基于天然气脱碳工艺的溶液循环量组合预测模型

官莉萍 爨莹

摘 要：在天然气脱碳工艺工业生产中，优化脱碳工艺流程可以有效提高生产效益。文章首先对脱碳工艺参数进行分析，采用Shapley值法对单预测模型进行分配权重，构建组合预测模型。实验对比表明，基于Shapley值的组合预测模型可以有效提高预测模型的稳定性，在优化脱碳工艺参数中具有一定的参考价值。

关键词： 天然气脱碳;Shapley值;组合预测

【Abstract】 In natural gas decarburization process industry production， optimization of decarburization process flow can effectively improve production efficiency. Firstly， the decarburization process parameters are analyzed， and the Shapley value method is used to assign weights to the single prediction model and build the combined prediction model. Experimental comparison shows that the combined prediction model based on Shapley value can effectively improve the stability of the prediction model， and has certain reference value in the optimization of decarburization process parameters.

【Key words】  natural gas decarburization， Shapley value; combination prediction

0 引 言

隨着低碳经济的发展，作为一种清洁能源，天然气已经成为非常普遍且广泛消耗的清洁能源[1]。天然气中含有的CO2杂质严重影响天然气的品质，甚至带来安全隐患，危害环境，威胁人体健康。考虑到天然气中CO2的危害，天然气脱碳尤为重要。研究可知，醇胺法脱碳工艺[2]是目前最常用的天然气脱碳方法。实际生产过程中要根据原料气压力、酸性气体浓度、净化气气质要求等条件进行分析，确定并优化工艺流程，由于大型实验装置成本高、设计复杂、调整工况耗时长、对操作人员技术要求高等特点，导致现如今国内外关于此方面的研究不多，相关的研究结论较少且多属于公司专有技术[3]。

时下，组合预测模型在脱碳工艺的应用研究较少，现阶段将机器学习相关算法应用于工业生产，可有效提高工业生产效益。

组合预测[4-5]的思想最早是由Bates和Granger（1969）提出来的。对于同一个问题，可以采用不同的预测方法进行预测，不同的预测方法其预测精度往往不同，一般来说，没有一种预测技术可以做到零误差，组合预测模型在一定程度上可以充分利用单预测模型来提高预测精度。

针对醇胺法脱碳工艺存在的实际问题，本项目在PZ活化MDEA脱碳工艺实验数据的基础上结合组合预测理论，为天然气脱碳工艺提供理论指导。

1 天然气脱碳工艺参数分析

在天然气工业中应用最广泛的是醇胺法脱碳工艺，这是一个典型的伴有化学反应的气液吸收（传质）过程[6]。针对低H2S含量的原料气在不同分压、不同温度下，CO2在不同浓度的PZ活化MDEA中的溶解度进行分析，通过脱碳后溶液循环量的大小来判断脱碳效果。溶液循环量计算步骤可分述如下。

（1）在不同分压、不同温度下，对CO2在不同浓度的PZ活化MDEA中的溶解度进行计算。

（2）考虑不完全相平衡，取平衡溶解度的70%，计算吸收塔底富液中实际酸气负荷。

（3）根据贫液中残余酸气负荷 ，计算溶液的净酸气负荷。

（4）由脱碳装置日处理量、原料气二氧化碳含量，计算单位时间脱除的酸气量。

（5）计算溶液摩尔流量，溶液体积流量、即溶液循环量。

将表3和表4进行对比可知，基于Shapley值的组合预测的结果更具有稳定性。

预测算法的预测结果与真实值的拟合如图4所示。预测模型与真实值的绝对误差值情况如图5所示，观察可知组合预测模型在保证预测精度的同时提高了模型的稳定性。

4 结束语

运用组合预测模型对天然气脱碳工艺参数预测分析可知，相较于单预测模型，基于Shapley值的组合预测算法可以提高预测模型的稳定性，针对脱碳工艺过程中各参数之间的非线性关系具有一定的参考价值。

参考文献

[1]汪同三， 张涛. 组合预测：理论、方法及应用[M].北京：社会科学文献出版社， 2008.

[2]王应明.基于相关性的组合预测方法研究[J].预测，2002，21（2）：58-62.

[3]唐小我.组合预测计算方法研究[J].预测，1991（4）：35-39.

[4]马永开，唐小我. 线性组合预测模型优化问题研究[J].系统工程理论与实践，1998（9）：110-114，123.

[5]谢开贵，周家启.变权组合预测模型研究[J].系统工程理论与实践，2000（7）：36-40，117.

[6]宋彬，陈赓良，罗云峰，等. 醇胺法工艺模型化与模拟计算[M]. 北京：石油工业出版社， 2012.

[7]KALAI E， SAMET D. On weighted Shapley values[J]. International Journal of Game Theory， 1987， 16（3）：205-222.

[8]万宇飞，邓骁伟，程涛，等. 不同含碳量天然气脱碳方案选择[J].油气田环境保护，2013，23（3）：56-58，75.

[9]PUXTY G， ROWLAND R. Modeling CO2 mass transfer in amine mixtures： PZ-AMP and PZ-MDE[J]. Environmental Science & Technology， 2011， 45（6）：2398-2405.