宋 畅 吕 松 伍 勇四川大学化学工程学院

基于粒子群算法优化LNG(C3-MR)流程的研究

宋 畅 吕 松 伍 勇
四川大学化学工程学院

丙烷预冷混合制冷液化流程(C3-MR)在液化天然气生产中应用最广。该流程的优化属于非线性问题，优化结果受到过程变量和算法的影响。基于HYSYS软件模拟，对C3-MR流程用MATLAB嵌入粒子群算法(PSO)优化制冷剂组分、流量以及流程压力以降低过程能耗。研究结果表明，对C3-MR流程使用PSO算法优化迭代20次便收敛，优化后理论能耗低于公开文献报导的序列二次规划(SQP)和BOX方法的结果。

LNG C3-MR 粒子群算法 优化 比功耗

当今能源与环境问题突出，天然气作为储量高的清洁能源逐步受到重视[1]。将天然气液化成LNG，在储存及调峰方面具有优越性[2]。天然气液化流程主要有级联式液化工艺、混合制冷剂液化工艺、带膨胀机的液化工艺3大类[3]，其中混合制冷剂工艺中的丙烷预冷混合制冷剂循环(C3-MR)工艺应用最广，其制冷效率高，适应能力强，但是能耗较大。文献报导典型的级联式液化工艺流程比功耗为0.33 kWh/kg(LNG)，而C3-MR流程为其1.15倍[4]。这就需要优化C3-MR流程参数来节约能耗，降低液化厂运行成本[5]。

G. Venkatarathnam[6]曾应用序列二次规划法(SQP)优化了C3-MR流程，使系统理论火用效率达到50.8%。SQP是一种处理复杂非线性约束问题的方法，具有梯度求值和函数求值次数少，计算效率高的特点[7]。夏丹等[8]使用HYSYS自带的BOX方法优化C3-MR流程，将主制冷区能耗降低了22.9%。BOX方法结合了BOX算法和DHS等算法，可解决不等式约束问题，但HYSYS内部优化器惩罚值不易设定合理。……