一、Ⅰ套蒸馏减压塔腐蚀原因分析及对策（论文文献综述）
任远春,刘为民,霍明辰,薛聚彦,何沛,杨晓彦,黄晓飞,田松柏[1]（2021）在《常减压装置腐蚀性介质氯、氮、硫分布及传递研究》文中进行了进一步梳理本文通过对国内某炼厂的三套常减压装置进行全面的采样分析,研究了原油中氯、氮、硫元素在常减压装置中的分布情况,并针对石脑油中的有机氯进行形态测定。完成了腐蚀介质的传递趋势,为企业预防氯、氮、硫腐蚀提供详实数据,有助于炼厂针对腐蚀介质含量较高的部位重点部署防腐战略,确定合理、有效的腐蚀监测机制。
王枭[2]（2020）在《典型常减压装置腐蚀分析及腐蚀预测技术研究》文中提出随着原油劣质化和炼化装置大型化的发展趋势,管道和设备腐蚀失效引发的安全问题日益增多,造成的后果越来越严重。因此,腐蚀防护在预防生产事故发生和提高设备安全可靠性方面显得更加重要。随着“大数据”时代的来临,依据大量的生产数据进行腐蚀预测从而指导现阶段的防腐工作正成为腐蚀研究的一个重要发展方向。本文在中石油某炼化厂常减压装置的腐蚀检查结果的基础上,结合生产实际,进行了腐蚀分析和腐蚀预测技术研究。首先,研究了常减压装置工艺流程、材质回路和主要腐蚀机理,将设备和管线划分为5个腐蚀回路,并在此基础上展开了基于腐蚀回路的腐蚀分析,并根据腐蚀检查结果确定了两处重点腐蚀部位。其次,根据腐蚀检查结果筛选出两处重点腐蚀部位开展进一步的腐蚀机理研究、腐蚀形貌分析和腐蚀产物垢样分析,提出改进措施和防腐建议,为重点腐蚀部位设计在线监测布点方案。然后,研究了 BP神经网络、Elman神经网络和遗传算法等人工智能算法的原理和训练过程,总结和归纳出3种算法的适用性、优缺点以及算法设计时应遵循的原则和注意的问题。并通过腐蚀在线监测系统采集数据并对数据进行了预处理,为腐蚀预测模型建立提供理论基础和数据支撑。最后,通过建立BP神经网络模型、Elman神经网络模型和基于遗传算法优化的BP神经网络模型等3个腐蚀速率预测模型达到了腐蚀预测的效果,经过模型训仿真验证和模型对比分析,基于遗传算法优化的BP神经网络模型具有最佳的拟合效果和稳定性,在用于重点腐蚀部位腐蚀预测效果最佳。
周东[3]（2020）在《减压塔填料腐蚀原因分析及防护措施》文中研究表明伴随着原油性质的不断恶化,各石油炼化公司为应该市场的客观需要,不得不加工含有高硫高酸原油,而高硫高酸油对设备的腐蚀情况较为严重。针对某炼化公司1#常减压装置减压塔塔内规整填料发生大面积腐蚀、坍塌的现象,进行较为细致的宏观检查,通过客观的分析找出填料腐蚀的原因,并提出相应的防护措施。
唐贵川[4]（2019）在《常减压装置减二中换热器腐蚀原因分析》文中认为文章从原油酸值、温度、流速和流态这四个影响环烷酸腐蚀的主要因素分析了南蒸馏装置减二中换热器及管线本周期腐蚀明显加重的原因,同时分析了减二中换热器E1-18/2壳体发生腐蚀泄漏的原因,提出了防护措施及建议。
韩佳奇[5]（2019）在《常减压蒸馏装置含碳元素污染物排放特征研究》文中指出我国的炼油工业污染问题严峻,作为龙头工艺的常减压蒸馏装置所产生的污染问题同样不可小觑,其中产生的大气含碳污染物CO、CH4等,石油污水中的含碳污染物油类等,严重危害环境。本论文围绕着常减压蒸馏过程中的碳元素流动及含碳元素污染物的问题,采用碳元素流优化模型对碳素污染物的产生进行了定性、定量的分析。首先对常减压蒸馏装置的工艺和排污点进行了现场调研,对装置产生的废气、废水等处理方式进行了整理,对常减压蒸馏工艺的碳元素溯源进行了分析研究。