基于HYSYS模型和遗传算法的CII液化流程的能耗优化 - 图文

低温与超导第41卷第11期

低温技术CryogenicsCryo．＆Supercond．Vol．41No．11

基于HYSYS模型和遗传算法的CII

液化流程的能耗优化

刘鹏鹏，战颖，汪荣顺

（上海交通大学制冷与低温工程研究所，上海200240）

摘要：上海LNG调峰站采用CII流程，使用HYSYS模拟CII。分析自由度找出控制变量。通过API接口，将HYSYS作为服务器（Sever），MATLAB环境下调用HYSYS模型进行优化计算。编写遗传算法和模型控制程序，HYSYS模型作为适应度函数，省去了系统耗功的数学建模，也无需考虑变量间交互作用。遗传从第6代起开始收敛并稳定，对比实际运行数据和优化结果验证计算结果有效。

关键词：CII流程；HYSYS；遗传算法（GA）；上海LNG调峰站；流程整体优化；耗能优化

OptimizationofenergyconsumptionofCIIbasedontheHYSYSmodelandGeneticAlgorithm

LiuPengpeng，ZhanYing，WangＲongshun

（InstituteofＲefrigerationandCryogenicEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity）

Abstract：BasedontheCIIprocessadoptedbyShanghaiLNGpeak－shavingstation，thisarticlesimulatedtheCIIusingHYSYS．ThenanalyzetheNOF（NumberofFreedom）tofindoutthedeterminingconstraintsanduseHYSYSmodelasSeverviaAPIandGAprogramscombiningtheadjustingprogramswrittenforCIIHYSYSmodeltooptimizethewholeprocess．UsingtheHYSYSmodelasthefitnessfunctioneliminatesthecomplexmathematicmodeloftheenergyconsumptionandtheinteractionbe-tweenthevariables．FromthesixthgenerationtheoutcomesbeginconvergingandbeingsTab．．Fromthefifthgenerationtheopti-maloutcomesgraduallycomestostabilization．Thencomparetheoptimizedvariableswiththeoperationdataandcertifythefeasi-bilityandeffectivenessofthismethodofcombiningHYSYSwithMATLAB．

Keywords：CII，Optimizationofenergyconsumption，GeneticAlgorithm，HYSYSmodel，AP，ShanghaiLNGPeak－Shav-ingStation

1引言

美国于节省能耗。为实现充分预冷和分级降温，

［3］

APCI是空气液化公司开发出APCI液化流程，

天然气从环境温度下冷却到约－156℃，然后

106kPa储存。经过节流降温降压至约－163℃，

天然气液化流程按制冷方式分可分：①级联型；②

混合制冷剂液化流程；③带膨胀机的液化流程

［1］

典型的带丙烷预冷的混合制冷剂液化流程

［4］

。

在丙烷预冷循环通过三级换热器逐级实现预冷天

预冷后的天然气经过然气和混合制冷剂的目的，

混合制冷剂的两级冷却降温至－156℃。由于换热器设备的增多和两个制冷循环的存在（混合制

冷剂循环和丙烷预冷循环），带丙烷预冷的液化流程投资成本和复杂度仍较高。为了改进流程减

法国燃气公司设计出新型CII天然气液少投资，

化流程。CII液化流程不仅具有混合制冷剂液化流程简单、系统设备少等优点，由于增加了分馏混合制冷剂中的重组分经分馏后作为预冷剂，塔，

预冷天然气和进入低温LNG冷箱的轻组分制冷

。级联型液化流程虽然在能耗，制冷剂配比

和系统操作稳定性等方面具有一定优势，但其设

备繁多、系统复杂、投资成本高。混合制冷剂液化流程，设备投资较少、流程简单，制冷剂可从原料气中补充，自20世纪40年代以来成为基本负荷型和调峰型液化天然气厂的主要采用流程

［2］

。

如何使天然气的降温曲线和制冷剂的冷却曲线尽可能相一致，减小传热温差，实现分级降温将有利

投稿日期：2013－07－19

作者简介：刘鹏鹏（1987－），男，硕士生，主要从事天然气液化流程的仿真与优化，撬装式小型天然气液化装置的研

究。

第11期低温技术Cryogenics·17·

剂。CII吸收了LNG技术最新发展成果，代表了

［5］

液化天然气技术发展趋势。流程参数的选取直接决定了液化系统液化循环热力学效率及运行成本的高低。液化循环的流程模拟及其关键热力操作学参数的优化对整个流程的设计及其运行、

