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 諸林*，陳  倬

 （西南石油大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，四川成都610500）

摘要：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)天然氣脫硫裝置進(jìn)行模擬研究。以某天然氣凈化廠實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)及Hysys模擬數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，利用Matlab建立脫硫單元異常情況診斷模型，用以評(píng)價(jià)裝置運(yùn)行異常情況下偏離正常工況的程度，并判斷產(chǎn)生異常的原因。測(cè)試結(jié)果表明，訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)模擬數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較好。診斷模型具有簡(jiǎn)捷性和準(zhǔn)確性，可用于脫硫裝置運(yùn)行狀況的分析和優(yōu)化指導(dǎo)。

 關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；天然氣；脫硫；異常診斷；Hysys

 中圖分類(lèi)號(hào)：TE644 文章編號(hào)：0253 - 4320( 2016) 03 - 0173 - 05

 DOI:10. 16606/j. cnki. issn 0253 - 4320. 2016. 03. 044

 脫硫單元是含硫天然氣凈化裝置主體部分，對(duì)脫硫單元運(yùn)行狀況實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)測(cè)和調(diào)整十分重要。凈化廠中常規(guī)的DCS控制系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)采集、控制運(yùn)算、控制輸出、設(shè)備和狀態(tài)監(jiān)視、報(bào)警監(jiān)視等功能，但系統(tǒng)智能化程度不高…，不能從脫硫過(guò)程出發(fā)對(duì)運(yùn)行情況做評(píng)價(jià)，不利于發(fā)現(xiàn)并解決運(yùn)行過(guò)程中的潛在問(wèn)題。脫硫效率受到原料氣量、吸收溫度、溶液循環(huán)量等參數(shù)共同作用而具有非線性的特點(diǎn)。傳統(tǒng)化工軟件模型在反復(fù)調(diào)用脫硫工藝物性數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過(guò)迭代進(jìn)行計(jì)算，過(guò)程復(fù)雜，不易收斂。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型，將脫硫過(guò)程物性數(shù)據(jù)及非線性映射規(guī)律以輸入向量與連接權(quán)向量?jī)?nèi)積的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)儲(chǔ)存于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模計(jì)算，可不考慮復(fù)雜的反應(yīng)機(jī)理、反應(yīng)平衡等，避免了物性數(shù)據(jù)反復(fù)調(diào)用及迭代過(guò)程。

 近年來(lái)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行化工過(guò)程模擬與診斷的研究受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。張曉彬?qū)⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)用于循環(huán)流化床煙氣脫硫建模，預(yù)測(cè)了脫硫效率；Darwish等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立天然氣脫水再生塔擾動(dòng)診斷模型，預(yù)測(cè)了擾動(dòng)程度；谷雷將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于TE化工過(guò)程故障檢測(cè)、診斷的仿真實(shí)驗(yàn)，證明了診斷方法有效性。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于天然氣脫硫診斷方面的研究較少。

 本文中利用某天然氣凈化廠的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)和Hysys模擬結(jié)果建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)脫硫裝置運(yùn)行異常情況下產(chǎn)品氣含硫量偏離正常值的程度進(jìn)行診斷，同時(shí)對(duì)產(chǎn)生異常原因進(jìn)行判斷。

1脫硫工藝模型

1.1裝置介紹

 川渝地區(qū)某處理量為200萬(wàn)m3/d的天然氣脫硫裝置流程如圖1所示，經(jīng)過(guò)濾分離器初步處理的原料氣從吸收塔下部人塔，與自塔頂流下的MDEA溶液逆流接觸，脫除酸氣后由頂部排出。富液從塔底流出經(jīng)節(jié)流、閃蒸和升溫后進(jìn)入再生塔，解吸出H2S和CO2，實(shí)現(xiàn)醇胺溶液的再生。酸氣由塔頂排出，塔底流出的貧胺液經(jīng)降溫、加壓后，一部分貧液進(jìn)入閃蒸罐脫除閃蒸氣中的酸性氣體，剩余貧液則返回吸收塔，完成溶液的循環(huán)。

1.2  天然氣脫硫模型參數(shù)設(shè)置

該天然氣凈化廠原料氣組成如表1所示。

 針對(duì)表1所述原料氣，利用Hysys模擬流程，選擇Amine物性包中K-E模型計(jì)算物系的平衡特性。模擬數(shù)據(jù)與工廠數(shù)據(jù)對(duì)比如表2所示。

 由表2可知，模擬數(shù)據(jù)與工廠數(shù)據(jù)的產(chǎn)品氣含硫量誤差1.8%，吻合度較好，所建Hysys模型可靠性良好。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層、輸出層及各層之間的節(jié)點(diǎn)連接構(gòu)成，如圖2所示，其信號(hào)向前傳遞，并根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，從而使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出不斷逼近期望輸出。三層BP網(wǎng)絡(luò)可以在任意精度內(nèi)逼近任意函數(shù)。

