劉航銘　周元華*　易先中*　徐夢(mèng)卓　劉　歡

1(長(zhǎng)江大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院　湖北 荊州 434023) 2(中石化石油機(jī)械股份有限公司壓縮機(jī)分公司　湖北 武漢 430000)

0　引　言

隨著我國(guó)天然氣開采技術(shù)的不斷提高，國(guó)民生產(chǎn)中對(duì)天然氣的使用量也呈上升趨勢(shì)，天然氣壓縮機(jī)作為西氣東輸工程中的重要設(shè)備，其功耗及運(yùn)維成本將直接影響天然氣的輸送成本。調(diào)查表明，在天然氣的輸送過(guò)程中，壓縮機(jī)組的功耗巨大，其消耗的能量約為管道所輸氣體能量的3%～5%，因此，針對(duì)大型壓縮機(jī)組的運(yùn)行優(yōu)化研究十分必要。

目前國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者在壓縮機(jī)優(yōu)化運(yùn)行中做了許多的研究工作。Jean Mino[1]通過(guò)改進(jìn)壓縮機(jī)本身對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，使壓縮機(jī)達(dá)到最大吞吐量；埃及石油研究Elshiekh等[2]通過(guò)對(duì)壓縮機(jī)站管道網(wǎng)絡(luò)中燃料消耗優(yōu)化，使燃料消耗達(dá)到最小化；美國(guó)西南研究院Augusto Garcia-Hernandez等[3]分析不同的氣體成分對(duì)管道和壓縮機(jī)運(yùn)行效率及性能的影響；浙江工業(yè)大學(xué)李穎[4]通過(guò)熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)計(jì)算，提出對(duì)壓縮機(jī)本身關(guān)鍵部件及工藝參數(shù)進(jìn)行改造，從而實(shí)現(xiàn)壓縮機(jī)的運(yùn)行優(yōu)化。里賈納大學(xué)和saskenergy/transgas公司采用模糊規(guī)劃模型進(jìn)行計(jì)算，確定壓縮機(jī)組的開啟和關(guān)閉[5]。Suming Wu和Mercado等[6]解決了穩(wěn)態(tài)條件下天然氣管道壓縮機(jī)站的燃料成本問(wèn)題，給出了天然氣管網(wǎng)的優(yōu)化方案。Chebouba等[7]采用蟻群算法對(duì)含有壓縮機(jī)的輸氣干線進(jìn)行了優(yōu)化。MohamadiBaghmolaei等[8]研究了目標(biāo)函數(shù)為輸氣干線壓縮機(jī)能耗最低的幾種優(yōu)化方法，優(yōu)化結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起到了最佳的優(yōu)化效果。Advantica Stone公司和Simone公司、美國(guó)TETCO輸氣管道公司等都進(jìn)行了輸氣管網(wǎng)非穩(wěn)態(tài)下優(yōu)化運(yùn)行的研究，并且已經(jīng)在模型和算法上取得了一定的進(jìn)展[9-10]?？梢娫谳敋飧删€運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題的研究方面取得了突破。

本文經(jīng)過(guò)對(duì)比研究上述國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的方法及理論，發(fā)現(xiàn)針對(duì)壓縮機(jī)本身的優(yōu)化研究主要是對(duì)其自身結(jié)構(gòu)或關(guān)鍵部件進(jìn)行優(yōu)化，算法的研究則主要傾向于對(duì)壓縮機(jī)輸氣干線的優(yōu)化。本文以某增壓站往復(fù)式壓縮機(jī)組運(yùn)行能耗最低為目標(biāo)，在保證輸氣干線輸氣壓力和輸氣量的條件下，開發(fā)壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法預(yù)測(cè)壓縮機(jī)組的進(jìn)氣壓力和軸功率，優(yōu)化壓縮機(jī)運(yùn)行工況，合理調(diào)配壓縮機(jī)組的運(yùn)行組合，進(jìn)而達(dá)到該增壓站往復(fù)式壓縮機(jī)組節(jié)能降耗的目的。

1　壓縮機(jī)運(yùn)行模型

往復(fù)式天然氣壓縮機(jī)組作為輸氣干線的核心裝備，其數(shù)學(xué)模型包含有等式約束和不等式約束，建立壓縮機(jī)數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)進(jìn)氣壓力和軸功率，對(duì)于輸氣干線優(yōu)化運(yùn)行有重要意義。對(duì)于不同的壓縮機(jī)站而言，其含有壓縮機(jī)的數(shù)目和型號(hào)也不盡相同，本文以單臺(tái)壓縮機(jī)為單位，進(jìn)行壓縮機(jī)的能耗優(yōu)化分析。

