高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法技术

本发明专利技术提供的高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，包括：选取影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；采集预设时间的所述工艺参数和所述性能指标的数据，剔除误差样本后形成样本集；对样本集进行归一化形成归一化样本集，并从中选取训练样本和测试样本；基于训练样本构建神经网络模型并确定神经网络模型的初始状态变量；用ST‑UKFNN算法估计神经网络模型的最优状态变量；将最优状态变量作为神经网络模型的连接权值和阈值，即获得权值阈值更新后的神经网络模型；将测试样本输入到更新后的神经网络模型，得到预测结果，将预测结果与测试样本中的实际输出进行比较，如果比较结果小于预设误差值，所构建的神经网络模型有效。

Modeling method for strong tracking and evolution of high sulfur natural gas desulfurization process

Including the high sulfur natural gas desulfurization process provided by the invention has strong tracking performance: evolution modeling method, process parameters and desulfurization unit selection affecting desulfurization efficiency; the process parameters and the preset time to collect performance data, eliminating the error sample to form a sample set; the normalized form of the normalized sample set the sample set, and select the training samples and test samples from training samples; construction of neural network model and determine the initial state variables based on neural network model; optimal estimation of state variables of the neural network model with ST UKFNN algorithm; the optimal state variables as weights and thresholds of the neural network model, neural network model to obtain the weights the threshold of the updated; the test samples are input to the neural network model has been updated, the forecast results, the prediction results Compared with the actual output in the test sample, the constructed neural network model is valid if the comparison result is less than the preset error value.