采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，基于Matlab軟件建立并行的2個(gè)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)用于脫硫裝置異常情況下產(chǎn)品氣含硫量偏離正常值程度預(yù)測(cè)，另一個(gè)用于異常原因診斷。

2.1  輸入層參數(shù)的選取

 脫硫過(guò)程可視為從參數(shù)輸入空間到輸出空間的非線性映射，廠內(nèi)所有儀表測(cè)量點(diǎn)狀態(tài)值都可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層子矩陣。但根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，這些矩陣中大部分屬于吸收過(guò)程的弱相關(guān)子矩陣或非相關(guān)子矩陣，對(duì)脫硫過(guò)程影響較小，因此需要減少冗余輸人參數(shù)，確定獨(dú)立變量，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性和魯棒性。

 脫硫單元的核心為MDEA對(duì)酸性氣體的吸收，在設(shè)備及操作條件確定的情況下，原料氣和人塔貧液2股輸人物流的狀態(tài)決定了吸收塔出口物流的狀態(tài)，因此，將這2股物流的流量、組成、溫度共6個(gè)參數(shù)納入網(wǎng)絡(luò)輸入層。同時(shí)，為判斷脫硫運(yùn)行異常時(shí)的偏離程度，對(duì)產(chǎn)品氣含硫量設(shè)置一定量的偏差，輸入網(wǎng)絡(luò)中以計(jì)算偏離正常值的程度。

 脫硫裝置運(yùn)行異常會(huì)造成產(chǎn)品氣H2S含量超過(guò)廠控指標(biāo)并有上升趨勢(shì)，具體原因通常為：

①原料氣氣質(zhì)波動(dòng)較大；②原料氣氣量波動(dòng)較大；③溶液再生質(zhì)量惡化；④貧富液換熱器管殼程串漏；⑤溶液發(fā)泡；⑥貧液入塔溫度過(guò)高。其中，氣質(zhì)和氣量由上游增壓站決定，凈化廠界區(qū)內(nèi)一般不做調(diào)整，本文中僅考慮凈化廠界區(qū)內(nèi)原因?qū)е卵b置運(yùn)行異常，因此設(shè)定氣質(zhì)、氣量為某天然氣凈化廠正常生產(chǎn)時(shí)的運(yùn)行值。除物流溫度影響外，裝置溶液發(fā)泡會(huì)造成吸收塔內(nèi)一定程度的攔液堵塞，從而塔內(nèi)壓差升高；溶液再生質(zhì)量惡化、貧富液換熱器管殼程串漏會(huì)導(dǎo)致酸氣解吸異常，從而造成酸氣波動(dòng)，再生塔頂溫度偏離正常范圍。因此，設(shè)定輸入的檢測(cè)參數(shù)為原料氣進(jìn)塔溫度、貧液入塔溫度、吸收塔壓差及再生塔頂溫度。

 綜上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層參數(shù)共9個(gè)，分別為原料氣流量、溫度及含硫量、MDEA貧液循環(huán)量、入塔溫度及胺濃度、異常情況下產(chǎn)品氣含硫量、吸收塔壓差及再生塔頂溫度。

2.2輸出層的設(shè)定

 利用化工模擬軟件Hysys可對(duì)天然氣脫硫過(guò)程進(jìn)行準(zhǔn)確模擬，以不同工況下的Hysys模擬結(jié)果作為脫硫裝置運(yùn)行正常時(shí)的數(shù)據(jù)。裝置運(yùn)行異常，產(chǎn)品氣含硫?qū)⑸�高，偏離正常運(yùn)行下的含硫量。偏離度(Y)計(jì)算公式如式(1): 

 在天然氣凈化中，為保證吸收效果，原料氣人口溫度不應(yīng)超過(guò)38℃；人塔貧液溫度亦不宜過(guò)高，一般控制在40℃左右；吸收塔壓差作為塔堵塞度的表征參數(shù)，實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中一般控制在30 kPa以內(nèi)；再生塔頂溫度通常控制在98～1020C，以監(jiān)測(cè)酸氣波動(dòng)情況�；�于以上閾值，設(shè)置用于原因診斷的編碼如表3所示。

 本文中利用525組脫硫異常數(shù)據(jù)，選取不同隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)比其誤差，以得出合理的節(jié)點(diǎn)數(shù)。網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差與隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)關(guān)系如圖3和圖4所示。從預(yù)測(cè)誤差與隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)關(guān)系趨勢(shì)圖來(lái)看，隨著隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加，2個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

 用于偏離程度評(píng)價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)超過(guò)10后誤差下降緩慢，當(dāng)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為14時(shí)，預(yù)測(cè)誤差較小，增加節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不再必要，因此采用9 -14 -1結(jié)構(gòu)。

 用于原因診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)超過(guò)5后誤差下降緩慢，在隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為13時(shí)，預(yù)測(cè)誤差取得16個(gè)測(cè)試點(diǎn)中的誤差極小值，因此采用9-13-4結(jié)構(gòu)。

