基于BP神经网络和遗传算法的天然气脱水装置能耗优化

为了降低天然气脱水过程中的能量消耗和操作成本,应用工业流程模拟软件ProMax建立了天然气脱水装置工艺模型,并应用BP(Back Propagation)神经网络对ProMax模拟得出的数据进行训练和预测,再将上述BP神经网络模型并入遗传算法(Genetic Algorithms,GA)中,从而建立起了基于BP和GA的天然气脱水装置能耗优化模型。应用该能耗优化模型对川渝地区某净化厂内600×104 m3/d天然气脱水装置进行了操作参数优化。结果表明:在保证净化气产品质量的前提下,该脱水装置的能耗降低了12.23%,经济效益明显提高。该方法通用性强,也可用于其他过程系统的操作参数优化。