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    天然氣液化流程不確定性及敏感性分析

    2023-12-09 06:41:46朱傳琪溫潤娟馬芳
    石化技術(shù) 2023年12期
    關(guān)鍵詞:冷劑功耗液化

    朱傳琪 溫潤娟 馬芳

    國家能源集團(tuán)寧夏煤業(yè)有限責(zé)任公司煤炭化學(xué)工業(yè)技術(shù)研究院 寧夏 銀川 754011

    天然氣作為一種相對清潔的能源,在交通、化工等領(lǐng)域中承擔(dān)了越來越重要的角色。其氣態(tài)時(shí)體積為液化后體積的600倍[1],因此液化天然氣被認(rèn)為是天然氣最有前景和最經(jīng)濟(jì)的運(yùn)輸方式之一。常用的天然氣液化工藝是混合冷劑液化工藝,其利用多種制冷劑組成混合冷劑,通過對制冷劑進(jìn)行壓縮、冷凝、氣液分離、節(jié)流膨脹及蒸發(fā)吸熱而制造不同的溫區(qū),以提供天然氣液化過程所需冷量,實(shí)現(xiàn)天然氣液化[2]。混合冷劑制冷工藝分為單循環(huán)、丙烷預(yù)冷、雙循環(huán)混合冷劑液化工藝等[3]。天然氣液化過程所產(chǎn)生的能耗中,混合冷劑工藝能耗占比為40%~50%。因此研究混合冷劑制冷過程,對降低天然氣液化過程能耗具有重要意義。

    楊鑫磊[1]分析混合冷劑的溫度、壓力等參數(shù)對制冷流程的影響,并對冷劑配比進(jìn)行優(yōu)化。張進(jìn)盛[4]等利用順序二次規(guī)劃對混合冷劑制冷過程各參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化?,F(xiàn)有研究多是在參數(shù)固定的情況下對制冷過程進(jìn)行分析,其結(jié)果未體現(xiàn)相關(guān)參數(shù)同時(shí)變化對制冷過程的復(fù)雜影響。針對混合冷劑制冷流程開展不確定性及敏感性分析已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)[5],但Muhammad A[5]、Ali W等未將冷劑出口壓力與溫度等參數(shù)同時(shí)作為研究變量。且其采用一級冷卻的方式對制冷流程進(jìn)行簡化,這與實(shí)際工況存在差異。因此,搭建三級冷卻液化流程開展不確定性及敏感性分析。將冷劑組分摩爾含量、出口壓力及溫度作為研究對象。量化相關(guān)參數(shù)變化對于制冷流程及能耗的影響,并借助最優(yōu)化算法開展制冷流程參數(shù)優(yōu)化,降低系統(tǒng)能耗。

    1 研究方法

    1.1 液化工藝流程模擬

    所選案例中天然氣處理量為1769 kmol/h,各組分摩爾分?jǐn)?shù)為CH497.95%,C2H60.44%,N21.6%,CO20.01%。天然氣壓力為4.27MPa(G),溫度為28.2℃,壓縮機(jī)等熵效率為0.75,天然氣液化溫度為-161℃。利用化工過程模擬軟件搭建混合冷劑制冷液化流程如圖1,物性方法設(shè)為Peng-Robinson?;旌侠鋭┙?jīng)一級壓縮后進(jìn)入級間冷卻器,冷卻后進(jìn)行氣液分離,氣相經(jīng)二級壓縮至高壓,液相提壓后與氣相混合進(jìn)入二級冷卻器,冷卻后進(jìn)入壓縮機(jī)出口分液罐進(jìn)行氣液分離,氣、液相分別進(jìn)入換熱器為天然氣及自身提供冷量。制冷循環(huán)流程中混合冷劑總摩爾流量保持不變。

