基于NSGA-Ⅱ和RSM的天然气净化单元多目标优化

针对高含硫天然气净化装置存在的再生单元能耗高及商品气收率不足等问题,搭建基于响应面-遗传算法的多目标协同优化模型。通过Aspen Plus模拟软件结合Box-Behnken响应面设计,研究贫液温度、填料高度、吸收压力和溶液循环量对再生能耗的交互影响规律,并基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)构建Pareto最优解集。优化结果表明,当贫液温度46℃、填料高度13.5 m、吸收压力4.7 MPa、溶液循环量251 m3/h时,再生能耗降至3.312 GJ/t,较传统工艺节约低压蒸气31.2×104 t/a,按工业蒸气均价220元/t计,年节约人民币约6 864万元。

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本文档关键词:单元,净化,天然气,优化,多目标