多工況氫網絡壓縮機配置和運行優化

周業揚，鄧春，周凌子，馮霄

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多工況氫網絡壓縮機配置和運行優化

周業揚1，鄧春1，周凌子2，馮霄3

（1中國石油大學（北京）化學工程學院，重質油國家重點實驗室，北京102249；2中國石油大學（北京）新能源研究院，北京102249；3西安交通大學化學工程與技術學院，陜西西安 710049）

煉油廠在實際運行過程中，加氫裝置處理的原料油性質發生變化以及生產負荷調整，都會導致加氫單元耗氫量的變化。構建了具有中間管網的定結構氫網絡優化模型，該模型包括供氫單元、氫氣公用工程管網/中間管網、壓縮機、加氫單元、燃料系統以及它們之間的固定連接關系。在常規氫網絡中引入壓力為1600 psi(1 psi=6.895 kPa)的中間管網，可以減少一臺加氫裝置的新氫備用壓縮機，設計階段可少投資一臺壓縮機，即實現了新氫壓縮機的優化配置。針對加氫單元正常/高/低負荷3種工況，對具有中間管網的氫網絡進行了優化，得到了不同工況下流股的流量分配和壓縮機的啟停策略，從而實現多工況氫網絡的運行優化。

過程系統；氫網絡；多工況；壓縮機；優化

引 言

煉油廠加工的高硫劣質原油比例逐年增加，環保法規要求油品具有較低的硫含量。為了降低油品中的硫含量，煉油廠需要增加現有加氫裝置的負荷甚至新建加氫裝置，這需要消耗更多的氫氣。氫氣對于煉油廠來說是極其寶貴的資源。因此，氫網絡的優化已經成為煉油廠的一項重要課題。氫網絡優化可以分為夾點法[1-7]和數學規劃法[8-9]，它可以節約氫氣，減少氫氣公用工程用量。

與夾點法相比，數學規劃法在解決多約束條件下大規模復雜問題具有獨特的優勢。Hallale等[10]首先提出了包含壓縮機的超結構數學優化模型。隨后，研究者提出了其他數學優化模型，包括煉廠全廠優化[11]、選擇提純器的系統方法[12]、多周期優化模型[13]、不確定優化[14]、石化園區廠際優化[15]、狀態-空間超結構模型[16]、基于隨機規劃的氫網絡改造[17]、耦合變壓吸附簡化模型的氫網絡優化[18]等。然而，上述研究所針對的都是屬于常規氫網絡，而工業實際的氫網絡是具有一定氫氣濃度和壓力等級的氫氣管網。

Jia[19]構建了包含氫氣管網的氫網絡優化模型。張亮等[20]借鑒了Feng等[21]提出的中間水道的概念，在氫網絡優化模型中引入中間氫氣管網，通過壓力劃分了多個中間氫氣管網，并分析了管網級數對系統經濟性的影響。Jiao等[22-23]提出了氫網絡的柔性優化，通過在模型中加入中間氫氣管網提高了氫網絡的可操作性及柔性調節能力，不僅有效減少了運行成本，而且為氫網絡的安全性及穩定性提供了保障。Deng等[24]提出了具有中間氫氣管網的氫網絡超結構數學模型。在該模型中，供氫裝置和加氫裝置之間無直接相互連接，而是通過具有中間濃度等級的氫氣管網相互連接。

在煉油廠實際生產過程中，由于加氫裝置加工的原料油硫含量變化以及加氫裝置的操作負荷波動，加氫單元的入口和出口流量變化往往比較大，這會對氫網絡的流量分配產生很大影響，同時也會影響壓縮機的運行和啟停策略，因此氫網絡的多工況和多周期優化具有重要意義。van den Heever等[25]提出了針對計劃和調度的多周期混合整數非線性規劃（MINLP）模型。Ahmad等[13]采用了超結構優化策略對氫網絡進行了多周期優化，該模型僅考慮了某個主要加氫裝置在3個周期內氫氣需求和馳放氣產量的變化，并未考慮其他加氫裝置耗氫量的變化。Jiao等[26-27]提出了針對煉廠氫網絡調度的多周期優化模型，該模型主要考慮了氫氣管網中非正常情形的補償，壓縮機的啟停，加氫單元中氫源的改變。Lou等[14]提出了在不確定性條件下氫網絡魯棒優化策略，優化后的氫網絡對于方案的改變有更低敏感性，并且總年度化費用最低。Wang等[28]提出了氫網絡的操作優化方法，針對一個結構固定的氫網絡，考察操作負荷改變下氫阱需求的變化，以氫氣公用工程用量最小化為目標，實現操作優化。Zhou等[29]建立了多周期調度優化模型，對氫網絡多周期操作下制氫單元的產氫曲線進行優化。

