基于遗传算法的轻烃回收工艺节能优化研究

姜顺姬（大庆油田有限责任公司第五采油厂）

随着我国油气田的深入开发，天然气和伴生气的产量逐年增加，从天然气中回收乙烷、丙烷、丁烷和稳定轻油等产品，用于高热值燃料和优质化工燃料具有重要意义[1-2]。目前，国内外常用的轻烃回收工艺有气体过冷工艺（GSP）、液体过冷工艺（LSP）、部分干气回流工艺（RSV）和重接触塔工艺（DHX），其中GSP 在RSV 的基础上将干气回流环节取消，减少了外输干气压缩机的轴功率，降低了脱甲烷塔的能耗，该工艺适用于原料气气质较贫的乙烷回收，比处理富气时的乙烷收率更高[3-4]。在轻烃回收工艺的研究中，多集中在RSV、DHX 工艺的优化和改进上[5-8]，对于GSP 工艺的研究较少，且通常能耗和乙烷收率具有一致性，即收率越高、能耗越大，难以寻求两者之间的工艺平衡点。基于此，利用Aspen Hysys 软件建立GSP 轻烃回收工艺流程，在分析不同节点参数变化对能耗和C2+收率影响的基础上，通过敏感性分析确定关键因素，进而利用遗传算法得到两者间的平衡状态。

1 GSP 轻烃回收工艺基础

1.1 基础参数

通过气相色谱仪获得某气田采出气的气质组成，其中C2+的组分含量为5.67%，原料气较贫，压力为5 MPa，温度为30 ℃，标况下的处理量为345×104m3/d，折合摩尔流量为6 080 kgmol/h。

1.2 工艺流程描述

原料气在过滤分离器分离出部分液烃、杂质和水后，进入冷箱预冷，随后进入低温分离器。低温分离器分离出的液相在液相出口降压、降温后进入冷箱复热，复热的液相进入脱甲烷塔中下部。低温分离器分离出的气相分为两部分：一部分通过膨胀机膨胀制冷后进入脱甲烷塔的中上部；另一部分与脱甲烷塔塔顶气换热预冷后节流，作为脱甲烷塔的第一股进料。脱甲烷塔流出的C2+凝液根据需要再依次进入脱乙烷塔和液化气塔，获得乙烷、LPG 和稳定轻油等产品。脱甲烷塔的塔顶气先后经换热器、冷箱复热后，被与膨胀机同轴的压缩机压缩，再经外输压缩机增压至管网压力后进入外输系统。

1.3 物性计算方法选择

考虑该工艺涉及计算体系间的气液平衡及烃类体系的液体密度，故计算时采用Peng-Robinson 状态方程[9]。

1.4 模型建立

根据工艺流程描述，在Hysys 软件中建立对应的模拟流程，设置膨胀机的等熵效率为75%，同轴压缩机的绝热效率为75%，外输压缩机的绝热效率为75%，空冷器、冷箱、换热器的压降均为10 kPa。工艺能耗设备包括脱甲烷塔塔釜重沸器、同轴压缩-膨胀机和外输压缩机。

2 影响因素分析

GSP 工艺的脱甲烷塔含多股进料，充分利用了低温分离器的部分气相过冷为脱甲烷塔提供冷量，减少了膨胀机的功耗。塔内原料气中的轻组分得到精馏，重组分得到提馏，在相对较高的温位操作下，可使系统远离CO2冻堵的边界条件。通过调节气相分流比，可以满足气质波动时对产品收率的控制。

在原料气温度、压力、流量固定的条件下，影响GSP 工艺能耗和C2+收率的因素有脱甲烷塔塔压、低温分离器温度、气相分流比、膨胀机出口压力、膨胀机等熵效率等。

2.1 脱甲烷塔塔压

考虑到多股进料在脱甲烷塔中进行闪蒸和气液分离，故考察脱甲烷塔塔压为1 400～2 400 kPa，步长为100 kPa 时，脱甲烷塔塔压对总能耗和C2+收率的影响见图1。随着脱甲烷塔压力的上升，膨胀机出口压力上升，膨胀比减小，利用膨胀制冷获得的冷量减小，C2+收率降低；同时脱甲烷塔塔顶净化气的压力升高，外输压缩机的能耗减小，总能耗降低。

