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Sweetening, dehydration, natural gas liquid (NGL) recovery, and sale gas compression are four major treatment stages for the general natural gas processing. Here, a comprehensive gas processing plant (CGPP) coupling sweetening, dehydration, NGL recovery, and compression subsystems have been conceptually designed, modeled, and optimized based on field data. The development includes four major stages of work: (i) CGPP process development with Aspen HYSYS simulator; (ii) sensitivity studies for all distillation columns involved in the CGPP process to optimize their performances; (iii) sizing of major equipment of the CGPP; and (iv) economic evaluations with Aspen process economic analyzer to calculate the expected capital and operating expenditures for the developed CGPP process. Valuable insights of natural gas monetization from the viewpoint of large-scale process system integration, modeling, and optimization are provided. 相似文献
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计算机技术、控制技术及信息技术的发展,电力系统自动化面临着空前的变革,多媒体技术、智能控制技术将迅速进入电力系统自动化领域。 相似文献
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Clustering is a solution for classifying enormous data when there is not any early knowledge about classes. With emerging new concepts like cloud computing and big data and their vast applications in recent years, research works have been increased on unsupervised solutions like clustering algorithms to extract knowledge from this avalanche of data. Clustering time-series data has been used in diverse scientific areas to discover patterns which empower data analysts to extract valuable information from complex and massive datasets. In case of huge datasets, using supervised classification solutions is almost impossible, while clustering can solve this problem using un-supervised approaches. In this research work, the focus is on time-series data, which is one of the popular data types in clustering problems and is broadly used from gene expression data in biology to stock market analysis in finance. This review will expose four main components of time-series clustering and is aimed to represent an updated investigation on the trend of improvements in efficiency, quality and complexity of clustering time-series approaches during the last decade and enlighten new paths for future works. 相似文献