顏筱函 李柏成

1.中國石油大學(北京) 2.中亞天然氣管道有限公司

基于粒子群算法的天然氣三甘醇脫水工藝參數優(yōu)化研究

顏筱函1李柏成2

1.中國石油大學(北京) 2.中亞天然氣管道有限公司

目前，很多研究學者針對三甘醇(TEG)脫水流程的工藝參數做了大量優(yōu)化改進。然而通常采用的軟件模擬手段或基于現場試驗的方法難以高效、準確地達到預想的優(yōu)化效果，且由于人為因素的干擾易導致能源浪費?；诖?，提出了將粒子群優(yōu)化(PSO)算法與HYSYS模擬軟件相結合的優(yōu)化方法，通過Matlab軟件與HYSYS軟件的交互，利用PSO算法自動更新優(yōu)化決策變量，使之不斷向最優(yōu)值靠攏，達到最理想的優(yōu)化目標。該方法不僅提高了優(yōu)化效率，同時避免了人為因素的影響，增強了系統的可靠性。最后，將其應用于具體的算例中，以脫水能耗最小為目標函數，以TEG循環(huán)量和再生塔溫度為決策變量。以HYSYS為運算內核，利用PSO優(yōu)化得出能耗最小的工藝參數。結果表明，優(yōu)化后的TEG循環(huán)量降低了0.2 m3/h，重沸器溫度降低了6 ℃，系統總能耗每天降低了93.8 kW。該優(yōu)化方法的采用對現場的工藝操作和參數設定提供了指導，對油氣田經濟效益的提高具有重要意義。

三甘醇脫水 優(yōu)化改進 粒子群算法 HYSYS模擬

三甘醇(TEG)脫水工藝在天然氣脫水處理中應用最為廣泛[1-3]。早期的TEG脫水工藝綜合利用率低，生產能耗大。其中，TEG脫水裝置的再生能耗為主要能耗。很多研究學者通過改進原有的工藝流程及脫水裝置，利用先進的節(jié)能技術降低設備能耗，節(jié)約流程的運行成本[4-6]。此外，工藝參數的優(yōu)化能夠有效確保脫水裝置節(jié)能運行[7-8]。例如，在TEG再生流程中，甘醇貧液循環(huán)量及濃度、再生塔回流比、重沸器溫度、再生氣塔頂溫度等工藝參數的不合理匹配，均易導致不必要的能耗浪費，增加工藝系統負荷量。

王念兵等[9]通過更換加熱爐燃燒器、回收再生塔塔頂輕烴、吸收塔填料改用規(guī)整填料等措施，提高設備的利用率，并減少TEG損失。謝書圣等[10]采用Aspen Plus對天然氣TEG脫水裝置工藝流程進行模擬計算，并優(yōu)化了吸收塔的主要工藝參數。李奇等[11]將夾點技術(Pinch Technology)應用于天然氣TEG脫水流程的換熱網絡分析，找到裝置用能的問題所在，并以此為基礎優(yōu)化脫水工藝流程，以提高裝置的能量利用效率。薛江波等[12]通過對TEG脫水工藝中的循環(huán)量、再生溫度、汽提氣注入量、貧液進塔溫度等工藝參數進行適當調整，降低了單位能耗，提高了生產效益。針對工藝參數的優(yōu)化，很多研究學者主要通過軟件模擬或基于現場實際操作反復改變操作參數以檢驗最終的適用效果，其缺陷在于模擬或實際操作量大，需要具備豐富的現場操作經驗，通過經驗根據測試結果不斷調整優(yōu)化參數，系統優(yōu)化效率較低，且易造成不必要的資源浪費。

本研究針對TEG脫水流程提出一種高效的優(yōu)化方法，即通過實現HYSYS與Matlab交互對接，利用HYSYS建立脫水工藝流程并進行模擬，再采用粒子群優(yōu)化(PSO)算法完成工藝參數的優(yōu)化計算。該算法可根據每次的迭代結果自動對優(yōu)化變量進行篩選，從而降低了人為因素造成的影響，使優(yōu)化結果更加準確可靠。

