周 軍，肖 瑤，孫建華，梁光川

（1. 西南石油大學(xué) 石油與天然氣工程學(xué)院，四川 成都 610500；2. 國家管網(wǎng)集團(tuán)中原儲(chǔ)氣庫有限責(zé)任公司，河南 濮陽 457000）

儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)作為儲(chǔ)氣庫采氣工藝的核心，運(yùn)行時(shí)會(huì)消耗大量的能源。如何降低儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)的能耗并提高能效，已經(jīng)成為儲(chǔ)氣庫生產(chǎn)運(yùn)營管理者們關(guān)注的重點(diǎn)[1-2]。目前，大型儲(chǔ)氣庫地面脫水工藝一般采用三甘醇脫水工藝，而三甘醇脫水裝置大都存在操作參數(shù)不夠優(yōu)化和能耗較高的問題[3]。對(duì)此，許多學(xué)者對(duì)三甘醇脫水裝置節(jié)能優(yōu)化進(jìn)行了研究：周樹青等[4]利用HYSYS自帶優(yōu)化器對(duì)油氣田集輸過程中的三甘醇脫水工藝及操作參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，使裝置能耗更低且脫水效率更高。蔣洪等[5]模擬了某氣田三甘醇脫水流程，采用二次回歸正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)能耗優(yōu)化方法并建立回歸方程，有效優(yōu)化了三甘醇脫水裝置的能耗。耿海玲等[6]建立了某儲(chǔ)氣庫脫水系統(tǒng)HYSYS模擬最優(yōu)化模型，并利用HYSYS自帶優(yōu)化器降低了三甘醇脫水裝置的能耗。顏筱函等[7]提出了粒子群算法（PSO）和HYSYS軟件相結(jié)合的天然氣三甘醇脫水工藝流程及運(yùn)行參數(shù)的優(yōu)化方法，并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證應(yīng)用。

目前的研究主要聚焦于油氣田集輸系統(tǒng)中的三甘醇脫水裝置能耗優(yōu)化，對(duì)于儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化的研究較少[8-10]。對(duì)于脫水裝置能耗及操作參數(shù)的優(yōu)化主要有：脫水工藝流程及用能設(shè)備改進(jìn)優(yōu)化，基于實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)反復(fù)改變操作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以及通過系統(tǒng)模擬與分析能耗及操作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化等方法[11-13]。改進(jìn)工藝及用能設(shè)備的優(yōu)化方法工程量大且成本過高[14]?；趯?shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)反復(fù)改變操作參數(shù)的優(yōu)化方法工作量較大，優(yōu)化效率較低，且需要具備豐富的現(xiàn)場(chǎng)操作經(jīng)驗(yàn)，通用性較差，容易造成不必要的資源浪費(fèi)[15]。因此，通過系統(tǒng)模擬與分析能耗及操作參數(shù)的優(yōu)化方法就顯得十分重要。

本文利用HYSYS軟件建立某儲(chǔ)氣庫三甘醇脫水工藝模型；根據(jù)各運(yùn)行參數(shù)對(duì)儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗的影響情況，確定需要優(yōu)化的操作參數(shù)；建立脫水系統(tǒng)能耗最優(yōu)化模型；采用HYSYS自帶優(yōu)化器優(yōu)化及基于BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA（Genetic Algorithm）遺傳算法優(yōu)化的兩種系統(tǒng)模擬優(yōu)化方法分別對(duì)脫水系統(tǒng)能耗及關(guān)鍵操作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，并對(duì)以上兩種優(yōu)化方法進(jìn)行比選。

1 儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)HYSYS模型

HYSYS軟件是世界著名油氣加工模擬軟件工程公司開發(fā)的大型專家系統(tǒng)軟件，具有操作界面良好、智能化程度高、操作便捷等優(yōu)點(diǎn)[16]。因此，本文利用HYSYS模擬軟件建立某儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)工藝模型。

1.1 儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)工藝流程簡述

某儲(chǔ)氣庫在采氣期（當(dāng)年11月至第二年3月）時(shí)，注采站需要對(duì)氣井來氣進(jìn)行脫水處理以達(dá)到外輸氣質(zhì)要求。該儲(chǔ)氣庫注采站采用三甘醇脫水工藝，主要包括天然氣脫水工藝流程及三甘醇再生工藝流程。三甘醇脫水工藝流程示意如圖1所示。

圖1 儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)工藝流程示意Fig. 1 Schematic diagram of ground dewatering system of gas storage

