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天然气脱水装置模拟及能耗优化设计的研究

发布时间:2024-05-18 20:27
  来自地层的天然气通常含有处于饱和状态的水蒸气,天然气中的水对管道等地面输运设施危害极大。一般情况下,天然气中处于饱和状态的水蒸气是无法用分离器分离的,必须在天然气净化厂采用专门的天然气脱水装置进行净化处理,使净化后的天然气达到管输标准。随着社会经济的发展,能源消耗不断增加,人类对天然气需求量的不断增大,天然气净化厂的脱水过程及装置受到了越来越多的关注,天然气脱水装置的优化研究也成为了新热点。 经过在宣汉天然气净化厂3个月的调研,并在参与部分设备安装及调试的基础上,本文进行了天然气脱水装置工艺流程模拟,提出了一种天然气脱水装置能耗优化的研究方法。本文采用三甘醇脱水工艺的脱水装置工艺流程,以HYSYS软件模拟和MATLAB软件优化计算设计了脱水装置优化策略,利用HYSYS软件模拟脱水装置工艺流程,通过分析该模型,应用全局标准粒子群算法优化BP神经网络对HYSYS模拟得到的参数数据进行算法模拟,然后再将算法模拟数据放入遗传算法中,设计出基于优化BP神经网络和遗传算法的天然气脱水装置能耗优化的研究方法。应用以上能耗优化方法对在建宣汉天然气净化厂的一列设计生产量为242×104m3/d天然气脱水...

【文章页数】:71 页

【学位级别】:硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究目的及意义
    1.2 天然气脱水国内外研究状况
        1.2.1 天然气脱水方法
        1.2.2 天然气脱水装置节能有效手段
    1.3 流程模拟软件
        1.3.1 流程模拟软件介绍
        1.3.2 流程模拟软件应用简介
    1.4 课题来源及主要研究内容
    1.5 论文的结构安排
第2章 脱水装置工艺分析
    2.1 天然气脱水主要方法比较
    2.2 天然气脱水工艺
        2.2.1 不同环境的天然气脱水工艺
        2.2.2 在建宣汉天然气净化厂脱水条件
        2.2.3 脱水装置工艺
    2.3 三甘醇脱水原理简介
    2.4 天然气脱水装置工艺流程
    2.5 三甘醇脱水装置主要设备
        2.5.1 吸收系统
        2.5.2 再生系统
        2.5.3 其它脱水设备
    2.6 三甘醇脱水装置工艺参数
        2.6.1 脱水装置操作温度
        2.6.2 吸收塔参数
        2.6.3 再生塔参数
    2.7 本章小结
第3章 脱水装置优化策略研究
    3.1 自动控制系统
        3.1.1 分布式控制系统
        3.1.2 脱水装置部分仪表选型
    3.2 流程模拟软件选用
    3.3 脱水装置优化策略简要设计
    3.4 本章小结
第4章 脱水装置模拟研究
    4.1 模拟流程介绍
    4.2 模拟参数取值
        4.2.1 天然气净化厂设计参数
        4.2.2 吸收塔参数计算
        4.2.3 入吸收塔贫甘醇参数计算
        4.2.4 汽提气参数计算
        4.2.5 其它设计参数取值
    4.4 状态方程选取
    4.5 脱水装置稳态模型建立
    4.6 稳态结果对比
    4.7 本章小结
第5章 脱水装置优化设计研究
    5.1 BP神经网络的选用
        5.1.1 神经网络思想
        5.1.2 BP神经网络结构
        5.1.3 BP神经网络学习算法
        5.1.4 BP神经网络算法流程
    5.2 全局标准粒子群算法的选用
        5.2.1 粒子群算法思想
        5.2.2 全局标准粒子群算法原理
        5.2.3 全局标准粒子群算法流程
    5.3 遗传算法的选用
        5.3.1 遗传算法思想
        5.3.2 遗传算法原理
        5.3.3 遗传算法流程
    5.4 最优化理论
    5.5脱水装置能耗分析
    5.6 影响能耗的参数分析
        5.6.1 关键参数选择
        5.6.2 关键参数分析
    5.7 脱水装置能耗优化模型
    5.8 本章小结
第6章 优化问题求解及结果分析
    6.1 运用基于HYSYS稳态模型的自带优化工具优化求解
        6.1.1 HYSYS优化流程
        6.1.2 具体优化步骤
        6.1.3 结果分析
    6.2 运用优化BP神经网络和遗传算法优化求解
        6.2.1 优化BP神经网络
        6.2.2 优化问题求解
        6.2.3 结果分析
    6.3 两种方法结果对比
    6.4 本章小结
第7章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的主要论文
附录



本文编号:3977312

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