的热值；hfuel单位体积燃料气的热值，cfuel为单位体积燃料气的价格。

在本发明中，所述设定包括压缩机约束、提纯装置约束、氢源约束和氢阱约束的约束条件，包括：

压缩机约束：压缩机入口气量必须满足设计处理量的要求，为防止发生喘振入口气体还应该满足氢气浓度设计最低要求，设定压缩机约束的公式可以包括：

σifi，comp≤fcompmax公式(7)

∑i(fi，comp×yi)≥∑ifi，comp×ymin公式(8)

其中，fcompmax为压缩机所允许的最大进气量，fi，comp为第i氢源流入压缩机的氢气流股流量，ycomp为压缩机出口氢气浓度。

提纯装置约束：提纯装置的入口气量应小于装置的设计最大处理量；设定提纯装置约束的公式可以包括：

∑ifi，psa≤fpsamax公式(9)

其中，fi，psa为第i个进入提纯装置的流股流量，fpsamax为psa装置的最大设计处理量。

氢源约束：要求其所有输出流股之和小于等于氢源总输出的流量，设定氢源约束的公式可以包括：

∑jfi，j≤fi，source公式(10)

其中，fi，j为第i个氢源流向第j个氢阱的流量；fi，source为第i个氢源单位时间产出氢气总量；

设定氢源约束的公式可以包括：

∑ifi，j＝fj公式(11)

公式(11)的含义为：氢阱j的供给量等于所有氢源供给氢气量之和；

∑ifi，j·yi，j＝fj·yj公式(12)

公式(12)的含义为：氢阱j的纯氢供给量等于所有氢源供给纯氢量之和；

公式(13)的含义为：氢阱中任意一个氢阱的纯氢供给量大于该氢阱的“最小纯氢供给量”；

公式(14)的含义为：氢阱中任意一个氢阱的供氢纯度大于该氢阱的“最小供氢纯度”，小于1；

设定轻烃约束的公式可以包括：

∑ifi，lhr≤flhrmax公式(15)

其中，fi，lhr为第i个进入轻烃回收装置的流股流量，fpsamax为轻烃回收装置的最大设计处理。

在本发明实施例的另一面，还提供了一种基于氢利用最大化的氢网优化装置，包括：

预设单元，用于建立多集总的反应动力学模型，以及，以不增加设备投资为前提，以增加氢气用量为可用手段，以氢网操作收益最大为目标，建立氢网优化模型；所述反应动力学模型包括加氢脱硫反应动力学模型、加氢脱氮反应动力学模型或多环芳烃加氢反应动力学模型；

油质验证单元，用于执行：以包括有油品性质、新氢组成和新氢流量的特定工况数据为输入参数，通过所述反应动力学模型判断当前工况对应的产品性质数据是否符合预设的质量标准，并在产品性质数据不符合预设的质量标准时调整所述特定工况数据，直至根据所述脱硫反应动力学模型获得的产品性质数据符合所述质量标准；

参数输出单元，向预设的氢网优化模型输出新氢边界条件和小分子烃类生成量；

方案生成单元，根据所述氢网优化模型生成供氧方案。

在本发明实施例的另一面，还提供了一种存储器，包括软件程序，所述软件程序适于由处理器执行上述基于氢利用最大化的氢网优化方法的步骤。

本发明实施例的另一面，还提供了一种基于氢利用最大化的氢网优化设备，所述基于氢利用最大化的氢网优化设备包括存储在存储器上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行以上各个方面所述的方法，并实现相同的技术效果。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

在本发明中，首先分别建立能够适用于多种工况的脱硫反应动力学模型和氢网优化模型，然后再将脱硫反应动力学模型和氢网优化模型进行集成，从而使得本发明实施例中的技术方案在优化氢网络的同时将加氢装置优化关联后，可以适用于多种工况下均能获得准确的结果，进而能够获得实际、可行的优化方案，具有显著的经济效益。

上述说明仅为本发明技术方案的概述，为了能够更清楚地了解本发明的技术手段并可依据说明书的内容予以实施，同时为了使本发明的上述和其他目的、技术特征以及优点更加易懂，以下列举一个或多个优选实施例，并配合附图详细说明如下。

