[发明专利]一种天然气净化过程控制方法

权利要求书

1.一种天然气净化过程控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)采集当前原料天然气参数，通过智能算法B寻优得到所述原料天然气参数条件下过程综合能耗最低的天然气净化装置运行参数和载能工质需求量；

2)按照所述载能工质需求量控制公用工程，按照所述天然气净化装置运行参数控制天然气净化装置；

所述步骤1)中智能算法B寻优的过程包括：首先初始化种群，所述种群包括天然气净化装置运行参数；然后计算种群适应度，所述适应度为过程综合能耗，过程综合能耗通过预测模型A计算；最后改变种群并多次迭代最终选取过程综合能耗最低的种群所对应的天然气净化装置运行参数、以及对应的载能工质需求量作为寻优结果；

所述预测模型A为机器学习模型，是由原料天然气参数、天然气净化装置运行参数对应载能工质需求量、能源消耗、物料消耗的历史数据训练得到；

所述过程综合能耗是天然气净化过程中载能工质需求量、能源消耗、物料消耗的总和。

2.根据权利要求1所述的天然气净化过程控制方法，其特征在于，步骤2)中，按照所述载能工质需求量控制公用工程的方法为，通过智能算法D寻优得到满足所述载能工质需求量时公用工程设备能耗最低的优化公用工程设备运行参数，按照所述优化公用工程设备运行参数控制公用工程对应设备；

所述智能算法D寻优的过程包括：首先初始化种群，所述种群包括公用工程设备运行参数；然后计算种群适应度，所述适应度为公用工程设备能耗，公用工程设备能耗通过预测模型C计算；最后改变种群并多次迭代最终选取公用工程设备能耗最低的种群所对应的公用工程设备运行参数作为优化公用工程设备运行参数；

所述预测模型C为机器学习模型，是由载能工质供出量、公用工程设备运行参数对应公用工程设备能耗的历史数据训练得到。

3.根据权利要求2所述的天然气净化过程控制方法，其特征在于，所述预测模型C为神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的天然气净化过程控制方法，其特征在于，所述智能算法D为粒子群算法。

5.根据权利要求1或4所述的天然气净化过程控制方法，其特征在于，所述天然气净化装置运行参数为影响净化装置产耗载能工质的参数。

6.根据权利要求5所述的天然气净化过程控制方法，其特征在于，载能工质需求量、能源消耗、物料消耗的总和为消耗的各类能源和物质按照各自能源折算系数加权求和得到。

7.根据权利要求1所述的天然气净化过程控制方法，其特征在于，所述预测模型A为神经网络模型。

8.根据权利要求7所述的天然气净化过程控制方法，其特征在于，所述智能算法B为遗传算法。

9.根据权利要求1或2所述的天然气净化过程控制方法，其特征在于，多条净化系列非满负荷并联运行时，由相同原料天然气参数下单位综合能耗更低的净化系列承担更多的净化任务；所述单位综合能耗为过程综合能耗与对应的原料天然气处理量的比值。