（1）天然氣脫水流程：采出氣首先經(jīng)過濾分離器分離掉游離的固液雜質(zhì)后從三甘醇吸收塔塔底入塔。采出氣在吸收塔中自下而上與從頂部進(jìn)入吸收塔的三甘醇貧液充分接觸，進(jìn)行氣液傳質(zhì)交換，脫除采出氣中的水分。脫除水分后的天然氣從吸收塔頂部出塔后，進(jìn)入套管式換熱器，與進(jìn)吸收塔前的三甘醇貧液進(jìn)行熱交換后，經(jīng)出口分離器分離后進(jìn)入外輸管網(wǎng)。

（2）三甘醇再生流程：三甘醇貧液從吸收塔塔頂進(jìn)入，自上而下吸收濕天然氣中的水分后成為三甘醇富液。三甘醇富液從三甘醇吸收塔下部流出后再經(jīng)過濾器過濾進(jìn)入三甘醇再生塔塔頂盤管，被塔頂蒸汽加熱至一定溫度后進(jìn)入閃蒸罐，閃蒸分離出的烴類氣體從上部流出進(jìn)入重沸器中回收利用，閃蒸分離后三甘醇溶液從下部流出，依次進(jìn)入過濾分離器及活性炭過濾器過濾后進(jìn)入貧/富液換熱器，與由再生重沸器下部三甘醇緩沖罐流出的熱貧甘醇換熱升溫至70~80 °C后，進(jìn)入三甘醇再生塔。在三甘醇再生塔中，通過提餾段、精餾段、塔頂回流及塔底重沸的綜合作用，分離出三甘醇富液中的水分。重沸器中的貧甘醇經(jīng)貧液汽提柱，溢流至重沸器下部三甘醇緩沖罐，在貧液汽提柱中由引入汽提柱下部的熱干氣對(duì)貧液進(jìn)行汽提。三甘醇貧液從緩沖罐進(jìn)入貧/富液換熱器，與三甘醇富液換熱，溫度降至60 °C左右進(jìn)循環(huán)泵，由泵增壓后進(jìn)套管式氣液換熱器與外輸氣換熱至40 °C進(jìn)吸收塔吸收天然氣中的水分。

1.2 原始數(shù)據(jù)

儲(chǔ)氣庫地面脫水裝置設(shè)計(jì)氣量為300 × 104m3/d，脫水溫度為30~40 °C，脫水壓力為6~8 MPa，天然氣設(shè)計(jì)水露點(diǎn)≤ -10.00 °C。儲(chǔ)氣庫采出氣組分如表1所示。

表 1 儲(chǔ)氣庫采出氣組分及組成Table 1 Component and composition of produced gas of gas storage

1.3 儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)HYSYS模型建立

1.3.1 狀態(tài)方程選擇

在求解烴類物質(zhì)的相平衡時(shí)，工程上通常選用Soave RK（SRK）方程和Peng-Robinson（PR）方程。SRK方程和PR方程在計(jì)算極性物質(zhì)和含有氫鍵的物質(zhì)時(shí)有較高的準(zhǔn)確度，且在預(yù)測(cè)蒸氣壓時(shí)有較好的溫度函數(shù)。PR方程在預(yù)測(cè)液體密度時(shí)比SRK方程有更好的精度，所以本文結(jié)合儲(chǔ)氣庫三甘醇脫水特點(diǎn)選用PR方程作為天然氣脫水計(jì)算的方程，其表達(dá)如式(1)所示。

式中，p為體系壓力，Pa；V為摩爾體積，m3/mol；T為絕對(duì)溫度，K；R為氣體常數(shù)，8.314 J/(mol·K)；a和b為物質(zhì)的特征參數(shù)。

1.3.2 HYSYS模擬模型建立

結(jié)合儲(chǔ)氣庫地面脫水工藝及對(duì)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行參數(shù)分析，根據(jù)所選用的PR狀態(tài)方程，利用HYSYS模擬軟件建立了儲(chǔ)氣庫地面脫水工藝模型，如圖2所示。三甘醇吸收塔塔板數(shù)為6，三甘醇再生塔塔底帶有重沸器。

圖2 儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)HYSYS工藝模擬Fig. 2 HYSYS simulation diagram of ground dewatering system of gas storage

1.4 模型驗(yàn)證

隨機(jī)選擇儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)一組現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入已建立的HYSYS模型中進(jìn)行模擬計(jì)算求解，HYSYS計(jì)算輸入?yún)?shù)如表2所示。

表2 模擬計(jì)算輸入?yún)?shù)Table 2 Input parameters of simulation calculation

將HYSYS軟件模擬計(jì)算結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證所建立模型的合理性及可靠性，對(duì)比結(jié)果如表3所示。