针对常减压蒸馏系统,将该工艺过程分为电脱盐、初馏塔、常压塔、减压塔、常压炉、减压炉等不同模块,对每个模块的碳元素流动、循环等规律进行研究,构建了常减压蒸馏系统碳元素的流动数学模型,同时确立了碳元素的直收率、回收率、环境效率、初级含碳废弃物、二级含碳废弃物、最终含碳废弃物等参数指标。并分析了上述各个效率对最终含碳废弃物的排放量的影响。将碳元素流优化模型应用于国内两家不同类型的炼厂,通过具体的计算表明:在燃料-润滑油型常减压工艺炼厂中,碳元素直收率、回收率、环境效率每增加1%时,最终含碳废弃物的排放量分别减少28.23%、1.24%、1.22%。在燃料-化工型常减压工艺炼厂中,碳元素直收率、回收率、环境效率每增加1%时,最终含碳废弃物的排放量分别减少38%、0.36%、1.24%。最后对两家炼厂常减压蒸馏工艺中存在的问题分别提出了优化回收过程、产品泵改造、常压炉对流室改造、控制常压塔塔顶温度、塔顶气量、炉管中注汽、提高炉口温度、加热炉改进等管控对策。
陈轩[6]（2016）在《基于物联网技术的典型常减压装置腐蚀监控系统研究及应用》文中研究指明目前,在我国石油化工生产过程中,随着原油劣质化而引发的设备腐蚀泄漏事故频发。作为炼油化工行业的源头生产装置常减压装置的设备及管道腐蚀情况显得尤为突出。对常减压装置开展的腐蚀监、检测并实现有效控制腐蚀,成为当前炼油化工行业腐蚀控制的重中之重,也会大大降低随后其他装置的腐蚀风险。随着物联网技术的不断发展,腐蚀防护专家们开始了将物联网技术运用于腐蚀防护工作的探索。本文以典型常减压装置及其循环水系统为研究对象,开展了基于物联网的腐蚀监测与控制技术研究。物联网的核心是研究物与物之间的关系。本文首先在常减压装置工艺流程分析及腐蚀机理研究的基础上,进行了腐蚀回路的划分,进而以腐蚀回路为研究对象,对影响其腐蚀的主要参数进行了分析研究。本文将影响腐蚀的各类参数分为动态因素和静态因素,又将动态影响参数细分为腐蚀性物质参数、生产工艺参数、腐蚀结果参数三类,并系统研究、归纳总结了各类参数的特性及常见监测技术。同时运用大数据分析,以腐蚀案例库和腐蚀大检查腐蚀数据库中的大量数据作为依据,在表征常减压装置腐蚀特征的同时验证了回路划分的合理性。对于可表征设备腐蚀状态的腐蚀参数的实时监测是物联网技术应用的基础。目前仍有许多关键腐蚀参数未能实现在线监测。本文针对此问题,研究开发了两种新型监测技术,并进行试验应用。研究开发内容包括针对常顶出口处HC1和H2S气体含量的在线监测技术以及可实现对水中漏油情况实时监测的水中油测漏在线监测技术。此外,针对目前铁离子仍然无法实现在线监测的问题,本文通过构造深度学习模型对常减压装置常压塔顶油气回路、常压塔转油线回路和循环水系统回路进行分析,找出影响腐蚀的主要因素,并实现了铁离子浓度的预测预警。在基于物联网的腐蚀控制技术研究方面,本文利用基于风险的腐蚀管理控制技术,对其主要支撑技术完整性操作窗口技术进行了深入研究。以常减压装置重要腐蚀回路为对象构建了完整性操作窗口,确定了完整性操作窗口的参数、参数边界值及超限后的响应行为。进而针对目前人工注剂数据滞后、加剂断续、加剂量模糊的缺点,设计了一套完整的注剂自动控制方案。本文最后以某石化公司的腐蚀监测数据为基础,研究并开发了基于物联网技术的一体化腐蚀监测系统。实现了将生产工艺操作参数与腐蚀监测数据进行关联查询、分析及预警功能,利用完整性操作窗口技术,动态把控装置腐蚀状况。当设备出现异常状况时,实现了物与物间的自主联系及相互分析,并为最终实现能根据分析结果指导装置自我调整运行状况的目标提供设计依据及技术支撑。
