余興成，吳曉南，崔明偉，蘇要港，李 爽，王旭昇

（1.西南石油大學 土木工程與測繪學院，四川 成都 610500；2.西南石油大學 工程學院，四川 南充 637001）

液化天然氣（LNG）具有運輸靈活、儲存方便等特點，在天然氣貿易中占據重要地位。建設沿海小型天然氣液化工廠，不僅可以充分利用海上天然氣資源，還能為大型LNG接收站建設培育市場，如向珠海、中山等城市提供調峰和應急氣源，具有良好的社會效益和經濟效益[1]。但天然氣液化工廠能耗較高，若設計和操作未達最優(yōu)，則可能造成能源浪費。

肖榮鴿等[2]以系統(tǒng)能耗為目標函數，最小換熱溫差（3 °C）為約束條件，結合基于理論的混合制冷劑優(yōu)化方法（KBO）和黑箱法（BOX）算法對C3H8預冷混合冷劑液化工藝（C3/MRC）進行了優(yōu)化模擬，結果顯示，對比國外C3/MRC液化流程，能耗顯著降低。李昊等[3]分別使用BOX算法、序列二規(guī)劃（SQP）算法和遺傳算法（GA）對單級混合冷劑液化工藝進行了優(yōu)化模擬，結果表明，GA的優(yōu)化效果最好。夏丹等[4]使用BOX算法對C3/MRC液化流程進行了優(yōu)化，在保持液化率不變的情況下，將單位質量LNG的生產功耗降低了22.9%。ZAIM[5]對阿爾及利亞Arzew項目的C3/MRC流程進行了穩(wěn)態(tài)模擬，得到了流程中有關動態(tài)模擬的設備參數設置理論。已有研究中，少有對液化工藝進一步建立動態(tài)模擬，分析其動態(tài)響應的報道。而實際工程中，參數波動是運行過程的最大特點，影響系統(tǒng)功耗及效率。因此對流程進行動態(tài)模擬具有較大意義。

本文以珠海某天然氣液化項目為研究對象，通過Aspen HYSYS軟件，對液化流程進行穩(wěn)態(tài)模擬。利用HYSYS Optimizer的BOX算法，以系統(tǒng)最小功耗為目標函數[6]，對混合冷劑配比和冷劑蒸發(fā)冷凝壓力進行優(yōu)化。進一步建立各個設備的動態(tài)模型，添加相應的比例-積分-微分（PID）控制器，制定合理的控制方案，對氣源流量、氣源溫度和氣源組分發(fā)生變化時系統(tǒng)的動態(tài)響應進行分析。

1 流程穩(wěn)態(tài)模擬與優(yōu)化

1.1 流程穩(wěn)態(tài)模擬

1.1.1 流程介紹

本文研究對象為珠海某天然氣液化工廠。該廠在液化工藝中引進了美國Black & Veatch公司開發(fā)的PRICO?單級混合制冷技術及裝備，設計液化量為 60 × 104m3/d，設計運行時間為 8000 h/a，供氣量為2 × 108m3/a（約 13 × 104t LNG），總投資 3.58 億元，屬于小型LNG加工廠。整個液化工藝包括天然氣液化單元和制冷劑循環(huán)單元，如圖1所示。

圖1 液化工藝流程Fig.1 Liquefaction process flow

天然氣液化單元中，原料氣由LNG換熱器頂部進入，在換熱器中向下流動，冷卻至-48 °C引出換熱器，進入重烴分離器，分離重烴后的天然氣返回冷箱，從中部向下流動，冷卻至-150 °C從底部流出，經過節(jié)流降壓后溫度降至-161 °C進入LNG儲罐，在儲罐內會產生少量閃蒸氣。由于重力的影響，深冷液體只出現在換熱器底部，即使在停車期間，也不會流到非低溫設計區(qū)域。

制冷劑循環(huán)單元中，低壓制冷劑在冷箱中吸收高壓冷劑和天然氣的熱量，之后由換熱器頂部流出，經過一級壓縮后加壓至1.57 MPa，通過冷卻器降溫至40 °C，進入段間分離罐，氣相制冷劑經過二級壓縮后加壓至4.00 MPa，通過冷卻器降溫至40 °C，與通過冷劑泵加壓后的液相制冷劑混合后進入分離器，液相冷劑通過冷劑泵送入換熱器，氣相冷劑由壓力驅動進入換熱器頂部，在冷箱頂部混合，冷卻至-150 °C左右后再經過節(jié)流閥節(jié)流降溫至-160 °C左右，由底部流向頂部，完成與高壓冷劑和天然氣的換熱。