附图说明

图1是本发明所述基于氢利用最大化的氢网优化方法的步骤图；

图2是本发明构建所述脱硫反应动力学模型的步骤图；

图3是本发明构建所述脱硫反应动力学模型的流程示意图；

图4是本发明所述基于氢利用最大化的氢网优化装置的结构示意图；

图5是本发明所述基于氢利用最大化的氢网优化设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

除非另有其他明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其他元件或其他组成部分。

在本文中，为了描述的方便，可以使用空间相对术语，诸如“下面”、“下方”、“下”、“上面”、“上方”、“上”等，来描述一个元件或特征与另一元件或特征在附图中的关系。应理解的是，空间相对术语旨在包含除了在图中所绘的方向之外物件在使用或操作中的不同方向。例如，如果在图中的物件被翻转，则被描述为在其他元件或特征“下方”或“下”的元件将取向在所述元件或特征的“上方”。因此，示范性术语“下方”可以包含下方和上方两个方向。物件也可以有其他取向(旋转90度或其他取向)且应对本文使用的空间相对术语作出相应的解释。

在本文中，术语“第一”、“第二”等是用以区别两个不同的元件或部位，并不是用以限定特定的位置或相对关系。换言之，在一些实施例中，术语“第一”、“第二”等也可以彼此互换。

为了提供一种能够适用于多种工况的炼厂氢气资源的优化方案，如图1所示，在本发明实施例中提供了一种基于氢利用最大化的氢网优化方法，包括步骤：

s11、建立多集总的反应动力学模型，以及，以不增加设备投资为前提，以增加氢气用量为可用手段，以氢网操作收益最大为目标，建立氢网优化模型；所述反应动力学模型包括加氢脱硫反应动力学模型、加氢脱氮反应动力学模型或多环芳烃加氢反应动力学模型

在本发明实施例的核心发明思路包括：将反应动力学模型和氢网优化模型进行集成，来获得氢网优化，为此，首先要构建反应动力学模型；在实际应用中，反应动力学模型可以包括加氢脱硫反应动力学模型、加氢脱氮反应动力学模型或多环芳烃加氢反应动力学模型等。

本发明实施例中的特定工况数据是指氢网参数中，与通过反应动力学模型判断当前工况对应的产品性质数据是否符合预设的质量标准相关的参数，具体来说，特定工况数据可以包括油品性质、新氢组成和新氢流量等。其中，包括如新氢组成和新氢流量等可调节参数，也包括油品性质等固定参数。

为了确保炼厂产品(如柴油或是蜡油加氢处理产品等)的质量能够符合预设标准，需要构建相应的动力学模型来对产品性质进行预测，从而获得在确保产品质量的前提下，各特定工况数据的组合方式。

以炼厂产品是柴油、反应动力学模型是加氢脱硫反应动力学模型为例，对于柴油加氢装置来讲，产品中硫含量是集成模型的关键约束条件，因此，首先需要构建柴油的脱硫反应动力学模型。

具体可以包括：建立多集总的脱硫反应动力学模型，一般需要通过包括有原料柴油的硫组成、反应器参数、催化剂装填参数和反应条件的工业装置数据，对所述脱硫反应动力学模型的速率方程中的预设参数进行回归，来确定所述速率方程的指前参量k0，i、指前因子、表观活化能eai及氢分压指数ni。

在本发明实施例中，优选方案为建立四集总的脱硫反应动力学模型，其具体过程可以如图2所示，包括：

s111、反应器入口原料性质和反应条件的确定，包括：获取包括有原料柴油的硫组成、反应器参数、催化剂装填参数和反应条件的工业装置数据；

s112、设定所述指前参量k0，i、所述表观活化能eai及所述氢分压指数ni的初始值；

s113、计算反应器入口的反应速率；计算各床层的反应速率及反应物浓度；计算所述反应器的出口温度及产品性质；

s114、以所述反应器的出口温度及产品性质的计算值和实际测量值的方差之和最小为目标函数，通过回归计算得到脱硫反应动力学模型的特定参数的参数值；所述特定参数包括指前参量k0，i、指前因子、表观活化能eai及氢分压指数ni；

