基于碳排放核算的天然氣脫水系統優化

葉超 祁寶萍 陳培剛 陸瀟 范良燕

（1.中聯煤層氣有限責任公司晉西分公司；2.中國石油華北油田公司第二采油廠；3.新疆油田油氣儲運分公司；4.中國石油長慶油田分公司第十一采油廠；5.中國石油西南油氣田公司川西北氣礦）

天然氣作為優質的低碳清潔能源，在能源消費中的占比越來越大[1]。在天然氣的凈化、儲存和運輸環節中，對天然氣的含水量要求較為嚴格，故天然氣脫水是凈化流程中的重要環節[2]。其中，三甘醇（TEG）脫水是控制天然氣含水量和水露點的常用手段。諸林等[3]在響應面分析法的基礎上對脫水工藝的用能情況進行了優化；楊冬磊等[4]針對高含硫天然氣脫水工藝中存在的設備腐蝕問題，提出了不同的改進工藝，并對改進工藝效果進行評價；廖柯熹等[5]分析了影響三甘醇脫水深度的各類影響因素，并對其影響程度進行排序。以上研究多從工藝參數敏感性角度分析脫水效果和能耗，但從碳減排方面進行系統優化的研究還鮮有報道。三甘醇脫水工藝中生產能耗較大，閃蒸氣、重沸器等會持續進行碳排放，碳排放量較大且未進行量化。為此，通過對某氣田TEG 脫水工藝進行設備能流分析，實現碳排放源的識別，并考察不同因素對碳排放量的影響，利用粒子群算法完成碳排放目標函數的求解。

1 工藝描述

天然氣脫水系統包括高壓脫水單元和高溫再生單元，其中TEG 被用作脫水劑，用于降低原料氣含水量和水露點溫度。在脫水單元中，原料氣先經分離裝置脫除部分游離水和重烴組分，隨后進入吸收塔塔底，與塔頂流下的TEG 貧液（質量分數98%左右）逆流接觸，通過傳質傳熱，原料氣中的水被TEG 貧液吸收，形成TEG 富液，吸收塔塔頂凈化氣經換熱器復熱后外輸。在再生單元中，吸收塔塔底富液經降壓閃蒸、換熱升溫后進入再生塔，再生塔中引入甲烷物流，通過汽提作用進一步提高TEG 的質量分數，最后TEG 貧液經換熱降溫、補充TEG后，通過泵循環至吸收塔，完成物料循環。

2 HYSYS 模型建立及驗證

在HYSYS 軟件中建立脫水工藝流程，TEG 脫水工藝流程模擬圖見圖1。其中，吸收塔、再生塔從Absorber 模塊中選取，換熱器從Heat exchange 模塊中選取，閃蒸分離器從Separator 模塊中選取，閥門和混合器分別從Valve 和Mix 模塊中選取，貧液循環通過Recycle 模塊實現，選用PR 方程實現物性參數的估算和迭代[6]。

圖1 TEG 脫水工藝流程模擬圖Fig.1 Simulation diagram of TEG dehydration process

保持與現場工況一致，氣量28.3×104Nm3/d，溫度30 ℃、壓力6.20 MPa，對其中的關鍵參數進行模擬，并與現場運行數據對比，模擬參數與運行參數對比見表1。不同指標下兩者的相對誤差均小于3%，說明模擬流程運行良好，可以代表現場實際運行情況。

表1 模擬參數與運行參數對比Tab.1 Comparison between simulation parameters and operation parameters

3 能流分析及碳排放源識別

碳排放分析的前提是進行工藝能流分析，將設備內部視為黑箱，將設備之間視為灰箱，對TEG 脫水工藝進行能流分析。

根據能量守恒定律，能流分析結果可表達為：

式中：Es1為原料氣進入系統的輸入能，kW；Es2為閃蒸氣、再生氣、凈化氣流出系統的輸出能，kW；Es3為各設備內部損失能，kW；E1、E2、E3為循環泵、汽提氣加熱器和再生塔底重沸器的供給能，kW；E4為再生塔頂冷凝器的排出能，kW。

