基于数据驱动与流程模拟的低温甲醇洗流程操作优化.docx

I

摘要

净化天然气化工生产中为较为常见的工艺操作，通常使用低温甲醇洗工艺来进行净化天然气，虽然当前工业的低温甲醇洗工艺较为成熟，但还有一些不足，为了进一步减少能耗和成本，本文将利用aspen软件对低温甲醇洗工艺进行优化。

本文主要优化精脱碳塔的甲醇进料量、甲醇进料温度、粗天然气的进料温度、精脱碳塔的塔顶压力和精脱碳塔的塔板数这五个变量，利用aspen中灵敏度分析的考察五个变量与甲烷的质量分率之间的关系，结合甲烷的质量分率、工厂产品标准和工业生产成本等多方面因素进行优化。

最终得出结果较优的操作参数为甲醇进料量8×105kg/hr，甲醇进料温度-47℃，粗天然气的进料温度为-20℃，精脱碳塔的塔顶压力为3.5MPa，精脱碳塔的塔板数为14块。同时我们利用数据驱动对模拟进行因素分析和预测，利用jupyter软件编程，将aspen的模拟结果输入进程序，得出误差和SHAP图，最终发现甲醇进料量对甲烷的质量分率的影响最大，而五个变量之间的相互影响作用几乎没有并且程序预测误差很小。

本文优化了精脱碳塔的5个操作条件，得出年度资本成本大约为（ACC）为1.5×107美元/年，运营支出（OPEX）为5.5×107美元/年，总年度成本（TAC）为7.03×107美元/年。减少了低温甲醇工艺的运行成本，增加了低温甲醇洗工艺净化天然气的效率。同时利用了数据驱动对低温甲醇洗工艺进行预测，并探究了操作条件间的相互影响性，对实际工厂运行操作有着巨大意义。

关键词：低温甲醇洗工艺；精脱碳塔；AspenPlus；数据驱动

II

Abstract

Asacommonprocessoperationinchemicalproductionofpurifiednaturalgas,low-temperaturemethanolwashingprocessisusuallyusedtopurifynaturalgas.Althoughthecurrentlow-temperaturemethanolwashingprocessinindustryisrelativelymature,therearestillsomedeficiencies.Inordertofurtherreduceenergyconsumptionandcost,thispaperwilluseaspensoftwaretooptimizethelow-temperaturemethanolwashingprocess.

Wewillfocusontherefineddecarburizationtowerbody,mainlyoptimizethefivevariablesoftherefineddecarburizationtower:methanolfeedvolume,methanolfeedtemperature,rawnaturalgasfeedtemperature,toppressureoftherefineddecarburizationtowerandthenumberofplatesoftherefineddecarburizationtower,andobservetherelationshipbetweenthefivevariablesandthemassfractionofmethanebyusingthesensitivityanalysisfunctionofaspenanddrawingonorigin.Theoptimizationwascarriedoutbasedonthequalityfractionofmethane,factoryproductstandardandindustrialproductioncost.

Theoptimaloperatingparametersareasfollows:methanolfeedamountof800000kg/hr,methanolfeedtemperatureof-47℃,rawnaturalgasfeedtemperatureof-20℃,toppressureoffinedecarburizingtoweris3.5MPa,andthenumberofplatesoffinedecarburizin