在本步骤中，可以通过公式：obj＝min(sum((tcal-tmeas)²+(cj,cal–cj,meas)²)，以及，判断条件式：obj≤σ，实现回归计算，以得到脱硫反应动力学模型最终的指前参量k0，i、指前因子、表观活化能eai，以及，氢分压指数ni。

下面通过实验结果来验证本发明实施例中建立多集总的脱硫反应动力学模型的方式，其结果的准确性：

通过步骤s111至步骤s114获得的装置反应的动力学参数如表一所示：

表1：

接着，分别采集十种反应工况条件下的实验结果数据，以及，获得对应的工况下通过本发明实施例中的脱硫反应动力学模型计算所得的估算结果数据进行对比，对比结果如表2所示：

表2：

由上可以看出，通过本发明实施例中的脱硫反应动力学模型计算所得的估算结果，其误差均在±5％范围以内，说明本发明实施例中的脱硫反应动力学模型很好的符合了实际情况，具有良好的工业应用价值。

本发明实施例的应用场景为：炼厂由于占地或资金受限，无法新上设备或管线，同时氢气资源来源广泛，并不紧缺，但存在氢气资源的浪费导致炼厂的整体效益不佳的情况。此时，氢网的优化原则是：不新增设备或管线投资；在经济效益最大化导向下对富氢流股的资源进行综合回收。

基于以上，本发明实施例中网优化模型的构建方式可以是：以不增加设备投资为前提，以增加氢气用量为可用手段，以氢网操作收益最大为目标，构建而成，具体的：

s121、设定所述氢网优化模型的目标函数的计算公式为：

maxcoptimization＝△cproducer-△cconsumer-△cpurification-△cfuel，公式(1)；

其中，maxcoptimization为通过优化获得的氢网收益总和，△cproducer为氢气公用工程减少供给所带来的氢气收益，△clh优化后轻烃收益，△cconsumer为耗氢装置用氢条件发生改变后增加的操作成本，△cpurification为提纯装置原料改变后增加的操作成本，△cfuel回收氢气和轻烃后向燃料气管网补充的燃料气价值；

在公式(1)中，各个参数的具体值的计算方式可以如下：

根据公式：δcproducer＝∑ipriceproducer×δfi，公式(2)；获得所述△cproducer；其中，所述pricei为从第i个氢气公用工程的单价；所述△fi为从第i个氢气公用工程的氢气流量。

根据公式：

，和，

公式：获得所述△cconsumer；

其中，wp：表示单位摩尔入口气体的压缩功率；cpv：表示热容比cp/cv，根据进料组成由“第二维力系数模型”计算得到；t：表示压缩机入口温度，不能超过50℃；poutlet：表示压缩机出口压力；pinlet：表示压缩机入口压力；ncmp：表示压缩级数；ηeff-ise-1：表示压缩机等熵效率；ηeff-mec：表示压缩机机械效率；r：表示气体常数；t0：为273.15k；wp,i,m为第i个加氢装置的新氢压缩机单位摩尔入口气体的压缩功率；ni,makeup为第i个加氢装置新氢压缩机入口的氢气摩尔数；wp,i,r为第i个加氢装置的循环氢压缩机单位摩尔入口气体的压缩功率；ni,recycle为第i个加氢装置循环氢压缩机入口的氢气摩尔数；pricee为炼油厂当地工业用电价格。

根据公式：△cpurification＝△cpress,purification+△cflowrate，公式(5)；获得所述△cpurification；其中，△cpress,purification为压缩机操作费用的增加；△cflowrate为提纯装置处理量改变后的运行费用增加；

根据公式：

获得所述△cfuel；其中，为单位体积氢气的价格，为单位体积氢气的热值；hfuel单位体积燃料气的热值，cfuel为单位体积燃料气的价格。

s122、设定包括压缩机约束、提纯装置约束、氢源约束和氢阱约束的约束条件，具体包括：

压缩机约束：压缩机入口气量必须满足设计处理量的要求，为防止发生喘振入口气体还应该满足氢气浓度设计最低要求，设定压缩机约束的公式可以包括：

∑ifi，comp≤fcompmax公式(7)