目前，聯合國和國際標準化組織分別頒布了《IPCC 國家溫室氣體清單指南》、ISO 14064-1∶2018標準等，用于指導碳排放源的識別和定量計算[7]。我國有關石油石化行業的碳排放源識別主要參照《中國石油天然氣生產企業溫室氣體排放核算方法與報告指南》，將碳排放源分為燃料燃燒、火炬燃燒、工藝放空、甲烷逃逸、甲烷回收、二氧化碳回收、凈購入電力和熱力的隱含排放等。根據能流分析結果及現場實際情況，閃蒸氣直接連接燃燒器或灼燒爐燃燒，為塔底重沸器提供能量；再生塔、緩沖罐等設備產生的再生氣直接放空；循環泵和汽提氣加熱器采用電加熱的方式提供能量。根據核算邊界限制，可識別到的碳排放源為重沸器、再生氣、循環泵和汽提氣加熱器，其中重沸器為燃料燃燒排放節點，再生氣為工藝放空排放節點，循環泵和汽提氣加熱器為凈購入電力排放節點。排放核算見下式：

式中：TCO2_燃燒、TCO2_放空、TCO2_凈電分別為燃料燃燒、工藝放空和凈購入電力的碳排放量，t/h；A1為燃料消耗量，Nm3/h；C為燃料平均碳含量，t/Nm3；O為碳氧化率，取值0.99；Qout為再生塔出口的氣體流量，Nm3/h；VCO2,out出再生塔氣體中CO2的體積分數；A2為泵或加熱器功率，kW；e為電力供應的碳排放因子，取值0.667 5 t/kWh。

TEG 脫水工藝流程的碳排放核算見公式（5）：

由此核算目前的碳排放量38.43 kg/h。影響碳排放的參數與能耗和干氣露點相關，包括原料氣溫度、原料氣壓力、TEG 貧液入塔溫度、TEG 循環量、TEG 貧液質量分數和吸收塔塔板數等，但原料氣溫度和壓力受氣源和冷卻系統的影響較大，一般保持穩定狀態；TEG 貧液入塔溫度通常高于原料氣溫度3～5 ℃，也可認為不可調控；TEG 貧液質量分數主要受重沸器溫度和汽提氣流量影響。綜上，對TEG 循環量、重沸器溫度、汽提氣流量和吸收塔塔板數等參數進行后續的碳排放敏感性分析。

4 不同參數碳排放敏感性分析

4.1 TEG 循環量

TEG 循環量過小，會降低TEG 貧液的質量分數；循環量過大，會增加動力能耗，在吸收塔和再生塔內積累大量液相，降低塔運行效率。根據工程檢驗，脫除濕氣中1 kg水所需的經濟甘醇量為17～25 L。保持其余參數不變，分析不同TEG 循環量作用下對碳排放量及干氣水露點的影響，結果見圖2。隨著TEG 循環量的增加，水露點不斷下降，但在循環量超過1.4 m3/h 時，水露點下降趨勢變緩。這是由于原料氣中的濕氣含量是固定的，此時氣液之間的傳質阻力也有極限限制，當水露點接近平衡露點時，循環量對水露點的影響較小[8]。對于碳排放，重沸器工藝放空和循環泵的碳排放量呈線性增長，但工藝放空的排放量較小，可忽略不計；由于汽提氣量保持不變，故汽提氣加熱器的排放量也不變。碳排放主要來自重沸器，占比96%以上，其次為循環泵和汽提氣加熱器，占比分別在5%和1%以下。

圖2 TEG 循環量對碳排放量及水露點的影響Fig.2 Influence of TEG circulation amount on carbon emission and water dew point

4.2 重沸器溫度

理論上重沸器的溫度不能高于三甘醇熱分解溫度（理論為207 ℃，現場控制最高為204 ℃），因此常規工藝重沸器溫度一般控制在190～204 ℃。考察重沸器溫度對碳排放量及干氣水露點的影響，結果見圖3。隨著重沸器溫度的增加，TEG 貧液的質量分數從98.88%升高至99.18%，導致在吸收塔用于脫水的甘醇量增加，脫水深度提高，干氣水露點降低。對于碳排放，重沸器和循環泵的碳排放量呈線性增加，但循環泵的變化量較小，碳排放僅從1.32 kg/h 升高到1.48 kg/h，汽提氣加熱器的碳排量保持不變。

圖3 重沸器溫度對碳排放量及水露點的影響Fig.3 Influence of reboiler temperature on carbon emission and water dew point

