單級混合冷劑天然氣液化工藝優(yōu)化及分析

李 昊，吳曉南，茍珈源，宋俊平

（1.西南石油大學(xué) 土木工程與測繪學(xué)院，四川 成都610500；2.西南石油大學(xué) 工程學(xué)院，四川 南充637001；3.華油天然氣廣元有限公司LNG工廠，四川 廣元628017）

隨著社會發(fā)展，液化天然氣（LNG）憑借其能量密度較高、儲存運(yùn)輸靈活等特性，成為城市發(fā)展不可或缺的能源[1]。典型的級聯(lián)式天然氣液化工藝生產(chǎn)LNG的比功耗為0.3300(kW·h)/kg[2]，而調(diào)研的四川某天然氣液化工廠主冷區(qū)生產(chǎn)LNG的比功耗為0.3837(kW·h)/kg。這就需要優(yōu)化操作參數(shù)來降低生產(chǎn)成本，增強(qiáng)市場競爭力。

LNG工廠操作參數(shù)復(fù)雜且相互影響以致計(jì)算困難，因此許多學(xué)者和工程師經(jīng)常借助模擬技術(shù)與優(yōu)化算法進(jìn)行相關(guān)分析。夏丹等[3]使用了HYSYS自帶的黑箱（BOX）算法對帶丙烷預(yù)冷的混合冷劑天然氣液化流程（C3MR）進(jìn)行優(yōu)化，在保持液化率不變的情況下，將生產(chǎn)單位質(zhì)量LNG的功耗降低了22.9%。He等[4]以生產(chǎn)單位質(zhì)量LNG的功耗為目標(biāo)，通過遺傳算法（GA）對四種天然氣工藝設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并從經(jīng)濟(jì)和能耗方面比較了優(yōu)化后的工藝。楊鑫磊[5]分別使用二次規(guī)劃（SQP）算法和GA對C3MR流程進(jìn)行了優(yōu)化，從功耗角度比較了兩種優(yōu)化算法的優(yōu)化結(jié)果，發(fā)現(xiàn)GA的優(yōu)化效果更好。Qyyum等[6]經(jīng)過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，研究者和工程師經(jīng)常使用BOX算法、SQP算法以及GA優(yōu)化天然氣液化工藝。

在已有的研究中，很少系統(tǒng)地比較各算法的優(yōu)化結(jié)果。本文以四川某天然氣液化工廠運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，首先通過HYSYS模擬單級混合冷劑天然氣液化流程，然后分別使用BOX算法、SQP算法和GA優(yōu)化冷劑配比、冷劑壓縮壓力、蒸發(fā)氣（BOG）壓縮壓力參數(shù)，最后從比功耗、換熱器傳熱溫差兩方面比較各算法所得的優(yōu)化結(jié)果。

1 流程模擬與參數(shù)優(yōu)化

1.1 流程模擬

1.1.1 流程介紹

本文調(diào)研了四川省某天然氣液化工廠運(yùn)行數(shù)據(jù)，該廠采用Black & Veatch公司提出的一種單級混合冷劑（SMR）天然氣液化流程，命名為PRICO[7]，其工藝流程如圖1所示。

圖1 單級混合冷劑天然氣液化流程

主要運(yùn)行流程可分為冷劑循環(huán)部分和天然氣液化部分。冷劑循環(huán)的流程是：冷箱底部的低壓混合冷劑首先壓縮至中壓，被冷凝為氣液兩相，其中氣相再次經(jīng)過壓縮機(jī)達(dá)到高壓，液相則通過增壓泵達(dá)到相同壓力，然后液相冷劑與氣相冷劑混合先通過冷箱降溫，再經(jīng)過節(jié)流閥后為冷箱提供冷量。天然氣液化的流程是：經(jīng)過預(yù)處理的天然氣首先在冷箱預(yù)冷區(qū)脫除重?zé)N，將其經(jīng)冷箱深冷區(qū)降低到-155°C以下，最后經(jīng)過脫氫閃蒸罐和節(jié)流閥到達(dá)儲罐；儲罐產(chǎn)生的BOG經(jīng)過壓縮后，一部分用于工廠生產(chǎn)生活，另一部分回到冷箱，通過脫氮閃蒸罐、節(jié)流閥回到儲罐。