根據(jù)壓縮機(jī)理論，往復(fù)式壓縮機(jī)軸功率可以表示為：

(1)

式中:Nz、Ni分別為壓縮機(jī)軸功率、指示功率，kW；Pcin、Pout分別為壓縮機(jī)進(jìn)氣壓力、排氣壓力，Pa；Qcin為壓縮機(jī)進(jìn)氣量，m3/s；ηm為壓縮機(jī)機(jī)械效率；k1、k2是與壓縮機(jī)性質(zhì)相關(guān)的系數(shù)。

壓縮機(jī)進(jìn)氣量應(yīng)在一定范圍內(nèi)：

(2)

式中：Qcin、Qcin min、Qcin max分別為壓縮機(jī)進(jìn)氣量、最小進(jìn)氣量、最大進(jìn)氣量，m3/s；Qout、Qout min、Qout max分別為壓縮機(jī)排氣流量、最小排氣流量、最大排氣流量，m3/s。

為保證輸氣、用氣安全，進(jìn)氣壓力和排氣壓力限制如下：

(3)

式中：Pcin、Pcin min、Pcin max分別為壓縮機(jī)進(jìn)氣壓力、最小進(jìn)氣壓力、最大進(jìn)氣壓力，Pa；Pout、Pout min、Pout max分別為壓縮機(jī)排氣壓力、最小排氣壓力、最大排氣壓力，Pa。

考慮到壓縮機(jī)的實(shí)際工況，壓縮機(jī)軸功率和轉(zhuǎn)速限制如下：

(4)

式中：Ni、Ni min、Ni max分別為壓縮機(jī)軸功率、最小軸功率、最大軸功率，kW；nm、nm min、nm max分別為壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、最小轉(zhuǎn)速、最大轉(zhuǎn)速，r/min。

由此可知，壓縮機(jī)進(jìn)氣壓力、軸功率與進(jìn)氣量、壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、排氣壓力、排氣流量、氣體溫度(進(jìn)氣溫度和排氣溫度)等有密切關(guān)系。在保證下游輸氣壓力和輸氣量條件下，即選用最小軸功率和最小進(jìn)氣壓力時(shí)壓縮機(jī)組功耗最低。

2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立與訓(xùn)練

2.1　建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小[11]。其中前饋式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特別適用于BP算法，如今已得到了非常廣泛的應(yīng)用。如圖1所示。

圖1　多層前饋網(wǎng)絡(luò)典型結(jié)構(gòu)圖

在圖1中，輸入層有m個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，隱含層有p個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，輸出層有n個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，wij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,p)為輸入層到隱含層的權(quán)值，vjk(j=1,2,…,p;k=1,2,…,n)為隱含層到輸出層的權(quán)值，θj(j=1,2,…,p)隱含層閾值，αk(k=1,2,…,n)為輸出層閾值，(x1,x2,…,xm)為網(wǎng)絡(luò)輸入向量，(y1,y2,…,yn)為網(wǎng)絡(luò)輸出向量，Yh為期望輸出，e為誤差。

合理選取影響進(jìn)氣壓力和軸功率的主控因素，對(duì)準(zhǔn)確建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型起關(guān)鍵性作用，由式(1)-式(4)可知，壓縮機(jī)組的進(jìn)氣壓力和軸功率與進(jìn)氣量、壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、排氣壓力、排氣量、進(jìn)、排氣體溫度等有密切的關(guān)系。因此，將已有的壓縮機(jī)進(jìn)氣溫度、排氣壓力及所需排氣量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，且確定輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)有3個(gè)。對(duì)于隱含層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)沒有一個(gè)確切的理論方法，需要根據(jù)設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)及生產(chǎn)實(shí)際來(lái)確定，若數(shù)目太少，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所能獲取的用以解決問(wèn)題的信息就會(huì)太少；若數(shù)目太多，就會(huì)增加學(xué)習(xí)時(shí)間，甚至出現(xiàn)“過(guò)度吻合”問(wèn)題，即測(cè)試誤差增大導(dǎo)致泛化能力下降[12-14]。因此根據(jù)經(jīng)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，最終確定隱含層個(gè)數(shù)為50個(gè)。將需要計(jì)算得出的進(jìn)氣壓力、軸功率及排氣溫度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層，因此輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為3個(gè)。構(gòu)建出壓縮機(jī)組數(shù)值預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。