天然氣液化流程的熱損失包括兩個部分，一部分來自冷箱的換熱過程，LNG冷箱的換熱曲線匹配度越好，換熱損失越?。涣硪徊糠謥碜岳鋮s器的水冷過程，混合冷劑的水冷過程主要和壓縮后的壓力有關，混合冷劑壓縮過程產生的熱損失可調和量較小，主要通過調和一級壓縮機出口壓力和二級壓縮機出口壓力，使系統(tǒng)的總能耗最小。

1.1.2 流程模擬

可對液化流程進行穩(wěn)態(tài)的熱力和物料衡算，以此來確定熱力參數和性能指標，這是進行參數優(yōu)化的基礎[7]。本文基于Aspen HYSYS軟件建立流程模擬，選擇PR方程作為相平衡計算方程[8]，熵焓熱物性計算選擇Lee-Kesler[9]。本次模擬中，天然氣理論處理量為 1007.88 kmol/h，溫度為 50.00 °C，壓力為4.34 MPa。天然氣及冷劑組分如表1所示。

該流程為單循環(huán)混合制冷劑（SMR）液化流程，包括天然氣循環(huán)和制冷循環(huán)。Aspen HYSYS流程模擬如圖2所示。主要節(jié)點參數如表2所示。

圖2 SMR工藝流程穩(wěn)態(tài)模型Fig.2 Steady state model of SMR

表2 主要節(jié)點物料平衡參數Table 2 Material balance parameters of main nodes

1.2 液化工藝參數優(yōu)化方法

1.2.1 目標函數與約束條件

流程優(yōu)化的目標函數為最小功耗，計算公式如下：

式中，Qcomp1為一級壓縮機的功耗，kW；Qcomp2為二級壓縮機的功耗，kW；Qpump為泵的功耗，kW。

?效率η計算公式：

式中，F為天然氣摩爾流量，kmol/h；W為總功耗，kJ/h；T0為室溫，305.15 K；SLNG為LNG熵值，kJ/(kg·K)；SNG為NG熵值，kJ/(kg·K)；HLNG為LNG焓值，kJ/kg；HNG為NG焓值，kJ/kg。

約束條件：為保證流程合理，避免優(yōu)化中制冷劑冷量提供不足，出現逆溫差換熱情況，取換熱器最小換熱溫差Δtmin= 3.00 °C[10]；保證壓縮機入口物流無液相組分，即氣相分率為1；壓縮機和冷劑泵的等熵效率均取75%；冷卻器冷卻溫度為40.00 °C，壓降取 60.00 kPa。

1.2.2 優(yōu)化算法及優(yōu)化變量

天然氣液化流程的優(yōu)化中，目標函數非線性，優(yōu)化變量較多，需要使用合理的優(yōu)化算法進行計算。BOX算法作為Aspen HYSYS內置優(yōu)化算法，是基于非線性規(guī)劃中單純形法的一種直接搜索算法，通過復合形的反射與收縮來尋求最優(yōu)解[11]。與基于微分學的線性規(guī)劃或非線性規(guī)劃算法相比，BOX算法不要求目標函數和控制變量具有顯式函數關系，也不需要靈敏度計算，就可能搜索到全局最優(yōu)[12]。優(yōu)化參數如表3所示。

表3 BOX算法優(yōu)化參數Table 3 Optimized parameters of BOX algorithm

混合制冷劑的流量與處理天然氣的液化量呈線性關系，混合制冷劑循環(huán)流量增大可使天然氣的液化溫度降低，但會增加液化系統(tǒng)的總能耗?；旌现评鋭┑慕M成配比也會直接影響冷熱流股的換熱曲線和液化系統(tǒng)的能耗。通過優(yōu)化混合冷劑組分的配比和其他一些重要因素，可以降低制冷循環(huán)中混合制冷劑的用量，從而降低系統(tǒng)的能耗。

天然氣液化工藝操作復雜且設計變量較多，因此需要在一定的設計條件下進行參數優(yōu)化。流程的氣源一般來自于上游管道或預處理工藝裝置，其壓力和溫度難以被液化工藝控制，因此本文選取對液化流程性能影響較大，且易于操作的參數進行優(yōu)化。主要包括冷劑配比（表1）、制冷劑蒸發(fā)壓力p14，一級壓縮機出口壓力p18和二級壓縮機出口壓力p23。由于Aspen HYSYS軟件的限制，在優(yōu)化器的優(yōu)化目標中不能直接選擇制冷組分的配比，只能轉而通過優(yōu)化各組分流量，進而優(yōu)化冷劑配比。利用Balance邏輯模塊將各個冷劑單質的摩爾流量傳遞給制冷劑REF，SMR穩(wěn)態(tài)優(yōu)化模型如圖3所示。