王刚,梁春雷,陆秀群,古华山,周斌[7]（2016）在《减压塔减三线环烷酸腐蚀原因分析》文中认为对于加工高酸原油的炼油厂,其常减压装置减压塔高温部位通常会受到环烷酸的腐蚀。以某厂减压塔减三线部位发生的严重腐蚀为例,通过对油品、温度、材料、流体物理状态、高温缓蚀剂等方面,分析了环烷酸的腐蚀原因。结果表明:由于原油的劣质化,环烷酸在减压塔减三线部位发生浓缩,再加上材料中的钼含量未达到要求,塔内介质流速快等多个因素共同作用,造成该处发生严重的环烷酸腐蚀。最后根据环烷酸的腐蚀原因,提出了减缓减压塔环烷酸腐蚀的建议。
王丽云[8]（2015）在《原油的常减压蒸馏过程的模拟与优化》文中进行了进一步梳理在石油炼制与化工过程中,原油常减压蒸馏是其中的龙头工艺,也被看作是原油深加工中的基础环节。炼油企业的耗能大户是原油的常减压蒸馏装置.此装置耗能约占炼油企业总能耗的25%左右。因此,其工艺操作状况是决定石油工艺的全局的重要步骤。对炼油企业的综合经济效益和对石油资源的能源利用率有着直接的影响。由于石油资源的持续大量开采,原油进入劣质化阶段,随着原油性质的不断改变。应该对原来的生产装置随时调整其工艺操作参数。从而可以满足不同操作要求的现有装置。因此,为了在适应原油性质变化基础上对原油的灵活加工。通常针对常减压蒸馏装置会采取一系列措施进行不断地改造。所以,各炼化企业都明确了生产的共同目标:优化生产中工艺操作、提高原油产品的收率、降低生产中的能耗。而这一目标实现的理论根据和操作基础就是化工流程模拟与优化这一技术,并且此技术在实际生产过程中提供了许多理论参考,使生产中遇到的实际问题得到了很好的解决,并大大地促进了企业的发展并提高了企业的经济效益。为达到原油深加工的工艺要求,本文用流程模拟软件Aspen HYSYS对原油的常减压蒸馏流程进行了模拟,并通过与工厂实际生产工艺流程参数进行比较,从而证明了Aspen HYSYS对原油的常减压蒸馏流程的模拟具有较高的生产应用价值。本文通过研究得到的结果如下所示:1)运用Aspen Hysys流程模拟软件,科学合理地规划现有的生产流程,以原油的常减压蒸馏装置的标定数据为基础,在炼油过程中使用物性措施。设计模拟流程。进行物料衡算。分析产品的恩氏蒸馏数据。对照分析经过各种模拟结果。选出最合适的物性方法。对常减压蒸馏装置进行精密的模拟流程。分析模拟结果产生的误差。确定适宜的理论板数。2)运用Aspen Hysys软件,研究工艺操作压力、汽提蒸汽流量和进料温度等多种操作参数,对装置拔出率或者进料汽化率所产生的一系列影响,并把此分析作为依据,利用Aspen Hysys软件提供的的优化工具,优化变量为初馏塔、减压塔和常压塔的进料位置。把提高原油拔出率和提升经济效益作为优化目标。对常减压蒸馏装置进行相对应的模拟优化。3)对于常减压装置,提出改进方案,利用Aspen Hysys软件对此进行模拟计算。对比分析改进方案和原方案的能耗和操作费用的差异。分析两种方案的利弊。对此装置提出最合理的改进方案及工艺设计。
马欣,刘兴华,胡博,朱红[9]（2013）在《基于贝叶斯网络的常减压装置塔体安全性预测》文中进行了进一步梳理针对炼油厂中常减压装置塔体失效情况展开分析,建立故障树模型。由于考虑了故障之间不确定性的逻辑关系,所以将故障树模型转化成贝叶斯模型。通过对条件概率的修正,对故障进行安全性预测推理,得出比传统分析方法更准确更合理的预测结果。
王富华[10]（2012）在《减压塔高温部位的腐蚀及耐蚀材料的选用》文中指出近年来,随着原油中酸值和硫含量的增高,常减压蒸馏装置减压塔的腐蚀情况越来越严重,高硫、高酸值原油对减压塔的腐蚀成为炼油企业亟待解决的一个重要问题。本文对减压塔高温部位的腐蚀类型和特性进行了分析,并从耐蚀材料的选择方面提出了相应的防腐对策。
二、Ⅰ套蒸馏减压塔腐蚀原因分析及对策（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Ⅰ套蒸馏减压塔腐蚀原因分析及对策（论文提纲范文）
