一种天然气压缩机选型方法及装置

1.本发明涉及天然气压缩机选型技术领域，具体为一种天然气压缩机选型方法及装置。


背景技术：

2.本压缩机选型系统填补了国内对于压缩机选型软件的空缺，现阶段大多数去选型天然气压缩机多采用人工手算，不仅效率低，并且容易产生误差，乃至错误。这在工业资源领域，是不允许出现的。


技术实现要素：

3.本发明针对上述现有技术存在的不足，提供一种天然气压缩机选型方法及装置。使得在有新的天然气采集项目中能够做出更加精确，迅速的压缩机反馈方案去匹配当地的各种情况。
4.为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
5.一种天然气压缩机选型方法，包括以下步骤：
6.选定压缩机基本数据单位；
7.设置天然气气体成分；
8.设置周围环境数据；
9.设置压缩机运行参数输入匹配函数中得到压缩机类型；
10.测试选定压缩机类型；
11.根据选定的压缩机类型生成选型报告输出。
12.作为本发明的进一步技术方案为，所述设置压缩机运行参数输入匹配函数中得到压缩机类型；具体包括：
13.根据进入天然气压缩机时的气体压力，气体温度，排放时的气体压力，气体温度，压缩气体的流量来匹配压缩机的能够承受的最大入口压力，最大出口压力，最大入口温度，最大出口温度，最大流量，从而得到相符合的压缩机，通过公式w＝22
×
(ratio/stage)
×
(stages)
×
mmscfd
×
f；
14.其中w为压缩机功率，ratio为入口压力/出口压力，stage为当前压缩级数，stages为总压缩级数，mmscfd为压缩的气筒流量，f为在不同压缩级数的常数。
15.作为本发明的进一步技术方案为，所述设置压缩机运行参数输入匹配函数中得到压缩机类型；使用svr模型通过非线性变换将原始变量映射到高维特征空间构造线性分类函数对压缩机进行优化。
16.作为本发明的进一步技术方案为，所述不同压缩级数的常数具体为：一级压缩时常数为1，二级压缩时常数为1.08，三级压缩时常数为1.1。
17.作为本发明的进一步技术方案为，所述设置周围环境数据；包括：周围环境基本温度，大气压力，吸入及排出温度。
18.作为本发明的进一步技术方案为，所述测试选定压缩机类型；具体为根据压缩机最大轴速，体积比，最大轴功率，最大排出温度，吸入压力，排出压力确定并选出压缩机类型。
19.本发明还提供一种天然气压缩机选型装置，包括：
20.压缩机基本数据设置模块，用于存储压缩机数据信息；
21.天然气气体成分模块，用于设定天然气气体成分；
22.压缩机周围环境设置模块，用于设置环境条件作为压缩机运行的环境条件；
23.压缩机配置模块，用于确定压缩机具体性能并选出压缩机类型；
24.压缩机性能模拟模块，用于测试选出的压缩机类型的吸入压力、排出压力、功率；
25.压缩机选型报告模块，根据压缩机性能模拟模块模拟压缩机工作，确定压缩机选型并生成选型报告。
26.作为本发明的进一步技术方案为，所述压缩机运行的环境条件包括：周围环境基本温度，大气压力，吸入及排出温度。
27.作为本发明的进一步技术方案为，所述选出压缩机类型，具体为根据压缩机最大轴速，体积比，最大轴功率，最大排出温度，吸入压力，排出压力确定并选出压缩机类型。
28.本发明的有益效果是：
29.本发明通过将基本数据单位、气体、环境数据设置后，输入一系列数据对压缩机进行匹配，选择了压缩机型号后，对压缩机在不同条件下经行性能模拟，采用svm回归模型进行优化，计算实际情况下压缩机的功率是否超过压缩机最大承受功率，以判断在不同工况点下是否能够正常运行；本发明能够有效的解决目前市场中外国压缩机选型软件对于国内的垄断。在保证了基本的选择出压缩机类型的同时，还解决了人工计算数据缺少的精确与误差等缺点。进一步提高了整个系统的实用性。
附图说明
30.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
31.图1是本发明提出的一种天然气压缩机选型方法流程图；
32.图2是本发明提出的一种天然气压缩机选型方法工作流程图；
33.图3是本发明提出的一种天然气压缩机选型装置结构图.
具体实施方式
34.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
35.参见图1和图2，本发明提供一种天然气压缩机选型方法，包括以下步骤：
36.步骤101，选定压缩机基本数据单位；
37.步骤102，设置天然气气体成分；
38.步骤103，设置周围环境数据；
39.步骤104，设置压缩机运行参数输入匹配函数中得到压缩机类型；
40.步骤105，测试选定压缩机类型；
41.步骤106，根据选定的压缩机类型生成选型报告输出。
42.本发明实施例中，设置基本数据单位，及压缩机周围环境条件。天然气压缩机选型所需要的数据是天然气成分，进入天然气压缩机时的气体压力，气体温度，排放时的气体压力，气体温度；天然气气体成分可以计算出气体的摩尔质量，气体比重，气体浓度；从而气体决定了在被压缩时，气体的温度是否超出了压缩机可承受的最大温度；其次便是进入天然气压缩机时的气体压力，气体温度，排放时的气体压力，气体温度，压缩气体的流量。
