【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及尾氣回收領域，具體涉及一種基于流程模擬和機器學習的甲醇合成尾氣高效回收利用方法。
技術介紹
1、甲醇是重要的化工基礎原料，是眾多碳化工的基礎產品和原材料，便于儲存和運輸，是一種重要的能源載體。甲醇合成是能源工業和化學工業一個重要的領域。鑒于我國煤炭儲量大、少油缺氣的資源分布格局，煤基合成甲醇工業發揮著舉足輕重的作用。
2、煤基合成甲醇用co、co2加h2合成甲醇，是一個副反應多的可逆反應，受反應溫度、壓力、組分、催化劑的選擇性等諸多因素影響，合成反應在生成甲醇的同時，也會生成甲烷、乙烷等高級烷烴、乙醇、二甲醚等諸多副產物。具體來說，來自酸性氣體脫除單元的凈化合成氣與氫回收來的氫氣混合，再由合成氣壓縮機加壓后送入硫保護器脫除硫化物。來自循環氣壓縮機的循環氣和硫保護器出口的氣體混合加熱后進行甲醇合成反應，反應器出來的氣體被冷卻和冷凝后，進入高壓分離器進行氣液分離，分離后的粗甲醇送往低壓分離器，以便進入甲醇精餾單元精制。為防止惰性氣體在合成回路中累積，分離出的氣體一部分作為循環氣返回參與甲醇合成反應，一部分作為尾氣送入膜分離單元回收氫氣。
3、尾氣中含有h2、co等有效氣及少量惰性氣體，常見的尾氣回收裝置是利用膜分離回收氫氣，co作為有效氣無法得到充分利用。尾氣回收氣作為甲醇合成單元的進料補充氣，影響著進口流量、氫碳比和最終的甲醇產品質量，當廠區上游更換煤樣時，甲醇合成進口的合成氣氫碳比和流量都會產生變化，從而無法滿足甲醇合成的要求，此時可以通過回收氣進行調節。為進一步回收有效氣，提出一項變壓吸附
4、甲醇合成及尾氣分離模擬過程較為復雜，很難將合成過程中進料、尾氣與粗甲醇產品之間的精確關系表示出來。這幾者之間的關系受多種因素的影響，很難通過簡單的數學公式進行展示。對于這種情況，通過機器學習的方式建立代理模型，既能夠避免復雜的機理建模，從數據的角度出發，建立進料與產品指標之間的“黑箱模型”，還能夠將其應用于甲醇合成過程的操作優化中，加快優化過程的收斂速度，降低大量流程模擬所帶來的運算量。因此，將機器學習技術應用于化工行業，通過建立代理模型，以較小的計算代價預測產品情況和最佳尾氣回收情況，可以滿足現代工業對智能化、信息化和快速化的發展要求，已成為一大研究重點。
5、代理模型是基于數據驅動構建起來的數學模型，其結構簡單，計算速度快，因此，既適用于機理復雜，模型難以建立的問題，也適用于來代替復雜的機理模型進行部分函數評價，減少高精度模型的調用次數或實驗次數，為克服工業仿真模擬優化耗時的問題提供了一個新的解決途徑。其中，克里金模型kriging（krg）、徑向基函數（radial?basisfunction,?rbf）、多項式回歸響應面（polynomial?regression?surface,?prs）、人工神經網絡（artificial?neural?network,?ann）等都是常用的代理模型。當前研究表明，這一技術在甲醇合成過程的優化研究中具有十分重要的作用。
6、然而，現有的技術方案存在甲醇合成過程進口流量組成波動及尾氣回收不充分的缺陷。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題是針對現有技術中存在上述缺陷，提供一種基于流程模擬與機器學習相的結合的甲醇合成尾氣高效回收利用方法。
2、根據本專利技術，提供了一種甲醇合成尾氣高效回收利用方法，包括：
3、第一步驟：根據拉丁超立方體采樣，設定初始數據集；
4、第二步驟：利用初始數據集建立甲醇合成和尾氣分離過程的流程模擬；
5、第三步驟：基于流程模擬得到的數據，分別建立甲醇合成和尾氣分離進出口數據的代理模型；
6、第四步驟：將尾氣作為甲醇合成進口補充氣，以甲醇產量最佳為目標，通過迭代，利用代理模型對尾氣分離過程進行優化，得到最佳尾氣分離操作參數和最佳尾氣分離操作參數下的最佳甲醇產量；
7、第五步驟：獲取進口數據改變情況下依次優化后的最佳尾氣分離操作參數和最佳甲醇產量的數據集；
8、第六步驟：利用獲取的數據，得到進口數據-最佳尾氣分離操作參數-最佳甲醇產量的數學模型。
