基于HYSYS的天然气脱碳工艺优化及动态分析

　　摘要：采用AspenHYSYS对广东省某60×104m3/d天然气液化装置的甲基二乙醇胺(MDEA)和二乙醇胺(DEA)配方溶剂脱碳单元进行了稳态模拟，对比实际调研数据验证了模型的可靠性;以最小能耗为目标，以深度脱碳为约束条件，完成了脱碳胺液配比和工艺操作参数的优化;进一步搭建了吸收塔和再生塔的动态控制模型，分析了原料气流量增大时有关参数的动态响应情况。结果表明：通过优化可使总能耗降低2.2%，约1.0×106kJ/h;参数动态响应情况可以结合勒夏特列原理进行分析，各参数会有0.05%~2.1%的波动，但能够在5~30min达到稳定。

　　关键词：天然气脱碳;流程模拟;HYSYS;参数优化;动态分析

　　在天然气脱碳工艺优化方面，国内外学者重点对醇胺法进行了研究。通常以工厂的生产数据为基础，采用AspenHYSYS、AspenPlus或Pro/II等工艺流程模拟软件建模。在模拟结果与生产数据吻合后，分析各操作参数对脱碳效果以及整体能耗的影响情况，发现变化规律与最佳工况点，从而实现脱碳参数的优化。在脱碳动态分析方面，相关报道相对较少，有很大的研究空间。

　　天然气论文范例：天然气水分检测常用方法与进展

　　Gutierrez等[1]采用HYSYS对阿根廷Aguaragüe天然气净化站的MDEA脱碳单元进行建模，考察了系统在处理五种不同的原料气时，胺液流速、吸收塔温度和闪蒸罐压力变化对能耗和脱碳 效果的影响情况，并结合灵敏度分析得到了最佳操作条件，但未对脱碳单元进行动态模拟和分析，无法论证优化参数在实际工况下能否保持稳定。李小飞等[2]采用AspenDynamics研究了带基本控制的MEA脱碳单元在再沸器热功率、烟气流量及烟气组分出现10%阶跃变化时，再沸器温度、贫液CO2担载量、CO2脱除率和再生能耗的动态响应特性，但未对脱碳工艺的胺液配比进行优化，该模型还可进一步降低能耗。

　　Fl尴等[3]使用K鄄Spice研究了Brindisi中试装置的MEA脱碳单元在变负载、变待处理气流量、变再沸负荷和变胺液储量四种模式下脱碳率、胺液循环量等的动态响应特性，但未对脱碳工艺进行优化，仅重点分析了系统外部条件改变所带来的影响。针对如何能较为全面地集合天然气脱碳工艺优化和动态分析这一问题，本文通过HYSYS建立了天然气脱碳单元稳态模型，探寻了天然气脱碳单元的总能耗和净化气CO2含量(物质的量分数)随胺液配比和工艺操作参数的变化规律，进而从中找到合适的主变量优化范围;建立了脱碳单元动态模型，并结合勒夏特列原理，在原料气流量增大10%的工况下，对吸收塔、再生塔的动态响应情况进行了 分析。

　　1天然气脱碳工艺流程模拟

　　1.1工艺流程介绍

　　广东某60×104m3/d天然气液化装置的脱碳单元工艺流程。脱碳单元采用MDEA+DEA配方溶剂法对原料气进行预处理，配方胺液中MDEA为主剂，DEA为助剂，二者进行混合配比后存在交互作用。工艺流程为：原料气经过滤分离器后，自吸收塔底部进入，与自上而下的混合胺溶液逆流接触，脱除CO2后从塔顶排出，进入分子筛脱水单元。富胺液自吸收塔底部流出，降压闪蒸后在贫/富MDEA换热器中与贫液换热升温，接着从中上部进入再生塔，在规整填料中向下流动到塔底并与沿塔上升的蒸汽接触、传质，液流中的CO2上升、富集，从塔顶排出。塔底排出的贫胺液经循环泵增压后再通过空冷器冷却降温，进入吸收塔塔顶，完成循环。

　　2脱碳工艺参数优化

　　总能耗和净化气CO2含量随MDEA和DEA配比的变化情况。随着MDEA浓度(质量浓度)的减少，DEA浓度的增加，总能耗增加，净化气CO2含量减少。当总胺浓度为45%时，可取的MDEA浓度为29%~35%，可取的DEA浓度为10%~16%(若高于此范围上界限，流程无法收敛;若低于此范围下界限，净化气CO2含量不达标)。当总胺浓度为42%时，相较于原配方(45%)总能耗整体下降，可取配比范围缩小，可取的MDEA浓度为27%~32%，可取的DEA浓度为10%~16%。当总胺浓度为48%时，相较于原配方总能耗整体上升，可取配比范围扩大，可取的MDEA浓度为31%~39%，可取的DEA浓度为9%~17%。