至关重要。由于液化流程本身的复杂性，优化目标函数通常非凸非凹，且多局部最小值，影响流程能耗的因子之间的交互作用关系复杂，目前仍然缺少基于整个流程的系统能耗的优化研究。遗传算法根据适应度值选取优化计算的方向，而流程模拟软件HYSYS由于配置16000多种纯物能够计算出各节点处较质的物性数据和状态方程，

同时HYSYS软件的API接口精确的热力学数据，

使得可以将HYSYS作为计算服务器（Server），与

其他外部软件相联接。本文首先通过HYSYS软件将上海调峰站的CII流程进行模拟，然后通过将MATLAB和HYSYS相联接，编写遗传算法程序和控制HYSYS模型的matlab程序，实现HYSYS模型

最终求得流程的最优操作参数。优化控制，

制冷剂首先经到储存工况。混合制冷剂循环中，

过低压级压缩机压缩，经冷凝器降温后进入分馏塔，经分馏后重组分首先进入冷箱高温段降温至－20℃，然后经过节流降温至－31℃，与从低温段反流的混合制冷剂混合后作为冷箱高温段低温制冷剂，分馏塔顶部的轻组分经过冷箱高温段冷却后进入气液分离器，分理出的液体作为分馏塔的回流液，分离后的气相混合制冷剂进入高压级压缩机，压缩后经过冷箱冷却至－156℃，然后经节流阀，降温至－160℃，作为冷箱低温段的制冷剂液化天然气。

2

2．1

CII液化流程的模拟

上海LNG调峰站CII流程

CII液化流程的主要设备包括压如图1所示，

［6］

图1

Fig．1

tion

上海LNG调峰站液化流程示意图

［7］

FlowdiagramofCIIofShanghaiPeak－shavingSta-

缩机、分馏设备和整体式冷箱。天然气首先经过

冷箱的高温段被冷却到－20℃，然后进入分离器分离掉重组分，轻组分天然气继续通过冷箱的低温段冷却，达到－156℃，最后经过节流后降温将压

表1

Tab．1

2．2CII流程的HYSYS模拟

45℃，流程模拟采用参数为：原料气：5MPa，流

量200kmole/h。混合制冷剂流量为420kmole/h。原料气和混合制冷剂的组成参见表1：

%）原料气和混合制冷剂的组成（摩尔分数，

Thecompositionoffeedgasandmixedrefrigerant（molefraction，%）CH4

C2H67．0138．60

C3H80．107．57

iC4H100．001．35

Nc4h100．004．34

iC5H120．009．27

Nc5h120．006．62

N22．235．32

进料天然气混合制冷剂

90．6626．93

在流程模拟中主要的操作参数为各压缩机出口压力，分馏塔的进口温度和压力，经过换热器后压力

损失设为20kPa。流程操作参数参见表2和表3。

表2Tab．2

压缩机参数

压力/kPa温度/℃

CII模拟流程操作参数OperationdataofCIImodel

1ST压缩机2nd压缩机3rd压缩机600119．1

2040112．5

500096．2

分馏塔进口参数

Tab．3

表3

分馏塔进出口参数Inletvariablesofdistillationtower

塔顶压力1970kPa塔底压力2020kPa

2020kPa28℃

分馏塔出口参数

·18·2．3

CII流程的HYSYS模型

低温技术Cryogenics

第11期

图2CII流程的HYSYS模型HYSYSmodelofCII

Fig．2表4

Tab．4

温度/℃

1．02．024．025．017．018．030．031．023．03．04．05．034．041．019．021．07．08．0分流液体

45．0－20．026．55．028．4－20．040．0－25．035．4－20．0－20．0－156．0－153．0－32．4－30．5－37．835．435．435．4

通过HYSYS模型计算的各节点参数，如表4所示：

HYSYS模型各节点参数

ThermaldynamicdataofeverynotinHYSYSmodel

温度/℃

9．010．012．011．013．014．015．016．044．046．048．026．027．028．042．06．0闪蒸汽

LNG50．0

119．140．040．040．0112．528．027．428．027．427．424．024．024．096．224．1－163．0－163．0－163．028．4

