探讨基于SVM法的混合制冷剂配比优化
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摘要：混合制冷剂天然气液化流程在众多天然气液化工艺中优势明显，但是混合制冷剂的制冷效率受到其组成复杂程度的约束，限制了MRC液化工艺发展。基于此，本文以SVN法下混合制冷剂的配比优化作为研究对象，通过HYSYS模型的建立，确定相关参数，通过验证后使用SVN法实现了混合制冷剂配比的有效优化。
关键词：液化天然气；SVN法；混合制冷剂
引言：
液化天然气是天然气的一种存储方式，将天然气液化处理后，天然气运输方便，且不会造成环境污染，在多个领域中可以广泛应用。多种天然气液化工艺中，混合制冷剂工艺流程最简单，当前世界范围内有超过百分之八十的天然气液化装置使用的都是混合制冷剂液化流程，因此，本文基于C3/MRC液化工艺对混合制冷剂配比优化加以探讨。
1.建立HYSYS模型
1.1确定混合制冷剂参数
混合制冷剂的组成会对天然气液化流程产生能耗影响。混合制冷剂的种类较多，容易导致混合制冷剂的配比工作变得复杂，建立HYSYS模型之前需要筛选出合适的混合制冷剂组分。根据相关专家提出的不同单体混合制冷剂的不同制冷温区理论，本文选择了六种组分组成混合制冷剂，即：N2，CH4，C3H8，C2H4，n-C5H12以及n-C4H10.由于混合制冷剂属于混合物，重组分比例比较高，混合制冷剂的露点温度比较高，气体也液体之间的温度范围比较高，在低压环境内重组分可以扩大制冷剂换热区间，从而提高混合制冷剂换热效率。
如果重组分过高，压缩机内的混合制冷剂就会出现气体和液体两种状态，压缩机设备液击，影响液化天然气的高效制成。因此，本文确定的混合制冷剂参数范围具体如下：N2参数范围为11%-23%，CH4参数范围为23%-38%，C2H4参数范围为8%-20%，C3H8参数范围为12%-20%，n-C4H10与n-C5H12的参数范围分别为0-32%与6%-10%[1]。
1.2确定原料气参数
根據相关实验标准得知，混合制冷剂组分含量中甲烷的含量必须超过百分之七十五，氮气含量必须小于百分之五，其密度应该在每立方米430-470kg之间。由此可见，混合制冷剂主要成分就是甲烷与乙烷，想要提高混合制冷剂配比的实用性，本次实验中原料气模拟参数具体如下：原料气模拟温度为38摄氏度，压力为4200kPa，流量为20000kmol/h。建立的HYSYS模型一共有三个单元，第一单元为丙烷制冷单元，第二单元为混合制冷剂增压单元，第三单元为天然气液化单元，其中天然气液化单元中的天然气液化流程最关键。
2.基于SVM法的混合制冷剂配比优化
2.1SVN法
想要实现混合制冷剂中的最优组成，需要合理进行优化方案设计。在实验过程中可以优化混合制冷剂中各个组分摩尔量，从而起到自变量优化作用，让各个组分含量最终满足归一化要求。混合制冷剂的各组分中，正丁烷、丙烷之间的制冷温区比较相似，建议选择正丁烷调节混合制冷剂组分，为SVN法的应用提供便利条件。应用SVN方法进行制冷剂配比优化之前，先要对压缩机进行检查，特别是压缩机及冷冻油部分。如果压缩机存在问题，冷媒马上于0.5-1小时内全被污染，冷冻油不纯洁后，开始破坏原润滑性质。金属污粉末进入压缩机可能打穿电机绝缘膜而短路，再烧毁，造成轴舆轴套间或其它运转部分之磨擦增加，而机械咬死。因此，在检查压缩机无故障后才能进行混合制冷剂的组分配置实验，得到的实验数据也是真实准确的，实验结果才能够更有效。
不同种类的混合制冷剂中，内部关系复杂，人们在过去使用的混合制冷剂配比优化方式已经无法满足当代液化天然气的要求，本文选择支持向量机法优化混合制冷剂的配比[2]。
2.2SVN法回归
结合支持向量机法即SVN发的通用做法，在实验中选择混合制冷剂组别样本作为训练样本，再选出另一部分样本作为测试样本，然后使用线性核函数揭示计算结果。实验中可以得知，支持向量机法回归误差很小，一般不会超过百分之二，但是函数表达方式比较
复杂，可以使用线性核函数完成支持向量机回归的使用。支持向量
机法下混合制冷剂组分的回归算法具体如下： 。
2.3SVN法配比优化与结果验证
探究液化天然气的混合制冷流程，应用混合制冷剂时需要选择最优配比方案，有效降低液化天然气工艺产生的能源消耗，因此，能源消耗也是评价混合制冷剂配比的重要指标。为了提高混合制冷剂配比指标的通用性与实效性，建议选择比功耗作为液化天然气混合制冷剂配比的评价指标，比功耗代表的能耗可以反映出生产单位液化天然气过程中产生的电能，如果液化天然气时消耗的电能越低，得到的LNG耗工就会越少，相比之下液化天然气混合制冷剂的配比就会更加良好。
根据本次实验的SVN法混合制冷剂的配比优化结果得知，使用线性函数可以对混合制冷剂优化配比流程进行优化，多次试验相比，结合四个实验样本进行分析，发现在相同的混合制冷剂原料气组成之下，实验结果的比功耗值降低。在同一种混合制冷剂的配置条件之下，使用HYSYS模型下的系统软件可以对混合制冷剂优化配比实验加以验证，经过实验验证后发现实验值与混合制冷剂配比优化值之间的误差低于百分之二，而且实验值和优化值比四种样品得到的实验值都低，这说明SVN方法之下的混合制冷剂组分优化配比在整个优化流程中都是准确且有效的。
某企业多年来从事深冷液体（LNG、LOX/LIN/Lar及乙烯等介质）大型常压储罐、LNG球罐、子母罐以及小型LNG运输船的研发、设计、施工安装、项目管理及调试培训等EPC工程服务。可以为天然气液化工程提供全方位解决方案，企业具有建设低温储罐技术团队，不仅能够合理优化混合制冷剂的各项组分，还能够精准的使用SVN法进行混合制冷剂的优化配比，并借助现代化三维设计软件与有限元分析软件，开发出5万方以下容积单容罐及金属全容罐。截止至2018年12月，该企业先后开发和投入的液化天然气工程超过了5万方预应力混凝土全容罐的技术储备，并取得了9项实用新型，6项发明专利。企业研发专用液化天然气供气运输设备，专用车内供气系统中天然气的容积为150L-500L，且设备内混合制冷剂清洁高效，得到的液化天然气热值高、污染少、储运方便。
总结：
总而言之，随着我国社会经济的发展，液化天然气能源消耗量越来越高，为了方便能源运输，使用混合制冷剂将天然气液化处理可以充分发挥天然气的积极作用。本文应用SVN法，在软件模拟计算相结合的情况下，对天然气液化生产工艺进行研究，探究混合制冷剂的配比优化方案，并在实验中取得良好的实验结果，有效提高了液化天然气的利用效率。
参考文献
[1]范美玉，靖哲，吉俊毅，刘帅帅，张善保.基于SVM法的混合制冷剂配比优化[J].低温与超导，2017，45（09）：32-36+65.
[2]范美玉.天然气液化工艺中混合制冷剂配比优化研究[D].中国石油大学（华东），2016.
作者简介：周曦晨（1988.06-），男，辽宁省大连市人，本科学历，研究方向：制冷设备研发。
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