基于GA-BP模型的混合制冷剂天然气液化装置运行参数优化分析

摘要：

天然气液化装置的制造及施工通常无法与设计参数保持完全一致,这些偏差的累积可能导致装置实际运行状态偏离于设计的最优工况.本文根据混合制冷剂天然气液化装置的实际历史运行数据,通过选择合理的节点,建立了基于BP神经网络的天然气液化装置比功耗预测模型;为了提高模型预测的准确性,利用遗传算法(GA)对神经网络的初始权值进行优化,形成了GA-BP模型.根据GA-BP模型,以天然气液化装置的比功耗最小化为目标,对该装置的主要操作参数进行了优化.结果表明,与原设计最优工况下的实测结果相比,采用优化后参数运行的混合制冷剂天然气液化装置比功耗比减小了4.3％,提高了整个装置的运行效率.本文研究的基于GA-BP模型的优化方法可为天然气液化装置的工艺设计与高效运行提供参考.

关键词：天然气、液化装置、混合制冷剂、BP神经网络、遗传算法、参数优化

所属期刊栏目：35

分类号：TE646;TE832(石油、天然气加工工业)

资助基金：国家自然科学基金U21B2085

在线出版日期：2023-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：195-201