基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法

摘要

本发明公开了一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法，该分析方法对MDEA脱碳系统吸收和再生两部分进行讨论，MDEA脱碳系统吸收部分参考序列为处理后天然气CO

说明书

技术领域

本发明涉及天然气脱碳的技术领域，具体涉及一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法。

背景技术

目前MDEA脱碳系统已经广泛运用于天然气净化、LNG及相关化工领域。系统的稳定性和可控程度极大影响到整个工厂的正常生产。传统的DCS(分散控制)是结合HYSYS(油气加工模拟软件)建模得出的可控工艺参数通过人工判断，对整个系统进行调控，在一定程度上保证了系统正常运行。然而，对于老旧设备和建造与设计有出入的系统无法准确进行HYSYS建模，控制参数只能通过经验摸索来完成。在突发情况时很难做出及时准确的判断从而导致事故，在系统检修和工况调整后又要重新摸索工艺参数，在控制上不具被连续性，对工厂正常生产产生较大的影响。

发明内容

本发明的目的在于克服上述背景技术的不足，而提供一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法，该分析方法不仅能对现 有控制参数进行动态分析，及时计算出当前工况下需要进行调整的控制点，而且能对所有控制点进行关联度排序，确定各控制点间强弱与大小，通过控制点主次关系指导人员合理控制。

为实现上述目的，本发明所提供的基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法，包括如下步骤：

S1：将MDEA脱碳系统分为吸收部分和再生部分建立灰色系统模型进行灰色关联分析，MDEA脱碳系统吸收部分的参考序列为处理后天然气CO₂含量；比较序列为进气量、吸收塔压力、进气温度、MDEA贫液循环量、MDEA贫液入塔温度、MDEA贫液浓度、吸收塔液位、吸收塔塔顶温度、吸收塔塔底温度；MDEA脱碳系统再生部分的参考序列为再生后的MDEA溶液CO₂含量；比较序列为胺液循环量、胺液入塔温度、再生塔压力、半贫液温度、富液浓度、再生塔液位；

S2：将MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列的数据列无量纲化处理，标准化成介于0至1之间的数据，公式为：

式中i＝0,1,2,...m,k＝1,2...n；

S3：计算关联系数，通过S2步骤的无量纲化处理后的MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列数据依次运用如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξ_i(k)：

公式为：其中ζ为分辨系数，0＜ζ＜1；为两层式取绝对差值中最小值计算，第一层为先分别由各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值中取最小值，再由这些最小值当中选取最小值，简记为Δmin；为两层式取绝对差值中最大值计算，第一层为先分别由各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值取最大值，再由这些最大值当中选取最大值，简记为Δmax；|X₀(k)-X_i(k)|为各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值，记为Δoi(k)；关联系数ξ_i(k)简化为如下列公式：

S4：计算关联度，将MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列在各个时刻的关联系数求平均值，关联度r_i公式为：>分别计算出得出MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子，关联度的几何含义为比较序列因子与参考序列因子曲线的相似程度，关联度越大，与参考序列曲线形状越接近；

S5：取MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子再次建灰色系统模型进行综合分析，参考序列为处理后天然气CO₂含量，比较序列为MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子，重复步骤S3和S4计算关联系数和关联度，按各影响因子关联度大小进行排序，确定影响MDEA脱碳效果的主要因子的强弱与大小。

进一步地，在所述步骤S3中，分辨系数ζ为0.5或者0.8。

进一步地，在所述步骤S4中，当MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列在各个时刻的关联度r_i＞0.7时，则为主要影响因子。

进一步地，在所述步骤S5中，在MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子中分别取关联度r_i最大的4个再次建灰色系统模型进行综合分析。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

其一，本发明把MDEA脱碳系统看成一种灰色系统模型，主要依靠有较强选择吸收能力的MDEA溶液脱除天然气中的CO₂酸性气体，将MDEA脱碳系统分为吸收部分和再生部分进行讨论；首先分别设处理后天然气CO₂含量、再生后的MDEA溶液CO₂含量两因素为参考序列，并分别找出关联度最大的4个比较序列，再把脱碳系统看成一个整体进行综合分析，最后判断出影响脱碳效果的各因素间强弱、大小和次序关系，以此进行控制优化。

其二，本发明采用灰色关联分析法把MDEA脱碳系统分为两部分，进行三次建模运算，确定出关键的控制点，并进行排序，指导人员合理控制系统，灰色关联分析法对运算数据要求不高，适应性强，分析时也不需要典型分布规律，运用实例表明该技术具有实时控制MDEA脱碳系统运行的可行性，算法简单，易于计算机编程，并能和DCS系统衔接运用。