图1 脱甲烷塔塔压对总能耗和C2+收率的影响Fig.1 Influence of demethanizer tower pressure on total energy consumption and C2+ yield

2.2 低温分离器温度

考察低温分离器温度为-45～-35 ℃，步长为1 ℃时，低温分离器温度对总能耗和C2+收率的影响见图2。随着低温分离器温度的降低，总能耗和C2+收率均呈直线上升，原因是低温分离器温度越低，原料气的液化率越高，进入膨胀机的气相流量越小，导致同轴压缩机端的轴功率也减小，但在外输管网压力不变的前提下，外输压缩机的能耗大幅提升。原料气预冷温度较低时，可为脱甲烷塔提供足够的冷量，在提高C2+收率的同时，塔釜重沸器的能耗增加，总能耗增加。

图2 低温分离器温度对总能耗和C2+收率的影响Fig.2 Influence of the temperature of low temperature separator on total energy consumption and C2+ yield

2.3 气相分流比

考察气相分流比为0.1～0.2，步长为0.01 时，气相分流比对总能耗和C2+收率的影响见图3。随着气相分流比的增大，总能耗和C2+收率均呈直线上升，原因是气相分流比增大，用于气相过冷的流量增大，为脱甲烷塔塔顶提供了更多冷量，在精馏的过程中，更多的轻组分被提浓至塔顶，C2+收率上升；同时，用于气相膨胀制冷的流量减小，膨胀机的能耗降低，外输压缩机的能耗增加，导致总能耗增加。

图3 气相分流比对总能耗和C2+收率的影响Fig.3 Influence of the gas-phase split ratio on total energy consumption and C2+ yield

2.4 膨胀机出口压力

考察膨胀机出口压力为1 900～3 000 kPa，步长为100 kPa 时，膨胀机进出口压力对总能耗和C2+收率的影响见图4。随着膨胀机出口压力的升高，C2+收率逐渐减小，总能耗逐渐增大，原因是膨胀机出口压力上升，膨胀比下降，导致气体温度和压力的下降幅度减小，脱甲烷塔中的C2+不容易被提浓液化。此外，膨胀比下降，膨胀机外输功减小，导致外输压缩机的能耗大幅提升，总能耗增加。

图4 膨胀机出口压力对总能耗和C2+收率的影响Fig.4 Influence of expander outlet pressure on total energy consumption and C2+ yield

2.5 膨胀机等熵效率

膨胀机由流通部分（冷端蜗壳、导流器、膨胀叶轮、扩压器）、机体部分（机身、轴承、密封）和制动器（蜗壳、叶轮）等构成。决定膨胀机效率的因素有气体流量、气质组分、轴承密封情况、入口压力和入口温度等参数，考察膨胀机等熵效率为50%～90%，步长为5%时，膨胀机等熵效率对总能耗和C2+收率的影响见图5。随着等熵效率的提高，C2+收率逐渐增大，总能耗逐渐降低。因此，应从提高流量、提高膨胀机进口压力、使用可调喷嘴的透平膨胀机等方面尽可能提高膨胀机的等熵效率，优化工艺能耗。

图5 膨胀机等熵效率对总能耗和C2+收率的影响Fig.5 Influence of isentropic efficiency of expander on total energy consumption and C2+ yield

3 敏感性分析

由上述分析可知，不同因素对总能耗和C2+收率的影响程度不同，从定量分析的角度研究某因素发生变化时对因变量的变动规律，即敏感性分析。对各因素进行归一化处理，公式为：

