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LNG与NGL联产工艺优化及改进
引用本文:王金波,蒋洪,宋晓娟. LNG与NGL联产工艺优化及改进[J]. 石油与天然气化工, 2020, 49(5): 56-62
作者姓名:王金波  蒋洪  宋晓娟
作者单位:西南石油大学石油与天然气工程学院
摘    要:为了降低LNG与NGL联产工艺能耗以及进一步提高乙烷回收率,采用Aspen HYSYS软件进行仿真模拟,其中凝液回收工艺采用冷干气回流工艺,制冷循环采用混合冷剂制冷工艺,在保持乙烷回收工艺各参数不变、保证乙烷回收率在95%以上的前提下,以压缩机总能耗与LNG产品质量流量的比值为目标函数,以换热器夹点温差为约束条件,使用遗传算法进行优化。并针对基础流程优化后换热器HX-2中对数平均温差大、冷热组合曲线温差波动范围大的问题提出了改进方案。然后通过火用分析方法定量对比优化改进前后主要设备的火用损失。研究结果表明:(1)对基础流程优化后单位能耗由0.55 kW·h/kg降低到0.41 kW·h/kg,换热器HX-1对数平均温差由10.6℃降低到5.6℃,换热器HX-2对数平均温差由7.6℃降低到6.7℃;(2)采用遗传算法优化后,改进流程单位能耗由基础流程的0.41 kW·h/kg降低到0.36 kW·h/kg,换热器HX-1对数平均温差无明显变化,换热器HX-2对数平均温差由6.7℃降低到4.9℃;(3)改进流程优化后与基础流程相比,火用损失减少43.92%。其中换热器HX-2火用损失减少最多,占总火用损失减少量的32.14%。

关 键 词:优化  联产工艺  NGL  LNG  冷干气回流  遗传算法  混合冷剂  火用分析
收稿时间:2020-02-15
修稿时间:2020-05-10

Optimization and improvement of LNG and NGL co-production process
Wang Jinbo,Jiang Hong,Song Xiaojuan. Optimization and improvement of LNG and NGL co-production process[J]. Chemical Engineering of Oil and Gas, 2020, 49(5): 56-62
Authors:Wang Jinbo  Jiang Hong  Song Xiaojuan
Affiliation:Petroleum Engineering School, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan, China
Abstract:
Keywords:optimization   co-production process   NGL   LNG   cold residue reflux   genetic algorithm   mixed refrigerant   exergy analysis
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