1.1.2 運(yùn)行數(shù)據(jù)

在滿負(fù)荷狀態(tài)下，天然氣處理量（標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)）約為3.93×104m3/h，進(jìn)口壓力為5.350 MPa，進(jìn)口溫度為31.50 °C，在冷箱底部約為-155 °C，經(jīng)閃蒸和節(jié)流到116.3 kPa，成為-161.8 °C的液體。天然氣和混合冷劑組分如表1所示，混合冷劑循環(huán)流程的主要運(yùn)行參數(shù)如表2所示。

表1 天然氣和混合冷劑組分

表2 混合冷劑循環(huán)流程主要運(yùn)行參數(shù)

1.1.3流程模擬

基于HYSYS軟件建立流程模擬，物性狀態(tài)方程選用PR方程[8]，其中熵焓熱物性計(jì)算選用Lee-Kesler方程[9]。模擬過程中還需要假設(shè)關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)：壓縮機(jī)與泵的等熵效率為75%，水冷換熱器的冷量充足，各換熱器最小傳熱溫差不小于3 °C，各換熱器壓力損失為20~30 kPa[10]，增壓泵出口與壓縮機(jī)出口的壓力一致。具體模擬過程如圖2所示。

圖2 單級混合冷劑天然氣液化流程模擬

由于物流的流量和壓力是按照運(yùn)行數(shù)據(jù)設(shè)定，對比主要物流的模擬溫度可驗(yàn)證模擬過程的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵物流的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)如表3所示。經(jīng)對比，模擬數(shù)據(jù)誤差均在10%以下，模型可靠。后文中的“現(xiàn)有運(yùn)行數(shù)據(jù)”均采用模擬所得值，便于各結(jié)果的對比。

表3 關(guān)鍵物流溫度模擬值與運(yùn)行值對比

1.2 流程參數(shù)優(yōu)化

1.2.1 目標(biāo)函數(shù)與操作變量

本文以比功耗JL（生產(chǎn)單位質(zhì)量LNG所做的功）作為優(yōu)化過程的目標(biāo)函數(shù)（式(1)），該函數(shù)通過生產(chǎn)單位LNG的能量成本反映工藝性能，即比功耗越小，性能越好[11]。

式中，JL為生產(chǎn)單位質(zhì)量LNG的比功耗，(kW·h)/kg；W1、W2、W3分別為壓縮機(jī)C-1、壓縮機(jī)C-2、壓縮機(jī)C-3的能耗，kW；W4、W5分別為泵P-1、泵P-2的能耗，kW；QL為LNG質(zhì)量流量，kg/h。

天然氣液化工藝的設(shè)計(jì)變量較多，針對運(yùn)行參數(shù)的優(yōu)化要建立在一定外部條件和設(shè)計(jì)條件之上[12]。原料氣來自于上游管道或預(yù)處理工藝裝置，其壓力和溫度難以被液化工藝控制。因此，本文只對液化流程性能影響較大的可控參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，即對易于操作的變量進(jìn)行優(yōu)化，包括冷劑配比、冷劑壓縮壓力和BOG壓縮壓力，待優(yōu)化參數(shù)名及范圍如表4所示。

表4 待優(yōu)化操作變量范圍

優(yōu)化過程中需要改變冷劑組分，但是在HYSYS模擬中無法直接改變混合物流的某一種組分。為方便改變混合冷劑的組成，本研究中分別建立了各組分的單獨(dú)物流，由Balance邏輯控件賦予混合冷劑物流，并將冷劑循環(huán)流程中的RCY邏輯控件設(shè)置為只傳遞溫度、壓力，以保證模擬準(zhǔn)確收斂。更改后的流程模擬便于實(shí)現(xiàn)混合冷劑組分的調(diào)整，后續(xù)優(yōu)化均以如圖3所示的HYSYS優(yōu)化計(jì)算模型為基礎(chǔ)。

