中小型天然气液化流程的模拟优化和动态扰动研究

【摘要】：未来30年世界能源需求将增加75%，天然气需求增长将近65%，到2025年天然气将占据世界能源供给的25%，超越煤炭成为世界第二大能源。我国能源消耗中煤炭占据68.2%，天然气占据3.9%。煤炭资源的逐渐枯竭，燃煤产生的高排放和极端雾霾天气等问题，未来中国的能源将发生巨大改变，其中天然气的开发和应用将迎来快速发展时期。除常规天然气资源外，煤层气，页岩气和海上小气田等资源的开发利用是当前天然气行业研究的重点。 本文根据中小型天然气液化装置特点，提出四种液化流程设计方案。针对流程的详细工艺过程和参数，天然气进口参数变化对流程性能影响展开研究。研究手段采用稳态模拟，流程优化和动态模拟相结合的方式，所得出的结论和规律为中小型天然气液化设备的开发和应用提供理论支持。 首先参考相关专利文献，确定流程模拟各节点的关键工艺参数，假设进口参数，天然气组成和混合制冷剂组成为稳态模拟提供准备，通过HYSYS软件的稳态模拟模块对四个液化流程建立模型，对流程的工艺过程进行深入的研究，使用损计算模型和稳态模拟计算结果分析流程的效率。通过API接口在MATLAB环境下更改天然气进口参数，将数据传入HYSYS模型，观察液化流程中耗功和混合制冷剂流量的变化规律。 其次以稳态模型和流程性能变化规律为基础，以CII液化流程为例进行液化流程的整体优化研究。首先确定优化目标函数，通过流程自由度分析和假设简化，确定三台压缩机出口参数和制冷剂流量为优化控制参数，使用遗传算法通过MATLAB和HYSYS模型之间的相互调用实现对流程的整体优化，最终编写优化计算和流程控制程序，确定流程运行的最优化参数。 稳态模拟和整体流程优化为中小型天然气液化设备的设计提供工艺基础和运行参考。液化设备的设计也要考虑进口扰动下的动态响应特性。以较简单的PRICO-SMR循环为例，通过对多股流换热器，压缩机，节流阀等设备建立动态模型，根据模型假设对稳态模型进行修改，同时增加PID控制单元，实现模型的动态环境下的模拟。以进口压力温度和流程扰动源，观察流程耗功和制冷剂流量变化的动态过程。 研究所得出的稳态模型的工艺过程、流程性能变化规律，流程整体优化的优化程序和得出的最优操作参数以及流程性能对扰动的响应规律都对中小型天然气液化装置的设计提供理论支持。 限于个人知识水平，关于动态的研究仅是初探，对于环境参数变化、管路扰动、冷凝器负荷、设备之间的配合等扰动规律没能涉及到。这将是后续研究的重点。 【关键词】：液化流程 液化天然气 稳态模拟 遗传优化 动态响应
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TE646
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-10
• 目录10-12
• 第一章 绪论12-25
• 1.1 课题背景及研究目的和意义12-17
• 1.1.1 研究背景12-15
• 1.1.2 课题研究目的和意义15-17
• 1.2 天然气液化技术17-22
• 1.2.1 大型化天然气技术发展17-18
• 1.2.2 中小型化天然气液化技术18-19
• 1.2.3 天然气液化技术的分类19-22
• 1.3 中小型天然气液化流程的开发和研究现状22-23
• 1.3.1 国外研究现状22-23
• 1.3.2 国内研究现状23
• 1.4 本文主要内容23-25
• 第二章 天然气液化流程计算基础25-35
• 2.1 小型天然气液化流程设计25-30
• 2.1.1 调峰型天然气液化装置26-28
• 2.1.2 撬装式小型液化流程28-30
• 2.2 混合制冷剂和天然气物性计算30-32
• 2.3 液化设备的热力学评价模型32-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 液化流程的稳态模拟和参数影响分析35-65
• 3.1 稳态模拟及基础条件假设35-38
• 3.1.1 天然气进口参数假设36-37
• 3.1.2 参数影响分析方法37-38
• 3.2 液化流程的稳态模拟38-47
• 3.2.1 CII 流程的模拟38-41
• 3.2.2 DMR 流程的稳态模拟41-43
• 3.2.3 PRICO-SMR 流程的稳态模拟43-45
• 3.2.4 两级氮膨胀液化循环的稳态模拟45-47
• 3.3 天然气进口参数对流程的影响分析47-63
• 3.3.1 天然气进口参数对 CII 液化系统耗功的影响48-52
• 3.3.2 天然气进口参数对 DMR 液化系统耗功的影响52-56
• 3.3.3 天然气进口参数对 PRICO-SMR 循环的影响56-59
• 3.3.4 天然气进口参数对两级氮膨胀循环的影响59-63
• 3.4 流程模拟结果验证63-64
• 3.5 本章小结64-65
• 第四章 液化流程的优化和动态特性65-79
• 4.1 最优化理论和动态基础65-68
• 4.1.1 优化目标函数65-66
• 4.1.2 流程自由度分析66-67
• 4.1.3 动态扰动假设和 PID 模型67-68
• 4.2 基于遗传算法的 CII 流程优化实现68-72
• 4.2.1 遗传算法与 HYSYS 模型68-70
• 4.2.2 遗传算法优化程序70-72
• 4.3 动态过程响应72-78
• 4.3.1 主要单元模块的动态模型72-74
• 4.3.2 PRICO-SMR 循环控制结构的设置74-75
• 4.3.3 动态模型的启动75-78
• 4.4 本章小结78-79
• 第五章 结论与展望79-82
• 5.1 本文总结79-80
• 5.2 研究展望80-82
• 参考文献82-85
• 致谢85-86
• 攻读学位期间发表的学术论文86

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