圖3 SMR工藝流程穩(wěn)態(tài)優(yōu)化模型Fig.3 Steady state optimization model of SMR

1.3 參數優(yōu)化分析

1.3.1 優(yōu)化結果

優(yōu)化前后，目標變量及優(yōu)化變量如表4所示。由表4可知，通過BOX算法優(yōu)化，各變量均取得了較好的優(yōu)化效果?；旌现评鋭┝髁坑?800.00 kmol/h降低至2571.00 kmol/h，下降了8.18%；各個組分物質的量分數變化較大，CH4和C3H8占比明顯下降，C2H4、i-C5H12和N2占比有所上升，其中i-C5H12較原來上升了21.28%。一級壓縮機出口壓力p14由1570.00 kPa降至1324.59 kPa，降幅達15.63%；二級壓縮機出口壓力p18略有下降，蒸發(fā)壓力p23幾乎沒有變化。LNG換熱器的最小換熱溫差變?yōu)?.0037 °C，基本滿足優(yōu)化約束條件。壓縮機及冷劑泵的總功耗由7180 kW降至6403 kW，使流程總耗能降低10.83%，其中一級壓縮機功率降低了19.43%。在能耗降低的基礎上，整個流程的?效率提高了14.20%。優(yōu)化后各個節(jié)點的參數如表5所示。

表4 優(yōu)化前后的目標變量及優(yōu)化變量Table 4 Target variables and optimization variables before and after optimization

表5 優(yōu)化后各個節(jié)點物料平衡參數Table 5 Material balance parameters of each node after optimization

1.3.2 參數優(yōu)化結果分析

優(yōu)化前后，LNG換熱器冷熱流復合曲線和溫差曲線如圖4所示。由圖4可知，優(yōu)化后，換熱器各溫度段的換熱溫差普遍減小，最小換熱溫差更接近3.00 °C；LNG換熱器冷熱流復合曲線匹配度更高，換熱損失更小，整個流程熱效率得到提升。通過對混合冷劑配比和一、二級壓縮機出口壓力參數的優(yōu)化，使一級壓縮機功耗降低19.43%，二級壓縮機功耗增加8.32%，冷劑泵功耗增加16.73%，整個流程的能耗降低10.83%。這主要因為制冷循環(huán)量降低，以及在同一流量和壓力變化條件下，通過冷劑泵對液態(tài)冷劑加壓的能耗遠低于壓縮機對氣態(tài)冷劑加壓的能耗。冷劑配比優(yōu)化后，不僅換熱效率的提升較大，而且通過冷劑泵加壓的流量增加，從而使總功耗減小。

圖4 優(yōu)化前后LNG換熱器冷熱流復合曲線和溫差曲線Fig.4 Compound curve of cold and heat flow and temperature difference curve of LNG heat exchanger before and after optimization

2 流程動態(tài)模擬與分析

在LNG場站的工藝設計及優(yōu)化方面，穩(wěn)態(tài)模擬得到了廣闊的應用。但在實際工程中，參數波動是運行過程的最大特點，進而影響系統(tǒng)功耗及效率。液化天然氣的組成、溫度和壓力出現波動，將會影響混合制冷劑循環(huán)的功耗和流體流量。動態(tài)模擬技術可以檢測生產設備對動態(tài)負荷的承受能力，優(yōu)選流程控制方案，分析開停車或受到外部干擾時系統(tǒng)的動態(tài)特性，對生產調試有很大幫助。

2.1 動態(tài)模型的建立

在穩(wěn)態(tài)模型的基礎上，添加控制閥VLV-102和換熱器E-102，以便對進料的流量和溫度進行控制；添加PID控制器，以便對流程進行控制[11]。動態(tài)模型如圖5所示。