表3 實(shí)際運(yùn)行值與HYSYS模擬計(jì)算值的對(duì)比Table 3 Comparison of actual running value with HYSYS simulated calculation value

對(duì)比可知，模擬得到的數(shù)據(jù)與實(shí)際運(yùn)行值誤差分別為：干氣水露點(diǎn)1.86%、脫水后干氣含水量（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）為3.33%、出塔富甘醇溫度2.43%。造成誤差的原因有兩點(diǎn)：一是所建立的脫水模型是理想模型；二是現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量可能存在誤差。但是從表3中可以看出，各參數(shù)的誤差值均較小，因此可以認(rèn)為利用HYSYS軟件所建立的三甘醇脫水工藝流程是合理可靠的，從而為下一步優(yōu)化操作奠定了可靠的基礎(chǔ)。

2 儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化參數(shù)選取

通過分析儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)工藝流程及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際能耗情況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，脫水系統(tǒng)的主要能耗為：重沸器熱負(fù)荷、三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷及汽提氣加熱負(fù)荷。影響脫水系統(tǒng)能耗的因素包括：原料氣進(jìn)氣溫度、原料氣進(jìn)氣壓力、干氣水露點(diǎn)要求、三甘醇循環(huán)量及汽提氣量等。根據(jù)上述所建立的HYSYS模擬模型，定量分析儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗影響因素，以選取優(yōu)化操作參數(shù)。

2.1 運(yùn)行參數(shù)對(duì)重沸器熱負(fù)荷的影響

在分析各運(yùn)行參數(shù)對(duì)重沸器熱負(fù)荷的影響時(shí)，設(shè)定原料氣進(jìn)氣溫度為30 °C，原料氣進(jìn)氣壓力為6.05 MPa，汽提氣量為0.80 kmol/h，三甘醇循環(huán)量為3.5 m3/h，重沸器溫度為200 °C，重沸器壓力為120 kPa。利用HYSYS軟件模擬計(jì)算，定量分析各運(yùn)行參數(shù)（原料氣進(jìn)氣溫度、原料氣進(jìn)氣壓力、三甘醇循環(huán)量、汽提氣量、重沸器溫度和重沸器壓力）對(duì)重沸器熱負(fù)荷的影響情況，結(jié)果如圖3所示。

圖3 各運(yùn)行參數(shù)對(duì)重沸器熱負(fù)荷的影響Fig. 3 Influence of operating parameters on heat load of reboiler

由圖3可知，重沸器熱負(fù)荷隨著吸收塔原料氣進(jìn)氣溫度、三甘醇循環(huán)量及重沸器溫度的增加而增加，隨著吸收塔原料氣進(jìn)氣壓力、汽提氣量及重沸器壓力的增加而減少。通過對(duì)比圖3(a)~(f)可知，影響重沸器熱負(fù)荷的主要因素為重沸器溫度，重沸器溫度每升高1 °C，重沸器熱負(fù)荷升高約15000 kJ/h。

2.2 運(yùn)行參數(shù)對(duì)三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷的影響

在分析各運(yùn)行參數(shù)對(duì)三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷的影響時(shí)，設(shè)定原料氣進(jìn)氣溫度為30 °C，原料氣進(jìn)氣壓力為6.05 MPa，汽提氣量為0.80 kmol/h，三甘醇循環(huán)量為3.5 m3/h，重沸器溫度為200 °C，重沸器壓力為120 kPa。利用HYSYS軟件模擬計(jì)算，定量分析原料氣進(jìn)氣溫度、原料氣進(jìn)氣壓力、三甘醇循環(huán)量、汽提氣量、重沸器溫度和重沸器壓力對(duì)三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷的影響情況，結(jié)果如圖4所示。

圖4 各運(yùn)行參數(shù)對(duì)三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷的影響Fig. 4 Influence of operating parameters on load of triethylene glycol circulating pump

由圖4可知，三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷隨著原料氣入口氣體壓力和重沸器溫度的增加而增加；隨著三甘醇循環(huán)量的增加而逐漸增加至趨于穩(wěn)定；隨著原料氣入口氣體溫度及汽提氣量的增加而減少，隨著重沸器壓力的增大先增加后減少。通過對(duì)比圖4(a)~(f)可知，影響三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷的主要因素為三甘醇循環(huán)量，三甘醇循環(huán)量每增加0.2 m3/h，三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷升高約1600 kJ/h。