本文旨在考察中間氫氣管網的設置對氫網絡中新氫壓縮機數目的影響，在此基礎上對壓縮機進行配置，并考察多工況條件下壓縮機的啟停策略，從而實現壓縮機的運行優化。

1 問題描述

煉油廠的氫網絡包括一系列加氫裝置（∈），例如加氫裂化、加氫精制裝置等。加氫裝置的出口氣體流股流量為Fout，組分的濃度（體積分數）為。對于加氫裝置的入口，氣體流股流量為Fin，最小入口氫氣濃度為。制氫廠（∈）為煉油廠提供新氫，組分的濃度為，其最大負荷為FUmax。在氫網絡中，氫氣管網可以分為氫氣公用工程管網（∈H）和中間氫氣管網（∈H），氫氣管網主要用來輸送氫氣流股。系統中還需設置一系列氫氣壓縮機（∈），包括新氫壓縮機和循環氫壓縮機等，以提升氫源的壓力，從而滿足加氫裝置的需求。一般來說，煉油廠的制氫裝置中包括氫氣提純單元，工業常用變壓吸附裝置。本文假定加氫裝置出口的剩余氣體流股只排放至燃料系統（），并未考慮剩余氣體流股送往提純單元的情況。本文旨在構建氫網絡的優化模型，建立各單元的物料平衡關系式，從而確定變量之間的關系。在此基礎之上，優化壓縮機的配置，并考察多工況條件下壓縮機的啟停策略以及壓縮機的運行優化。

2 氫網絡優化模型

本節建立了具有氫氣管網的氫網絡優化模型，為考察壓縮機的配置和運行優化奠定基礎。氫網絡優化模型如圖1所示。

（1）供氫單元

第個氫氣公用工程的流量等于其送往各氫氣公用工程管網的流量之和

（2）氫氣公用工程管網

第個氫氣公用工程管網的入口流量等于各氫氣公用工程送往管網的流量之和

第個氫氣公用工程管網的入口氫氣濃度可以由式(3)計算

(3)

第個氫氣公用工程管網的出口流量等于其送到各新氫壓縮機的流量之和

（3）壓縮機

壓縮機包括新氫壓縮機（或稱為補充氫壓縮機）和循環氫壓縮機（），第個新氫壓縮機的入口流量等于各氫氣公用工程管網送到壓縮機的流量之和

第個新氫壓縮機的入口氫氣濃度可以由式(6)計算

(6)

第個新氫壓縮機的出口流量等于對應加氫裝置補充氫的流量

第個新氫壓縮機的出口氫氣濃度等于對應加氫裝置補充氫的氫氣濃度

(8)

第個循環氫壓縮機流量等于對應加氫裝置循環氫的流量

第個循環氫壓縮機氫氣濃度等于對應加氫裝置循環氫的氫氣濃度

(10)

（4）中間管網

若氫網絡中存在中間管網，對于涉及到中間管網的模塊，式(7)、式(8)替換為式(11)～式(16)，其余方程式不變。第個新氫壓縮機的出口流量等于其送往各中間管網的流量之和

第個中間管網的入口流量等于各新氫壓縮機送往中間管網的流量之和

(12)

第個中間管網的入口氫氣濃度可以由式(13)計算

第個中間管網的出口流量等于其送往相關加氫裝置的流量之和

(14)

加氫裝置的補充氫流量等于各中間管網送往加氫裝置的流量之和

加氫裝置補充氫的氫氣濃度可以由式(16)計算

(16)

（5）加氫單元

對于第個加氫裝置的入口

(18)

式(17)和式(18)代表加氫裝置入口的流量和質量平衡。加氫裝置入口的氫氣濃度應大于最低氫氣濃度要求

對于第個加氫裝置的出口，出口流量等于循環氫和排出氫的流量之和

(20)