圖2　壓縮機(jī)組數(shù)值預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練及其預(yù)測(cè)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立完成之后，通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)才能完成給定的映射關(guān)系，為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)進(jìn)氣壓力和軸功率。本文以“西氣東輸”中某增壓站的大型往復(fù)式天然氣壓縮機(jī)組為例(該增壓站10臺(tái)大型往復(fù)式增壓壓縮機(jī)，通常采用一運(yùn)一備的方式進(jìn)行工作)，進(jìn)行了大量現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)，實(shí)際測(cè)試過(guò)程中，溫度數(shù)據(jù)為：0，4，8，…，20 ℃；吸氣壓力數(shù)據(jù)為：1.5，1.8，2.1，…，4.5 MPaG；吸氣壓力數(shù)據(jù)為：4.85，5.0，5.2，…，6.0 MPaG，共計(jì)采集上述正交實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)2 046組。其中測(cè)試部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示。

表1　6RDSA-1往復(fù)式天然氣壓縮機(jī)部分測(cè)試數(shù)據(jù)

將現(xiàn)場(chǎng)采集的2 046組數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試，其測(cè)試建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算流程如圖3所示。

圖3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計(jì)算流程圖

在進(jìn)行模型預(yù)測(cè)能力評(píng)價(jià)時(shí)選用相對(duì)誤差作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差曲線如圖4所示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)試結(jié)果與實(shí)測(cè)值的對(duì)比曲線如圖5所示。

圖4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差

圖5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值對(duì)比

經(jīng)過(guò)上述對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練及測(cè)試可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)采集的實(shí)測(cè)值之間的仿真曲線幾乎重合，相對(duì)誤差小于1.8%。

3　壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件及現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

3.1　壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件設(shè)計(jì)

經(jīng)過(guò)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究，建立了針對(duì)某增壓站6RDSA-1型往復(fù)式壓縮機(jī)的數(shù)值預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。采用C語(yǔ)言編譯軟件，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)氣壓力與軸功率預(yù)測(cè)方法，在Lab Windows/CVI中實(shí)現(xiàn)天然氣壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件開發(fā)，軟件的輸入主界面如圖6所示。圖6中輸入?yún)?shù)欄包括進(jìn)氣溫度、排氣壓力和排氣流量三個(gè)值，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)要求及該型號(hào)壓縮機(jī)安全運(yùn)行的需要，對(duì)所需要輸入的參數(shù)設(shè)定了安全范圍，壓縮機(jī)站現(xiàn)場(chǎng)的工作人員可以根據(jù)已知的信息，在相應(yīng)的區(qū)域輸入具體值。計(jì)算方法欄提供了兩種計(jì)算數(shù)據(jù)，在軟件沒有與壓縮機(jī)組同步運(yùn)行時(shí)，可以使用理論數(shù)據(jù)(即前期現(xiàn)場(chǎng)采集的壓縮機(jī)組實(shí)際運(yùn)行的數(shù)據(jù))計(jì)算。在軟件與壓縮機(jī)組同步運(yùn)行時(shí)，此時(shí)可以使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)(即現(xiàn)場(chǎng)壓縮機(jī)組運(yùn)行時(shí)地同步數(shù)據(jù))計(jì)算。計(jì)算結(jié)果為進(jìn)氣壓力、軸功率和排氣溫度。

圖6　軟件輸入主界面

圖7以使用理論數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算為例，進(jìn)一步說(shuō)明該軟件的使用及計(jì)算過(guò)程。在輸入?yún)?shù)欄輸入相應(yīng)的進(jìn)氣溫度、排氣壓力和排氣流量三個(gè)數(shù)值，使用數(shù)據(jù)庫(kù)中已有理論數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算得到進(jìn)氣壓力、軸功率和排氣溫度?，F(xiàn)場(chǎng)的工作人員可以根據(jù)計(jì)算所得進(jìn)氣壓力調(diào)整壓縮機(jī)運(yùn)行工況。根據(jù)計(jì)算所得軸功率調(diào)整壓縮機(jī)運(yùn)行組合，制定運(yùn)行方案，達(dá)到壓縮機(jī)站節(jié)能降耗的目的。

圖7　軟件計(jì)算結(jié)果

3.2　壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

完成壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件的開發(fā)后，為進(jìn)一步檢驗(yàn)的該軟件的可靠性，本文提取了某增壓站一個(gè)季度內(nèi)的現(xiàn)場(chǎng)采樣數(shù)據(jù)，采用該軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的對(duì)比如表2、表3所示，相對(duì)誤差不超過(guò)2.75%，滿足現(xiàn)場(chǎng)計(jì)算要求。

表2　軟件預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)比

續(xù)表2

表3　軟件預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)比

續(xù)表3

表4是現(xiàn)場(chǎng)工作人員通過(guò)壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件預(yù)測(cè)軸功率，進(jìn)而制定新的運(yùn)行方案，對(duì)壓縮機(jī)組投入工作的臺(tái)數(shù)作出及時(shí)調(diào)整。

