天然气工业
天然氣工業
천연기공업
NATURAL GASINDUSTRY
2012年
11期
89-94
,共6页
胡世鹏%吴小林%马利敏%方传统%李奇%张丽红
鬍世鵬%吳小林%馬利敏%方傳統%李奇%張麗紅
호세붕%오소림%마리민%방전통%리기%장려홍
天然气脱水装置%能耗优化%ProMax模拟%BP神经网络%遗传算法
天然氣脫水裝置%能耗優化%ProMax模擬%BP神經網絡%遺傳算法
천연기탈수장치%능모우화%ProMax모의%BP신경망락%유전산법
为了降低天然气脱水过程中的能量消耗和操作成本,应用工业流程模拟软件ProMax建立了天然气脱水装置工艺模型,并应用BP (Back Propagation)神经网络对ProMax模拟得出的数据进行训练和预测,再将上述BP神经网络模型并入遗传算法(Genetic Algorithms,GA)中,从而建立起了基于BP和GA的天然气脱水装置能耗优化模型.应用该能耗优化模型对川渝地区某净化厂内600×104 m3/d天然气脱水装置进行了操作参数优化.结果表明:在保证净化气产品质量的前提下,该脱水装置的能耗降低了12.23％,经济效益明显提高.该方法通用性强,也可用于其他过程系统的操作参数优化.
為瞭降低天然氣脫水過程中的能量消耗和操作成本,應用工業流程模擬軟件ProMax建立瞭天然氣脫水裝置工藝模型,併應用BP (Back Propagation)神經網絡對ProMax模擬得齣的數據進行訓練和預測,再將上述BP神經網絡模型併入遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)中,從而建立起瞭基于BP和GA的天然氣脫水裝置能耗優化模型.應用該能耗優化模型對川渝地區某淨化廠內600×104 m3/d天然氣脫水裝置進行瞭操作參數優化.結果錶明:在保證淨化氣產品質量的前提下,該脫水裝置的能耗降低瞭12.23％,經濟效益明顯提高.該方法通用性彊,也可用于其他過程繫統的操作參數優化.
위료강저천연기탈수과정중적능량소모화조작성본,응용공업류정모의연건ProMax건립료천연기탈수장치공예모형,병응용BP (Back Propagation)신경망락대ProMax모의득출적수거진행훈련화예측,재장상술BP신경망락모형병입유전산법(Genetic Algorithms,GA)중,종이건립기료기우BP화GA적천연기탈수장치능모우화모형.응용해능모우화모형대천투지구모정화엄내600×104 m3/d천연기탈수장치진행료조작삼수우화.결과표명:재보증정화기산품질량적전제하,해탈수장치적능모강저료12.23％,경제효익명현제고.해방법통용성강,야가용우기타과정계통적조작삼수우화.