【技术实现步骤摘要】
高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法
本专利技术涉及高含硫天然气净化
，更为具体地，涉及一种高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法。
技术介绍
高含硫天然气酸性组分含量比常规天然气高出数倍，其脱硫过程胺液循环量大、工艺流程复杂、能耗高。统计表明，脱硫单元能耗占高含硫天然气净化厂总能耗50％以上，其单位综合能耗高达1729.3MJ·t-1，属于高耗能单元。对大型净化厂而言，通过脱硫单元优化可降低能耗5％～10％。此外，高含硫天然气酸性组分浓度高，经过净化后的产品气量相对原料气流量有显著下降。为此，对高含硫天然气脱硫过程进行工艺优化，实现节能降耗，提高产率和气体加工经济效益是十分必要的。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，以解决上述
技术介绍
所提出的问题。本专利技术提供的高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，包括：步骤S1：选择影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；其中，工艺参数包括进入尾气吸收塔贫的胺液流量、进入二级吸收塔的贫胺液流量、原料气处理量、尾气单元返回脱硫单元的半富胺液流量、一级吸收塔胺液入塔温度、二级吸收塔胺液入塔温度、闪蒸罐压力、一个重沸器的蒸汽消耗量、另一个重沸器的蒸汽消耗量和蒸汽预热器的蒸汽消耗量；脱硫单元的性能指标包括净化气中H2S和CO2的浓度以及净化气的产量；步骤S2：采集预设时间的工艺参数和性能指标的数据，剔除误差样本后形成样本集[X,Y]；步骤S3：对样本集[X，Y]进行归一化，形成归一化样本集取归一化样本集中前80％的样本作为训练样本，而剩余的20％样本作为测试样本；步骤S4：基于训练样本构建神经网络模型和神经网络模型的初始状态变量X，以及，将训练样本中的作为神经网络模型的输入，将训练样本中的作为神经网络模型的输出；其中，构建的神经网络模型为：其中，Ik为训练样本的矢量样本值，并作为神经网络模型的输入，为网络输入层到隐含层的神经元的连接权值，为网络输入层到隐含层的神经元的阈值，为隐含层到网络输出层的神经元的连接权值，为隐含层到网络输出层的神经元的阈值，其中，i＝1，2…S0；j＝1，2…S1；k＝1，2…S2；S0为网络输入层的神经元的数量，S1为网络隐含层的神经元的数量，S2为网络输出层的神经元的数量；构建的初始状态变量为：步骤S5：利用ST-UKFNN算法估计神经网络模型的最优状态变量；步骤S6：将最优状态变量作为所述神经网络模型的和对式(1)进行更新，获得训练样本更新后的神经网络模型；步骤S7：将测试样本中的输入到更新后的神经网络模型，得到预测结果，将预测结果与测试样本中的实际输出进行比较，如果比较结果小于预设误差值，所构建的神经网络模型有效；否则重复上述步骤S1-S7，直至比较结果小于预设误差值为止。本专利技术提供的高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，能够节能降耗，提高产率和气体加工经济效益。附图说明通过参考以下结合附图的说明及权利要求书的内容，并且随着对本专利技术的更全面理解，本专利技术的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：图1a-图1c为训练样本的拟合精度图；图2a-图2c为测试样本的测试精度图；图3为测试样本与训练样本的精度误差图。具体实施方式名词解释ST-UKFNN：StrongtrackUnscentedKalmanFliterNeuralNetwork，强追踪无迹卡尔曼滤波神经网络。本专利技术提供的高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，包括：步骤S1：选择影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；其中，工艺参数包括进入尾气吸收塔贫的胺液流量、进入二级吸收塔的贫胺液流量、原料气处理量、尾气单元返回脱硫单元的半富胺液流量、一级吸收塔胺液入塔温度、二级吸收塔胺液入塔温度、闪蒸罐压力、一个重沸器的蒸汽消耗量、另一个重沸器的蒸汽消耗量和蒸汽预热器的蒸汽消耗量；脱硫单元的性能指标包括净化气中H2S和CO2的浓度以及净化气的产量。如表1所示：表1步骤S2：采集预设时间的工艺参数和性能指标的数据，剔除误差样本后形成样本集[X,Y]。样本集[X,Y]如下表2所示：表2步骤S3：对样本集[X,Y]进行归一化，形成归一化样本集取归一化样本集中前80％的样本作为训练样本，而剩余的20％样本作为测试样本。步骤S4：基于训练样本构建神经网络模型和神经网络模型的初始状态变量X，以及，将训练样本中的作为神经网络模型的输入即将训练样本中的作为神经网络模型的输出即其中，构建的神经网络模型为：其中，Ik为训练样本的矢量样本值，并作为神经网络模型的输入，为网络输入层到隐含层的神经元的连接权值，为网络输入层到隐含层的神经元的阈值，为隐含层到网络输出层的神经元的连接权值，为隐含层到网络输出层的神经元的阈值，其中，i＝1，2…S0；j＝1，2…S1；k＝1，2…S2；S0为网络输入层的神经元的数量，S1为网络隐含层的神经元的数量，S2为网络输出层的神经元的数量；构建的初始状态变量为：步骤S5：利用ST-UKFNN算法估计神经网络模型的最优状态变量。本专利技术利用ST-UKFNN算法估计神经网络模型的状态变量，以达到连接权值、阈值的不断调整，直到满足要求。将得到的最优状态变量的状态估计作为上述所建立神经网络模型的连接权值、阈值。需要说明的是，该连接权值、阈值为通过ST-UKFNN算法调整后的连接权值、阈值，也是上述所建立的神经网络模型的全部连接权值与阈值，包括和利用ST-UKFNN算法估计神经网络模型的最优状态变量的过程包括：步骤S51：对初始状态变量X进行Sigma采样，获得2n+1个采样点，初始化控制2n+1个采样点的分布状态参数α、待选参数κ，以及非负权系数β，对初始状态变量X的Sigma采样如下：其中，为(k-1)时刻的最优状态变量的第i列，n为状态矩阵维度，pk-1为(k-1)时刻的最优状态变量的协方差。步骤S52：计算每个采样点的权重，每个采样点的权重如下：其中，Wc为计算状态变量的协方差的权重，Wm为计算状态估计和观测预测时的权重，是的第一列，是的第一列。步骤S53：通过离散时间非线性系统的状态方程将每个采样点的(k-1)时刻的最优状态变量的状态估计变换为k时刻的状态变量的状态估计以及，通过合并k时刻的状态估计的向量，获得k时刻的状态变量的状态先验估计和协方差Pk|k-1；k时刻的状态变量的状态估计为：其中，wk为过程噪声，其协方差矩阵Qk为cov(wk,wj)＝Qkδkj，k时刻的状态变量的状态先验估计为：k时刻的状态变量的协方差Pk|k-1为：步骤S54：通过离散时间非线性系统的观测方程将建立k时刻的状态变量的状态估计和k时刻的观测预测的联系以完成观测预测，并估计k时刻的观测预测的协方差k时刻的观测预测的均值为：其中，上述式(8)和式(9)建立了k时刻的状态变量的状态估计和k时刻的观测预测估计之间的关系。其中，νk为观测噪声，其协方差矩阵Rk为cov(vk,vj)＝Rkδkj，k时刻的观测预测的协方差为：其中，在此处引入强追踪算法，即渐消因子λk+1增强模型的追踪能力以提高模型精度；Nk+1＝Vk+1-βRk+1(14)其中，β为弱化因子，β≥1；步骤S55：计算k时刻的状态变量和观测预测之间的协方差Pxy,k：步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，包括：步骤S1：选择影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；其中，所述工艺参数包括进入尾气吸收塔贫的胺液流量、进入二级吸收塔的贫胺液流量、原料气处理量、尾气单元返回脱硫单元的半富胺液流量、一级吸收塔胺液入塔温度、二级吸收塔胺液入塔温度、闪蒸罐压力、一个重沸器的蒸汽消耗量、另一个重沸器的蒸汽消耗量和蒸汽预热器的蒸汽消耗量；所述脱硫单元的性能指标包括净化气中H