压力/kPa流量/（kmole/h）600．0580．0580．0580．02040．02020．01970．02020．01970．01970．01850．01850．01850．05000．01980．0105．8105．8105．82500．0

409．9409．90．0409．9409．9409．9296．2115．829．626．6296．22．1294．1294．12．1200．013．3186．7115．8

压力/kPa流量/（kmole/h）5000．04980．01870．01850．02500．02480．04980．04960．0131．84980．04980．04960．04940．0151．8330．0151．8131．8131．8131．8

200．0200．029．629．6115．8115．8294．1294．1409．9200．0200．0200．0294．1294．1115．890．2409．9409．90．0

3流程自由度分析

分析CII流程的HYSYS模型，找出主要影响

因子是优化计算的关键步骤。

3．1自由度分析

整个液化流程工厂的总资本投入=固定资本+可变资本，即Jcapital=∑（Cfixed，对于i+Cvariable，i），

第11期低温技术Cryogenics·19·

一定的流程而言固定资本为定值，所以优化的目

［8］

标为可变资本的最小化。

Cvariable=pfeed*mfeed+k*Workcompressor－pLNG*mLNG－pfuel*mfuel

（1）

pfeed，pLNG，pfuel，k等为价格因子，其中，为了简化分析均设为定值。

LNG以对于本文中CII模型，原料气的供给，mLNG，mfuel及闪蒸气的数量都是已知量，即mfeed，=0。所以目标函数进一步简化为

Cvariable

=k*Workcompressor，Workcompressor

=

3

（2）∑1Workcompressor，i

Workcompressor为整个液化流程耗功，系统总耗

制冷剂组成对系统总耗功影响较小，故可将制冷

剂组成暂定为已知参数；分流器分配比，决定返流回分馏塔的制冷剂量和进入高压级压缩机的制冷剂量，将作为流程的调整参数，不作为流程输入参确定截流后温数；对于HYSYS模型中的节流阀，度，可相应计算出压降；所以消除3个节流阀的自由度。最后所得4个可控变量为：三个压缩机出口压力和制冷剂的流量。

3．2控制变量和流程耗功之间关系

低压级压缩机和中压级压缩机组成两级压缩。图3为低压级出口压力PL和中压级出口压力PM与流程总耗功WorkTotal之间关系。流程中

高压级压混着制冷剂的循环量设为400kmole/h，缩机出口压力Ph=5000kPa。

功由流程的自由度决定，自由度是能够确切描述

确定系统的可调节变量的个数。

NSS为稳态流程的自由度为：NSS=MMV－N0，

HYSYS流程稳态自由度，NMV为可操控变量的个N0为对动态调节自由度。由于流程中无动态数，

操作单元，所以N0=0，整个流程的可调控变量包括：进口天然气参数，压缩机出口压力，混合制冷剂组成，分馏塔进口温度，分馏塔顶产品经分流器的分液比，换热器出口温度等。CII的HYSYS模型自由度如表5所示。

表5Tab．5操作单元供料压缩机冷凝器

混合制冷剂组成LNG换热器分流器分馏塔进口混合制冷剂流量节流阀

CII流程自由度DegreeoffreedomofCII

自由度（numberoffreedom）

333851113

图3Fig．3

流程总耗功随低压级和中压级压缩机出口压力的变化

Thevariationoftheenergyconsumptioncompanyingthechangesoftheoutletpressureoffirstcompressorandsecondone

分馏塔塔顶出口压力由进口决定，塔顶产品的一部分进入高压级压缩机作为低温及LNG冷箱的制冷剂。从而，中压级压缩机和高压级压缩机一定意义上组成连续压缩。图4所示为中压级出口压力PM和高压级出口压力PH与流程总耗功WorkTotal之间的关系图。流程中混着制冷剂的循环量设为400kmole/h，低压级压缩机出口压力Pl=650kPa。

NSS=28。流程进料为已知，自由度总数，可

消去3个自由度；假设冷凝器性能良好可将制冷剂冷却到设定温度，相应消去冷凝器相关的3个自由度；混合制冷剂不仅液化天然气，其中部分组分还作为预冷部分制冷剂，制冷剂组成较为复杂，但相比于压缩机参数，混合制冷剂循环量等参数，