圖5 SMR工藝流程動態(tài)模型Fig.5 Dynamic model of SMR process

2.2 動態(tài)模擬運行結果及分析

2.2.1 天然氣流量波動

本節(jié)模擬了天然氣流量波動時，LNG換熱器換熱情況及LNG產品溫度。將天然氣流量的目標變量設置為950.00 kmol/h，使其他各個參數為定值。運行結果表明，受到干擾后，系統(tǒng)會發(fā)生系列振蕩，之后達到一個新的動態(tài)平衡。圖6(a)為物流23和物流REF溫度的響應曲線。由圖6(a)可知，由于天然氣進口參數發(fā)生變化，物流REF的溫度出現波動，一段時間后趨于穩(wěn)定，新的動態(tài)平衡中，溫度穩(wěn)定在30.10 °C，比穩(wěn)態(tài)中的溫度稍高。物流23的溫度在短暫時間內上升，經過約25 min振蕩后趨于穩(wěn)定。圖6(b)為物流LNG溫度和制冷劑流量的響應曲線。由圖6(b)可知，LNG溫度在流量變化后的短時間內迅速降低，經過一段時間波動，較穩(wěn)態(tài)有所降低。天然氣流量降低是控制閥開度變小引起的，由于節(jié)流效應，天然氣進口溫度小幅降低，同時，天然氣流量降低引起壓力下降。由于天然氣進口流量降低，制冷劑流量穩(wěn)定后，變?yōu)?376.40 kmol/h，較穩(wěn)態(tài)時有所下降。

圖6 天然氣流量波動時的動態(tài)響應曲線Fig.6 Dynamic response curve of natural gas flow fluctuation

2.2.2 天然氣溫度波動

利用換熱器E-102及溫度控制器，實現對天然氣入口溫度的控制。將溫度由50.00 °C降低至48.00 °C后，部分參數的響應如圖7所示。由圖7可知，LNG出口溫度迅速降低至-162.47 °C，比穩(wěn)態(tài)時低0.14 °C，制冷劑的循環(huán)量隨之降低。受到天然氣進口溫度、LNG液化溫度以及制冷劑流量的影響，物流23和物流REF溫度的變化趨勢基本相同，在干擾出現后迅速降低，經過波動后穩(wěn)定在穩(wěn)態(tài)值左右。天然氣溫度降低后，LNG換熱器中由天然氣帶來的熱負荷降低，制冷劑流量的調節(jié)相對滯后，因此天然氣出口溫度降低，節(jié)流后的溫度也降低。隨著制冷劑流量調節(jié)逐步穩(wěn)定，其他參數也隨之穩(wěn)定。

圖7 天然氣溫度波動時的動態(tài)響應曲線Fig.7 Dynamic response curves of natural gas temperature fluctuation

2.2.3 天然氣組分波動

來自不同氣田的管道天然氣中，組分CH4含量差異較大。模擬天然氣組分波動，CH4含量下降3.848%，N2含量增加0.398%，C2H6含量增加3.104%，C3H8含量增加0.341%，如表6所示，部分參數的響應如圖8所示。由圖8可知，由于組分比例的改變，在相同邊界物流壓力下，天然氣的流量有所下降，物流LNG的溫度在組分改變后驟降，在制冷劑流量降低后，溫度又上升，之后變化逐漸平緩，穩(wěn)定后的溫度升高，制冷劑流量在10 min后逐漸穩(wěn)定，較原來下降了4.33%；穩(wěn)定后的天然氣流量下降了1.79%，單位體積天然氣液化需要的冷劑流量增加。

圖8 天然氣組分波動時的動態(tài)響應曲線Fig.8 Dynamic response curves of natural gas composition fluctuation

表6 天然氣組分變化Table 6 Change of natural gas composition

3 結論

本文采用Aspen HYSYS軟件，針對珠海某天然氣液化項目，建立了天然氣單循環(huán)混合制冷劑液化流程的穩(wěn)態(tài)模型，使用BOX算法對混合冷劑配比及冷劑蒸發(fā)冷凝壓力等重要節(jié)點參數進行了優(yōu)化，并在穩(wěn)態(tài)模擬的基礎上進行了動態(tài)模擬，得出以下結論。

（1）以系統(tǒng)最小功耗為目標函數進行優(yōu)化，總功耗降低了10.83%，?效率提高了14.20%。分析認為，優(yōu)化后換熱器各溫度段的換熱溫差普遍減小，最小換熱溫差更接近于3.00 °C，LNG換熱器冷熱流復合曲線匹配度更高，換熱損失更小，使整個流程效率得到提升。

（2）通過動態(tài)模擬，得到了天然氣流量、溫度和組分波動時，冷劑流量及部分物流溫度的動態(tài)響應曲線。當受到外界干擾時，系統(tǒng)控制方案會通過改變制冷劑流量做出響應，使系統(tǒng)達到新的動態(tài)平衡。