CN106997196B - 基于灰色关联分析法的mdea脱碳系统分析方法 - Google Patents

基于灰色关联分析法的mdea脱碳系统分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106997196B
CN106997196B CN201710242989.0A CN201710242989A CN106997196B CN 106997196 B CN106997196 B CN 106997196B CN 201710242989 A CN201710242989 A CN 201710242989A CN 106997196 B CN106997196 B CN 106997196B
Authority
CN
China
Prior art keywords
mdea
reference sequences
sequence
decarbonization system
tower
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201710242989.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106997196A (zh
Inventor
杨�远
何幼斌
杨烨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yangtze University
Original Assignee
Yangtze University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yangtze University filed Critical Yangtze University
Priority to CN201710242989.0A priority Critical patent/CN106997196B/zh
Publication of CN106997196A publication Critical patent/CN106997196A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106997196B publication Critical patent/CN106997196B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Treating Waste Gases (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Oil, Petroleum & Natural Gas (AREA)
  • Gas Separation By Absorption (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法,该分析方法对MDEA脱碳系统吸收和再生两部分进行讨论,MDEA脱碳系统吸收部分参考序列为处理后天然气CO2含量,比较序列为进气量、吸收塔压力、进气温度、MDEA贫液循环量、MDEA贫液入塔温度、MDEA贫液浓度、吸收塔液位、吸收塔塔顶温度、吸收塔塔底温度;MDEA脱碳系统再生部分参考序列为再生后的MDEA溶液CO2含量,比较序列为胺液循环量、胺液入塔温度、再生塔压力、半贫液温度、富液浓度、再生塔液位,并分别找出影响最大的4个比较序列,再把脱碳系统看成一个整体进行综合分析,最后判断出影响脱碳效果的各因素间强弱、大小和次序关系,算法简单,易于编程,最终能以此进行控制优化。

Description

基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法
技术领域
本发明涉及天然气脱碳的技术领域,具体涉及一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法。
背景技术
目前MDEA脱碳系统已经广泛运用于天然气净化、LNG及相关化工领域。系统的稳定性和可控程度极大影响到整个工厂的正常生产。传统的DCS(分散控制)是结合HYSYS(油气加工模拟软件)建模得出的可控工艺参数通过人工判断,对整个系统进行调控,在一定程度上保证了系统正常运行。然而,对于老旧设备和建造与设计有出入的系统无法准确进行HYSYS建模,控制参数只能通过经验摸索来完成。在突发情况时很难做出及时准确的判断从而导致事故,在系统检修和工况调整后又要重新摸索工艺参数,在控制上不具被连续性,对工厂正常生产产生较大的影响。
发明内容
本发明的目的在于克服上述背景技术的不足,而提供一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法,该分析方法不仅能对现 有控制参数进行动态分析,及时计算出当前工况下需要进行调整的控制点,而且能对所有控制点进行关联度排序,确定各控制点间强弱与大小,通过控制点主次关系指导人员合理控制。
为实现上述目的,本发明所提供的基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法,包括如下步骤:
S1:将MDEA脱碳系统分为吸收部分和再生部分建立灰色系统模型进行灰色关联分析,MDEA脱碳系统吸收部分的参考序列为处理后天然气CO2含量;比较序列为进气量、吸收塔压力、进气温度、MDEA贫液循环量、MDEA贫液入塔温度、MDEA贫液浓度、吸收塔液位、吸收塔塔顶温度、吸收塔塔底温度;MDEA脱碳系统再生部分的参考序列为再生后的MDEA溶液CO2含量;比较序列为胺液循环量、胺液入塔温度、再生塔压力、半贫液温度、富液浓度、再生塔液位;
S2:将MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列的数据列无量纲化处理,标准化成介于0至1之间的数据,公式为:
式中i=0,1,2,...m,k=1,2...n;