（1）常减压装置腐蚀性介质氯、氮、硫分布及传递研究（论文提纲范文）
| 1 实验部分 |
| 1.1 分析方法简介 |
| 1.2 采样方案及分析测试 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 一号常压蒸馏装置氯、氮、硫物料平衡分析 |
| 2.2 二号常减压蒸馏装置氯、氮、硫物料平衡分析 |
| 2.3 三号常减压蒸馏装置氯、氮、硫物料平衡分析 |
| 2.3.1 三号蒸馏常压蒸馏装置结果 |
| 2.3.2 三号蒸馏减压蒸馏装置结果 |
| 2.4 蒸馏产品石脑油中有机氯含量的测定 |
| 2.5 三套蒸馏回收率数据的比较 |
| 3 结论 |
（2）典型常减压装置腐蚀分析及腐蚀预测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号与缩写说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 常减压装置腐蚀监测现状 |
| 1.2.2 基于人工智能算法的腐蚀预测分析现状 |
| 1.3 课题研究内容及创新点 |
| 第二章 基于腐蚀回路的常减压装置腐蚀分析 |
| 2.1 装置分析与回路划分 |
| 2.1.1 腐蚀检查概况 |
| 2.1.2 工艺流程简述 |
| 2.1.3 材质分析 |
| 2.1.4 腐蚀回路划分 |
| 2.2 回路机理及典型腐蚀形貌分析 |
| 2.2.1 硫化物应力腐蚀开裂 |
| 2.2.2 H_2S-HCl-H_2O腐蚀 |
| 2.2.3 高温硫腐蚀 |
| 2.2.4 环烷酸腐蚀 |
| 2.2.5 烟气露点腐蚀 |
| 2.2.6 循环水腐蚀 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 重点腐蚀部位分析与在线监测方案设计 |
| 3.1 重点腐蚀部位分析 |
| 3.1.1 重点腐蚀部位 |
| 3.1.2 腐蚀问题分析 |
| 3.1.3 重点腐蚀部位防腐建议 |
| 3.2 基于在线监测的探针布点方案 |
| 3.2.1 探针与变送器选择 |
| 3.2.2 在线腐蚀探针布点方案 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 面向腐蚀速率的预测模型算法研究 |
| 4.1 神经网络 |
| 4.1.1 神经元 |
| 4.1.2 感知机与多层网络 |
| 4.2 BP神经网络 |
| 4.2.1 BP网络结构 |
| 4.2.2 BP网络学习过程 |
| 4.3 Elman神经网络 |
| 4.3.1 Elman神经网络结构 |
| 4.3.2 Elman网络学习过程 |
| 4.4 遗传算法 |
| 4.4.1 遗传算法原理 |
| 4.4.2 遗传算法运算过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于人工智能算法的腐蚀速率预测 |
| 5.1 数据集描述及预处理 |
| 5.2 基于BP神经网络的腐蚀速率预测模型 |
| 5.2.1 算法流程 |
| 5.2.2 仿真验证与结果分析 |
| 5.3 基于Elman神经网络的腐蚀速率预测模型 |
| 5.3.1 算法流程 |
| 5.3.2 仿真验证与结果分析 |
| 5.4 遗传算法优化的BP神经网络腐蚀速率预测模型 |
| 5.4.1 算法流程 |
| 5.4.2 仿真验证与结果分析 |