表4　采用軟件預(yù)測(cè)軸功率調(diào)整運(yùn)行臺(tái)數(shù)后的用電量部分?jǐn)?shù)據(jù)

該軟件經(jīng)過(guò)大量現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)表明，其對(duì)進(jìn)氣壓力的預(yù)測(cè)誤差小于2.75%。壓縮機(jī)組搭配該軟件后，通過(guò)合理調(diào)配壓縮機(jī)工作臺(tái)數(shù)，節(jié)約電量約10%，降低了增壓站的運(yùn)維成本。

4　結(jié)　語(yǔ)

(1) 本文所開發(fā)的壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件，針對(duì)輸氣干線中壓縮機(jī)的進(jìn)氣壓力估算問(wèn)題，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮機(jī)的進(jìn)氣壓力預(yù)測(cè)方法。該方法在實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算精度不超過(guò)1.8%，現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行中的計(jì)算精度不超過(guò)2.75%，滿足現(xiàn)場(chǎng)需求。

(2) 應(yīng)用本文開發(fā)的節(jié)能優(yōu)化軟件，以某增壓站的6RDSA-1壓縮機(jī)組為例，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)預(yù)測(cè)軸功率，提前制定機(jī)組運(yùn)行方案，方便現(xiàn)場(chǎng)調(diào)度，在調(diào)整運(yùn)行組合后，節(jié)約電能約10%。

(3) 本文所開發(fā)的壓縮機(jī)組節(jié)能優(yōu)化軟件是以增壓站的6RDSA-1壓縮機(jī)組為例，但該軟件不受壓縮機(jī)具體型號(hào)的限制，可以在“西氣東輸”輸氣干線中推廣應(yīng)用。

[1] Mino J. Natural Gas Reciprocating Compressor Optimization[C]//SPE Production and Operations Symposium，Oklahoma City，Oklahoma，USA，23-26 March 2013.

[2] Elshiekh T M. Optimization of Fuel Consumption in Compressor Stations[J]. Oil and Gas Facilities，2014，2(4)：59-65.

[3] Garcia-Hernandez A，Alvarado A，Ridens B. Impact of Gas Composition on Pipeline and Compressor Operating Conditions[C]//PSIG Annual Meeting，New Orleans，Louisiana，USA，12-15 May 2015.

[4] 李穎.往復(fù)式壓縮機(jī)節(jié)能優(yōu)化軟件開發(fā)及典型零部件有限元分析研究[D].浙江：浙江工業(yè)大學(xué)，2008.

[5] Sun C K, Uraikul V, Chan C W, et al. An integrated expert system/operations research apporach for the optimization of natural gas pipeline operations[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence,2000,13(4):465-475.

[6] Wu S, Rios-Mercado R Z, Boyd E A, et al. Model relaxations for the fuel cost minimization of steady-state gas pipeline networks[J]. Mathematical and Computer Modelling,2000,31(2):197-220.

[7] Chebouba A, Yalaoui F, Smati A, et al. Optimization of natural gas pipeline transportation using ant colony optimization[J]. Computers&Operations Research,2009,36(6):1916-1923.

[8] Mohamadi-Baghmolaei M, Mahmoudy M, Jafari D, et al. Assessing and optimization of pipeline system performance using intelligent systems[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2014, 18(5):64-76.

[9] Rachford H H, Carter R G. Optimizing Pipeline Control in Transient Gas Flow[C]//PSIG Annual Meeting, 28-30 October,Savannah, Georgia. Pipeline Simulation Interest Group, 2000.

[10] Kelling C, Reith K, Sekirnjak E. A Pratical Approach to Transient Optimization for Gas Network[C]//PSIG Annual Meeting, 28-30 October, Savannah, Georgia. Pipeline Simulation Interest Group, 2000.

[11] 汪鐳，周興國(guó)，吳啟迪.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在控制領(lǐng)域中的應(yīng)用綜述[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2001,29(3)：357-361.

[12] 孟召平，田永東，雷旸.煤層氣含量預(yù)測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與應(yīng)用[J].中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，37(4)：456-461.

[13] KobrunoV A，Priezzhev I. Stable Nonlinear Predictive Operator Based on Neural Network，Genetic Algorithm and Controlled Gradient Method[C]//SEG Technical Program Expanded Abstracts 2015. Society of Exploration Geophysicists, 2015:2941-2946.

[14] 沈花玉，王兆霞，高成耀，等. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)的確定[J].天津理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，24(5)：13-15.