1 方法原理

1.1 TEG脫水工藝流程

天然氣TEG脫水工藝流程分為原料氣脫水和TEG再生兩部分，其具體流程見圖1。

1.2 PSO算法

PSO優(yōu)化算法最早起源于鳥群遷徙和覓食的自然現象，由Kennedy 和Eberhart博士提出[13-14]。在PSO優(yōu)化算法中，假設初始存在一個種群S={X1，X2，…，Xn}，在d維空間中隨機產生一群粒子，其位置坐標為Xi=(xi1,xix,…,xid)。每個粒子通過尋找兩個極值點來不斷迭代更新，第1個就是粒子在目標函數中搜索到的整個種群中的最好解，即為全局極值點，其位置用gbest表示；另一個是由于粒子本身而定的最好解，為個體極值點，其位置用pbest表示。因此，基于上述跟蹤特性，每個粒子可通過式(1)和式(2)完成速度和位置更新。

(1)

(2)

1.3 軟件交互

Matlab軟件和HYSYS軟件的交互對接可通過在Matlab界面輸入調用程序實現，具體以Matlab2014a和HYSYS建立的簡單物料流為例。

打開Matlab2014a，新建腳本，如圖2所示。在腳本中輸入與HYSYS連接的代碼，以及數據讀取與寫入的指令代碼，保存腳本后，點擊“運行”即實現與HYSYS對接。交互功能演示見圖3，圖3(a)為Matlab2014a界面，紅色方框內為讀取數據代碼以及在命令窗口內顯示的讀取結果，黑色方框內為寫入數據代碼；圖3(b)為交互功能結果展示。其中，左圖標記方框內為初始數據，右圖中為交互后的變化結果。

因此，通過交互作用，利用Matlab可以讀取HYSYS建立的TEG脫水流程中每一環(huán)節(jié)的輸入參數和運算結果，同時，也能對可輸入的已知參數進行更改。優(yōu)化的目標值來自于HYSYS模擬結果，將其帶入PSO算法中，利用適應度函數判斷是否達到優(yōu)化目標；若不滿足適應度函數判決條件，PSO算法將更新優(yōu)化的決策工藝參數，再次進行HYSYS流程計算模擬。因此，在該反復循環(huán)的過程中，可將HYSYS視為參數計算平臺，將Matlab視為參數優(yōu)化平臺。

通過兩種軟件的交互，可在短時間內完成大量復雜的計算，且保證了計算結果的精確度。應用PSO算法可根據適應度函數智能地判斷決策工藝參數如何向較好的方向改進，從而快速達到目標函數最優(yōu)值。

2 模型建立與求解

為驗證以上優(yōu)化方法，選取流程中TEG循環(huán)量和重沸器溫度作為優(yōu)化決策變量，將總系統能耗作為優(yōu)化目標函數，采用PSO算法優(yōu)化求解能耗最低條件下的可操控工藝參數。

2.1 模型描述

2.1.1 目標函數及決策變量

(1) 目標函數如下所示：

minEtotal=EP+EC+EH+Mδ

(3)

式中：Etotal為TEG脫水工藝系統設備總能耗，kW；EP為機泵類能耗，kW；EC為冷卻器能耗，kW；EH為加熱器能耗，kW；M為無窮大數值；δ為0～1變量，當脫水后氣體滿足外輸要求，則δ=0；否則δ=1。

(2) 決策變量：TEG循環(huán)量和重沸器溫度。

2.1.2 約束條件

優(yōu)化模型的約束條件由TEG工藝流程確定，包括：

(1) 天然氣行業(yè)規(guī)范或油氣田生產中規(guī)定的天然氣脫水后外輸標準。

(2) TEG流程中各環(huán)節(jié)應保證設備的正常運轉，流入、流出設備壓力均滿足正常工藝運行情況。

(3) TEG流程中各環(huán)節(jié)的溫度、壓力、TEG含量及濃度等工藝參數均應滿足行業(yè)標準。

2.2 求解步驟

該方法求解流程如圖4所示，HYSYS作為運算內核，利用PSO算法將HYSYS嵌套在內，即可直接通過Matlab界面對HYSYS流程工藝參數進行更改和讀取。

計算步驟如下：

(1) 首先，根據已知條件利用HYSYS軟件建立TEG脫水工藝流程。

(2) 將HYSYS與Matlab對接，實現數據交互。

3 實例分析

3.1 HYSYS流程建立

已知某油田現場基礎數據：天然氣總處理量為2×106m3/d，吸收塔進料壓力4.95 MPa，原料氣溫度22 ℃，且要求脫水后水露點低于-30 ℃。基于HYSYS軟件，建立TEG天然氣脫水工藝流程，如圖5所示，工藝參數如表1所示。