式中：Q为归一化的数值；q为因素实际值；qmax、qmin分别为因素取值范围内的最大值和最小值。

敏感性分析结果见图6。斜率为正表示正相关，斜率为负表示负相关，斜率越大，对因变量的影响越大。对于C2+收率，低温分离器温度、气相分流比和膨胀机等熵效率的斜率较大；对于总能耗，脱甲烷塔塔压的斜率远大于其余因素，说明决定总能耗的主要影响因素为脱甲烷塔塔压。考虑到装置在实际运行中，膨胀机等熵效率不易调节，故只考虑调节低温分离器温度、气相分流比和脱甲烷塔塔压，以实现对产品收率和总能耗的控制。

图6 敏感性分析结果Fig.6 Sensitivity analysis results

4 遗传算法优化

遗传算法是模仿自然界生物进化机制的仿生学算法，具有高效、并行和全局优化的特点，可以在搜索过程中通过自适应确定最优解。其运算步骤包括种群初始化、评价种群、选择操作、交叉操作、变异操作和终止判断等[10]。在计算不同个体适应度值后，对个体进行分类，再计算个体被选中概率，按照式（2）确定个体权重函数值与所有权重函数值的比值。

式中：wi为第i个个体的权重函数值；n为种群中个体数量；pi为第i个个体的权重函数占比。

改进后，权重函数值迅速减小，具有良好寻优能力的个体被传递至下一代进行选择、交叉和变异操作，同时具有不良寻优能力的个体变得冗余，收敛率变大。

将Hysys 软件作为参数计算平台，将Matlab 软件作为参数优化平台，通过两个软件的交互作用实现工艺参数的优化。具体实现步骤如下：

1）分别在Matlab 软件和Hysys 软件中导入算法参数和GSP 工艺流程参数。

2）产生二进制的初始化种群，利用Matlab 软件读取GSP 工艺流程中每个环节的输入参数和运算结果，同时对已经输入的参数进行迭代更新，计算个体的适应度值，即目标函数：

式中：E为工艺总能耗，kW；E101、E102和E103分别为脱甲烷塔塔釜重沸器、同轴压缩机-膨胀机和外输压缩机的功率，kW；R为C2+收率，%；Q1为原料气中C2+的质量流量，kg/h；Q2为脱甲烷塔塔釜凝液中C2+的质量流量，kg/h。

3）在冷箱夹点最小温差为3 ℃的约束条件下，计算不同个体的能耗适应度值和C2+收率适应度值，形成初始的非支配解集。

4）利用公式（2）更新个体权重函数值，并判定更新后的个体适应度值是否受支配。

5）重复2）～4）步，不断增加非支配解加入非支配解集，判断是否满足迭代次数或终止条件，满足时输出最优解集。在遗传代数1 000 次的条件下，遗传算法计算的最优解集见图7，不同目标下的优化结果见表1，得到的最优解集即为满足总能耗较低和C2+收率较高的折中方案。以目前工况A 为例，在C2+收率相近的前提下，通过降低低温分离器温度、减小气相分流比和提高脱甲烷塔塔压，总能耗可从6 080 kW 降低至5 600 kW，降幅为7.89%；在总能耗相近的前提下，通过降低低温分离器温度、增大气相分流比和减小脱甲烷塔塔压，C2+收率可从92.14%提高至93.79%，增幅为1.65%。

表1 不同目标下的优化结果Tab.1 Optimization results under different targets

图7 遗传算法计算的最优解集Fig.7 Optimal solution that is calculated by genetic algorithm

5 结论

1）通过单一变量法，考察了不同因素对轻烃回收工艺总能耗和C2+收率的影响，敏感性分析结果显示低温分离器温度、气相分流比和膨胀机等熵效率对C2+收率的影响较大；脱甲烷塔塔压对总能耗的影响较大。

2）基于改进遗传算法，将Matlab 软件和Hysys软件联用，实现了最小总能耗和最大C2+收率的求解。