S3:计算关联系数,通过S2步骤的无量纲化处理后的MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列数据依次运用如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξi(k):
公式为:其中ζ为分辨系数,0<ζ<1;为两层式取绝对差值中最小值计算,第一层为先分别由各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值中取最小值,再由这些最小值当中选取最小值,简记为Δmin;为两层式取绝对差值中最大值计算,第一层为先分别由各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值取最大值,再由这些最大值当中选取最大值,简记为Δmax;|X0(k)-Xi(k)|为各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值,记为Δoi(k);关联系数ξi(k)简化为如下列公式:
S4:计算关联度,将MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列在各个时刻的关联系数求平均值,关联度ri公式为: 分别计算出得出MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子,关联度的几何含义为比较序列因子与参考序列因子曲线的相似程度,关联度越大,与参考序列曲线形状越接近;
S5:取MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子再次建灰色系统模型进行综合分析,参考序列为处理后天然气CO2含量,比较序列为MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子,重复步骤S3和S4计算关联系数和关联度,按各影响因子关联度大小进行排序,确定影响MDEA脱碳效果的主要因子的强弱与大小。
进一步地,在所述步骤S3中,分辨系数ζ为0.5或者0.8。
进一步地,在所述步骤S4中,当MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列在各个时刻的关联度ri>0.7时,则为主要影响因子。
进一步地,在所述步骤S5中,在MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子中分别取关联度ri最大的4个再次建灰色系统模型进行综合分析。
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
其一,本发明把MDEA脱碳系统看成一种灰色系统模型,主要依靠有较强选择吸收能力的MDEA溶液脱除天然气中的CO2酸性气体,将MDEA脱碳系统分为吸收部分和再生部分进行讨论;首先分别设处理后天然气CO2含量、再生后的MDEA溶液CO2含量两因素为参考序列,并分别找出关联度最大的4个比较序列,再把脱碳系统看成一个整体进行综合分析,最后判断出影响脱碳效果的各因素间强弱、大小和次序关系,以此进行控制优化。
其二,本发明采用灰色关联分析法把MDEA脱碳系统分为两部分,进行三次建模运算,确定出关键的控制点,并进行排序,指导人员合理控制系统,灰色关联分析法对运算数据要求不高,适应性强,分析时也不需要典型分布规律,运用实例表明该技术具有实时控制MDEA脱碳系统运行的可行性,算法简单,易于计算机编程,并能和DCS系统衔接运用。
其三,本发明成本低廉,能有效运用现场所有数据进行分析,不用特定数据,无需安装特殊仪表或取样分析仪器。
具体实施方式
下面结合实施例详细说明本发明的实施情况,但它们并不构成对本发明的限定,仅作举例而已。同时通过说明本发明的优点将变得更加清楚和容易理解。
本发明的一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法,找出影响MDEA脱碳系统反应: 中影响最大的因素,并对应控制,具体步骤如下:
对MDEA脱碳系统吸收部分,设天然气出装置CO2浓度为参考序列X0,根据现场经验和工艺设计参数设进气量、吸收塔压力、进气温度、MDEA贫液循环量、MDEA贫液入塔温度、MDEA贫液浓度、吸收塔液位、吸收塔塔顶温度、吸收塔塔底温度为比较序列X1...X9,各因子观测值见表1。
由于系统中各因素列中的数据,可能因计算单位的不同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论,因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行标准化(无量纲化)的数据处理,所以将MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列的数据列无量纲化处理,标准化成介于0至1之间的数据,然后备用:
公式为:式中i=0,1,2,...m,k=1,2...n。
表1各因子观测值
序列/数据项 1 2 3 4 5
X<sub>0</sub>含碳量ppm 8.02 7.97 8.05 8.02 8.71
X<sub>1</sub>进气量Nm<sup>3</sup>/h 188467.84 210343.64 208670.11 176780.04 156208.65
X<sub>2</sub>吸收塔压力MPa 6.32 6.24 5.9 5.45 5.62
X<sub>3</sub>进气温度℃ 38.95 41.04 42 43.45 44.64
X<sub>4</sub>贫液循环量t/h 133.14 129.82 130.28 129.64 129.17
X<sub>5</sub>贫液入塔温度℃ 45.99 48.09 49.4 50.67 51.96
X<sub>6</sub>吸收塔液位% 61.88 58.12 55.18 63.96 54.64
X<sub>7</sub>塔顶温度℃ 45.78 48.67 49.88 50.92 51.83
