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      基于遺傳算法的天然氣配氣方案優(yōu)化

      2017-06-12 12:25:00黃昌猛李穩(wěn)宏
      關(guān)鍵詞:配氣氣量氣質(zhì)

      張 旭,夏 勇,李 冬,黃昌猛,李穩(wěn)宏

      1.西北大學(xué)化工學(xué)院,陜西 西安 710069;2.長慶油田第一采氣廠,陜西 榆林 718500

      天然氣作為一種清潔能源具有良好的社會經(jīng)濟效益和環(huán)境友好效益[1,2],但開采出的天然氣含有大量酸性氣體和水等有害物質(zhì),極大程度上造成運輸管道的腐蝕和堵塞[3],所以必須對其進行凈化處理[4,5]。隨著原料氣氣質(zhì)波動和凈化裝置服役年限延長等客觀原因,雖然凈化后的氣質(zhì) H2S含量滿足國家二類天然氣標準20 mg/m3內(nèi),但CO2含量卻超過了3%(體積分數(shù),下同)的要求[6]。付浩等[7,8]篩選了多種胺液配方使氣質(zhì)達標,但對裝置之間的配氣方案研究較少。

      本研究以陜北某凈化廠的6套凈化裝置為例,運用MATLAB高級優(yōu)化算法中的遺傳算法進行編程[9],對采用混合胺液深度凈化的 6#裝置與 1#~5#采用單一胺液氣質(zhì)不合格的裝置進行優(yōu)化耦合配氣,以期找出合理的配氣方案,達到擴大裝置生產(chǎn)能力,符合外輸氣質(zhì)標準的目的,同時為凈化裝置的實際生產(chǎn)調(diào)配提供一定的基礎(chǔ)和依據(jù)。

      1 天然氣基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

      天然氣凈化主要包括脫硫、脫碳、脫水工藝。1#~6#裝置的氣量、酸性氣體含量、水含量見表1。各裝置的凈化效果見表2。由表1和表2可以看出,各凈化裝置的產(chǎn)品氣中H2S含量低于20 mg/m3,滿足國家二類天然氣標準,且脫除率較高;而1#~5#裝置的產(chǎn)品氣中 CO2含量均高于3%,唯有 6#裝置的脫除率較高,脫除效果最差的是 3#裝置;產(chǎn)品氣保留率均較高,從側(cè)面反映了在保證產(chǎn)品氣水露點合格的前提下脫水量較小?;谏鲜龈餮b置中出現(xiàn)的現(xiàn)實問題,對各裝置合理配氣是目前亟待解決的問題。

      表1 天然氣基礎(chǔ)數(shù)據(jù)Table 1 Basic data of natural gas

      表2 各凈化裝置參數(shù)Table 2 Parameters of each purification device

      2 外輸氣現(xiàn)狀

      針對1#~6#凈化裝置的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),現(xiàn)編寫MATLAB程序計算外輸混合氣現(xiàn)狀,結(jié)果見表3。由表3可知,1#~6#裝置的混合氣產(chǎn)品氣量為996.91×104m3/d,產(chǎn)品氣中H2S的含量合格;相比單一裝置的產(chǎn)品氣,由于外輸混合氣中包含了脫碳效果較好的6#裝置,所以CO2含量均低于1#~5#裝置,但與標準相比仍高于0.1個百分點。

      表3 外輸混合氣現(xiàn)狀參數(shù)Table 3 The current parameters of mixed natural gas

      3 配氣模型的建立

      配氣模型的建立包括確定決策變量、目標函數(shù)和約束條件[10]。本研究中決策變量即各裝置天然氣的處理量,目標函數(shù)為混合產(chǎn)品氣量最大,約束條件為各裝置處理范圍、混合產(chǎn)品氣中 CO2和 H2S含量滿足國家二類氣質(zhì)標準。所建立的配氣模型如下。

