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)集團中原儲氣庫有限責(zé)任公司，河南 濮陽 457000）

儲氣庫地面脫水系統(tǒng)作為儲氣庫采氣工藝的核心，運行時會消耗大量的能源。如何降低儲氣庫地面脫水系統(tǒng)的能耗并提高能效，已經(jīng)成為儲氣庫生產(chǎn)運營管理者們關(guān)注的重點[1-2]。目前，大型儲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]。對此，許多學(xué)者對三甘醇脫水裝置節(jié)能優(yōu)化進行了研究：周樹青等[4]利用HYSYS自帶優(yōu)化器對油氣田集輸過程中的三甘醇脫水工藝及操作參數(shù)進行了優(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設(shè)計能耗優(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行參數(shù)的優(yōu)化方法，并進行了實例驗證應(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，對于儲氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化的研究較少[8-10]。對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)備改進優(yōu)化，基于實際生產(chǎn)現(xiàn)場反復(fù)改變操作參數(shù)進行優(yōu)化，以及通過系統(tǒng)模擬與分析能耗及操作參數(shù)進行優(yōu)化等方法[11-13]。改進工藝及用能設(shè)備的優(yōu)化方法工程量大且成本過高[14]?；趯嶋H生產(chǎn)現(xiàn)場反復(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)場操作經(jīng)驗，通用性較差，容易造成不必要的資源浪費[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軟件建立某儲氣庫三甘醇脫水工藝模型；根據(jù)各運行參數(shù)對儲氣庫地面脫水系統(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)化方法分別對脫水系統(tǒng)能耗及關(guān)鍵操作參數(shù)進行優(yōu)化求解，并對以上兩種優(yōu)化方法進行比選。

1 儲氣庫地面脫水系統(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[16]。因此，本文利用HYSYS模擬軟件建立某儲氣庫地面脫水系統(tǒng)工藝模型。

1.1 儲氣庫地面脫水系統(tǒng)工藝流程簡述

某儲氣庫在采氣期（當(dāng)年11月至第二年3月）時，注采站需要對氣井來氣進行脫水處理以達到外輸氣質(zhì)要求。該儲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入吸收塔的三甘醇貧液充分接觸，進行氣液傳質(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，進入套管式換熱器，與進吸收塔前的三甘醇貧液進行熱交換后，經(jīng)出口分離器分離后進入外輸管網(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入閃蒸罐，閃蒸分離出的烴類氣體從上部流出進入重沸器中回收利用，閃蒸分離后三甘醇溶液從下部流出，依次進入過濾分離器及活性炭過濾器過濾后進入貧/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貧液進行汽提。三甘醇貧液從緩沖罐進入貧/富液換熱器，與三甘醇富液換熱，溫度降至60 °C左右進循環(huán)泵，由泵增壓后進套管式氣液換熱器與外輸氣換熱至40 °C進吸收塔吸收天然氣中的水分。

1.2 原始數(shù)據(jù)

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

表 1 儲氣庫采出氣組分及組成Table 1 Component and composition of produced gas of gas storage

1.3 儲氣庫地面脫水系統(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，工程上通常選用Soave RK（SRK）方程和Peng-Robinson（PR）方程。SRK方程和PR方程在計算極性物質(zhì)和含有氫鍵的物質(zhì)時有較高的準(zhǔn)確度，且在預(yù)測蒸氣壓時有較好的溫度函數(shù)。PR方程在預(yù)測液體密度時比SRK方程有更好的精度，所以本文結(jié)合儲氣庫三甘醇脫水特點選用PR方程作為天然氣脫水計算的方程，其表達如式(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)合儲氣庫地面脫水工藝及對現(xiàn)場實際運行參數(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 模型驗證

隨機選擇儲氣庫地面脫水系統(tǒng)一組現(xiàn)場實際運行數(shù)據(jù)輸入已建立的HYSYS模型中進行模擬計算求解，HYSYS計算輸入?yún)?shù)如表2所示。

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

將HYSYS軟件模擬計算結(jié)果與現(xiàn)場實際運行數(shù)據(jù)進行對比，以驗證所建立模型的合理性及可靠性，對比結(jié)果如表3所示。

表3 實際運行值與HYSYS模擬計算值的對比Table 3 Comparison of actual running value with HYSYS simulated calculation value

對比可知，模擬得到的數(shù)據(jù)與實際運行值誤差分別為：干氣水露點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：一是所建立的脫水模型是理想模型；二是現(xiàn)場測量可能存在誤差。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 儲氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化參數(shù)選取