| 5.5 模型对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（3）减压塔填料腐蚀原因分析及防护措施（论文提纲范文）
| 1 装置概况 |
| 1.1 原油性质 |
| 1.2 减压塔简述 |
| 2 减压塔填料宏观检查 |
| 2.1 减顶及减一线 |
| 2.2 减三线段 |
| 3 原因分析 |
| 3.1 低温HCl-H2S-H2O腐蚀 |
| 3.2 高温硫和环烷酸腐蚀 |
| 3.3 应力疲劳断裂 |
| 4 防护对策及建议 |
| 4.1 增上高温缓蚀剂系统 |
| 4.2 利用射线扫描检测技术 |
| 5 结束语 |
（4）常减压装置减二中换热器腐蚀原因分析（论文提纲范文）
| 1 概况 |
| 2 腐蚀形貌外观检查 |
| 3 测厚数据分析 |
| 3.1 壳体测厚数据分析 |
| 3.2 减二中流程管线测厚数据分析 |
| 4 E1-18/2及减二中流程管线腐蚀原因分析 |
| 4.1 影响环烷酸腐蚀的因素及特征 |
| 4.2 减压侧线油腐蚀介质对比分析 |
| 4.3 减二中油流量、抽出温度、返塔温度对比分析 |
| 4.4 减二中油流态的变化 |
| 5 结论 |
| 6 防护措施建议 |
（5）常减压蒸馏装置含碳元素污染物排放特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 元素流分析 |
| 1.2.1 采用元素流分析方法的意义 |
| 1.2.2 元素流分析的原理 |
| 1.2.3 国外元素流分析研究进展 |
| 1.2.4 国内元素流分析研究进展 |
| 1.3 研究意义、路线及创新点 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 1.3.3 论文的创新点 |
| 第2章 常减压蒸馏过程中碳元素流分析方法 |
| 2.1 装置工艺原理 |
| 2.2 工艺系统划分 |
| 2.3 含碳元素污染物产排污节点 |
| 2.4 常减压蒸馏装置碳元素溯源分析 |
| 2.4.1 汽油馏分碳元素分析 |
| 2.4.2 中间馏分(煤油、柴油)和减压馏分碳元素分析 |
| 2.5 生产工艺碳元素流分析 |
| 2.6 工艺生产过程中的碳元素流模型 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 燃料-润滑油型常减压工艺碳元素流动分析 |
| 3.1 工艺特点 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.2.1 采样方案 |
| 3.2.2 采样方法 |
| 3.3 常减压蒸馏工艺油品的评价 |
| 3.3.1 试验条件 |
| 3.3.2 原油性质 |
| 3.3.3 原油宽馏分性质分析 |
| 3.3.4 塔顶瓦斯气性质分析 |
| 3.3.5 喷气燃料馏分性质分析 |
| 3.3.6 柴油馏分性质分析 |
| 3.3.7 润滑油性质分析 |
| 3.3.8 催化裂解原料性质分析 |
| 3.3.9 减五线、渣油性质分析 |
| 3.4 碳元素流数学模型建立及分析 |
| 3.4.1 常减压蒸馏系统碳元素流核算指标以及流程图 |
| 3.4.2 常减压蒸馏系统碳元素流优化模型分析 |
| 3.5 常减压蒸馏系统污染物的排放及管控对策 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 燃料-化工型常减压工艺碳元素流动分析 |
| 4.1 工艺特点 |
| 4.2 数据来源 |
| 4.2.1 采样方案 |