∑i(fi，comp×yi)≥∑ifi，comp×ymin公式(8)

其中，fcompmax为压缩机所允许的最大进气量，fi，comp为第i氢源流入压缩机的氢气流股流量，ycomp为压缩机出口氢气浓度。

提纯装置约束：提纯装置的入口气量应小于装置的设计最大处理量；设定提纯装置约束的公式可以包括：

∑ifi，psa≤fpsamax公式(9)

其中，fi，psa为第i个进入提纯装置的流股流量，fpsamax为psa装置的最大设计处理量。

氢源约束：要求其所有输出流股之和小于等于氢源总输出的流量，设定氢源约束的公式可以包括：

∑jfi，j≤fi，source公式(10)

其中，fi，j为第i个氢源流向第j个氢阱的流量；fi，source为第i个氢源单位时间产出氢气总量；

设定氢源约束的公式可以包括：

∑ifi，j＝fj公式(11)

公式(11)的含义为：氢阱j的供给量等于所有氢源供给氢气量之和；

∑ifi，j·yi，j＝fj·yj公式(12)

公式(12)的含义为：氢阱j的纯氢供给量等于所有氢源供给纯氢量之和；

公式(13)的含义为：氢阱中任意一个氢阱的纯氢供给量大于该氢阱的“最小纯氢供给量”；

公式(14)的含义为：氢阱中任意一个氢阱的供氢纯度大于该氢阱的“最小供氢纯度”，小于1；

设定轻烃约束的公式可以包括：

∑ifi，lhr≤flhrmax公式(15)

其中，fi，lhr为第i个进入轻烃回收装置的流股流量，fpsamax为轻烃回收装置的最大设计处理。

s12、以包括有油品性质、新氢组成和新氢流量的特定工况数据为输入参数，通过所述反应动力学模型判断当前工况对应的产品性质数据是否符合预设的质量标准，并在产品性质数据不符合预设的质量标准时调整所述特定工况数据，直至根据所述反应动力学模型获得的产品性质数据符合所述质量标准；

在本发明实施例中，首先要确保产品(如产品油)的质量，为此，当根据反应动力学模型计算得出产品性质数据，产品质量不符合预设的要求的时候，可以通过相应的工况调节来更新相应的工况数据(如，调整新氢条件)，然后在返回上述步骤重新计算，以验证更新后工况下的产品质量是否合格，直至产品质量达到预设要求(即符合预设条件)。

s13、向预设的氢网优化模型输出新氢边界条件和小分子烃类生成量；

本发明实施例中，对氢网进行优化的前提是需要确保产品性质符合预设标准，为此，通过反应动力学模型，来可以在能够获得质量合格的产品的前提下，来获得作为氢网优化模型的参数的新氢边界条件和小分子烃类生成量。

s14、根据所述氢网优化模型生成供氧方案。

以新氢边界条件和小分子烃类生成量为参数，根据氢网优化模型求解，从而生成供氧方案。

在实际应用中，可以采用gams(一种规划建模工具)对脱硫反应动力学模型及氢网优化模型进行建模，得到反映动力学参数回归模型htparareg.gms，反应器模拟模型htsimu-adi.gms及氢网优化模型h2netopt.gms。集成优化模型程序的运行步骤为：运行回归模型主程序htparareg.gms，计算结束后，将k0(反应指前因子)、ea(反应活化能)、α(氢分压指数)及β(氢油比指数)等参数传递至反应器模拟模型主程序htsimu-adi.gms，运算完成后输出新氢边界条件至氢网优化模型，通过氢网优化模型求解输出氢网优化方案。

综上所述，在本发明实施例中，首先分别建立能够适用于多种工况的脱硫反应动力学模型和氢网优化模型，然后再将脱硫反应动力学模型和氢网优化模型进行集成，从而使得本发明实施例中的技术方案在优化氢网络的同时将加氢装置优化关联后，可以适用于多种工况下均能获得准确的结果，进而能够获得实际、可行的优化方案，具有显著的经济效益。