X<sub>8</sub>塔底温度℃ 46.99 50.04 50.16 52.75 53.66
X<sub>9</sub>贫液浓度% 48.12 50.4 51.22 52.42 46.74
通过灰色关联分析法运算得表2关联度及排序:计算关联系数,对于一个参考序列X0(Y0或者Z0)有若干个比较序列X1,X2……Xn(Y1,Y2……Yn或者Z1,Z2……Zn),各比较序列与参考序列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数ξi(k)(具体为:ξ(Xi)、ξ(Yi)或者ξ(Zi))。将无量纲化处理后的MDEA脱碳系统吸收部分的比较序列与参考序列数据依次运用如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξi(k):
公式为:其中ζ为分辨系数,0<ζ<1;为两层式取绝对差值中最小值计算,第一层为先分别由各比较序列Xi在各个时刻的值与参考序列X0在各个时刻的值之绝对差值中取最小值,再由这些最 小值当中选取最小值,简记为Δmin;为两层式取绝对差值中最大值计算,第一层为先分别由各比较序列Xi在各个时刻的值与参考序列X0在各个时刻的值之绝对差值取最大值,再由这些最大值当中选取最大值,简记为Δmax;|X0(k)-Xi(k)|为各比较序列Xi在各个时刻的值与参考序列X0在各个时刻的值之绝对差值,记为Δoi(k);关联系数ξi(k)简化为如下列公式:
计算关联度,关联系数是比较序列与参考序列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值,所以它的数不止一个,而讯息过于分散不便于进行整体性比较,因此有必要将各个时刻的关联系数求平均集中为一个值,关联度ri公式为:关联度的几何含义为比较序列因子与参考序列因子曲线的相似程度,关联度越大,与参考序列曲线形状越接近。
表2关联度及排序
在分辨系数取0.5的标准计算情况下,关联度大于0.7的比较序列为主要影响因子。计算结果表2得出:9个比较序列中共6个主要影响因子,影响程度由大到小排序为贫液循环量>贫液入塔温度>进气温度>塔底温度>塔顶温度>贫液浓度。由此可见影响CO2吸收效果主要与化学反应本身有关,首先主要表现为贫液循环量的变化,其次是影响化学反应的贫液入塔温度、进气温度,最后是反应环境(塔底、塔顶温度)。因为反应用MDEA溶液为事先配好备用变化性小,所以贫液浓度对反应影响最小。
MDEA脱碳系统再生部分,设再生后的贫液CO2含量为参考序列Y0,设胺液循环量、胺液入塔温度、再生塔压力、半贫液温度、富液浓度、再生塔液位为比较序列Y1...Y6,各因子观测值见表3。
表3各因子观测值
序列/数据项 1 2 3 4 5
Y<sub>0</sub>贫液CO<sub>2</sub>含量mol/mol 11x10<sup>-4</sup> 6.38x10<sup>-4</sup> 7.13x10<sup>-4</sup> 9.81x10<sup>-4</sup> 9.4x10<sup>-4</sup>
Y<sub>1</sub>胺液循环量m3/h 133.14 129.82 130.28 129.64 129.17
Y<sub>2</sub>胺液入塔温度℃ 92.67 94.34 94.31 94.81 94.62
Y<sub>3</sub>再生塔压力MPa 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08
Y<sub>4</sub>半贫液温度℃ 121.1 123.68 123.55 124.21 122.12
Y<sub>5</sub>富液浓度% 44.82 45.48 45.21 45.73 46.19
Y<sub>6</sub>再生塔液位% 48.39 51.27 47.39 33.06 38.43
通过灰色关联分析法运算得表4关联度及排序:将无量纲化处理后的MDEA脱碳系统再生部分的比较序列与参考序列数据依次运用如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξi(k):
公式为:其 中ζ为分辨系数,0<ζ<1;为两层式取绝对差值中最小值计算,第一层为先分别由各比较序列Yi在各个时刻的值与参考序列Y0在各个时刻的值之绝对差值中取最小值,再由这些最小值当中选取最小值,简记为Δmin;为两层式取绝对差值中最大值计算,第一层为先分别由各比较序列Yi在各个时刻的值与参考序列Y0在各个时刻的值之绝对差值取最大值,再由这些最大值当中选取最大值,简记为Δmax;|X0(k)-Xi(k)|为各比较序列Yi在各个时刻的值与参考序列Y0在各个时刻的值之绝对差值,记为Δoi(k);关联系数ξi(k)简化为如下列公式:
计算关联度,关联系数是比较序列与参考序列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值,所以它的数不止一个,而讯息过于分散不便于进行整体性比较,因此有必要将各个时刻的关联系数求平均集中为一个值,关联度ri公式为:
表4关联度及排序
由于分辨系数取0.5进行标准计算未得出关联度大于0.7的比较序列。所以加大分辨系数取值为0.8进行计算。计算结果表4得出:胺液循环量和再生塔压力对反应影响最大,由此可见溶液再生部分效果主要与工艺控制有关,及汽提率有关。若胺液循环量过大,再生塔压力过低都会导致再生失败。甚至会导致因汽提率不足而引起的设备流程严重腐蚀的问题。
MDEA脱碳系统及其复杂影响因素众多,主要影响因素由工艺控制和化学反应本身两大类组成。在进行CO2吸收与溶液再生两部分微观独立分析后分别得到各自的主要影响因子。
综合分析,进一步简化实验模型,取以上两部分主要影响因子再次建灰色系统模型进行综合分析,仍取处理后天然气CO2含量为参考序列X0,以上两部分主要影响因子为比较序列设Z1...Z8见表5。
表5各因子观测值
序列/数据项 1 2 3 4 5
X<sub>0</sub>含碳量ppm 8.02 7.97 8.05 8.02 8.71