2.3 運(yùn)行參數(shù)對(duì)汽提氣加熱負(fù)荷的影響

在分析各運(yùn)行參數(shù)對(duì)汽提氣加熱負(fù)荷的影響時(shí)，設(shè)置原料氣進(jìn)氣溫度為30 °C，原料氣進(jìn)氣壓力為6.05 MPa，汽提氣量為0.80 kmol/h，三甘醇循環(huán)量為3.5 m3/h，重沸器溫度為200 °C，重沸器壓力為120 kPa。利用HYSYS軟件模擬計(jì)算，定量分析各運(yùn)行參數(shù)對(duì)汽提氣加熱負(fù)荷的影響情況，結(jié)果如圖5所示。

圖5 各運(yùn)行參數(shù)對(duì)汽提氣加熱負(fù)荷的影響Fig. 5 Influence of operation parameters on stripping gas heating load

由圖5可知，汽提氣加熱負(fù)荷隨著原料氣進(jìn)氣壓力、汽提氣量及重沸器壓力的增加而增加，隨著原料氣進(jìn)氣溫度、三甘醇循環(huán)量及重沸器溫度的增加而減少。通過對(duì)比圖5(a)~(f)可知，影響汽提氣加熱負(fù)荷的主要因素為汽提氣量，汽提氣量每升高0.05 kmol/h，汽提氣加熱負(fù)荷升高約290 kJ/h。

3 儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化方法

通過對(duì)影響儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗關(guān)鍵參數(shù)的分析，采用最優(yōu)化理論[17]建立儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗最優(yōu)化模型，并分別采用HYSYS自帶優(yōu)化器及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA遺傳算法結(jié)合優(yōu)化的方法進(jìn)行優(yōu)化求解。HYSYS自帶優(yōu)化器能對(duì)與脫水裝置能耗相關(guān)的部分參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較強(qiáng)的非線性能力，廣泛應(yīng)用于各種非線性問題的預(yù)測(cè)及逼近，但其缺點(diǎn)是不易達(dá)到全局最優(yōu)。GA遺傳算法是一種全局搜索算法，具有簡單、穩(wěn)定性強(qiáng)和易于并行等優(yōu)點(diǎn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA遺傳算法進(jìn)行結(jié)合的優(yōu)化方法廣泛應(yīng)用于各類工藝系統(tǒng)及工程設(shè)計(jì)的優(yōu)化求解中。

3.1 脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化模型建立

本文針對(duì)儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)主要能耗設(shè)備提出優(yōu)化方案，通過關(guān)鍵參數(shù)的選取和最優(yōu)化理論[17]，建立儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化模型如式(2)~(4)所示。

式中，f(x1,x2,x3)為單位綜合能耗值，10-4MJ/ m3；E1(x1)為三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷，kJ/h；E2(x2)為重沸器熱負(fù)荷，kJ/h；E3(x3)為汽提氣加熱負(fù)荷，kJ/h；Q為脫水裝置輸出產(chǎn)品氣流量，m3/h；x1為三甘醇循環(huán)量，m3/h；x2為重沸器溫度，°C；x3為汽提氣用量，kmol/h；z為產(chǎn)品氣水露點(diǎn)，°C；g(x1,x2,x3)為約束條件，l為各決策變量下限值，u為各決策變量上限，如表4所示。

表4 約束條件Table 4 Constraint conditions

3.2 脫水系統(tǒng)能耗HYSYS優(yōu)化器優(yōu)化

3.2.1 目標(biāo)函數(shù)設(shè)置

將與儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗相關(guān)的工藝參數(shù)輸入到HYSYS軟件所建立的儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)模型中，并根據(jù)所建立的能耗最優(yōu)化模型，利用HYSYS自帶優(yōu)化器HYSYS Optimizer Option對(duì)能耗進(jìn)行優(yōu)化求解。目標(biāo)函數(shù)為脫水系統(tǒng)單位總能耗值最低。目標(biāo)函數(shù)設(shè)置如表5所示。

表5 運(yùn)行參數(shù)及約束條件Table 5 Operating parameters and objective function

3.2.2 優(yōu)化方法選用

HYSYS軟件自帶優(yōu)化方法如表6。根據(jù)所建立的儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗最優(yōu)化模型，結(jié)合HYSYS軟件自帶優(yōu)化方法特點(diǎn)，選擇MIX法及BOX法進(jìn)行優(yōu)化求解。

表6 HYSYS自帶優(yōu)化方法Table 6 Optimization algorithm built-in HYSYS

3.2.3 優(yōu)化結(jié)果

優(yōu)化前后系統(tǒng)各參數(shù)如表7所示。由表7可知，經(jīng)MIX法優(yōu)化后系統(tǒng)單位總能耗下降6.75%，經(jīng)BOX法優(yōu)化后單位總能耗下降6.59%。利用HYSYS自帶優(yōu)化器中兩種方法優(yōu)化后單位總能耗、三甘醇循環(huán)量及汽提氣量有所下降，但三甘醇再生塔重沸器溫度未能得到優(yōu)化；水露點(diǎn)雖有所上升，但仍符合儲(chǔ)氣庫外輸氣氣質(zhì)要求。