4.3 汽提氣流量

當無汽提操作時，塔底甘醇可達到的最大質量分數僅為98.68%，根據汽提原理，通過在塔底通入氮氣或凈化氣，可將原富液中分壓較低的水解析出來，從而增加TEG 貧液的質量分數。采用凈化氣作為汽提氣，考察不同汽提氣流量對碳排放量及干氣水露點的影響，結果見圖4。隨著汽提氣流量的增加，水露點逐漸降低，但在流量大于8 m3/h 時，流量對水露點的影響變小，其原因與TEG 循環量對水露點的影響類似[9]。對于碳排放，重沸器和汽提氣加熱器的碳排放量有小幅上升，循環泵的碳排放量有小幅下降，這是由于汽提氣量與原料氣量相比，量級較小，其變化量對于傳質的影響不大。

圖4 汽提氣流量對碳排放及干氣水露點的影響Fig.4 Influence of stripping gas flow on carbon emission and dry gas water dew point

4.4 吸收塔塔板數

保持進料位置不變，考察吸收塔塔板數對碳排放量及干氣水露點的影響，結果見圖5。隨著吸收塔塔板數的增加，氣液之間的接觸時間和傳質作用增強，干氣水露點下降，但當塔板數大于14 塊時，水露點的降低幅度變小，說明此時已接近理論塔板數。對于碳排放，重沸器和循環泵的碳排放量小幅下降，汽提氣加熱器的碳排放量保持不變。

圖5 吸收塔塔板數對碳排放量及干氣水露點的影響Fig.5 Influence of the number of absorber plates on carbon emission and dry gas water dew point

5 基于碳排放核算的工藝參數優化

基于上述分析，各工藝參數對于干氣水露點和碳排放量的影響程度不一，且一個因素變化，會引起另一個因素變化，參數之間存在較強的非線性關系。考慮到HYSYS 軟件自帶的優化器無法對塔板數、再沸器溫度等內部約束條件求解，故采用粒子群（PSO）算法完成目標函數的尋優過程[10]。

5.1 建立目標函數

以碳排放總量最小為目標函數，見公式（6）：

約束條件要滿足外輸凈化氣的水露點要求，脫水效率、TEG 貧液質量分數等參數滿足現場需求，決策變量的上下限值根據第4 節的內容確定，約束條件和決策變量見表2。

表2 約束條件和決策變量Tab.2 Constraints and decision variables

5.2 優化步驟

1）根據已知條件在HYSYS 軟件中建立脫水工藝流程。

2）在MATLAB 軟件中編寫PSO 算法程序，初始化種群，在表2 決策變量的參數范圍內隨機生成N組數據，形成種群數為N的個體。

3）將步驟2）的數據通過Active X 控件傳遞至HYSYS 軟件中，實現數據交互和批處理運算。

4）將計算結果返回MATLAB 軟件，并根據約束條件確定是否滿足工藝要求。

5）將目標函數作為適應度函數，通過不斷更新粒子的位置和速度，更新適應度函數，直到適應度值滿足限定的允許誤差或達到最大迭代次數。

6）將適應度最小值對應的決策變量作為優化結果。

PSO 算法優化結果見表3。優化后，TEG 循環量從1.4 m3/h 降至1.1 m3/h，降幅21%；重沸器溫度從200 ℃降至190 ℃，降幅5%；汽提氣流量和吸收塔塔板數有所增加。最終，碳排放總量從38.43 kg/h降至31.59 kg/h，降幅17.8%，且因重沸器引起的燃料燃燒排放節點的碳排放量降幅最為明顯；總能耗和比功耗均有所下降，優化效果明顯。

表3 PSO 算法優化結果對比Tab.3 Comparison of optimization results of PSO algorithm

6 結論

1）通過建立模擬流程和能流分析對天然氣脫水系統流程中的碳排放源進行識別，其中重沸器、再生氣、循環泵和汽提氣加熱器為主要的碳排放節點。

2）工藝參數的變化對水露點和碳排放量產生一定影響，TEG 循環量、重沸器溫度和汽提氣流量與碳排放量呈正比，吸收塔塔板數與碳排放量呈反比。

3）建立了碳排放量最小化的目標函數，通過多種約束條件，利用PSO 算法對決策變量進行求解，優化后碳排放總量從38.43 kg/h 降至31.59 kg/h，降幅17.8%，總能耗從49.47 kW 降至41.50 kW，降幅16.1%，節能減排效果顯著。