其三，本发明成本低廉，能有效运用现场所有数据进行分析，不用特定数据，无需安装特殊仪表或取样分析仪器。

具体实施方式

下面结合实施例详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅作举例而已。同时通过说明本发明的优点将变得更加清楚和容易理解。

本发明的一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法，找出影响MDEA脱碳系统反应：中影响最大的因素，并对应控制，具体步骤如下：

对MDEA脱碳系统吸收部分，设天然气出装置CO₂浓度为参考序列X₀，根据现场经验和工艺设计参数设进气量、吸收塔压力、进气温度、MDEA贫液循环量、MDEA贫液入塔温度、MDEA贫液浓度、吸收塔液位、吸收塔塔顶温度、吸收塔塔底温度为比较序列X₁...X₉，各因子观测值见表1。

由于系统中各因素列中的数据，可能因计算单位的不同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论，因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行标准化(无量纲化)的数据处理，所以将MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列的数据列无量纲化处理，标准化成介于0至1之间的数据，然后备用：

公式为：式中i＝0,1,2,...m,k＝1,2...n。

表1各因子观测值

序列/数据项12345X₀含碳量ppm8.027.978.058.028.71X₁进气量Nm³/h188467.84210343.64208670.11176780.04156208.65X₂吸收塔压力MPa6.326.245.95.455.62X₃进气温度℃38.9541.044243.4544.64X₄贫液循环量t/h133.14129.82130.28129.64129.17X₅贫液入塔温度℃45.9948.0949.450.6751.96X₆吸收塔液位％61.8858.1255.1863.9654.64X₇塔顶温度℃45.7848.6749.8850.9251.83X₈塔底温度℃46.9950.0450.1652.7553.66X₉贫液浓度％48.1250.451.2252.4246.74

通过灰色关联分析法运算得表2关联度及排序：计算关联系数，对于一个参考序列X₀(Y₀或者Z₀)有若干个比较序列X₁，X₂……X_n(Y₁，Y₂……Y_n或者Z₁，Z₂……Z_n)，各比较序列与参考序列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数ξ_i(k)(具体为：ξ(X_i)、ξ(Y_i)或者ξ(Z_i))。将无量纲化处理后的MDEA脱碳系统吸收部分的比较序列与参考序列数据依次运用如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξ_i(k)：

公式为：其中ζ为分辨系数，0＜ζ＜1；为两层式取绝对差值中最小值计算，第一层为先分别由各比较序列X_i在各个时刻的值与参考序列X₀在各个时刻的值之绝对差值中取最小值，再由这些最>为两层式取绝对差值中最大值计算，第一层为先分别由各比较序列X_i在各个时刻的值与参考序列X₀在各个时刻的值之绝对差值取最大值，再由这些最大值当中选取最大值，简记为Δmax；|X₀(k)-X_i(k)|为各比较序列X_i在各个时刻的值与参考序列X₀在各个时刻的值之绝对差值，记为Δoi(k)；关联系数ξi(k)简化为如下列公式：

计算关联度，关联系数是比较序列与参考序列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值，所以它的数不止一个，而讯息过于分散不便于进行整体性比较，因此有必要将各个时刻的关联系数求平均集中为一个值，关联度r_i公式为：关联度的几何含义为比较序列因子与参考序列因子曲线的相似程度，关联度越大，与参考序列曲线形状越接近。

表2关联度及排序

在分辨系数取0.5的标准计算情况下，关联度大于0.7的比较序列为主要影响因子。计算结果表2得出：9个比较序列中共6个主要影响因子，影响程度由大到小排序为贫液循环量＞贫液入塔温度＞进气温度＞塔底温度＞塔顶温度＞贫液浓度。由此可见影响CO2吸收效果主要与化学反应本身有关，首先主要表现为贫液循环量的变化，其次是影响化学反应的贫液入塔温度、进气温度，最后是反应环境(塔底、塔顶温度)。因为反应用MDEA溶液为事先配好备用变化性小，所以贫液浓度对反应影响最小。

MDEA脱碳系统再生部分，设再生后的贫液CO₂含量为参考序列Y₀，设胺液循环量、胺液入塔温度、再生塔压力、半贫液温度、富液浓度、再生塔液位为比较序列Y₁...Y6，各因子观测值见表3。

表3各因子观测值

序列/数据项12345Y₀贫液CO₂含量mol/mol11x10^-46.38x10^-47.13x10^-49.81x10^-49.4x10^-4Y₁胺液循环量m3/h133.14129.82130.28129.64129.17Y₂胺液入塔温度℃92.6794.3494.3194.8194.62Y₃再生塔压力MPa0.080.080.080.080.08Y₄半贫液温度℃121.1123.68123.55124.21122.12Y₅富液浓度％44.8245.4845.2145.7346.19Y₆再生塔液位％48.3951.2747.3933.0638.43