      式中,f(x)為外輸混合產(chǎn)品氣量,104m3/d;x為裝置處理量,104m3/d;s和s’分別表示原料氣和產(chǎn)品氣中H2S含量,%(v);c和c’分別表示原料氣和產(chǎn)品氣中CO2含量,%;h表示產(chǎn)品氣保留率,%。

      4 配氣模型的實現(xiàn)

      4.1 ga函數(shù)求解

      隨著MATLAB軟件的不斷更迭,開發(fā)者將對遺傳算法的程序進行封裝,用戶在使用時可調(diào)用優(yōu)化工具箱中的ga函數(shù)進行優(yōu)化[11],主要優(yōu)化的思路如圖1所示,具體步驟如下。

      圖1 遺傳算法流程Fig.1 Flow chart of genetic algorithm

      (1)個體編碼:本案例中共有6個個體,即xi(i=1,2…6),采用二進制進行編碼。

      (2)初始群體的產(chǎn)生:將上述隨機產(chǎn)生的6個個體所對應(yīng)的符號串構(gòu)成一個群體,作為起始搜索點開始迭代。根據(jù)ga函數(shù)設(shè)置的種群規(guī)模(Population Size)為 200。

      (3)個體適應(yīng)度的計算:本案例中個體適應(yīng)度按下式計算。

      式中,pi表示個體適應(yīng)度,無量綱。

      (4)停止條件:通過程序運行,本案例中算法停止的條件是適應(yīng)值的平均變化誤差小于閾值誤差1×10-6,達到了適應(yīng)值限制,此時混合產(chǎn)品氣量基本不再變化,為1 045.46×104m3/d。

      (5)遺傳操作:當(dāng)目標函數(shù)不收斂時,需進行遺傳操作,即選擇、交叉和變異。

      本案例中,選擇采用隨機均勻分布法;交叉采用線性重組法,交叉概率為 0.8;變異采用適應(yīng)性變異法,變異概率為0.01。

      (6)遺傳代數(shù):本案例中所設(shè)置的遺傳代數(shù)與個體數(shù)量有關(guān),由于需要優(yōu)化的變量有6個,故遺傳代數(shù)為:6×100=600。

      此外,遺傳算法本質(zhì)是一種啟發(fā)式的隨機運算,程序重復(fù)運行多次才能得到理想的結(jié)果,因此編程時可將上一次運行得到的最后種群作為下一代初始種群,這樣可以得到更好的優(yōu)化結(jié)果[12]。

      4.2 運行優(yōu)化結(jié)果

      在保證混合氣中H2S含量不大于20 mg/m3,CO2含量不大于3%的條件下,當(dāng)1#~6#原料氣實際處理量分別為100.10,173.07,100.01,100.23,199.11,400.00×104m3/d時,混合產(chǎn)品氣量最大可達到1 045.46×104m3/d,較優(yōu)化前增加了4.87%。此時,產(chǎn)品氣中H2S含量為8.44 mg/m3,CO2含量為3.00%,氣質(zhì)完全滿足國家二類標準。

      根據(jù)優(yōu)化結(jié)果,所繪制適應(yīng)度與遺傳代數(shù)關(guān)系圖如圖2所示。由圖2可知,當(dāng)遺傳代數(shù)為 349時,達到了適應(yīng)值限制的條件,算法停止。

      圖2 適應(yīng)值與遺傳代數(shù)關(guān)系Fig.2 The relationship between fitness value and generation

      5 結(jié) 論

      a)針對產(chǎn)品氣氣質(zhì)不達標的現(xiàn)狀,建立了天然氣的配氣模型,采用遺傳算法函數(shù)編寫了優(yōu)化配氣方案的程序代碼。

      b)通過程序運行優(yōu)化后,在保證混合產(chǎn)品氣中H2S和CO2含量滿足國家二類天然氣標準的前提下,混合產(chǎn)品氣量最大可達到1 045.46×104m3/d,較優(yōu)化前增加了4.87%,增大裝置的生產(chǎn)能力。

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