| 4.3 常减压蒸馏工艺油品的评价 |
| 4.3.1 试验条件 |
| 4.3.2 原油性质 |
| 4.3.3 塔顶瓦斯气性质分析 |
| 4.3.4 原油宽馏分性质分析 |
| 4.3.5 喷气燃料馏分性质分析 |
| 4.3.6 柴油馏分性质分析 |
| 4.3.7 催化裂化原料性质分析 |
| 4.3.8 渣油馏分性质分析 |
| 4.4 碳元素流数学模型建立及分析 |
| 4.4.1 常减压蒸馏系统碳元素流流程图以及核算指标 |
| 4.4.2 常减压蒸馏系统碳元素流优化模型分析 |
| 4.5 常减压蒸馏系统污染物的排放及管控对策 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 常减压系统工艺原则流程图1 |
| 致谢 |
（6）基于物联网技术的典型常减压装置腐蚀监控系统研究及应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 常减压装置的腐蚀研究意义及现状 |
| 1.2.1 常减压装置腐蚀现状 |
| 1.2.2 常减压装置主要工艺流程 |
| 1.2.3 常减压装置主要腐蚀机理 |
| 1.3 腐蚀监检测技术研究现状 |
| 1.3.1 离线腐蚀监测技术现状 |
| 1.3.2 在线腐蚀监测技术现状 |
| 1.3.3 腐蚀检查及评估技术现状 |
| 1.4 腐蚀预测模型分析及研究现状 |
| 1.5 腐蚀控制技术研究现状 |
| 1.5.1 传统腐蚀控制技术进展 |
| 1.5.2 新型腐蚀控制技术进展 |
| 1.6 物联网在炼油装置腐蚀监控中的研究应用现状 |
| 1.6.1 物联网的定义及发展 |
| 1.6.2 物联网在炼油装置的初步探索与应用 |
| 1.7 本文主要工作 |
| 1.7.1 现有工作的不足 |
| 1.7.2 本文的主要工作 |
| 第二章 典型常减压装置腐蚀监测技术研究与开发 |
| 2.1 常减压装置动态影响因素分析 |
| 2.1.1 常减压装置低温系统腐蚀性物质参数分析 |
| 2.1.2 常减压装置低温系统生产工艺参数分析 |
| 2.1.3 常减压装置低温系统腐蚀检测结果参数分析 |
| 2.1.4 常减压装置循环水系统参数分析 |
| 2.2 常减压装置静态检查数据库应用 |
| 2.3 常减压装置基本腐蚀特征 |
| 2.3.1 常减压装置各系统腐蚀案例和问题统计情况 |
| 2.3.2 常压系统腐蚀案例和问题的统计情况 |
| 2.4 新型在线腐蚀传感监测技术的研究与开发 |
| 2.4.1 常压塔顶HC1和H2S气体含量在线检测技术的研究与开发 |
| 2.4.2 循环水系统水中油测漏在线监测技术开发 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 典型常减压装置腐蚀预测模型技术研究 |
| 3.1 腐蚀回路划分基本原理及步骤 |
| 3.2 常减压装置腐蚀回路划分 |
| 3.2.1 常顶油气线腐蚀回路划分示例 |
| 3.2.2 常压蒸馏系统腐蚀回路划分结果 |
| 3.3 常减压循环水系统回路划分 |
| 3.3.1 常顶油气线循环水冷器腐蚀回路划分示例 |
| 3.3.2 常压蒸馏系统循环水冷器腐蚀回路划分结果 |
| 3.4 腐蚀预测模型原理及数据处理方法概述 |
| 3.4.1 浅层腐蚀预测模型 |
| 3.4.2 基于深度学习的腐蚀预测模型 |
| 3.4.3 数据处理分析方法 |
| 3.5 常压塔塔顶低温腐蚀预测模型技术研究 |
