基于粒子群算法的天然气三甘醇脱水工艺参数优化研究

目前,很多研究学者针对三甘醇(TEG)脱水流程的工艺参数做了大量优化改进。然而通常采用的软件模拟手段或基于现场试验的方法难以高效、准确地达到预想的优化效果,且由于人为因素的干扰易导致能源浪费。基于此,提出了将粒子群优化(PSO)算法与HYSYS模拟软件相结合的优化方法,通过Matlab软件与HYSYS软件的交互,利用PSO算法自动更新优化决策变量,使之不断向最优值靠拢,达到最理想的优化目标。该方法不仅提高了优化效率,同时避免了人为因素的影响,增强了系统的可靠性。最后,将其应用于具体的算例中,以脱水能耗最小为目标函数,以TEG循环量和再生塔温度为决策变量。以HYSYS为运算内核,利用PSO优化得出能耗最小的工艺参数。结果表明,优化后的TEG循环量降低了0.2m3/h,重沸器温度降低了6℃,系统总能耗每天降低了93.8kW。该优化方法的采用对现场的工艺操作和参数设定提供了指导,对油气田经济效益的提高具有重要意义。