那凤祎 孙恒 南星 王超

中国石油大学（北京）油气管道输送安全国家工程实验室·石油工程教育部重点实验室·城市油气输配技术北京市重点实验室

据国际天然气联盟（IGU）发布的《2020 世界LNG 报告》 显示，2019 年全球LNG 贸易达到3.547×108t，比2018 年增加4 090×104t，增幅13%，连续六年增长。由此可见，液化天然气在全球天然气使用量中占比很大。但是天然气在液化时会伴随着大量的能量损失，提高液化率，降低液化时的能量损耗是目前急需解决的问题。

DING He 等[1]使用遗传算法优化包括三个制冷循环的混合流体级联式（MFC）液化流程，使用Aspen HYSYS 对MFC 过程进行仿真和分析，研究得出了原料气压力、LNG 储存压力、水冷却器出口温度等对MFC 性能的影响。SANAYE S 等[2]用HYSYS 建立改进的CO2预冷的N2制冷剂液化流程和CO2预冷的混合制冷剂（N2-CH4）液化流程，用混合法（Mixed）对两种循环进行优化，优化后两种液化流程比功耗分别降低了5.25%和3.62%，㶲效率分别提升9.4%和16%，总成本分别下降0.5%和1.2%。WATSON H A J 等[3]提出了一种优化天然气液化流程的新策略，使用不可微分的过程模型制定流程图，再用内点算法优化PRICO 液化工艺和两个复杂的单一混合制冷剂工艺。MOFID H 等[4]基于模糊的聚类方法从粒子群算法导出Pareto 前端结果点，在结果点中选择最优解。KHAN M S 等[5]提出了新型的顺序协调随机搜索技术（SCRS），并将其首次应用到天然气液化流程的优化研究中，该技术兼顾了个体-局部搜索能力与群体全局搜索能力，能够简单有效地处理复杂的天然气液化流程优化问题。

孙守军等[6]通过改进遗传算法的组成成分、编码技术，调整算法的控制参数，采用非标准的遗传操作算子以及采用混合遗传算法等方式对遗传算法进行改进，提高算法的全局搜索能力，防止陷入局部最优。……