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      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤直接液化裝置VOCs包袋法檢測與預(yù)測建模

      2020-10-20 02:12:20韓豐磊李夢雨劉杰夫李丹丹郭雯雯周碩趙朝成趙東風(fēng)
      化工進(jìn)展 2020年10期
      關(guān)鍵詞:包袋煤制油檢測器

      韓豐磊,李夢雨,劉杰夫,李丹丹,郭雯雯,周碩,趙朝成,趙東風(fēng)

      (1 中國石油大學(xué)化學(xué)工程學(xué)院,山東青島266580;2 中國石油大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,山東青島266580)

      揮發(fā)性有機(jī)物(volatile organic compounds,VOCs)是形成光化學(xué)煙霧[1]、臭氧[2]和二次有機(jī)氣溶膠的前體物[3],對人的身體健康[4]和自然生態(tài)環(huán)境帶來嚴(yán)重影響[5]。近年來國家先后出臺了《大氣污染防治行動計劃》[6]、《“十三五”揮發(fā)性有機(jī)物污染防治工作方案》[7]、《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動計劃》[8]等重要文件,把VOCs列入重點(diǎn)監(jiān)控的對象,并且對石化行業(yè)提出了更加嚴(yán)格的要求。煤化工屬于石化行業(yè)領(lǐng)域中不可或缺的組成部分,因此,要對煤化工產(chǎn)業(yè)中帶來的VOCs進(jìn)行及時的控制及治理。

      工業(yè)源是城市大氣中VOCs 的主要來源之一[9],工業(yè)源中的設(shè)備管閥件泄漏具有點(diǎn)多面廣、排放量大、成分復(fù)雜、排放無規(guī)律等特點(diǎn)[10],目前對設(shè)備管閥件泄漏的控制的研究和實(shí)踐效果并不好[11]。VOCs 排放量的核算是開展VOCs 污染防控工作的基礎(chǔ)[12],2015 年我國頒布《石化行業(yè)VOCs 污染源排查工作指南》[13],先后有學(xué)者對石化行業(yè)VOCs排放量核算和污染防治展開研究[14-16]。近年來,我國引入美國聯(lián)邦環(huán)保署(EPA)的泄漏檢測與維修制度(LDAR)[17-19],對石化、化工等行業(yè)生產(chǎn)裝置運(yùn)行過程中的無組織排放進(jìn)行控制,已經(jīng)取得了較大進(jìn)展[20-23]。但由于煤直接液化裝置操作參數(shù)、運(yùn)行條件、使用原料、運(yùn)行管理等方面與傳統(tǒng)石化行業(yè)相比存在差異[24],用于傳統(tǒng)化工行業(yè)的VOCs排放量核算方程并不適應(yīng),且目前國內(nèi)缺少用于核算的相關(guān)方程系數(shù)[25-26]?;诖耍_展煤化工VOCs 相關(guān)方程研究,提出適應(yīng)的相關(guān)方程系數(shù)和核算方程具有很重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

      1 實(shí)驗(yàn)方法與裝置

      1.1 采樣點(diǎn)位選取

      本研究對煤直接液化裝置進(jìn)行包袋采樣分析,首先需要確定采樣點(diǎn)位。煤直接液化工藝流程如圖1所示,其主要裝置包括煤直接液化裝置、加氫穩(wěn)定裝置、加氫改制裝置、輕烴回收裝置。首先對煤直接液化裝置進(jìn)行LDAR檢測,篩選確定包袋法采樣的密封點(diǎn);然后,采用優(yōu)化后的包袋采樣法,對這些密封點(diǎn)進(jìn)行采樣,送至實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行分析;分析得到的結(jié)果用來修正相關(guān)方程,修正后的相關(guān)方程可用于計算煤直接液化裝置密封點(diǎn)VOCs 泄漏速率及泄漏量。選擇原則為涵蓋不同篩選值范圍,確定的采樣點(diǎn)和采樣結(jié)果如表1所示。

      圖1 煤直接液化裝置工藝流程

      表1 煤直接液化裝置包袋采樣部分點(diǎn)位

      1.2 采樣方法

      目前主要的采樣方法吹掃法和真空法。吹掃法的優(yōu)點(diǎn)在于更利于袋內(nèi)氣體的混合;減少了袋內(nèi)的環(huán)境空氣,減少了與背景有機(jī)化合物濃度相關(guān)的潛在誤差(在較低篩選值中更加準(zhǔn)確);吹掃法將袋中的氧濃度降至最低,并降低產(chǎn)生爆炸極限的危險;并且吹掃法取樣鏈所需配置的設(shè)備較少。因此本次采樣方法選擇吹掃法,使用高純氮?dú)庾鳛檩d氣,采用工具有:便攜式VOCs 檢測器TVA2020(含F(xiàn)ID和PID檢測器)、4L氮?dú)馄俊?.1~1m3/h轉(zhuǎn)子流量計,絕緣特氟龍管、聚四氟乙烯(PTFE)膜、泰德拉采氣袋,采樣袋規(guī)格為3L,采樣時間約為20s。連接方法如圖2所示。