表 7 優(yōu)化前后系統(tǒng)各參數(shù)對(duì)比Table 7 Comparison of system parameters before and after optimization

3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA遺傳算法的儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化

本文通過均勻設(shè)計(jì)法列出120組優(yōu)化操作實(shí)驗(yàn)參數(shù)，將列出的優(yōu)化操作參數(shù)值輸入到上述建立的HYSYS工藝模型中進(jìn)行模擬計(jì)算，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)計(jì)算所得數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練及預(yù)測(cè)，得到優(yōu)化操作參數(shù)與能耗之間的非線性映射關(guān)系。在滿足外輸氣氣質(zhì)要求的前提下，再利用GA遺傳算法找出儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)最低能耗值及該值所對(duì)應(yīng)的最優(yōu)操作參數(shù)?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA遺傳算法的儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化流程如圖6所示。

圖6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA遺傳算法的儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化流程Fig. 6 Energy consumption optimization flow of ground dewatering system of gas storage based on BP neural network and GA genetic algorithm

3.3.1 脫水系統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

在MATLAB軟件中建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將選取的優(yōu)化操作參數(shù)（三甘醇循環(huán)量、重沸器溫度及汽提氣量）作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層變量，將單位總能耗和產(chǎn)品氣水露點(diǎn)作為輸出量。隨機(jī)選取HYSYS模擬計(jì)算產(chǎn)生的115組數(shù)據(jù)，利用已構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，再對(duì)剩余的5組數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。因本文所建HYSYS模型穩(wěn)定可靠，故將HYSYS模擬計(jì)算所得到的單位總能耗值及水露點(diǎn)值看作實(shí)際值，將實(shí)際值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，通過誤差值來驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差如表8所示。

由表8可知，單位總能耗與水露點(diǎn)的預(yù)測(cè)誤差均小于1%，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高，為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)GA遺傳算法優(yōu)化儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)單位總能耗奠定了可靠基礎(chǔ)。

表8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比及誤差Table 8 Comparison and error between predicted value and actual value of BP neural network

3.3.2 基于BP與GA脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化

根據(jù)所建立的能耗最優(yōu)化模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能耗預(yù)測(cè)模型，利用GA遺傳算法對(duì)儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)單位總能耗及運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。目標(biāo)值為儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)單位總能耗最低，條件為產(chǎn)品氣水露點(diǎn)≤ -10.00 °C。在MATLAB軟件中，建立遺傳算法：設(shè)定決策變量為三甘醇循環(huán)量、重沸器溫度和汽提氣量，取值范圍如表3所示。設(shè)定種群規(guī)模為50，終止迭代數(shù)為100，交叉因子為0.4，變異因子為0.2。決策變量及單位能耗值優(yōu)化前后對(duì)比如表9所示。由表9可知，優(yōu)化后單位總能耗值比優(yōu)化前下降了18.13%，且3個(gè)操作參數(shù)均得到了優(yōu)化。

表9 各決策變量及單位能耗值優(yōu)化前后對(duì)比Table 9 Comparison of each decision variable and unit energy consumption before and after optimization

4 結(jié)論

本文建立了儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)HYSYS模型，對(duì)影響脫水系統(tǒng)能耗的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行了定量分析，建立了儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗最優(yōu)化模型，并分別采用HYSYS自帶優(yōu)化器及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA遺傳算法相結(jié)合的優(yōu)化方法對(duì)儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗進(jìn)行了優(yōu)化求解，得到以下主要結(jié)論。

（1）通過對(duì)影響脫水系統(tǒng)能耗的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行定量分析確定了影響脫水系統(tǒng)能耗的主要因素為重沸器溫度、三甘醇循環(huán)量和汽提氣量，并建立了儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗最優(yōu)化模型。

（2）對(duì)儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗進(jìn)行優(yōu)化求解發(fā)現(xiàn)，采用HYSYS自帶優(yōu)化器優(yōu)化時(shí)，盡管單位總能耗值有所下降，但未能優(yōu)化重沸器溫度這一參數(shù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA遺傳算法相結(jié)合的能耗優(yōu)化法在優(yōu)化儲(chǔ)氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗的同時(shí)，還能優(yōu)化所有的操作參數(shù)，且該方法也可用于優(yōu)化其他工藝系統(tǒng)的操作參數(shù)，具有較好的通用性。