在本发明实施例的另一面，还提供了一种基于氢利用最大化的氢网优化装置，图4示出本发明实施例提供的基于氢利用最大化的氢网优化装置的结构示意图，所述基于氢利用最大化的氢网优化装置为与图1所对应实施例中所述基于氢利用最大化的氢网优化方法对应的装置，即，通过虚拟装置的方式实现图1所对应实施例中基于氢利用最大化的氢网优化方法，构成所述基于氢利用最大化的氢网优化装置的各个虚拟模块可以由电子设备执行，例如网络设备、终端设备、或服务器。具体来说，本发明实施例中的基于氢利用最大化的氢网优化装置包括：

预设单元01，用于建立多集总的反应动力学模型，以及，以不增加设备投资为前提，以增加氢气用量为可用手段，以氢网操作收益最大为目标，建立氢网优化模型；所述反应动力学模型包括加氢脱硫反应动力学模型、加氢脱氮反应动力学模型或多环芳烃加氢反应动力学模型；

油质验证单元02，用于执行：以包括有油品性质、新氢组成和新氢流量的特定工况数据为输入参数，通过所述反应动力学模型判断当前工况对应的产品性质数据是否符合预设的质量标准，并在产品性质数据不符合预设的质量标准时调整所述特定工况数据，直至根据所述脱硫反应动力学模型获得的产品性质数据符合所述质量标准；

参数输出单元03，向预设的氢网优化模型输出新氢边界条件和小分子烃类生成量；

方案生成单元04，根据所述氢网优化模型生成供氧方案。

由于本发明实施例中基于氢利用最大化的氢网优化装置的工作原理和有益效果已经在图1所对应的基于氢利用最大化的氢网优化方法中也进行了记载和说明，因此可以相互参照，在此就不再赘述。

在本发明实施例中，还提供了一种存储器，其中，存储器包括软件程序，软件程序适于处理器执行图1所对应的基于氢利用最大化的氢网优化方法中的各个步骤。

本发明实施例可以通过软件程序的方式来实现，即，通过编写用于实现图1所对应的基于氢利用最大化的氢网优化方法中的各个步骤的软件程序(及指令集)，所述软件程序存储于存储设备中，存储设备设于计算机设备中，从而可以由计算机设备的处理器调用该软件程序以实现本发明实施例的目的。

本发明实施例中，还提供了一种基于氢利用最大化的氢网优化设备，该基于氢利用最大化的氢网优化设备所包括的存储器中，包括有相应的计算机程序产品，所述计算机程序产品所包括程序指令被计算机执行时，可使所述计算机执行以上各个方面所述的用于基于氢利用最大化的氢网优化化方法，并实现相同的技术效果。

图5是本发明实施例作为电子设备的基于氢利用最大化的氢网优化设备的硬件结构示意图，如图5所示，该设备包括一个或多个处理器610、总线630以及存储器620。以一个处理器610为例，该设备还可以包括：输入装置640、输出装置650。

处理器610、存储器620、输入装置640和输出装置650可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

存储器620作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器610通过运行存储在存储器620中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的处理方法。

存储器620可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储数据等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器620可选包括相对于处理器610远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置640可接收输入的数字或字符信息，以及产生信号输入。输出装置650可包括显示屏等显示设备。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器620中，当被所述一个或者多个处理器610执行时，执行：

s11、建立多集总的反应动力学模，以及，以不增加设备投资为前提，以增加氢气用量为可用手段，以氢网操作收益最大为目标，建立氢网优化模型；所述反应动力学模型包括加氢脱硫反应动力学模型、加氢脱氮反应动力学模型或多环芳烃加氢反应动力学模型；

s12、以包括有油品性质、新氢组成和新氢流量的特定工况数据为输入参数，通过所述反应动力学模型判断当前工况对应的产品性质数据是否符合预设的质量标准，并在产品性质数据不符合预设的质量标准时调整所述特定工况数据，直至根据所述脱硫反应动力学模型获得的产品性质数据符合所述质量标准；

s13、向预设的氢网优化模型输出新氢边界条件和小分子烃类生成量；

s14、根据所述氢网优化模型生成供氧方案。

上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储设备中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储设备包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、reram、mram、pcm、nandflash，norflash，memristor、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。