3.2 優(yōu)化結果及分析

利用PSO算法優(yōu)化后的模型收斂曲線見圖6。從圖6可以看出，PSO算法的收斂速度較快，能夠快速達到理想的目標函數值，說明該算法具有良好的優(yōu)化效果和較高的穩(wěn)定性。

優(yōu)化前后結果對比見表2。由表2可知，優(yōu)化參數后，TEG循環(huán)量降低0.2 m3/h，重沸器溫度降低6 ℃，其相應的TEG循環(huán)泵耗電量和燃料消耗也降低。相比之下，燃料氣損耗的降低是造成系統能耗下降的主要因素。根據現場數據表明，優(yōu)化運行參數后，每天消耗的燃料氣量減少了216.9 m3，則天然氣燃料氣消耗量減少21.4%，系統總能耗降低25.5%。

表1 TEG脫水工藝參數Table1 ParametersofTEGdehydrationprocess項目工藝參數原料氣壓力/MPa4.95原料氣溫度/℃22TEG循環(huán)量/(m3·h-1)7.3脫水吸收塔塔板數/塊8脫水吸收塔塔板效率/%37.5閃蒸氣量/(m3·h-1)30氣提氣量/(m3·h-1)42TEG換熱器貧液進/出口溫度/℃150/115TEG換熱器富液進/出口溫度/℃50/80[15]富液再生塔塔板數/塊8富液再生塔重沸器溫度/℃202富液再生塔再生壓力/kPa200干氣平衡水露點/℃-31.4

表2 優(yōu)化前后結果對比Table2 Comparisonofresultsbeforeandafteroptimization項目TEG循環(huán)量/(m3·h-1)重沸器溫度/℃干氣水露點/℃系統總能耗/(kW·d-1)優(yōu)化前7.3202-31.4367.4優(yōu)化后7.1196-30.2273.6

因此，該流程每天可節(jié)省93.8 kW的能耗。在滿足輸氣管道對氣體露點要求的前提下，TEG脫水工藝參數優(yōu)化能夠達到節(jié)能降耗的目的。結果表明，采用PSO算法對TEG脫水工藝參數優(yōu)化具有良好的改進效果。

4 結 論

利用PSO算法和HYSYS模擬軟件對天然氣TEG脫水工藝流程進行優(yōu)化，并結合具體案例對選取的相關參數進行優(yōu)化處理。由優(yōu)化結果可知，該方法不僅具有很好的收斂性，且能夠自動對工藝參數進行調整，以獲得最優(yōu)的目標函數值。因此，該方法可用于指導實際生產中工藝參數的合理設定，為油氣田創(chuàng)造更大的經濟效益。

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Optimization on process parameters of TEG dehydration based on PSO algorithm

Yan Xiaohan1, Li Bocheng2

1. China University of Petroleum, Beijing, China; 2. Trans-Asia Gas Pipeline Company Limited, Beijing, China

At present, many researchers have developed a lot of optimization improvement on TEG dehydration process. However, it is difficult for common software simulation or experimental method conducted in the field to achieve the expected improvement efficiently and accurately. Moreover, unnecessary energy waste was resulted from human factors. Based on above problems, an optimization method combining Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm and HYSYS simulation software was put forward. Through the connection between Matlab and HYSYS, PSO could be applied to automatically updating optimal variables which were getting close to the optimal value, in order to obtain the final optimization objective. The proposed method not only enhanced optimization efficiency but also strengthened the system reliability by avoiding the influence of human factors. In the end, the method was used in a case study which aimed to minimize energy consumption of dehydration, and the TEG circulation volume and regeneration tower temperature were decided as decision variables. Taking the HYSYS as the calculation core, PSO was utilized to work out the process parameters with minimum energy consumption. The results showed that TEG circulation volume and reboiler temperature decreased by 0.2 m3/h and 6 ℃ respectively. And the total energy consumption of the system was reduced by 93.8 kW. The optimization method could offer instructions for process operating and parameters setting, which played a significance role in the economic benefits improvement for the oil and gas fields.

TEG dehydration, optimization improvement, particle swarm optimization, HYSYS simulation

顏筱函(1992-)，女，山東東營人，碩士研究生在讀。E-mail:yxiaohan1008@sina.com

TE644

A

10.3969/j.issn.1007-3426.2017.03.005

2016-12-06；編輯：溫冬云