| 3.6 循环水系统腐蚀预测模型技术研究 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于完整性操作窗口的常减压装置腐蚀控制研究 |
| 4.1 完整性操作窗口(IOW)的建立方法 |
| 4.1.1 IOW参数选择 |
| 4.1.2 IOW边界定义 |
| 4.1.3 腐蚀控制行为确定 |
| 4.2 常顶油气回路IOW设计 |
| 4.2.1 常顶油气回路IOW参数选择 |
| 4.2.2 常顶油气回路监测方案确定 |
| 4.2.3 常顶油气回路IOW边界确定 |
| 4.2.4 常顶油气回路腐蚀控制行为确定 |
| 4.3 常减压循环水系统IOW设计 |
| 4.3.1 常减压循环水系统IOW参数确定 |
| 4.3.2 常减压循环水系统监测方案确定 |
| 4.3.3 常减压循环水系统IOW参数边界确定 |
| 4.3.4 常减压循环水系统腐蚀控制行为确定 |
| 4.4 常减压装置自动控制系统设计 |
| 4.4.1 注中和剂的自动控制系统 |
| 4.4.2 注缓释剂的自动控制系统 |
| 4.4.3 注水的自动控制系统 |
| 4.4.4 塔顶“三注”总体控制结构及流程 |
| 4.5 循环水系统的自动控制 |
| 4.5.1 加酸和氧化性杀菌剂的自动控制系统 |
| 4.5.2 注非氧化性杀菌剂的自动控制系统 |
| 4.5.3 缓释阻垢剂的自动控制系统 |
| 4.5.4 循环水水质总体控制结构及流程 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于物联网的腐蚀监控系统设计与开发 |
| 5.1 炼化装置腐蚀监控系统基础架构设计 |
| 5.1.1 基于物联网的腐蚀监控系统架构设计 |
| 5.1.2 基于面向服务架构的系统架构概述 |
| 5.1.3 基于SOA架构的腐蚀监控系统集成架构设计 |
| 5.2 炼化装置腐蚀监控系统功能模块设计与开发 |
| 5.2.1 系统功能模块设计与开发 |
| 5.2.2 与其他腐蚀监测系统集成 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（8）原油的常减压蒸馏过程的模拟与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 原油蒸馏原理 |
| 1.1.1 原油评论 |
| 1.1.2 常减压蒸馏 |
| 1.1.3 水蒸汽蒸馏与减压蒸馏 |
| 1.1.4 原油蒸馏塔 |
| 1.1.5 原油蒸馏塔分馏效果 |
| 1.2 化工过程流程模拟技术 |
| 1.2.1 化工模拟技术介绍 |
| 1.2.2 流程模拟软件的基本结构 |
| 1.3 选题背景与主要研究任务 |
| 1.3.1 选题背景 |
| 1.3.2 论文研究的主要内容 |
| 第二章 常减压蒸馏过程的流程模拟 |
| 2.1 常减压蒸馏流程的概况和模拟的实施 |
| 2.1.1 流程简介 |
| 2.1.2 流程模拟技术概括 |
| 2.1.3 原油性质 |
| 2.1.4 流程模拟中用到的基本概念 |
| 2.1.5 板效率 |
| 2.1.6 操作参数 |
| 2.1.7 产品控制指标 |
| 2.2 模拟流程图的建立 |
| 2.3 基础数据的输入 |
| 2.4 物性方法的选择 |
| 2.5 模拟过程的运行 |
| 2.6 调节模拟过程 |
| 2.7 模拟过程的对比与分析 |
| 2.7.1 物料衡算数据 |
| 2.7.2 产品恩氏蒸馏数据 |
| 2.8 结果与讨论 |
| 第三章 常减压蒸馏流程中物性方法的选择 |