9、優選地，所述甲醇合成尾氣高效回收利用方法為變壓吸附-膜的組合分離，用于同時回收h2和co有效氣的組合，并且所述方法還包括：在甲醇合成尾氣高效回收利用的過程中，在甲醇合成進口數據改變時，基于進口數據-最佳尾氣分離操作參數-最佳甲醇產量的數學模型調節尾氣分離操作參數以得到合適的回收氣來調節進口數據，從而獲得最佳甲醇產量。
10、優選地，第一步驟包括：
11、選擇甲醇合成進口氣體流量和組成作為第一特征，對不同煤樣情況下合成氣進口數據進行監測，并根據預定時間段內的監測結果確定進口流量和組成波動范圍；選擇尾氣分離的關鍵操作參數作為第二特征，設定關鍵操作參數變化范圍；由此建立采樣空間，并且在采樣空間內，通過拉丁超立方體采樣的方式，選擇在采樣空間內各個維度都均勻分布的初始樣本點以建立初始樣本集。
12、優選地，影響代理模型建立的決策變量包括進口氣體流量和組成、壓力、吸附時間、吹掃比以及膜面積。優選地，在第二步驟，采用aspen?plus軟件模擬甲醇合成過程，采用aspen?adsorption軟件模擬變壓吸附過程，采用aspen?custom?modeler模擬膜分離的過程，利用初始數據集建立相應過程的流程模擬；
13、變壓吸附是動態的吸附過程，機理復雜，主要包括：
14、組分質量守恒及總質量守恒，對于混合氣體中的每種組分，其質量對流項，在氣相的負荷累積以及在吸附劑的累積以及之和為0，且吸附過程中的總質量守恒：
15、，
16、，
17、其中， v g表示氣體的流速， c i表示組分i的摩爾密度， ? b表示床層的孔隙率， w i表示吸附在床層上的組分k的負荷，ρs表示吸附劑的堆積密度， c g表示混合氣體的摩爾密度； 本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于包括：
2.根據權利要求1所述的甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于，第二步驟采用Aspen?Plus軟件模擬甲醇合成過程，采用Aspen?Adsorption軟件模擬變壓吸附過程，采用Aspen?Custom?Modeler模擬膜分離的過程，利用初始數據集建立相應過程的流程模擬；
3.根據權利要求1或2所述的甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于，第三步驟包括：
4.根據權利要求1或2所述的甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于，第四步驟包括：
5.根據權利要求1或2所述的甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于，第四步驟采用遺傳算法作為優化算法，根據初始化種群-適應度評估-選擇-交叉-變異-更新種群-迭代計算的順序，最終得到最佳尾氣分離操作參數和最佳尾氣分離操作參數下的最佳甲醇產量。
6.根據權利要求1或2所述的甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于，第六步驟包括：
【技術特征摘要】
1.一種甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于包括：
2.根據權利要求1所述的甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于，第二步驟采用aspen?plus軟件模擬甲醇合成過程，采用aspen?adsorption軟件模擬變壓吸附過程，采用aspen?custom?modeler模擬膜分離的過程，利用初始數據集建立相應過程的流程模擬；
3.根據權利要求1或2所述的甲醇合成尾氣高效回收利用方法，其特征在于，第三步驟包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：麻蓉，徐加，徐國平，周慧萍，劉志龍，
申請(專利權)人：海瀾智云科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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