加氫裝置出口氫氣濃度等于循環氫濃度

加氫裝置出口氫氣濃度等于排出氫濃度

(22)

（6）燃料系統

燃料系統接收來自各加氫裝置的排出氫

（7）負荷約束

從第個氫氣公用工程分配的流量總量應不超過其最大容量

第個壓縮機的流量應不超過其最大容量

(25)

（8）目標函數

需要說明的是，本文構建的數學模型是具有固定網絡結構的優化模型，旨在優化分配多工況條件下新氫壓縮機的流量，而且氫氣公用工程用量需要滿足系統的需求。本文將目標函數設為氫氣公用工程總用量，目的是使氫氣公用工程總用量最小。

約束條件為式(1)～式(25)，目標函數為式(26)，因為式(3)、式(6)、式(13)、式(16)、式(18)存在非線性項，該模型為非線性規劃問題（NLP），利用商業優化軟件GAMS平臺建模，選用KNITRO作為求解器。通過建立該優化模型求解，可以優化分配多工況條件下新氫壓縮機的流量，同時氫氣公用工程用量滿足系統的需求。

圖2 常規氫網絡

Fig.2 Conventional hydrogen network（1 psi=6.895 kPa）

3 案例分析

本文采用的案例是基于Alves[30]的案例修改的。常規氫網絡如圖2所示，其中各圖標的含義如下：H2plant代表制氫裝置，fuel代表燃料系統，HT1～HT3代表加氫處理裝置，R1～R3代表循環氫壓縮機，M1A～M3A代表新氫壓縮機，M1B～M3B代表新氫備用壓縮機。加氫處理裝置HT3的相關數據是本文設定的。制氫裝置的最大負荷為300 MMscfd(1 MMscfd=1116.297 m3·h-1)。加氫裝置的出口流股相當于氫源，它包括循環氫和低分氣，加氫裝置的入口相當于氫阱，氫氣流股的流量、濃度（以體積分數表示）和壓力如表1所示。

表1 氫氣流股數據

壓縮機可以分為新氫壓縮機和循環氫壓縮機。在氫網絡設計中，新氫壓縮機的壓縮比一般較大，多采用活塞式壓縮機，主要按照一開一備或者兩開一備進行設計，這主要是因為當其中一臺新氫壓縮機發生故障時，可以開啟備用壓縮機，從而不影響加氫裝置的正常生產。循環氫的流量往往較大，多采用離心式壓縮機，一般只設置一臺，不配置備用壓縮機。壓縮機的相關數據如表2所示。

表2 壓縮機數據

對于HT1和HT3這兩個加氫裝置，其新氫壓縮機均是由300 psi壓縮至1600 psi，同時由于這兩個裝置地理位置相近，可以通過新建中間管網來整合這兩個加氫裝置的新氫壓縮機。在氫網絡中引入中間管網，可以增加壓縮機的操作靈活性，減少備用壓縮機的數目，從而減少壓縮機的投資費用。中間管網的壓力為1600 psi。將表1和表2的數據代入氫網絡優化模型中，在GAMS平臺建模，選用KNITRO作為求解器。計算機硬件信息為Intel D CPU 3.00 GHz，4 GB RAM，GAMS軟件版本為24.2，求解時間為0.012 CPUs。通過計算求解，可以得到氫氣公用工程用量為275 MMscfd，氫氣公用工程用量滿足系統的需求，引入中間管網優化后的氫網絡如圖3所示。

在氫網絡中引入中間管網后，原來的備用壓縮機M3B可以不再設置，這樣可以節省壓縮機的投資費用。在本文中，不同工況下流股的氫氣濃度和壓力視為不變，但加氫單元的入口和出口流股流量發生變化。3種工況下加氫單元的流量數據如表3所示。其中工況1的流量數據與圖2中的流量數據一致。工況1可以視為加氫單元在正常負荷下操作，工況2是加氫單元在低負荷下操作，工況3是加氫單元在高負荷下操作。

