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天然气脱酸工艺参数优化及节能研究
被引量：
11
1
作者
常学煜
李玉星
+2 位作者
张盈盈
付禹
朱建鲁
《天然气化工—C1化学与化工》
CSCD
北大核心
2017年第3期67-72,92,共7页
我国气田大部分为高含硫气田,天然气预处理装置为适应天然气流量的变动,普遍采用较高的吸收剂循环量,因此脱酸装置的能耗普遍较高。选用DEA作为醇胺溶剂进行醇胺法脱酸流程模拟,根据模拟结果进行定量分析,得出关键节点的参数,并对流程...
我国气田大部分为高含硫气田,天然气预处理装置为适应天然气流量的变动,普遍采用较高的吸收剂循环量,因此脱酸装置的能耗普遍较高。选用DEA作为醇胺溶剂进行醇胺法脱酸流程模拟,根据模拟结果进行定量分析,得出关键节点的参数,并对流程中醇胺溶液流量以及再生塔的进料温度进行敏感性分析,发现调整醇胺溶液的流量以及再生塔的温度能够提高流程的适应性;在设定工况下优化后可以有效的实现脱酸流程的节能降耗,并提高换热器的换热率。
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关键词
醇胺法
敏感性分析
hysys流程模拟
优化
节能降耗
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职称材料
基于数据驱动的蜡油加氢装置产品预测与多目标操作优化
被引量：
11
2
作者
田水苗
曹萃文
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期79-87,共9页
依据某炼油厂蜡油加氢装置生产数据,采用Aspen HYSYS对该装置进行机理建模,并用分层随机抽样法验证机理模型的有效性;然后以正常生产的28种减压蜡油和焦化蜡油进料量分区,运行机理模型,扩充了产品预测数据集。在此基础上,利用BP神经网...
依据某炼油厂蜡油加氢装置生产数据,采用Aspen HYSYS对该装置进行机理建模,并用分层随机抽样法验证机理模型的有效性;然后以正常生产的28种减压蜡油和焦化蜡油进料量分区,运行机理模型,扩充了产品预测数据集。在此基础上,利用BP神经网络建立蜡油加氢装置的产品预测数据驱动模型,来预测精制蜡油流量,精制蜡油中硫、氮的质量分数,石脑油、液化气和燃料气的流量;最后以最小化精制蜡油中硫、氮的质量分数为目标进行在线操作优化。仿真结果表明:BP神经网络模型具有较高的产品预测精度,其平均绝对误差为6.286×10^-3,均方误差为5.631×10^-5;依据多目标优化结果调节操作参数,可降低精制蜡油中硫、氮的质量分数。
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关键词
蜡油加氢
Aspen
hysys流程模拟
产品预测
BP神经网络
多目标在线操作优化
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职称材料
题名
天然气脱酸工艺参数优化及节能研究
被引量：
11
1
作者
常学煜
李玉星
张盈盈
付禹
朱建鲁
机构
山东省油气储运重点实验室青岛市重点实验室"环海油气储运技术"
中国科学院工程热物理研究所
中国石油大学(北京)
出处
《天然气化工—C1化学与化工》
CSCD
北大核心
2017年第3期67-72,92,共7页
基金
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2014ZZ009)
文摘
我国气田大部分为高含硫气田,天然气预处理装置为适应天然气流量的变动,普遍采用较高的吸收剂循环量,因此脱酸装置的能耗普遍较高。选用DEA作为醇胺溶剂进行醇胺法脱酸流程模拟,根据模拟结果进行定量分析,得出关键节点的参数,并对流程中醇胺溶液流量以及再生塔的进料温度进行敏感性分析,发现调整醇胺溶液的流量以及再生塔的温度能够提高流程的适应性;在设定工况下优化后可以有效的实现脱酸流程的节能降耗,并提高换热器的换热率。
关键词
醇胺法
敏感性分析
hysys流程模拟
优化
节能降耗
Keywords
alkanolamine desulfurization
sensitivity analysis
hysys
simulation
pmcessoptimization
energy-savin~ consumptionreducing
分类号
TE64 [石油与天然气工程—油气加工工程]
TQ028.25 [化学工程]
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职称材料
题名
基于数据驱动的蜡油加氢装置产品预测与多目标操作优化
被引量：
11
2
作者
田水苗
曹萃文
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期79-87,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61673175、61973120)资助。
文摘
依据某炼油厂蜡油加氢装置生产数据,采用Aspen HYSYS对该装置进行机理建模,并用分层随机抽样法验证机理模型的有效性;然后以正常生产的28种减压蜡油和焦化蜡油进料量分区,运行机理模型,扩充了产品预测数据集。在此基础上,利用BP神经网络建立蜡油加氢装置的产品预测数据驱动模型,来预测精制蜡油流量,精制蜡油中硫、氮的质量分数,石脑油、液化气和燃料气的流量;最后以最小化精制蜡油中硫、氮的质量分数为目标进行在线操作优化。仿真结果表明:BP神经网络模型具有较高的产品预测精度,其平均绝对误差为6.286×10^-3,均方误差为5.631×10^-5;依据多目标优化结果调节操作参数,可降低精制蜡油中硫、氮的质量分数。
关键词
蜡油加氢
Aspen
hysys流程模拟
产品预测
BP神经网络
多目标在线操作优化
Keywords
wax oil hydrotreating
Aspen
hysys
simulation
product prediction
BP neural network
multi-objective online optimal operation
分类号
TE624 [石油与天然气工程—油气加工工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
天然气脱酸工艺参数优化及节能研究
常学煜
李玉星
张盈盈
付禹
朱建鲁
《天然气化工—C1化学与化工》
CSCD
北大核心
2017
11
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职称材料
2
基于数据驱动的蜡油加氢装置产品预测与多目标操作优化
田水苗
曹萃文
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
11
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职称材料
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