大型天然氣壓縮機組節能優化軟件設計

劉航銘　周元華*　易先中*　徐夢卓　劉　歡

1(長江大學機械工程學院　湖北 荊州 434023) 2(中石化石油機械股份有限公司壓縮機分公司　湖北 武漢 430000)

0　引　言

隨著我國天然氣開采技術的不斷提高，國民生產中對天然氣的使用量也呈上升趨勢，天然氣壓縮機作為西氣東輸工程中的重要設備，其功耗及運維成本將直接影響天然氣的輸送成本。調查表明，在天然氣的輸送過程中，壓縮機組的功耗巨大，其消耗的能量約為管道所輸氣體能量的3%～5%，因此，針對大型壓縮機組的運行優化研究十分必要。

目前國內外許多學者在壓縮機優化運行中做了許多的研究工作。Jean Mino[1]通過改進壓縮機本身對其進行結構優化，使壓縮機達到最大吞吐量；埃及石油研究Elshiekh等[2]通過對壓縮機站管道網絡中燃料消耗優化，使燃料消耗達到最小化；美國西南研究院Augusto Garcia-Hernandez等[3]分析不同的氣體成分對管道和壓縮機運行效率及性能的影響；浙江工業大學李穎[4]通過熱力學和動力學計算，提出對壓縮機本身關鍵部件及工藝參數進行改造，從而實現壓縮機的運行優化。里賈納大學和saskenergy/transgas公司采用模糊規劃模型進行計算，確定壓縮機組的開啟和關閉[5]。Suming Wu和Mercado等[6]解決了穩態條件下天然氣管道壓縮機站的燃料成本問題，給出了天然氣管網的優化方案。Chebouba等[7]采用蟻群算法對含有壓縮機的輸氣干線進行了優化。MohamadiBaghmolaei等[8]研究了目標函數為輸氣干線壓縮機能耗最低的幾種優化方法，優化結果表明人工神經網絡起到了最佳的優化效果。Advantica Stone公司和Simone公司、美國TETCO輸氣管道公司等都進行了輸氣管網非穩態下優化運行的研究，并且已經在模型和算法上取得了一定的進展[9-10]。可見在輸氣干線運行優化問題的研究方面取得了突破。

本文經過對比研究上述國內外專家學者的方法及理論，發現針對壓縮機本身的優化研究主要是對其自身結構或關鍵部件進行優化，算法的研究則主要傾向于對壓縮機輸氣干線的優化。本文以某增壓站往復式壓縮機組運行能耗最低為目標，在保證輸氣干線輸氣壓力和輸氣量的條件下，開發壓縮機組節能優化軟件。采用神經網絡計算方法預測壓縮機組的進氣壓力和軸功率，優化壓縮機運行工況，合理調配壓縮機組的運行組合，進而達到該增壓站往復式壓縮機組節能降耗的目的。

1　壓縮機運行模型

往復式天然氣壓縮機組作為輸氣干線的核心裝備，其數學模型包含有等式約束和不等式約束，建立壓縮機數學模型來預測進氣壓力和軸功率，對于輸氣干線優化運行有重要意義。對于不同的壓縮機站而言，其含有壓縮機的數目和型號也不盡相同，本文以單臺壓縮機為單位，進行壓縮機的能耗優化分析。

根據壓縮機理論，往復式壓縮機軸功率可以表示為：

(1)

式中:Nz、Ni分別為壓縮機軸功率、指示功率，kW；Pcin、Pout分別為壓縮機進氣壓力、排氣壓力，Pa；Qcin為壓縮機進氣量，m3/s；ηm為壓縮機機械效率；k1、k2是與壓縮機性質相關的系數。

壓縮機進氣量應在一定范圍內：

(2)

式中：Qcin、Qcin min、Qcin max分別為壓縮機進氣量、最小進氣量、最大進氣量，m3/s；Qout、Qout min、Qout max分別為壓縮機排氣流量、最小排氣流量、最大排氣流量，m3/s。

