天然气脱酸性气体过程中物性研究及数据处理
天然气的物性在天然气预处理流程中是必不可少的,它的准确性直接决定了整个预处理流程设计的合理性。由于实验数据有限,因此有必要采用有效的方法对其进行计算。本文针对天然气的密度、焓、熵、粘度以及化学吸收剂的粘度、表面张力进行了讨论。<br>  对于天然气的密度、焓和熵,本文分别采用Lee-Kesler方程和RKS方程进行了计算,并将计算结果与实验结果进行对比,从而确定它们的计算精度,并由此来确定它们的适用范围。对于天然气的粘度计算,本文分别采用了基于理论的Chung方法和基于对比态定律的Lucas法进行了计算,并将计算结果与实验结果进行了对比,以确...
天然气的物性在天然气预处理流程中是必不可少的,它的准确性直接决定了整个预处理流程设计的合理性。由于实验数据有限,因此有必要采用有效的方法对其进行计算。本文针对天然气的密度、焓、熵、粘度以及化学吸收剂的粘度、表面张力进行了讨论。
  对于天然气的密度、焓和熵,本文分别采用Lee-Kesler方程和RKS方程进行了计算,并将计算结果与实验结果进行对比,从而确定它们的计算精度,并由此来确定它们的适用范围。对于天然气的粘度计算,本文分别采用了基于理论的Chung方法和基于对比态定律的Lucas法进行了计算,并将计算结果与实验结果进行了对比,以确定它们的计算精度和适用范围。
  在天然气预处理流程中有时也必须考虑相平衡问题。本文在推导出Lee-Kesler、RKS两种方程的逸度表达式的基础上,分别采用这两种方法对天然气的相平衡进行了计算,并将其计算结果与实验值进行了比较。
  对于化学吸收剂粘度的计算,由于其为强极性流体,本文确定采用Teja-Rice方法来对其进行计算。而对于表面张力,现在没有太好的方法,本文暂定采用简单加和法进行计算。
  在前面使用的各种方法中存在大量的参数需要通过实验数据进行回归来确定。本文编制了基于精英保留策略的基本遗传算法程序,并验证了采用这种方法进行数据回归的有效性。在此基础上,本文采用遗传算法对Teja-Rice方法中一阶相互作用系数进行了回归计算。并使用此参数对MEA溶液的粘度进行了计算并与Aspen Plus的数据进行了对比,以确定其计算精度和使用范围。
  在化工设计中,可能存在大量实验数据,但是由于现存理论不是非常完善而无法对这些数据进行有效处理。本文提出采用神经网络来对这些数据进行处理,并拟采用BP网络对CO2-MDEA-PZ-H2O体系的相平衡进行了计算,为实验数据的处理提供新的方法。
展开
作者: 郑洪川
学科专业: 制冷与低温工程
授予学位: 硕士
学位授予单位: 哈尔滨工业大学
导师姓名: 贾林祥
学位年度: 2008
语 种: chi
分类号: TE644 TE642
在线出版日期: 2013年3月5日