超重力反应器天然气脱碳过程反应传质智能预测

• 作者: 张威 张伟文 李欣洋 傅程 黄斌 李玉星 .重庆科技大学石油与天然气工程学院 .中国石油大庆油田有限责任公司第三采油厂 .青岛能源设计研究院有限公司 .重庆科技大学非常规油气开发研究院 .中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院
• 来源期刊: 低碳化学与化工
• 学科: 化学
• 关键词: 超重力反应器;天然气脱碳;LSSVM算法;传质;智能预测模型
• 年，卷（期）: 2024,（12）
• 页码范围: 96-102
• 页数: 7页
• 语种: 中文

摘要

超重力反应器具有优异的传质性能，在天然气脱碳领域具有广阔的应用前景。为了有效预测超重力反应器的天然气脱碳性能，首先搭建了一套超重力反应器天然气脱碳实验系统，考察了超重力因子、吸收液喷淋密度、混合气体积流量和进气组成等运行参数对模拟天然气脱碳效果的影响；然后采用无量纲方法建立了运行参数与传质系数之间的映射关系；最后基于最小二乘支持向量机（LSSVM）算法，建立了智能预测模型。结果表明，超重力因子和吸收液喷淋密度均存在最优值，分别为57.62和2.04 m3/（m2·h）。增大混合气体积流量，CO2脱除效果下降，但传质系数增大。在最优模型参数（[γ,t,d]=[13557.2021,9.5876,4]）下，智能预测模型预测结果的决定系数（R2）和平均相对误差（MRE）分别为0.9519和0.0949，预测结果的相对误差在±20%以内，说明智能预测模型具有较高的准确性。