通過分析儲氣庫地面脫水系統(tǒng)工藝流程及現(xiàn)場實際能耗情況統(tǒng)計數(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：原料氣進氣溫度、原料氣進氣壓力、干氣水露點要求、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 運行參數(shù)對重沸器熱負(fù)荷的影響

在分析各運行參數(shù)對重沸器熱負(fù)荷的影響時，設(shè)定原料氣進氣溫度為30 °C，原料氣進氣壓力為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軟件模擬計算，定量分析各運行參數(shù)（原料氣進氣溫度、原料氣進氣壓力、三甘醇循環(huán)量、汽提氣量、重沸器溫度和重沸器壓力）對重沸器熱負(fù)荷的影響情況，結(jié)果如圖3所示。

圖3 各運行參數(shù)對重沸器熱負(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氣壓力、汽提氣量及重沸器壓力的增加而減少。通過對比圖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 運行參數(shù)對三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷的影響

在分析各運行參數(shù)對三甘醇循環(huán)泵負(fù)荷的影響時，設(shè)定原料氣進氣溫度為30 °C，原料氣進氣壓力為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軟件模擬計算，定量分析原料氣進氣溫度、原料氣進氣壓力、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 各運行參數(shù)對三甘醇循環(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 運行參數(shù)對汽提氣加熱負(fù)荷的影響

在分析各運行參數(shù)對汽提氣加熱負(fù)荷的影響時，設(shè)置原料氣進氣溫度為30 °C，原料氣進氣壓力為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軟件模擬計算，定量分析各運行參數(shù)對汽提氣加熱負(fù)荷的影響情況，結(jié)果如圖5所示。

圖5 各運行參數(shù)對汽提氣加熱負(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 儲氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化方法

通過對影響儲氣庫地面脫水系統(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)化的方法進行優(yōu)化求解。HYSYS自帶優(yōu)化器能對與脫水裝置能耗相關(guān)的部分參數(shù)進行優(yōu)化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較強的非線性能力，廣泛應(yīng)用于各種非線性問題的預(yù)測及逼近，但其缺點是不易達到全局最優(yōu)。GA遺傳算法是一種全局搜索算法，具有簡單、穩(wěn)定性強和易于并行等優(yōu)點。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA遺傳算法進行結(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

本文針對儲氣庫地面脫水系統(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，°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對能耗進行優(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，選擇MIX法及BOX法進行優(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；水露點雖有所上升，但仍符合儲氣庫外輸氣氣質(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遺傳算法的儲氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗優(yōu)化

本文通過均勻設(shè)計法列出120組優(yōu)化操作實驗參數(shù)，將列出的優(yōu)化操作參數(shù)值輸入到上述建立的HYSYS工藝模型中進行模擬計算，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對計算所得數(shù)據(jù)進行算法訓(xùn)練及預(yù)測，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遺傳算法找出儲氣庫地面脫水系統(tǒng)最低能耗值及該值所對應(yīng)的最優(yōu)操作參數(shù)。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA遺傳算法的儲氣庫地面脫水系統(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

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)品氣水露點作為輸出量。隨機選取HYSYS模擬計算產(chǎn)生的115組數(shù)據(jù)，利用已構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，再對剩余的5組數(shù)據(jù)進行模擬預(yù)測。因本文所建HYSYS模型穩(wěn)定可靠，故將HYSYS模擬計算所得到的單位總能耗值及水露點值看作實際值，將實際值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果進行對比，通過誤差值來驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測準(zhǔn)確性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與實際值誤差如表8所示。

由表8可知，單位總能耗與水露點的預(yù)測誤差均小于1%，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測準(zhǔn)確性較高，為進一步實現(xiàn)GA遺傳算法優(yōu)化儲氣庫地面脫水系統(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)測值與實際值對比及誤差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)測模型，利用GA遺傳算法對儲氣庫地面脫水系統(tǒng)單位總能耗及運行參數(shù)進行優(yōu)化。目標(biāo)值為儲氣庫地面脫水系統(tǒng)單位總能耗最低，條件為產(chǎn)品氣水露點≤ -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

本文建立了儲氣庫地面脫水系統(tǒng)HYSYS模型，對影響脫水系統(tǒng)能耗的運行參數(shù)進行了定量分析，建立了儲氣庫地面脫水系統(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)化方法對儲氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗進行了優(yōu)化求解，得到以下主要結(jié)論。

（1）通過對影響脫水系統(tǒng)能耗的運行參數(shù)進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，并建立了儲氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗最優(yōu)化模型。

（2）對儲氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗進行優(yōu)化求解發(fā)現(xiàn)，采用HYSYS自帶優(yōu)化器優(yōu)化時，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)化儲氣庫地面脫水系統(tǒng)能耗的同時，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。