基于BP神经网络和遗传算法的天然气脱水装置能耗优化

【摘要】：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。 【作者单位】： 中国石油大学(北京)化学工程学院;中国石化中原油田普光分公司天然气净化厂;
【关键词】： 天然气脱水装置 能耗优化 ProMax模拟 BP神经网络 遗传算法
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目“能量/质量耦合梯级利用的多目标优化综合”子课题(编号:2012CB720504)
【分类号】：TE96
【正文快照】： 天然气净化过程会消耗大量能源,这既造成了能源的浪费,又产生了环境污染,并增加了处理成本。因此,如何通过系统模拟与分析方法来确定天然气净化装置的最优操作条件,以降低天然气处理过程的能量消耗和操作成本,提高石油企业的经济效益和市场竞争力,已成为目前石油企业迫切需要

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