【技术特征摘要】
1.一种高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，包括：步骤S1：选择影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；其中，所述工艺参数包括进入尾气吸收塔贫的胺液流量、进入二级吸收塔的贫胺液流量、原料气处理量、尾气单元返回脱硫单元的半富胺液流量、一级吸收塔胺液入塔温度、二级吸收塔胺液入塔温度、闪蒸罐压力、一个重沸器的蒸汽消耗量、另一个重沸器的蒸汽消耗量和蒸汽预热器的蒸汽消耗量；所述脱硫单元的性能指标包括净化气中H2S和CO2的浓度以及净化气的产量；步骤S2：采集预设时间的所述工艺参数和所述性能指标的数据，剔除误差样本后形成样本集[X,Y]；步骤S3：对样本集[X,Y]进行归一化，形成归一化样本集取所述归一化样本集中前80％的样本作为训练样本，而剩余的20％样本作为测试样本；步骤S4：基于所述训练样本构建神经网络模型和所述神经网络模型的初始状态变量X，以及，将所述训练样本中的作为所述神经网络模型的输入，将所述训练样本中的作为所述神经网络模型的输出；其中，所述神经网络模型为：其中，Ik为所述训练样本的矢量样本值，并作为所述神经网络模型的输入，为网络输入层到隐含层的神经元的连接权值，为网络输入层到所述隐含层的神经元的阈值，为所述隐含层到网络输出层的神经元的连接权值，为所述隐含层到所述网络输出层的神经元的阈值，其中，i＝1，2…S0；j＝1，2…S1；k＝1，2…S2；S0为所述网络输入层的神经元的数量，S1为所述网络隐含层的神经元的数量，S2为所述网络输出层的神经元的数量；所述初始状态变量为：步骤S5：利用ST-UKFNN算法估计所述神经网络模型的最优状态变量；步骤S6：将所述最优状态变量作为所述神经网络模型的和对式(1)进行更新，获得所述训练样本更新后的神经网络模型；步骤S7：将所述测试样本中的输入到更新后的神经网络模型，得到预测结果，将所述预测结果与所述测试样本中的实际输出进行比较，如果比较结果小于预设误差值，所构建的神经网络模型有效；否则重复上述步骤S1-S7，直至所述比较结果小于所述预设误差值为止。2.如权利要求1所述的高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，所述步骤S5包括：步骤S51：对所述初始状态变量X进行Sigma采样，获得2n+1个采样点，初始化控制2n+1个采样点的分布状态参数α、待选参数κ，以及非负权系数β，对所述初始状态变量X的Sigma采样如下：其中，为(k-1)时刻的最优状态变量估计的第i列，n为状态矩阵维度，pk-1为(k-1)时刻的最优状态变量的协方差；步骤S52：计算每个采样点的权重，每个采样点的权重如下：其中，Wc为计算状态变量的协方差的权重，Wm为计算状态估计和观测预测时的权重，是的第一列，Wc(0)是Wc(i)的第一列；步骤S53：通过离散时间非线性系统的状态方程将每个采样点的(k-1)时刻的最优状态变量的状态估计变换为k时刻的状态变量的状态估计并通过合并k时刻的状态估计的向量，获得k时刻的状态变量的状态先验估计和协方差Pk|k-1；其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：辜小花，杨利平，李太福，唐海红，张利亚，张堃，邱奎，
申请(专利权)人：重庆科技学院，
类型：发明
国别省市：重庆,50