| 3.1 适用范围 |
| 3.2 物料衡算数据的影响结果 |
| 3.3 产品恩氏蒸馏数据的影响结果 |
| 3.4 塔顶操作温度的影响结果 |
| 3.5 影响结果汇总 |
| 3.6 应用性分析 |
| 3.7 结果与讨论 |
| 第四章 常减压蒸馏装置的灵敏度分析与优化 |
| 4.1 分析优化的必要性 |
| 4.2 操作参数的灵敏度分析与优化 |
| 4.2.1 原油蒸馏塔主要控制参数 |
| 4.2.2 初馏塔 |
| 4.2.3 常压塔 |
| 4.2.4 减压塔 |
| 4.2.5 以经济效益为目标的操作参数的优化 |
| 4.3 对进料位置的灵敏度分析与优化 |
| 4.3.1 初馏塔 |
| 4.3.2 常压塔 |
| 4.3.3 减压塔 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 第五章 探讨工艺改进方案 |
| 5.1 改进方案 1—二级闪蒸工艺 |
| 5.1.1 流程简介 |
| 5.1.2 模拟结果 |
| 5.2 改进方案 2—二级闪蒸—常压—二级减压蒸馏工艺 |
| 5.2.1 流程简介 |
| 5.2.2 模拟结果 |
| 5.3 汇总三种方案总流程模拟结果 |
| 第六章 结语 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于贝叶斯网络的常减压装置塔体安全性预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 贝叶斯网络与双向推理 |
| 2 基于贝叶斯网络的预测推理 |
| 2.1 常减压装置塔体故障树建立 |
| 2.2 贝叶斯网络建模与修正 |
| 2.3 基于贝叶斯网络的预测推理 |
| 3 结论 |
（10）减压塔高温部位的腐蚀及耐蚀材料的选用（论文提纲范文）
| 1 腐蚀介质 |
| 2 减压塔高温部位腐蚀类型和特性[2-6] |
| 2.1 环烷酸腐蚀 |
| 2.2 高温硫化物腐蚀 |
| 2.3 环烷酸+H2S腐蚀 |
| 3 耐蚀材料的选择[7-8] |
| 3.1 抗高温硫腐蚀用钢 |
| 3.2 抗高温环烷酸腐蚀用钢 |
| 4 渗铝保护[9-10] |
| 5 结 论 |
四、Ⅰ套蒸馏减压塔腐蚀原因分析及对策（论文参考文献）
- [1]常减压装置腐蚀性介质氯、氮、硫分布及传递研究[J]. 任远春,刘为民,霍明辰,薛聚彦,何沛,杨晓彦,黄晓飞,田松柏. 广东化工, 2021(10)
- [2]典型常减压装置腐蚀分析及腐蚀预测技术研究[D]. 王枭. 北京化工大学, 2020(02)
- [3]减压塔填料腐蚀原因分析及防护措施[J]. 周东. 石化技术, 2020(03)
- [4]常减压装置减二中换热器腐蚀原因分析[J]. 唐贵川. 石油和化工设备, 2019(05)
- [5]常减压蒸馏装置含碳元素污染物排放特征研究[D]. 韩佳奇. 中国石油大学(北京), 2019(02)
- [6]基于物联网技术的典型常减压装置腐蚀监控系统研究及应用[D]. 陈轩. 北京化工大学, 2016(01)
- [7]减压塔减三线环烷酸腐蚀原因分析[J]. 王刚,梁春雷,陆秀群,古华山,周斌. 理化检验(物理分册), 2016(05)
- [8]原油的常减压蒸馏过程的模拟与优化[D]. 王丽云. 齐鲁工业大学, 2015(05)
- [9]基于贝叶斯网络的常减压装置塔体安全性预测[J]. 马欣,刘兴华,胡博,朱红. 化工装备技术, 2013
- [10]减压塔高温部位的腐蚀及耐蚀材料的选用[J]. 王富华. 广州化工, 2012(18)