    圖1 單循環(huán)混合冷劑制冷流程

    1.2 不確定性及敏感性分析

    在混合冷劑制冷過程中,由于冷劑配比、出口溫度等參數(shù)的變化,導(dǎo)致制冷過程能耗隨之變化。不確定性分析的目的是量化相關(guān)參數(shù)變化對制冷能耗的影響。敏感性分析則是用于量化各輸入?yún)?shù)對于能耗影響的大小。本文選用基于方差的敏感性分析方法進(jìn)行計(jì)算,其通過主效應(yīng)和全效應(yīng)兩個(gè)指標(biāo)分析輸入?yún)?shù)對能耗的影響。主效應(yīng)為單一參數(shù)對能耗的影響,全效應(yīng)為考慮各輸入?yún)?shù)的交互作用后對能耗的影響。效應(yīng)值越大代表影響越大。

    本文將混合冷劑各組分摩爾占比、出口壓力及溫度作為輸入?yún)?shù),各參數(shù)設(shè)為均勻分布,將液化流程中總功耗作為輸出參數(shù)。混合冷劑各組分摩爾分?jǐn)?shù)的取值范圍,按照空氣化工公司給出一般原則進(jìn)行設(shè)定,出口壓力和預(yù)冷溫度按照相關(guān)文獻(xiàn)設(shè)定[1,3],各參數(shù)變化范圍見表1。選用拉丁超立方抽樣在其分布范圍內(nèi)抽樣2000次,得到輸入?yún)?shù)組合。

    表1 不確定性分析各參數(shù)變化范圍

    由于不確定性及敏感性分析所需數(shù)據(jù)較多,采用手動(dòng)方式完成2000組參數(shù)的模擬計(jì)算需要大量時(shí)間。因此本文通過Python軟件自動(dòng)實(shí)現(xiàn)參數(shù)輸入及結(jié)果的保存,提高分析計(jì)算的效率及準(zhǔn)確性。不確定性分析過程中換熱器最小傳熱溫差不作為限制條件,以充分反映各參數(shù)變化對混合冷劑制冷過程的影響。

    2 結(jié)果分析與討論

    2.1 不確定性分析結(jié)果

    該工藝流程不確定性分析結(jié)果如圖2所示,從左至右依次為制冷流程總功耗、壓縮機(jī)功耗及級間冷卻器功耗的不確定性分析結(jié)果。在所設(shè)定的參數(shù)變化范圍內(nèi),流程總能耗的變化范圍為28010.44~31880.24 kW,其最大值與最小值的差值為3869.8 kW,這說明在上述參數(shù)變化時(shí),所選案例具有較大的工藝優(yōu)化空間。壓縮機(jī)功耗的變化范圍為11641.59~12446.48 kW,級間冷卻器功耗的變化范圍為15978.93~19952.46 kW。根據(jù)不確定性分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),該流程內(nèi)級間冷卻器的功耗波動(dòng)較大,是該工藝總能耗波動(dòng)的主要原因,導(dǎo)致該現(xiàn)象的原因?qū)⒔Y(jié)合敏感性分析結(jié)果進(jìn)行討論。

    圖2 不確定性分析結(jié)果

    2.2 敏感性分析結(jié)果

    表2為該工藝流程敏感性分析結(jié)果,從表中可以發(fā)現(xiàn),混合冷劑各組分在考慮交互作用后對能耗的影響顯著提升,這說明混合冷劑中各組分的占比對功耗影響較為復(fù)雜。

