高含硫天然气净化工艺动态演化建模与节能优化方法

摘要

本发明提供的高含硫天然气净化工艺动态演化建模与节能优化方法，包括选取影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标后进行采集形成样本集；对样本集进行归一化形成归一化样本集，并从中选取训练样本和测试样本；基于训练样本构建神经网络模型并确定神经网络模型的初始状态变量；用ST‑UPFNN算法估计神经网络模型的最优状态变量；根据最优状态变量对神经网络模型进行更新；分别构建H₂S浓度和CO₂浓度的偏好函数；利用SPEA‑II算法对H₂S浓度和CO₂浓度的工艺参数各自的上下限进行优化，将优化后的工艺参数带入更新后的神经网络模型，计算优化后的工艺参数的系统性能，与实际样本的系统性能的平均值进行比较。利用本发明可以提高高含硫天然气净化的生产效率。