通过灰色关联分析法运算得表4关联度及排序：将无量纲化处理后的MDEA脱碳系统再生部分的比较序列与参考序列数据依次运用如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξ_i(k)：

公式为：其 中ζ为分辨系数，0＜ζ＜1；为两层式取绝对差值中最小值计算，第一层为先分别由各比较序列Y_i在各个时刻的值与参考序列Y₀在各个时刻的值之绝对差值中取最小值，再由这些最小值当中选取最小值，简记为Δmin；为两层式取绝对差值中最大值计算，第一层为先分别由各比较序列Y_i在各个时刻的值与参考序列Y₀在各个时刻的值之绝对差值取最大值，再由这些最大值当中选取最大值，简记为Δmax；|X₀(k)-X_i(k)|为各比较序列Y_i在各个时刻的值与参考序列Y₀在各个时刻的值之绝对差值，记为Δoi(k)；关联系数ξi(k)简化为如下列公式：

计算关联度，关联系数是比较序列与参考序列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值，所以它的数不止一个，而讯息过于分散不便于进行整体性比较，因此有必要将各个时刻的关联系数求平均集中为一个值，关联度r_i公式为：

表4关联度及排序

由于分辨系数取0.5进行标准计算未得出关联度大于0.7的比较序列。所以加大分辨系数取值为0.8进行计算。计算结果表4得出：胺液循环量和再生塔压力对反应影响最大，由此可见溶液再生部分效果主要与工艺控制有关，及汽提率有关。若胺液循环量过大，再生塔压力过低都会导致再生失败。甚至会导致因汽提率不足而引起的设备流程严重腐蚀的问题。

MDEA脱碳系统及其复杂影响因素众多，主要影响因素由工艺控制和化学反应本身两大类组成。在进行CO₂吸收与溶液再生两部分微观独立分析后分别得到各自的主要影响因子。

综合分析，进一步简化实验模型，取以上两部分主要影响因子再次建灰色系统模型进行综合分析，仍取处理后天然气CO₂含量为参考序列X₀，以上两部分主要影响因子为比较序列设Z1...Z8见表5。

表5各因子观测值

序列/数据项12345X₀含碳量ppm8.027.978.058.028.71Z₁贫液循环量t/h133.14129.82130.28129.64129.17Z₂贫液入塔温度℃45.9948.0949.450.6751.96Z₃进气温度℃38.9541.044243.4544.64Z₄吸收塔底温度℃46.9950.0450.1652.7553.66Z₅吸收塔顶温度℃45.7848.6749.8850.9251.83Z₆贫液浓度％48.1250.451.2252.4246.74Z₇再生塔压力MPa0.080.080.080.080.08

通过灰色关联分析法运算得表6关联度及排序：将无量纲化处理后的MDEA脱碳系统再生部分的比较序列与参考序列数据依次运用 如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξ_i(k)：

公式为：其中ζ为分辨系数，0＜ζ＜1；为两层式取绝对差值中最小值计算，第一层为先分别由各比较序列Z_i在各个时刻的值与参考序列Z₀在各个时刻的值之绝对差值中取最小值，再由这些最小值当中选取最小值，简记为Δmin；为两层式取绝对差值中最大值计算，第一层为先分别由各比较序列Z_i在各个时刻的值与参考序列Z₀在各个时刻的值之绝对差值取最大值，再由这些最大值当中选取最大值，简记为Δmax；|X₀(k)-X_i(k)|为各比较序列Z_i在各个时刻的值与参考序列Z₀在各个时刻的值之绝对差值，记为Δoi(k)；关联系数ξi(k)简化为如下列公式：

计算关联度，关联系数是比较序列与参考序列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值，所以它的数不止一个，而讯息过于分散不便于进行整体性比较，因此有必要将各个时刻的关联系数求平均集中为一个值，关联度r_i公式为：

关联度的几何含义为比较序列因子与参考序列因子曲线的相似程度，关联度越大，与参考序列曲线形状越接近。

表6关联度及排序

分辨系数分别取0.5、0.8计算得出：再生塔压力对系统影响最大，贫液循环量次之。其余项为次要因素。另外由于气体吸收和溶液再生与溶液本身关系密切，所以在考虑溶液成分变化的同时还要考虑发泡对系统的影响。系统起泡易发生在低压塔，轻则引起系统波动影响脱碳效果，重则导致塔泛。但发泡属于特殊因素，在正常工况下是不允许发生的。所以在此不做量化分析

本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。