      圖2 吹掃法的采氣流程

      實(shí)驗(yàn)步驟如下:首先基于LADR檢測數(shù)據(jù)篩選需要包袋采樣的密封點(diǎn),使用TVA2020 檢測器(FID 檢測器)復(fù)測泄漏點(diǎn)位并記錄篩選值。然后根據(jù)現(xiàn)場實(shí)際尺寸裁剪合適的聚四氟乙烯薄膜,經(jīng)打孔和安裝固定閥門后加以包裹,并用扎繩捆扎及膠帶密封。包裹完成后,將包氣袋兩個進(jìn)氣口(為更快達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài))通入進(jìn)氣量為0.8m3/h 氮?dú)?,等待約5min 后,用TVA2020 檢測器(PID 檢測器)在出口側(cè)進(jìn)行3 次檢測,如果3 次讀數(shù)變化不超過,則認(rèn)為包袋袋內(nèi)氣體混合均勻穩(wěn)定,可以進(jìn)行采樣。同時記錄檢測讀數(shù)和袋內(nèi)溫度,以進(jìn)行結(jié)果分析。采樣前對包袋均進(jìn)行了4次充氮?dú)庀创僮?,以避免采樣袋中空氣對檢測結(jié)果的影響。

      1.3 實(shí)驗(yàn)室樣品分析

      應(yīng)用包袋法所采的樣品需帶入實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行分析,分析其物質(zhì)組分與濃度。使用的儀器為安捷倫氣質(zhì)聯(lián)用儀(Agilent-GCMS),采集的氣樣經(jīng)由吸附管吸附后,經(jīng)熱脫附儀解析出來直接進(jìn)入氣質(zhì)定性分析。儀器升溫條件為,柱流速為1.2mL/min,柱箱初始溫度為30℃,保持3.5min,以6℃/min 的速度升溫至180℃,并保持15min。然后使用氣相色譜儀進(jìn)行定量分析,檢測器為FID,進(jìn)樣方式為吸附熱脫附,儀器操作條件為色譜柱為PONA 柱;汽化室溫度250℃;檢測器(FID)溫度250℃;柱溫初始溫度35℃,保持10min,以5℃/min 升至200℃,保持5min。

      2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

      2.1 煤直接液化裝置泄漏相關(guān)方程建立

      對煤直接液化進(jìn)行包袋采樣分析,主要采樣裝置包括煤直接液化裝置、加氫穩(wěn)定裝置、加氫改制裝置、輕烴回收裝置。通過前面LADR的檢測數(shù)據(jù)篩選值,從中選取所需包袋的密封點(diǎn)。

      采樣后的樣品通過GC-MS進(jìn)行定性定量分析,將得到的數(shù)據(jù)帶入式(1)得到各密封點(diǎn)泄漏速率R。

      式中,1.219×10-5是考慮到氣體常數(shù)和假設(shè)袋內(nèi)有1atm(1atm=101325Pa)時的轉(zhuǎn)換系數(shù);Q 是氣袋外的流速,m3/h;MW是采樣袋中的有機(jī)化合物的加權(quán)平均摩爾質(zhì)量,kg/mol;GC是樣品袋有機(jī)化合物濃度與背景袋有機(jī)化合物濃度差值,μL/L;T是包袋袋內(nèi)溫度,℃;ρ是收集的有機(jī)液體的濃度,g/mL;Vt是收集液體的體積,mL;t 是收集氣體的時間,min。

      有機(jī)物加權(quán)平均摩爾質(zhì)量計算如式(2)。

      將數(shù)據(jù)代入式(2),計算出實(shí)際泄漏速率,得到表2。圖3 和圖4 是將包袋采樣泄漏速率與EPA相關(guān)方程法[27]中的方程對比。

      圖3 煤直接液化閥門泄漏點(diǎn)位與EPA相關(guān)方程比較

      圖4 煤直接液化開口泄漏點(diǎn)位與EPA相關(guān)方程比較

      由圖3、圖4 可以看出EPA 的基于石化企業(yè)的相關(guān)方程并不能很好地用于煤直接液化裝置。因此,需要通過特殊相關(guān)方程法重新擬合符合該裝置的相關(guān)方程。對檢測數(shù)據(jù)作如下處理。

      (1)取對數(shù),本研究取篩選值和泄漏速率的自然對數(shù),如圖5所示。因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)和實(shí)際情況都顯示,檢測值和相應(yīng)泄漏速率的數(shù)據(jù)各都相差很大,通??缭綌?shù)個數(shù)量級,直接分析困難且并不適宜。因此,數(shù)據(jù)分析的第一步是將篩選值和泄漏速率取對數(shù)。