圖3 單級混合冷劑天然氣液化流程的優(yōu)化計(jì)算模型

1.2.2 優(yōu)化方法

（1）BOX算法

HYSYS中的BOX優(yōu)化器的基礎(chǔ)是BOX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(fù)合形的反射與收縮來尋求最優(yōu)解[13]。與基于微分學(xué)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(biāo)函數(shù)和控制變量具有顯式函數(shù)關(guān)系，也不需要靈敏度計(jì)算，有可能搜索到全局最優(yōu)，但收斂性較差。

（2）SQP算法

HYSYS中的SQP優(yōu)化器是嚴(yán)格遵守Powell所提出的算法，其基本思路是對約束優(yōu)化問題應(yīng)用牛頓迭代法。在迭代過程中以拉格朗日函數(shù)構(gòu)造一個二次規(guī)劃子問題，將該子問題的解作為迭代搜索的方向，并確定迭代搜索的步長，直到二次規(guī)劃的結(jié)果逼近原非線性規(guī)劃問題的解[14]。相較于隨機(jī)算法，SQP算法嚴(yán)格準(zhǔn)確，具有較強(qiáng)的收斂性，但全局搜索能力較差。

BOX算法和SQP算法可通過HYSYS優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)，其參數(shù)設(shè)定如表5所示。

表5 HYSYS優(yōu)化器參數(shù)設(shè)定

（3）GA

GA是Holland根據(jù)進(jìn)化原理所提出的解決優(yōu)化問題的算法工具，其從初始函數(shù)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)種群中，通過變異、選擇和交叉等方法搜索全局的最優(yōu)目標(biāo)[15]。通過建立Matlab與HYSYS數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)Matlab對HYSYS的數(shù)值讀取和數(shù)值賦予。此時，HYSYS作為提供模擬數(shù)據(jù)的服務(wù)器、Matlab作為處理數(shù)據(jù)的控制器可以對工藝流程參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，遺傳算法運(yùn)行步驟如圖4所示，參數(shù)如表6所示。

圖4 遺傳算法運(yùn)行邏輯

表6 遺傳算法參數(shù)設(shè)定

天然氣液化工藝的冷箱傳熱溫差越小，比功耗可能會越低，但是要求換熱器所提供的換熱面積越大。由于板式換熱器的換熱面積是固定值，工程上一般認(rèn)為其傳熱溫差不得小于3 °C[16]。在遺傳算法中，為了淘汰不滿足約束條件的運(yùn)行參數(shù)，需設(shè)置合理的懲罰函數(shù)，如式(2)和式(3)所示。

式中，JP為懲罰后的比功耗，(kW·h)/kg；JL為生產(chǎn)單位質(zhì)量LNG的比功耗，(kW·h)/kg；f(x)為懲罰函數(shù)變量；Max函數(shù)表示取區(qū)間內(nèi)的最大值；Δtmin,H-1為換熱器H-1的最小傳熱溫差，°C；Δtmin,H-2為換熱器H-2的最小傳熱溫差，°C。

2 優(yōu)化結(jié)果與討論

2.1 比功耗及操作變量

BOX算法、SQP算法和GA的比功耗與迭代次數(shù)的變化趨勢如圖5所示。三種算法都取得了優(yōu)化效果：BOX算法收斂速率最快，經(jīng)過20次迭代后降低到0.3684(kW·h)/kg，降幅為3.99%；SQP算法開始降低速率較快，隨后趨于緩慢，經(jīng)過20次迭代后穩(wěn)定在0.3583(kW·h)/kg，降幅為6.62%；GA雖然收斂速率最慢，但是曲線更平滑，在經(jīng)過56次迭代后降低到0.3544(kW·h)/kg，降幅為7.64%。

圖5 比功耗隨迭代次數(shù)的變化趨勢

各算法優(yōu)化后的操作變量數(shù)據(jù)如表7所示。

表7 優(yōu)化后操作變量對比

BOX算法和SQP算法的優(yōu)化主要體現(xiàn)在冷劑流量分別降低了2.84%、6.19%，各壓縮機(jī)的出口壓力變化較??；相反，GA的優(yōu)化結(jié)果是冷劑流量提高了7.18%，壓縮機(jī)出口壓力平均降低了15.25%。GA優(yōu)化的比功耗更低，三種算法不同的尋優(yōu)路徑說明GA的全局搜索能力較高，而HYSYS的BOX算法和SQP算法容易陷入局部最優(yōu)、全局搜索能力相對不足。