4

4．1

流程优化

流程优化的遗传算法程序

遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和优胜劣

汰的生物进化论过程的计算模型，通过模拟自然进

·20·低温技术Cryogenics

第11期

到调节返流制冷剂和进入高压级压缩机的制冷剂的流量。

对于给定的输入参数，为了得到有效的流程总耗功，必须使HYSYS流程收敛。HYSYS模型分中的调节的参数包括：分馏塔进口压力和温度，液器的分液比，高压级压缩机出口压力，混合制冷剂循环量等。针对不同的调节对象编写对应的MATLAB程序：总功函数———Totalwork，调节分馏——AdjustMediumPressure，塔使之收敛的程序—调

——AdjustTemperature和节预冷制冷剂量的程序—

图4Fig．4

CII流程总耗功随中压级和高压级出口压力的变化Thevariationoftheenergyconsumptioncompanyingthechangesoftheoutletpressureofsecondcompres-sorandthirdone

——AdjustHihg-调节低温LNG冷箱收敛的程序—

Pressure，以及为了遗传算法程序调用方便的目标函数程序ObjWork等。

HYSYS遗传算法以适应度值确定搜索方向，模型能够精确地计算出每个节点处的热力学参数，给出与目标函数对应的适应度。HYSYS与MATLAB联合优化就是通过软件对象调用将两个软件的突出优点相结合，达到优化计算的目的。通过MATLAB的ActiveX控件，在MATLAB环境下调用HYSYS对象，将HYSYS作为计算服务器（Server）。

调用HYSYS模型过程如下：

hyApp=actxserver（'HYSYS．Application'）；simCase=get（hyApp，'simulationcase'）；simcase=hyApp．ActiveDocument；ifisempty（simcase）

simcase=invoke（simCase，'open'，'D：\\CII-andVBA\\CII．xml'）；

end

'visible'，1）；set（simcase，

在MATLAB中成功调用HYSYS模型之后，运行GA优化程序和HYSYS模型调节模块。向CII模型传输数据，HYSYS模型计算后并将系统耗功作为返回值返回到MATLAB。运行程序直至优化计算收敛。

4．2遗传算法计算流程

只有当流程所有操作单元收敛，所得出的流程总耗功才是有效的。所以在输入种群数据到HYSYS模型后，流程在计算过程中首先判断流程的收敛状态，根据不同的状况采用不同的调整策略。具体的目标函数计算流程如图5所示。遗传算法程序流程图参见图6。

化过程搜索最优解。遗传算法从一个种群开始，通过计算适应度值，指明优化选择的方向，然后经过选择，交叉，变异操作，产生代表新解集的种群。通过优胜劣汰的自然进化方式，后生代的种群更加适应于环境，即更接近最优解，末代种群的个体

成为目标函数的最优解。经过解码，

以英国谢菲尔德大学编写的遗传算法工具箱针对CII流程自身的特点编写出遗函数为基础，

传算法程序。遗传代数选为50，单种群个体数目

选为40，遗传变异率为0．9，个体变量的维数为4，Pl，Pm，Ph以及混和制冷剂流量的取值范围为，400，800］，［1600，3500］，［3500，6000］，［350，［

450］。具体遗传程序参见图6遗传算法程序流程图。

CII流程没有预冷单元，流程突出特点是增设分馏塔。混合制冷剂进入分馏塔后，其中的重组分经分馏后作为塔底液态产品，循环进入冷箱的高温段，经冷却后节流降温，预冷进入冷箱高温段的轻组分制冷剂和原料天然气。调节分馏塔进口参数，即混合制冷剂的温度和压力，可以实现作为预冷制冷剂量和进入冷箱低温段液化原料天然气的轻组分混合制冷剂的比例调节。分馏塔塔顶轻组分混合制冷剂经过分流器调节，一定比例的制冷剂经过冷箱高温段后被冷却，然后经过气液分离器，分离出的液体制冷剂回流进分馏塔作为返流液，分离出的气态混合制冷剂进入高压级压缩机。调节进入冷箱高温段的制冷剂的比例可以达

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