為保證輸氣、用氣安全，進氣壓力和排氣壓力限制如下：

(3)

式中：Pcin、Pcin min、Pcin max分別為壓縮機進氣壓力、最小進氣壓力、最大進氣壓力，Pa；Pout、Pout min、Pout max分別為壓縮機排氣壓力、最小排氣壓力、最大排氣壓力，Pa。

考慮到壓縮機的實際工況，壓縮機軸功率和轉速限制如下：

(4)

式中：Ni、Ni min、Ni max分別為壓縮機軸功率、最小軸功率、最大軸功率，kW；nm、nm min、nm max分別為壓縮機轉速、最小轉速、最大轉速，r/min。

由此可知，壓縮機進氣壓力、軸功率與進氣量、壓縮機轉速、排氣壓力、排氣流量、氣體溫度(進氣溫度和排氣溫度)等有密切關系。在保證下游輸氣壓力和輸氣量條件下，即選用最小軸功率和最小進氣壓力時壓縮機組功耗最低。

2　神經網絡模型建立與訓練

2.1　建立神經網絡模型

BP一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小[11]。其中前饋式網絡結構特別適用于BP算法，如今已得到了非常廣泛的應用。如圖1所示。

圖1　多層前饋網絡典型結構圖

在圖1中，輸入層有m個神經元節點，隱含層有p個神經元節點，輸出層有n個神經元節點，wij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,p)為輸入層到隱含層的權值，vjk(j=1,2,…,p;k=1,2,…,n)為隱含層到輸出層的權值，θj(j=1,2,…,p)隱含層閾值，αk(k=1,2,…,n)為輸出層閾值，(x1,x2,…,xm)為網絡輸入向量，(y1,y2,…,yn)為網絡輸出向量，Yh為期望輸出，e為誤差。

合理選取影響進氣壓力和軸功率的主控因素，對準確建立神經網絡模型起關鍵性作用，由式(1)-式(4)可知，壓縮機組的進氣壓力和軸功率與進氣量、壓縮機轉速、排氣壓力、排氣量、進、排氣體溫度等有密切的關系。因此，將已有的壓縮機進氣溫度、排氣壓力及所需排氣量作為神經網絡模型的輸入，且確定輸入層節點個數有3個。對于隱含層節點的個數沒有一個確切的理論方法，需要根據設計者的經驗及生產實際來確定，若數目太少，則神經網絡所能獲取的用以解決問題的信息就會太少；若數目太多，就會增加學習時間，甚至出現“過度吻合”問題，即測試誤差增大導致泛化能力下降[12-14]。因此根據經驗及實驗驗證，最終確定隱含層個數為50個。將需要計算得出的進氣壓力、軸功率及排氣溫度作為神經網絡的輸出層，因此輸出層節點個數為3個。構建出壓縮機組數值預測神經網絡模型如圖2所示。

圖2　壓縮機組數值預測神經網絡模型

2.2　BP神經網絡模型訓練及其預測

神經網絡模型建立完成之后，通過訓練學習才能完成給定的映射關系，為準確預測進氣壓力和軸功率。本文以“西氣東輸”中某增壓站的大型往復式天然氣壓縮機組為例(該增壓站10臺大型往復式增壓壓縮機，通常采用一運一備的方式進行工作)，進行了大量現場測試實驗，實際測試過程中，溫度數據為：0，4，8，…，20 ℃；吸氣壓力數據為：1.5，1.8，2.1，…，4.5 MPaG；吸氣壓力數據為：4.85，5.0，5.2，…，6.0 MPaG，共計采集上述正交實驗數據2 046組。其中測試部分數據如表1所示。