Z<sub>1</sub>贫液循环量t/h 133.14 129.82 130.28 129.64 129.17
Z<sub>2</sub>贫液入塔温度℃ 45.99 48.09 49.4 50.67 51.96
Z<sub>3</sub>进气温度℃ 38.95 41.04 42 43.45 44.64
Z<sub>4</sub>吸收塔底温度℃ 46.99 50.04 50.16 52.75 53.66
Z<sub>5</sub>吸收塔顶温度℃ 45.78 48.67 49.88 50.92 51.83
Z<sub>6</sub>贫液浓度% 48.12 50.4 51.22 52.42 46.74
Z<sub>7</sub>再生塔压力MPa 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08
通过灰色关联分析法运算得表6关联度及排序:将无量纲化处理后的MDEA脱碳系统再生部分的比较序列与参考序列数据依次运用 如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξi(k):
公式为:其中ζ为分辨系数,0<ζ<1;为两层式取绝对差值中最小值计算,第一层为先分别由各比较序列Zi在各个时刻的值与参考序列Z0在各个时刻的值之绝对差值中取最小值,再由这些最小值当中选取最小值,简记为Δmin;为两层式取绝对差值中最大值计算,第一层为先分别由各比较序列Zi在各个时刻的值与参考序列Z0在各个时刻的值之绝对差值取最大值,再由这些最大值当中选取最大值,简记为Δmax;|X0(k)-Xi(k)|为各比较序列Zi在各个时刻的值与参考序列Z0在各个时刻的值之绝对差值,记为Δoi(k);关联系数ξi(k)简化为如下列公式:
计算关联度,关联系数是比较序列与参考序列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值,所以它的数不止一个,而讯息过于分散不便于进行整体性比较,因此有必要将各个时刻的关联系数求平均集中为一个值,关联度ri公式为:
关联度的几何含义为比较序列因子与参考序列因子曲线的相似程度,关联度越大,与参考序列曲线形状越接近。
表6关联度及排序
分辨系数分别取0.5、0.8计算得出:再生塔压力对系统影响最大,贫液循环量次之。其余项为次要因素。另外由于气体吸收和溶液再生与溶液本身关系密切,所以在考虑溶液成分变化的同时还要考虑发泡对系统的影响。系统起泡易发生在低压塔,轻则引起系统波动影响脱碳效果,重则导致塔泛。但发泡属于特殊因素,在正常工况下是不允许发生的。所以在此不做量化分析
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (2)

1.一种基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:将MDEA脱碳系统分为吸收部分和再生部分建立灰色系统模型进行灰色关联分析,MDEA脱碳系统吸收部分的参考序列为处理后天然气CO2含量;比较序列为进气量、吸收塔压力、进气温度、MDEA贫液循环量、MDEA贫液入塔温度、MDEA贫液浓度、吸收塔液位、吸收塔塔顶温度、吸收塔塔底温度;
MDEA脱碳系统再生部分的参考序列为再生后的MDEA溶液CO2含量;比较序列为胺液循环量、胺液入塔温度、再生塔压力、半贫液温度、富液浓度、再生塔液位;
S2:将MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列的数据列进行无量纲化处理,标准化成介于0至1之间的数据:
公式为:式中i=0,1,2,...m,k=1,2...n;
S3:计算关联系数,通过步骤S2的无量纲化处理后的MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列数据依次运用如下公式计算出其在各个时刻的关联系数ξi(k),可由如下公式算出:
其中ζ为分辨系数,0<ζ<1;为两层式取绝对差值中最小值计算,第一层为先分别由各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值中取最小值,再由这些最小值当中选取最小值,简记为Δmin;为两层式取绝对差值中最大值计算,第一层为先分别由各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值取最大值,再由这些最大值当中选取最大值,简记为Δmax;|X0(k)-Xi(k)|为各比较序列在各个时刻的值与参考序列在各个时刻的值之绝对差值,记为Δoi(k);关联系数ξi(k)简化为如下列公式:
S4:计算关联度,将MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列在各个时刻的关联系数求平均值,关联度ri公式为:分别计算出得出MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子;
S5:取MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子再次建灰色系统模型进行综合分析,参考序列为处理后天然气CO2含量,比较序列为MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子,重复步骤S3和S4计算关联系数和关联度,按各影响因子关联度大小进行排序,确定影响MDEA脱碳效果的主要因子的强弱与大小;
其中,在所述步骤S3中,分辨系数ζ为0.5或者0.8;
在所述步骤S4中,当MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的比较序列与参考序列在各个时刻的关联度ri>0.7时,则为主要影响因子。
2.根据权利要求1所述的基于灰色关联分析法的MDEA脱碳系统分析方法,其特征在于,在所述步骤S5中,在MDEA脱碳系统吸收部分和再生部分的主要影响因子中分别取关联度ri最大的4个再次建灰色系统模型进行综合分析。