2.2 換熱器傳熱溫差

換熱器的傳熱溫差既是重要約束條件，也能反映設(shè)備的換熱效果。表8列舉了優(yōu)化后板式換熱器的傳熱溫差，可見最小傳熱溫差均大于3 °C，說明優(yōu)化結(jié)果均滿足約束條件。在換熱器H-1中，BOX算法優(yōu)化后的對數(shù)平均溫差相似；SQP算法優(yōu)化后的對數(shù)平均溫差從6.737 °C降低為4.561 °C；GA優(yōu)化后的對數(shù)平均溫差為4.772 °C?？梢?，SQP算法對換熱器H-1的優(yōu)化結(jié)果較好。在換熱器H-2中，BOX算法、SQP算法和GA分別使其對數(shù)平均溫差從5.443°C降低到4.413 °C、4.209 °C、3.976 °C?？梢?，GA對換熱器H-2的優(yōu)化效果較好。

表8 最小傳熱溫差和對數(shù)平均溫差

對數(shù)平均溫差只能反應(yīng)換熱器的整體效果，具體換熱過程則可以通過傳熱溫差曲線體現(xiàn)，如圖6所示。圖6展示了現(xiàn)有運(yùn)行方案、BOX算法優(yōu)化方案、SQP算法優(yōu)化方案以及GA優(yōu)化方案的H-1和H-2傳熱溫差曲線。從換熱量來看，通過BOX和SQP算法優(yōu)化后，H-1的換熱量分別降低了2.25%、4.48%；H-2的換熱量分別降低了1.34%、4.65%。而GA優(yōu)化后，H-1的換熱量增加了7.66%，H-2的換熱量增加了9.99%。結(jié)合表7的冷劑數(shù)據(jù)可見，換熱量變化的主要原因是冷劑流量的改變，不是反應(yīng)比功耗的絕對因素。從傳熱溫差看，在換熱器H-1中，BOX算法優(yōu)化后的傳熱溫差變化趨勢與優(yōu)化前幾乎重合；SQP算法優(yōu)化后的傳熱溫差整體趨勢比優(yōu)化前更??；GA優(yōu)化后的傳熱溫差曲線在前半段較為平滑，保持在4 °C左右，但是當(dāng)冷劑溫位較高時的傳熱溫差最高達(dá)到了18.86 °C，說明GA的混合冷劑配比在較高溫位的匹配程度不佳。在換熱器H-2中，三種優(yōu)化算法傳熱溫差曲線波動幅度均有降低，其中GA優(yōu)化后的傳熱溫差較低且曲線更為平滑。綜上所述，GA優(yōu)化方案雖然取得了較好節(jié)能效果，但在冷劑匹配程度 上仍有進(jìn)步潛力。

圖6 不同運(yùn)行方案的H-1和H-2傳熱溫差曲線

3 結(jié)論

本文基于HYSYS模擬了四川省某天然氣液化工廠單級混合冷劑天然氣液化工藝流程。以比功耗為優(yōu)化目標(biāo)，分別用BOX算法、SQP算法以及GA優(yōu)化了主要操作變量，對比了各優(yōu)化結(jié)果。所得主要結(jié)論如下：

（1）與BOX算法和SQP算法相比，GA雖然收斂速率較慢，但是優(yōu)化效果最好，使此案例的比功耗降低了7.64%。因此，LNG工廠運(yùn)行和設(shè)計(jì)優(yōu)化應(yīng)優(yōu)先采用GA。

（2）本案例中GA所得的運(yùn)行方案總體上最優(yōu)，但是冷劑換熱曲線匹配程度仍有不足?？申P(guān)注更先進(jìn)的算法對于LNG工藝的應(yīng)用，提高局部搜索和全局收斂能力。

（3）GA將工藝比功耗從0.3837(kW·h)/kg降低到0.3544(kW·h)/kg，已取得了較大進(jìn)步，卻仍然高于級聯(lián)式工藝的典型比功耗。因此，將來的研究不僅要關(guān)注先進(jìn)的優(yōu)化算法，還要分析工藝結(jié)構(gòu)上的優(yōu)化潛力。