基于BP神经网络和遗传算法的天然气脱水装置能耗优化

• 作者: 吴小林 张丽红 方传统 李奇 胡世鹏 马利敏
• 来源期刊: 天然气工业
• 关键词: 天然气脱水装置 能耗优化 ProMax模拟 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 加工利用
• 页码范围: 89-94
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3787/j.issn.1000-0976.2012.11.021

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小林		22	252	9.0	15.0
2	李奇		21	224	9.0	14.0
3	马利敏		7	87	4.0	7.0
4	胡世鹏		2	22	1.0	2.0
5	张丽红		7	30	2.0	5.0
6	方传统		3	22	1.0	3.0