　　对脱碳单元的胺液配比进行优化的前提是可以对工艺模拟的胺液配比进行调整，调整后的脱碳单元优化模型。依据上述胺液配比的允许范围，采用HYSYS优化器进行脱碳单元的胺液配比优化，优化方法选择SQP[7]，允许误差为1.0×10鄄5，最大迭代次数为30。脱碳单元的胺液配比优化前和优化后数据。经对比，总能耗4.55×107kJ/h降低到4.46×107kJ/h，降低了1.98%，并且净化效果好于优化前。

　　2.2工艺操作参数优化

　　在胺液配比优化完成的基础上，进一步模拟总能耗和净化气CO2含量随吸收温度、吸收压力、再生压力和胺液循环量的变化情况。 随着吸收温度的增加，总能耗减少，净化气CO2含量在吸收温度为50°C附近处有最低点，可取的吸收温度为45~55°C。随着吸收压力的增加，总能耗基本保持恒定，净化气CO2含量减少，可取的吸收压力为4440~4500kPa。随着再生压力的增加，总能耗增加，净化气CO2含量减少，在240kPa后净化气CO2含量基本保持恒定，可取的再生压力为185~240kPa。

　　随着胺液循环量的增加，总能耗增加，净化气CO2含量减少，在3150kmol/h后净化气CO2含量基本保持恒定，可取的胺液循环量为2650~3150kmol/h。依据上述工艺操作参数的允许范围，采用HYSYS优化器进行脱碳单元的工艺操作参数优化，优化器设置参数不变。

　　3脱碳单元动态分析

　　在动态模式下，需对设备的压力、流量、液位和温度等参数进行控制。根据响应曲线的变动情况，对控制器进行相应调节，比例系数Kc越大，控制作用越强，系统反应越灵敏，但在单独作用时会产生余差，调节精度不高;积分时间Ti越小，控制作用越强，克服余差能力越强，但会加剧过渡过程的震荡，甚至可能发展成为不稳定的发散震荡。

　　4结论

　　本文采用AspenHYSYS对广东省某60×104m3/d天然气液化装置的MDEA和DEA配方溶剂脱碳单元进行了稳态模拟;以最小能耗为目标，以深度脱碳为约束条件，对吸收塔和再生塔的关键操作参数进行了优化;并进一步搭建了吸收塔和再生塔的动态控制模型，分析了当原料气流量增大10%时，相关参数的动态响应情况及变动原因。得到如下主要结论：

　　(1)总胺浓度与总能耗正相关。在一定范围内，MDEA占比越大总能耗越小，DEA占比越大脱碳效果越好。吸收温度、再生压力和胺液循环量会同时影响总能耗和脱碳效果，但吸收压力仅能影响脱碳效果。通过优化可实现在达到脱碳指标的同时使总能耗降低2.2%，约1.0×106kJ/h。(2)动态模型中的相关参数会有0.05%~2.1%的波动，但均能够在5~30min内达到稳定值，相关变化情况可用勒夏特列原理进行解释。

　　参考文献

　　[1]GutierrezJP,TarifaEE,ErdmannE.Steady鄄stateenergyoptimizationandtransitionassessmentinaprocessofCO2absorptionfromnaturalgas[J].Energy,2018,159:1016鄄1023.

　　[2]李小飞,王淑娟,陈昌和.胺法脱碳系统动态特性及控制策略研究[J].中国电机工程学报.2014,34(8):1215鄄1223.

　　[3]Fl尴NE,KvamsdalHM,HillestadM.Dynamicsimula鄄tionofpost鄄combustionCO2captureforflexibleoperationoftheBrindisipilotplant[J].IntJGreenhGasCon,2016,48:204鄄215.

　　[4]张旭.天然气净化系统工艺过程与装置配气优化研究[D].西北大学,2018.

　　[5]郭海燕.某60万m3/d天然气液化装置工艺诊断及系统优化[D].华南理工大学,2018.

　　作者：徐斌扬1,2，吴晓南1，李昊1

转载请注明来自发表学术论文网：http://www.fbxslw.com/jjlw/26448.html