3結(jié)果與分析

 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)為1 000，學(xué)習(xí)效率0. 05，其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)為默認(rèn)值，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于脫硫裝置運(yùn)行異常情況下偏離正常程度值的預(yù)測(cè)及異常原因診斷，仿真測(cè)試數(shù)據(jù)輸入?yún)��?shù)如表4所示。

 表5反映了用于偏離程度預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算準(zhǔn)確度。測(cè)試數(shù)據(jù)分別設(shè)置了10%~30%的偏離度，偏離度越大，說(shuō)明裝置異常情況越嚴(yán)重，運(yùn)行存在問(wèn)題可能性越大。由表5可知，偏離程度預(yù)測(cè)模型得到的10組結(jié)果其偏離程度預(yù)測(cè)值與根據(jù)Hysys模擬數(shù)據(jù)設(shè)定的偏離程度值對(duì)比誤差均小于5%，預(yù)測(cè)效果良好，說(shuō)明模型對(duì)天然氣脫硫過(guò)程具有較高的預(yù)測(cè)精度。

 表6反映了用于異常原因診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)設(shè)異常條件的判斷情況。對(duì)裝置運(yùn)行參數(shù)設(shè)定一系列閾值，滿足這些限制（閾值）的點(diǎn)構(gòu)成的參數(shù)空間為裝置正常運(yùn)行可行域，超過(guò)閾值范圍則判斷為運(yùn)行異常。預(yù)測(cè)編碼值越接近0，則表示裝置處于運(yùn)行正常程度越大；預(yù)測(cè)編碼值越接近1，則表示裝置處于運(yùn)行異�？赡苄栽酱�。

 由表6可知，異常原因診斷模型所得10組預(yù)測(cè)輸出值中，判斷為運(yùn)行異常的編碼值均超過(guò)0. 75，接近裝置異常設(shè)定編碼值l；判斷為運(yùn)行正常的編碼值均小于0. 25，接近裝置正常設(shè)定編碼值0。運(yùn)行正常與運(yùn)行異常的編碼值分界明顯，可確定需要調(diào)節(jié)的裝置參數(shù)。原料氣或貧液溫度升高，醇胺體系酸氣平衡溶解度降低，酸氣負(fù)荷第一平衡程度系數(shù)增大，酸氣負(fù)荷增大，出現(xiàn)凈化度異常，可適當(dāng)提高貧液冷卻器循環(huán)水量，降低塔內(nèi)物流溫度，促進(jìn)吸收反應(yīng)進(jìn)行；溶液中雜質(zhì)引起的發(fā)泡會(huì)使吸收塔通暢度欠佳，塔內(nèi)氣液出現(xiàn)反向流動(dòng)和不均勻流動(dòng)，影響正常氣液傳質(zhì)吸收，脫硫效果異常，應(yīng)加強(qiáng)過(guò)濾，并適當(dāng)加入阻泡劑；溶液再生質(zhì)量惡化，貧液含硫量上升，濃度差主導(dǎo)的吸收推動(dòng)力減弱且溶液酸氣負(fù)載能力下降，產(chǎn)品氣含硫量升高，應(yīng)調(diào)節(jié)再生塔參數(shù)，調(diào)整重沸器蒸汽量并檢查貧富液換熱器管殼程是否串漏。除裝置內(nèi)因素的影響外，上游原料氣量或酸性組分增加，也會(huì)增加酸氣負(fù)荷，使凈化度異常。增加檢測(cè)參數(shù)將對(duì)裝置運(yùn)行情況做更詳細(xì)的評(píng)價(jià)。

4結(jié)論

 基于某天然氣凈化廠實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)及Hysys的模擬數(shù)據(jù)，利用Matlab軟件建立了脫硫單元運(yùn)行情況診斷模型，用于評(píng)價(jià)裝置運(yùn)行異常情況下偏離正常工況的程度，并反映產(chǎn)生異常的原因。

 (1)采用525組數(shù)據(jù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。根據(jù)平均誤差最小原則分別確定，用于偏離程度評(píng)價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用9 -14-1結(jié)構(gòu)，用于原因診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用9 -13-4結(jié)構(gòu)。

 (2)將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)，10組仿真測(cè)試結(jié)果表明，訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)模擬數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較好，預(yù)測(cè)誤差均小于5%，表明理論上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)天然氣脫硫運(yùn)行異常程度進(jìn)行診斷；預(yù)測(cè)所得運(yùn)行狀況編碼值能較好地判斷裝置運(yùn)行狀態(tài)。

 (3)所建診斷模型具有建模簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，與控制系統(tǒng)的進(jìn)一步集成有利于提高系統(tǒng)智能、推理性，指導(dǎo)操作人員發(fā)現(xiàn)、解決潛在問(wèn)題，保證裝置高效、平穩(wěn)運(yùn)行。