    表2 敏感性分析結(jié)果

    基于敏感性分析結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)混合冷劑出口溫度、壓力對總功耗的影響較大,這與不確定性分析結(jié)果相互驗(yàn)證。冷劑的出口溫度是其進(jìn)入冷箱的溫度,由于冷箱內(nèi)天然氣液化所需冷量不變,當(dāng)出口溫度越高時(shí),混合冷劑提供給天然氣液化的冷量相對減少。因此降低冷劑出口溫度有利于天然氣液化,但這會導(dǎo)致冷卻器能耗增加,從而使冷劑出口溫度對流程總功耗影響較大。而混合冷劑出口壓力對能耗的影響,是由于冷劑出口壓力增加導(dǎo)致焓值降低,造成冷劑進(jìn)出冷箱的焓差增大,而天然氣液化所需總冷量不變,所以適當(dāng)增加冷劑壓力有利于降低液化過程能耗。但增加冷劑出口壓力會導(dǎo)致壓縮機(jī)壓比增加,這會增加液化過程能耗,因此需要根據(jù)冷劑的配比情況進(jìn)行判斷,選擇合適的出口壓力,使得其對冷劑液化過程的能耗影響達(dá)到平衡。

    此外,混合冷劑中C3H8及i-C5H12組分的含量相較于其他組分對能耗的影響較大。這是由于在總摩爾流量不變的情況下,C3H8及i-C5H12組分含量增加會導(dǎo)致混合冷劑的相對分子量增加,造成壓縮機(jī)功耗增加。其次,由于C3H8及i-C5H12組分的沸點(diǎn)相對于其他組分較高,在級間冷卻時(shí)更易發(fā)生冷凝相變,所以其對流程總能耗的影響大于其他輕組分。

    2.3 單循環(huán)混合冷劑制冷工藝流程參數(shù)優(yōu)化

    工藝參數(shù)優(yōu)化借助逐步回歸及最優(yōu)化算法開展。首先將2000組數(shù)據(jù)導(dǎo)入Python軟件,利用逐步回歸擬合輸入?yún)?shù)與能耗的回歸模型。回歸模型中參數(shù)入選及刪除的alpha設(shè)為0.15。根據(jù)逐步回歸計(jì)算結(jié)果,所得模型的R2為0.99說明所得模型精度較高,可用于參數(shù)優(yōu)化計(jì)算。

    利用Python中非線性優(yōu)化算法進(jìn)行制冷流程參數(shù)優(yōu)化。回歸模型作為目標(biāo)函數(shù),約束條件為表1中參數(shù)取值范圍及各換熱器的最小傳熱溫差,最小傳熱溫差設(shè)為大于3℃。參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如表3所示。此時(shí)流程總功耗為28497.74 kW,該結(jié)果接近不確定性分析結(jié)果的最小值。所產(chǎn)生的差異是由于不確定性分析未將最小傳熱溫差作為限制條件。而不考慮最小傳熱溫差限制會使換熱器傳熱效果不佳,因此在進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化時(shí)需將其作為約束條件,這使得最優(yōu)化算法所得總能耗略大于不確定性分析所得最小值。

    表3 各參數(shù)優(yōu)化結(jié)果

    3 結(jié)束語

    借助不確定性分析與敏感性分析手段對單循環(huán)混合冷劑制冷流程進(jìn)行分析,并利用最優(yōu)化算法對相應(yīng)工藝流程進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。所得主要結(jié)論如下:

    1)不確定性分析方法可量化出輸入?yún)?shù)變化的情況下制冷流程能耗的變化范圍,可充分掌握工藝參數(shù)變化導(dǎo)致的系統(tǒng)能耗變動(dòng)情況。本文所搭建的系統(tǒng)能耗波動(dòng)范圍為28010.44~31880.24 kW。

    2)敏感性分析方法明確了各參數(shù)變化對制冷流程能耗的影響,本文所選擇的參數(shù)中,冷劑出口溫度對流程能耗的影響最大,其次為出口壓力,混合冷劑各組分之間存在較強(qiáng)的交互作用。

    3)本文借助最優(yōu)化算法對制冷流程相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,各參數(shù)的最優(yōu)值為CH423.74%,C2H431.56%,C3H817.25%,i-C5H1218%,N29.45%,冷劑出口壓力為3011.105kPa,冷劑進(jìn)入冷箱的溫度為44.87℃,最低能耗值為28497.74 kW。

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