      圖5 篩選值和泄漏速率的自然對數(shù)關(guān)系圖

      (2)回歸分析。在相應(yīng)的對數(shù)空間中,遵循一元線性回歸的一般情況,得出相關(guān)關(guān)系[式(3)]。

      (3)得出校正因子。由于數(shù)據(jù)的數(shù)量和偏差對所得方程有重大影響,需要校正因子SBCF 對系數(shù)進(jìn)行修正。

      表2 煤直接液化裝置包袋部分采樣點(diǎn)實(shí)際泄漏速率

      (4)在對數(shù)式轉(zhuǎn)換為指數(shù)式時引入范圍偏差矯正因子SBCF,最終得出的檢測值與泄漏速率R 的相關(guān)方程為式(5)。

      SV 是檢測設(shè)備測得的凈檢測值(μmol/mol)。經(jīng)計算得到,煤直接液化閥門泄漏相關(guān)方程特異性方程為P=9×10-8×SV0.993,如圖6 所示。煤直接液化開口泄漏特異性相關(guān)方程為P=4.5×10-7×SV0.804,如圖7所示。

      圖6 煤直接液化閥門泄漏相關(guān)方程

      圖7 煤直接液化開口管線泄漏相關(guān)方程

      煤制油修正后的閥門相關(guān)方程與文獻(xiàn)中的石化乙烯裝置閥門泄漏方程對比[28],發(fā)現(xiàn)煤制油的相關(guān)方程得到的數(shù)值偏小。對比如圖8所示。

      分析其原因?yàn)槊褐苯右夯b置雜原子比較少,儀器相應(yīng)更為靈敏,儀器測得的數(shù)據(jù)相對石化行業(yè)數(shù)據(jù)較大,相關(guān)方程得到的值相對較小。

      2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泄漏速率模型建立

      圖8 煤制油修正后閥門相關(guān)方程與石化乙烯閥門相關(guān)方程對比

      影響泄漏速率的因素有很多:檢測濃度、溫度、壓力、密封點(diǎn)類型及是否有多處泄漏等。對于這些條件,美國EPA 的標(biāo)準(zhǔn)中并沒有在函數(shù)中全部體現(xiàn)這些參數(shù),而是取了檢測濃度及類型為考慮對象。基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,可以通過數(shù)據(jù)集計算得到各個條件的權(quán)重,從而獲得較為準(zhǔn)確的結(jié)果。除了溫度壓力等對于結(jié)果的影響,考慮到檢測時檢測儀器移動的距離值對于檢測結(jié)果的影響比較大,在此增加了一個新的參數(shù):檢測過程中檢測值變化小于10%起始終止點(diǎn)間位置,檢測儀器移動的距離值(cm),如圖9。

      圖9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

      該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為輸入層4 個節(jié)點(diǎn)(篩選值;移動距離;溫度;壓力)5 個隱含層節(jié)點(diǎn),1 個輸出層節(jié)點(diǎn),輸入的數(shù)據(jù)首先要進(jìn)行歸一化處理。該BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層傳遞函數(shù)和輸出層函數(shù)均為sigmoid 函數(shù),學(xué)習(xí)因子0.05,訓(xùn)練目標(biāo)0.1,最大訓(xùn)練步數(shù)不超過10000步。

      2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析

      選取20 個開口管線泄漏采樣點(diǎn)作為訓(xùn)練集,用開口管線相關(guān)方程使用的7個點(diǎn)作為測試集。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正的點(diǎn)為叉號,如圖10所示。

      圖10 開口泄漏實(shí)際值與相關(guān)方程和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)之間的對比

      由圖10 可以看出,通過特殊相關(guān)方程計算方法得到的經(jīng)驗(yàn)方程,由于煤直接液化裝置的特殊性及保溫等情況,結(jié)果并不能很好地反應(yīng)實(shí)際數(shù)值,只能粗略估計趨勢。而通過BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理后,實(shí)際檢測值(圓點(diǎn))與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)的結(jié)果(叉號)較為相近,得到的結(jié)果較好。

      3 結(jié)論

      本文開展了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤制油裝置中VOCs 泄漏的核算方法研究。首先得到煤直接液化閥門泄漏相關(guān)方程特異性方程為P=9×10-8×SV0.993,煤直接液化開口泄漏特異性相關(guān)方程為P=4.5×10-7×SV0.804,其數(shù)值相比石化行業(yè)相關(guān)方程較小,可能原因是相比石化行業(yè)成品油雜原子比較少。然后考慮了移動距離、溫度、壓力及多處泄漏等參數(shù)對相關(guān)方程的影響,校準(zhǔn)了煤直接液化裝置EPA相關(guān)方程,建立了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到了逼近結(jié)果較好的相關(guān)函數(shù)。同時可將該程序通過更多組數(shù)值訓(xùn)練,記錄權(quán)重,后續(xù)計算整個廠區(qū)整體密封點(diǎn)泄漏速率會更加容易。該BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對于煤制油裝置的VOCs泄漏檢測工作有很好的指導(dǎo)意義,可以應(yīng)用于煤制油裝置中VOCs 泄漏的預(yù)警預(yù)測,有效防止事故的發(fā)生,并減少潛在的大氣環(huán)境污染問題。

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