CN201710242989.0A 2017-04-14 2017-04-14 基于灰色关联分析法的mdea脱碳系统分析方法 Expired - Fee Related CN106997196B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710242989.0A CN106997196B (zh) 2017-04-14 2017-04-14 基于灰色关联分析法的mdea脱碳系统分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710242989.0A CN106997196B (zh) 2017-04-14 2017-04-14 基于灰色关联分析法的mdea脱碳系统分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106997196A CN106997196A (zh) 2017-08-01
CN106997196B true CN106997196B (zh) 2019-07-16

Family

ID=59435082

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710242989.0A Expired - Fee Related CN106997196B (zh) 2017-04-14 2017-04-14 基于灰色关联分析法的mdea脱碳系统分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106997196B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108759919A (zh) * 2018-05-30 2018-11-06 陕西未来能源化工有限公司 再生塔系统拦液现象诊断和消除方法及系统
CN109558566A (zh) * 2018-10-10 2019-04-02 乳源瑶族自治县东阳光化成箔有限公司 一种基于灰色关联矩阵法的低压化成箔生产工艺参数敏感性分析方法
CN110432864B (zh) * 2019-07-19 2020-05-12 成都中医药大学 一种中医体质动态变化辨识方法及系统

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102078744A (zh) * 2009-12-01 2011-06-01 华能集团技术创新中心 烟气脱碳系统和方法、烟气脱碳系统用吸收塔
FR3006912B1 (fr) * 2013-06-14 2016-07-08 Ifp Energies Now Procede de decarbonatation d'un gaz hydrocarbone
CN205710634U (zh) * 2016-04-29 2016-11-23 神雾环保技术股份有限公司 一种合成天然气的脱硫脱碳系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN106997196A (zh) 2017-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106997196B (zh) 基于灰色关联分析法的mdea脱碳系统分析方法
CN104445272B (zh) 一种含氨气、二氧化碳的变换气冷凝液综合回收利用方法
El‐Halwagi et al. Synthesis of mass exchange networks
CN109918793B (zh) 一种转向架悬挂参数快速优化方法
DE05858477T1 (de) Flugsteuerungssystem mit dreifachem steuerkreisdesign
CN110020444B (zh) 一种氢气资源的优化方法及系统
CN104583881B (zh) 设备控制装置
CN101339404B (zh) 飞行器姿态动力学简化模型增益切换比例-微分控制的设计方法
CN112036490A (zh) 一种铁路纵断面线形的识别重构方法
CN104765347B (zh) 一种渣油延迟焦化过程中收率实时预测方法
CN110837566B (zh) 一种针对cnc机床故障诊断的知识图谱的动态构建方法
CN109034540A (zh) 一种基于在制品工序流的机床序列编排动态预测方法
CN113867275B (zh) 一种分布式车间预防维修联合调度的优化方法
CN114148349B (zh) 一种基于生成对抗模仿学习的车辆个性化跟驰控制方法
CN111863145B (zh) 一种低温煤焦油全馏分加氢裂化集总动力学模型建模方法
CN110548369B (zh) 酸性气体脱除尾气中co含量的控制方法
Ilea et al. Control of the CO2 Capture Using the Absorption and Stripping System for Improved Performance
CN113962158A (zh) 基于改进决策树的压路机施工工艺知识库构建方法及系统
US2998095A (en) Gas absorption
CN114462735A (zh) 一种核电厂质量缺陷报告的智能推送方法
CN113935517B (zh) 一种基于粒子群和滚动修正的电能替代潜力灰色分析方法
CN106960109A (zh) 一种氢网络节氢中确定过程执行顺序的新方法
CN118171127A (zh) 一种单塔低压酸性水汽提装置智能优化方法和系统
CN111394117A (zh) 汽油吸附脱硫的处理方法及处理系统、电子设备、存储介质
CN116108329A (zh) 轮轨接触点计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20190716