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天然氣脫水裝置模擬及能耗優(yōu)化設(shè)計的研究

發(fā)布時間:2024-05-18 20:27
  來自地層的天然氣通常含有處于飽和狀態(tài)的水蒸氣,天然氣中的水對管道等地面輸運設(shè)施危害極大。一般情況下,天然氣中處于飽和狀態(tài)的水蒸氣是無法用分離器分離的,必須在天然氣凈化廠采用專門的天然氣脫水裝置進行凈化處理,使凈化后的天然氣達到管輸標(biāo)準(zhǔn)。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,能源消耗不斷增加,人類對天然氣需求量的不斷增大,天然氣凈化廠的脫水過程及裝置受到了越來越多的關(guān)注,天然氣脫水裝置的優(yōu)化研究也成為了新熱點。 經(jīng)過在宣漢天然氣凈化廠3個月的調(diào)研,并在參與部分設(shè)備安裝及調(diào)試的基礎(chǔ)上,本文進行了天然氣脫水裝置工藝流程模擬,提出了一種天然氣脫水裝置能耗優(yōu)化的研究方法。本文采用三甘醇脫水工藝的脫水裝置工藝流程,以HYSYS軟件模擬和MATLAB軟件優(yōu)化計算設(shè)計了脫水裝置優(yōu)化策略,利用HYSYS軟件模擬脫水裝置工藝流程,通過分析該模型,應(yīng)用全局標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對HYSYS模擬得到的參數(shù)數(shù)據(jù)進行算法模擬,然后再將算法模擬數(shù)據(jù)放入遺傳算法中,設(shè)計出基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的天然氣脫水裝置能耗優(yōu)化的研究方法。應(yīng)用以上能耗優(yōu)化方法對在建宣漢天然氣凈化廠的一列設(shè)計生產(chǎn)量為242×104m3/d天然氣脫水...

【文章頁數(shù)】:71 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 天然氣脫水國內(nèi)外研究狀況
        1.2.1 天然氣脫水方法
        1.2.2 天然氣脫水裝置節(jié)能有效手段
    1.3 流程模擬軟件
        1.3.1 流程模擬軟件介紹
        1.3.2 流程模擬軟件應(yīng)用簡介
    1.4 課題來源及主要研究內(nèi)容
    1.5 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 脫水裝置工藝分析
    2.1 天然氣脫水主要方法比較
    2.2 天然氣脫水工藝
        2.2.1 不同環(huán)境的天然氣脫水工藝
        2.2.2 在建宣漢天然氣凈化廠脫水條件
        2.2.3 脫水裝置工藝
    2.3 三甘醇脫水原理簡介
    2.4 天然氣脫水裝置工藝流程
    2.5 三甘醇脫水裝置主要設(shè)備
        2.5.1 吸收系統(tǒng)
        2.5.2 再生系統(tǒng)
        2.5.3 其它脫水設(shè)備
    2.6 三甘醇脫水裝置工藝參數(shù)
        2.6.1 脫水裝置操作溫度
        2.6.2 吸收塔參數(shù)
        2.6.3 再生塔參數(shù)
    2.7 本章小結(jié)
第3章 脫水裝置優(yōu)化策略研究
    3.1 自動控制系統(tǒng)
        3.1.1 分布式控制系統(tǒng)
        3.1.2 脫水裝置部分儀表選型
    3.2 流程模擬軟件選用
    3.3 脫水裝置優(yōu)化策略簡要設(shè)計
    3.4 本章小結(jié)
第4章 脫水裝置模擬研究
    4.1 模擬流程介紹
    4.2 模擬參數(shù)取值
        4.2.1 天然氣凈化廠設(shè)計參數(shù)
        4.2.2 吸收塔參數(shù)計算
        4.2.3 入吸收塔貧甘醇參數(shù)計算
        4.2.4 汽提氣參數(shù)計算
        4.2.5 其它設(shè)計參數(shù)取值
    4.4 狀態(tài)方程選取
    4.5 脫水裝置穩(wěn)態(tài)模型建立
    4.6 穩(wěn)態(tài)結(jié)果對比
    4.7 本章小結(jié)
第5章 脫水裝置優(yōu)化設(shè)計研究
    5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選用
        5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想
        5.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
        5.1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程
    5.2 全局標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的選用
        5.2.1 粒子群算法思想
        5.2.2 全局標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法原理
        5.2.3 全局標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法流程
    5.3 遺傳算法的選用
        5.3.1 遺傳算法思想
        5.3.2 遺傳算法原理
        5.3.3 遺傳算法流程
    5.4 最優(yōu)化理論
    5.5脫水裝置能耗分析
    5.6 影響能耗的參數(shù)分析
        5.6.1 關(guān)鍵參數(shù)選擇
        5.6.2 關(guān)鍵參數(shù)分析
    5.7 脫水裝置能耗優(yōu)化模型
    5.8 本章小結(jié)
第6章 優(yōu)化問題求解及結(jié)果分析
    6.1 運用基于HYSYS穩(wěn)態(tài)模型的自帶優(yōu)化工具優(yōu)化求解
        6.1.1 HYSYS優(yōu)化流程
        6.1.2 具體優(yōu)化步驟
        6.1.3 結(jié)果分析
    6.2 運用優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化求解
        6.2.1 優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        6.2.2 優(yōu)化問題求解
        6.2.3 結(jié)果分析
    6.3 兩種方法結(jié)果對比
    6.4 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
致謝
參考文獻
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附錄



本文編號:3977312

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