一种烟气CO2捕集装置工艺参数的优化方法、装置和设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种烟气CO<subgt;2</subgt;捕集装置工艺参数的优化方法、装置和设备，该方法包括：基于实时获取的CO<subgt;2</subgt;捕集装置的实时测量数据及预先训练好的门控循环神经网络模型，预测CO<subgt;2</subgt;捕集装置中胺液系统中的离线化验分析的关键操作参数数据；以预测得到的离线化验分析的关键操作参数数据和实时测量数据，对CO<subgt;2</subgt;捕集装置进行自动控制调节和操作人员调整操作参数的依据，以对CO<subgt;2</subgt;捕集装置的工艺进行实时优化控制。利用CO<subgt;2</subgt;捕集装置的深度学习模型对可实时测量及需要离线化验分析的关键参数进行预测，从而将全装置运行状态控制在接近最优的状态，既保证CO<subgt;2</subgt;捕集和产品纯度，又降低了公用工程用量及能耗，降低溶剂损耗，从而降低碳捕集成本提高了装置操作的灵活性和便利性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机控制和环保，特别涉及一种烟气co2捕集装置工艺参数的优化方法、装置和设备。

技术介绍

1、目前处于大规模示范及应用阶段的烟气co2捕集技术为化学吸收法，以复合有机胺为常用吸收剂。常见基础工艺流程如图1所示，烟气通过烟气管道送至co2捕集装置，进入洗涤塔，与逆流而下的水接触水洗，经过水洗降温除尘的烟气通过引风机送入吸收塔。吸收塔设置段间冷却器提高吸收容量。吸收了co2的富液通过富液泵送入贫富液换热器。经过贫富液换热器预热后的富液在再生塔解吸出co2，co2蒸汽在冷凝器中部分冷凝，在分离器中分离co2气体和液体水，co2气送往后续压缩。解吸出co2的贫液经过贫富液换热器冷却后，进一步通过贫液冷却器降温后循环进入吸收塔。

2、上述流程中多个关键操作参数如烟气中co2浓度、吸收温度、循环贫液中co2的含量、再生塔压力等对整个co2捕集装置的能耗起到决定性作用，洗涤塔出口温度、吸收塔顶水洗段的洗涤液循环量和冷却温度等参数对整个系统的水平衡起到决定性作用，洗涤液中胺的浓度、吸收塔顶尾气的温度、贫液和富液中热稳盐的浓度等对胺的损失率具有较本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种烟气CO2捕集装置工艺参数的优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述门控循环神经网络模型是根据下述步骤预先训练的：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取预设数量的所述关键操作参数项对应的关键操作参数数据和所述性能指标项对应的性能指标数据之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述测量分析数据建立所述CO2捕集装置的工艺全流程模拟模型包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：基于采集的测量分析数据与所述工艺全流程模拟模型模拟出的数据进行对比，以...

【技术特征摘要】

1.一种烟气co2捕集装置工艺参数的优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述门控循环神经网络模型是根据下述步骤预先训练的：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取预设数量的所述关键操作参数项对应的关键操作参数数据和所述性能指标项对应的性能指标数据之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述测量分析数据建立所述co2捕集装置的工艺全流程模拟模型包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：基于采集的测量分析数据与所述工艺全流程模拟模型模拟出的数据进行对比，以对比结果调整所述电解质物性模型中的模型参数，以使得所述测量分析数据与模拟出的数据误差在预设范围内。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：使用均方根误差和/或平均绝对误差验证训练的所述门控循环神经网络输出的预测值与真实值之前的差距，以对所述门控循环神经网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄莺，解政鼎，孙书松，马明燕，孙长庚，徐欢，易坷，林灿，韦刘轲，唐硕，王攀胜，常亮，朱木森，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：