將表1～表3中的相關數據代入氫網絡優化模型中，可以得到不同工況條件下的氫網絡分配圖，如圖3所示。圖3中的數字表示3種工況下流股的流量大小。

表3 3種工況下加氫單元的流量數據

3種工況下氫氣公用工程用量分別為275、119和291.5 MMscfd，均沒有超過制氫裝置的最大負荷，并且滿足系統的需求。氫網絡在不同工況下運行時，對應著不同的新氫壓縮機啟停策略：當在正常負荷下（工況1）操作時，壓縮機M1A和M3A開啟，壓縮機M1B作為備用壓縮機而關停；當在低負荷下（工況2）操作時，只需要開啟壓縮機M3A，壓縮機M1A和M1B均可以關停，這樣就避免了在常規氫網絡中需要開啟兩臺壓縮機并且兩臺壓縮機均是低負荷運行的情形；當高負荷下（工況3）操作時，3臺壓縮機M1A、M1B和M3A均需要開啟，具體的流量如圖3所示。在3種工況下，M2B都是作為M2A的備用壓縮機而關停。

4 結 論

本文提出了具有中間管網的氫網絡優化模型，該模型包括供氫單元、氫氣公用工程管網、壓縮機、中間管網、加氫單元、燃料系統以及它們之間的固定連接關系。在常規氫網絡中通過引入中間管網，常規氫網絡中的備用壓縮機M3B可以不用配置，即氫網絡設計階段可節省該壓縮機的投資費用。在具有中間管網的氫網絡中，分別在正常、高、低3種負荷工況下對氫網絡進行了優化。此外，不同工況對應著新氫壓縮機不同的啟停策略，實現了壓縮機的運行優化。

符 號 說 明

C——組分 F,f——氫氣流量，MMscfd (1 MMscfd = 1116.297 m3·h-1) fhi, fhk——分別為管網分配到壓縮機和加氫單元的流量，MMscfd fih, fuh——分別為壓縮機和氫氣公用工程分配到管網的流量，MMscfd fu_total——氫氣公用工程總用量，MMscfd Ha——氫氣公用工程管網 Hb——中間氫氣管網 I——壓縮機 K——加氫單元 U——氫氣公用工程 Y,y——氫氣濃度，%（vol.） 上角標 in——入口 makeup——補充氫 max——最大值 min——最小值 out——出口 purge——排出氫 recycle——循環氫 下角標 c——組分 fuel——燃料系統 h——氫氣管網 i——壓縮機 k——加氫單元 u——氫氣公用工程

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Deployment and operation optimization of compressors in multi-scenario hydrogen network

ZHOU Yeyang1, DENG Chun1, ZHOU Lingzi2, FENG Xiao3

(1State Key Laboratory of Heavy Oil Processing, College of Chemical Engineering, China University of Petroleum, Beijing 102249, China;2New Energy Institute, China University of Petroleum, Beijing 102249, China;3School of Chemical Engineering & Technology, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, Shaanxi, China)

In actual refinery operations, change of feedstock properties and adjustment of production load often lead to change of hydrogen consumption in hydrogenation units. An optimization model was proposed for hydrogen network with fixed structure and intermediate headers, which was consisted of hydrogen supply units, hydrogen utility headers, intermediate headers, compressors, hydrogenation units, fuel system, and established interconnections. Adding an intermediate header with pressure of 1600 psi into conventional hydrogen network could eliminate one standby backup compressor for hydrogenation unit, which capital cost of the backup compressor was saved during design stage and compressor deployment was optimized. Optimization of the hydrogen system with an intermediate header yielded flowrate distribution of different streams and start-stop strategy of compressors under three scenarios of normal, high, and low production loads of hydrogenation unit, which achieved targets of operation optimization for multi-scenario hydrogen network.

process systems; hydrogen network; multi-scenario; compressor; optimization

10.11949/j.issn.0438-1157.20161163

TQ 021. 8

A

0438—1157（2017）05—1954—07

鄧春。

周業揚（1991—），男，碩士研究生。

國家自然科學基金項目（21576287）；中國石油大學（北京）科研基金項目（2462015BJB02，2462015YQ0305）。

2016-08-18收到初稿，2017-02-10收到修改稿。

2016-08-18.

DENG Chun, chundeng@cup.edu.cn

supported by the National Natural Science Foundation of China (21576287) and the Science Foundation of China University of Petroleum, Beijing (2462015BJB02, 2462015YQ0305).