天然气液化场站的生产过程操作优化

【摘要】：天然气液化场站主要是通过换热方式生产液化天然气,天然气经管线进入液化厂界区后,经过预处理、液化、储存、装车计量后销售出厂。作为某液化厂工艺核心的液化工艺采用的是博莱克威奇公司提供的"PRICO"专利技术,这是中国液化厂第一次使用此种专利工艺设计,无相关经验可以借鉴。为了提高液化产量,降低消耗,优化本厂及其它后续建设液化厂的生产过程操作,本文对天然气液化场站生产过程操作优化进行了研究。 本文首先分析了天然气液化场站的生产流程,并选取液化生产过程的两个核心流程液化单元和BOG单元作为优化操作过程,详细分析了其优化目标、优化操作变量和约束条件；提出了用神经网络建立生产操作过程优化模型的方法,介绍了神经网络建模的优点,分析了B样条神经网络结构及网络训练方法,采用B样条神经网络技术建立了液化单元和BOG单元的优化模型,并对网络模型进行训练；为了解决基于神经网络的生产过程多目标优化问题,提出采用交互式进化算法的过程优化技术,讲述了交互式进化算法的意义及应用,介绍了交互式进化算法的结构,并通过MATLAB实现液化单元和BOG单元多目标优化问题的交互式进化计算；采用实际生产数据进行仿真研究,寻优最佳操作参数,得出了优化参数来指导液化场站实际生产操作过程。 【关键词】：天然气液化场站 液化单元 BOG单元 B样条神经网络 交互式进化计算
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TE646
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 前言13-19
• 1.1 研究背景和意义13-14
• 1.2 相关技术综述14-18
• 1.2.1 生产过程优化14-16
• 1.2.1.1 稳态优化与动态优化14-15
• 1.2.1.2 离线优化与在线优化15
• 1.2.1.3 优化算法15-16
• 1.2.2 生产过程的神经网络建模16-17
• 1.2.3 交互式进化计算方法17-18
• 1.2.3.1 交互式进化计算17-18
• 1.2.3.2 交互式进化算法解决多目标优化问题18
• 1.3 论文内容与结构安排18-19
• 第二章 生产流程与优化方案19-27
• 2.1 天然气液化场站的生产流程19-22
• 2.2 生产优化22-27
• 2.2.1 液化单元的优化操作22-24
• 2.2.1.1 优化目标22
• 2.2.1.2 优化操作变量22-24
• 2.2.1.3 优化约束条件24
• 2.2.2 BOG单元的优化操作24-27
• 2.2.2.1 优化目标24-25
• 2.2.2.2 优化操作变量25
• 2.2.2.3 优化约束条件25-27
• 第三章 基于神经网络的过程优化模型27-43
• 3.1 引言27-29
• 3.1.1 神经网络建模的优点27-28
• 3.1.2 建立神经网络模型28-29
• 3.2 B样条神经网络29-31
• 3.3 训练神经网络31-35
• 3.3.1 RPE算法的基本原理31-32
• 3.3.2 RPE学习算法的应用32-35
• 3.4 神经网路模型的泛化35-36
• 3.5 建立优化模型36-41
• 3.5.1 建立液化单元的优化模型36-39
• 3.5.2 建立BOG单元的优化模型39-41
• 3.6 本章小结41-43
• 第四章 基于交互式计算的生产过程优化43-55
• 4.1 引言43
• 4.2 交互式进化计算43-50
• 4.2.1 交互式进化计算的背景及意义43-44
• 4.2.2 交互式进化计算的算法结构44-47
• 4.2.3 交互式进化计算的应用及改进47-48
• 4.2.3.1 交互式进化计算应用47
• 4.2.3.2 交互式进化计算的改进47-48
• 4.2.4 交互式进化计算的MATLAB实现48-50
• 4.3 液化单元优化50-52
• 4.4 BOG单元优化52-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第五章 结论与展望55-57
• 5.1 结论55
• 5.2 展望55-57
• 参考文献57-59
• 致谢59-61
• 作者和导师简介61-62
• 附件62-63

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