表1　6RDSA-1往復式天然氣壓縮機部分測試數據

將現場采集的2 046組數據分為訓練數據和測試數據，對BP神經網絡進行訓練與測試，其測試建立的神經網絡模型的計算流程如圖3所示。

圖3　BP神經網絡算法計算流程圖

在進行模型預測能力評價時選用相對誤差作為評價指標，神經網絡模型預測結果與實測值的相對誤差曲線如圖4所示。神經網絡模型的測試結果與實測值的對比曲線如圖5所示。

圖4　神經網絡模型預測結果的相對誤差

圖5　神經網絡模型預測結果與實測值對比

經過上述對神經網絡模型的訓練及測試可知，神經網絡模型預測的結果與現場采集的實測值之間的仿真曲線幾乎重合，相對誤差小于1.8%。

3　壓縮機組節能優化軟件及現場應用

3.1　壓縮機組節能優化軟件設計

經過對BP神經網絡算法的研究，建立了針對某增壓站6RDSA-1型往復式壓縮機的數值預測神經網絡模型。采用C語言編譯軟件，提出了基于BP神經網絡的進氣壓力與軸功率預測方法，在Lab Windows/CVI中實現天然氣壓縮機組節能優化軟件開發，軟件的輸入主界面如圖6所示。圖6中輸入參數欄包括進氣溫度、排氣壓力和排氣流量三個值，根據現場要求及該型號壓縮機安全運行的需要，對所需要輸入的參數設定了安全范圍，壓縮機站現場的工作人員可以根據已知的信息，在相應的區域輸入具體值。計算方法欄提供了兩種計算數據，在軟件沒有與壓縮機組同步運行時，可以使用理論數據(即前期現場采集的壓縮機組實際運行的數據)計算。在軟件與壓縮機組同步運行時，此時可以使用實測數據(即現場壓縮機組運行時地同步數據)計算。計算結果為進氣壓力、軸功率和排氣溫度。

圖6　軟件輸入主界面

圖7以使用理論數據進行計算為例，進一步說明該軟件的使用及計算過程。在輸入參數欄輸入相應的進氣溫度、排氣壓力和排氣流量三個數值，使用數據庫中已有理論數據，經過神經網絡模型，計算得到進氣壓力、軸功率和排氣溫度。現場的工作人員可以根據計算所得進氣壓力調整壓縮機運行工況。根據計算所得軸功率調整壓縮機運行組合，制定運行方案，達到壓縮機站節能降耗的目的。

圖7　軟件計算結果

3.2　壓縮機組節能優化軟件現場應用

完成壓縮機組節能優化軟件的開發后，為進一步檢驗的該軟件的可靠性，本文提取了某增壓站一個季度內的現場采樣數據，采用該軟件進行預測，其預測結果與現場實際運行數據的對比如表2、表3所示，相對誤差不超過2.75%，滿足現場計算要求。

表2　軟件預測結果與實際運行結果數據對比

續表2

表3　軟件預測結果與實際運行結果數據對比

續表3

表4是現場工作人員通過壓縮機組節能優化軟件預測軸功率，進而制定新的運行方案，對壓縮機組投入工作的臺數作出及時調整。

表4　采用軟件預測軸功率調整運行臺數后的用電量部分數據

該軟件經過大量現場實驗表明，其對進氣壓力的預測誤差小于2.75%。壓縮機組搭配該軟件后，通過合理調配壓縮機工作臺數，節約電量約10%，降低了增壓站的運維成本。

4　結　語

(1) 本文所開發的壓縮機組節能優化軟件，針對輸氣干線中壓縮機的進氣壓力估算問題，提出了基于BP神經網絡的壓縮機的進氣壓力預測方法。該方法在實驗室的計算精度不超過1.8%，現場實際運行中的計算精度不超過2.75%，滿足現場需求。

(2) 應用本文開發的節能優化軟件，以某增壓站的6RDSA-1壓縮機組為例，建立神經網絡模型。通過預測軸功率，提前制定機組運行方案，方便現場調度，在調整運行組合后，節約電能約10%。

(3) 本文所開發的壓縮機組節能優化軟件是以增壓站的6RDSA-1壓縮機組為例，但該軟件不受壓縮機具體型號的限制，可以在“西氣東輸”輸氣干線中推廣應用。

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