43.本发明实施例中，设置周围环境数据；包括：周围环境基本温度，大气压力，吸入及排出温度。测试选定压缩机类型；具体为根据压缩机最大轴速，体积比，最大轴功率，最大排出温度，吸入压力，排出压力确定并选出压缩机类型。
44.设置基本数据单位：设置整个系统的基本单位,如功率，气体流量，压力，温度等。如功率设置可为kw，hp，btu/sec,btu/min。
45.设置天然气气体成分：天然气气体成分需用户自行输入，从而计算出各种所需数据如气体比重，气体摩尔重量等。计算出的数据是选择压缩机型号的条件之一。
46.设置压缩机周围环境条件，如基本气压，温度等，用户自行输入出入口压力，温度，压缩机流量等数据，然后系统将数据输入匹配函数，其中匹配函数直接将输入数据与数据库中压缩机的各项数据匹配，及输入数据是否在压缩机的各项数据的范围内，再挑选出符合要求的压缩机类型。
47.本发明实施例中，设置压缩机运行参数输入匹配函数中得到压缩机类型；具体包括：根据进入天然气压缩机时的气体压力，气体温度，排放时的气体压力，气体温度，压缩气体的流量来匹配压缩机的能够承受的最大入口压力，最大出口压力，最大入口温度，最大出口温度，最大流量，从而得到相符合的压缩机，通过公式w＝22
×
(ratio/stage)
×
(stages)
×
mmscfd
×
f计算出不同工况点时的各种压缩机功率，比较此时的功率是否超过了压缩机的最大承受功率及额定功率。其中w为压缩机功率，ratio为入口压力/出口压力，stage为当前压缩级数，stages为总压缩级数，mmscfd为压缩的气筒流量，f为在不同压缩级数的常数。
48.其中，不同压缩级数的常数具体为：一级压缩时常数为1，二级压缩时常数为1.08，三级压缩时常数为1.1。
49.上述公式计算出的压缩机功率与实际功率有所偏差，可对此公式使用svm算法建立机器学习回归模型。由于压缩机数据量可能会太少，所以选取svm回归模型算法来解决数据集小的问题，这里只将公式右侧作为x自变量，也就是一维来训练，以达到与实际压缩机功率相匹配的效果。然后用户通过输入不同的工况点，及不同入口压力，出口压力等数据，通过修正后的公式计算出功率与机型的最大功率相比较，以便确定在不同工况点下能够正常运行。
50.模型中关于公式优化的非线性回归问题的寻优实施步骤为：
51.1)在高维特征空间建立线性回归函数；
[0052][0053]
式中:为非线性映射函数；
[0054]
2)定义ε线性不敏感损失函数；
[0055]
[0056]
式中：f(x)为预测值，y为对应的实际值，若预测值与实际值之间的差值小于等于ε，则损失为0；
[0057]
3)引入松弛变量ξi,ξ
*i
，求解式(1)中w、b；
[0058][0059]
式中:ф(x)为非线性映射函数，c为惩罚因子，ε规定了回归函数的误差要求。
[0060]
4)引入拉格朗日乘数αi，α
i*
，进行多次求解与对偶，求得线性拟合函数为：
[0061][0062]
5)选取径向基核函数：
[0063]
k(xi,xj)＝φ(xi)φ(xj)；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0064]
6)带入核函数，求解回归函数；
[0065][0066]
式中：当参数(αi－α
*i
)不为零时，对应的xi为支持向量；然后用户通过输入不同的工况点，及不同入口压力，出口压力等数据，通过优化后的公式计算出功率与机型的最大功率相比较，以便确定在不同工况点下能够正常运行。
[0067]
svr模型得到的是理论上的全局最优解，可避免局部最优问题；svr模型通过非线性变换将原始变量映射到高维特征空间构造线性分类函数，既可保证模型的良好泛化能力，又可解决向量“维数灾难”问题。
[0068]
参见图3，本发明还提供一种天然气压缩机选型装置，包括：
[0069]
压缩机基本数据设置模块201，用于存储压缩机数据信息；
[0070]
天然气气体成分模块202，用于设定天然气气体成分；
[0071]
压缩机周围环境设置模块203，用于设置环境条件作为压缩机运行的环境条件；
[0072]
压缩机配置模块204，用于确定压缩机具体性能并选出压缩机类型；
[0073]
压缩机性能模拟模块205，用于测试选出的压缩机类型的吸入压力、排出压力、功率；
[0074]
压缩机选型报告模块206，根据压缩机性能模拟模块模拟压缩机工作，确定压缩机选型并生成选型报告。
[0075]
本发明实施例中，压缩机运行的环境条件包括：周围环境基本温度，大气压力，吸入及排出温度。其中，选出压缩机类型，具体为根据压缩机最大轴速、体积比、最大轴功率、最大排出温度、吸入压力、排出压力确定并选出压缩机类型。
[0076]
压缩机数据单位模块将各种单位设定，天然气成分模块将气体成分确定；压缩机周围环境模块将环境条件(包括周围环境基本温度，大气压力，吸入及排出温度等)确定；压缩机配置模块将压缩机具体性能(包括最大轴速，体积比，最大轴功率，最大排出温度，吸入压力，排出压力)确定并选出压缩机类型；压缩机性能模块，将各种情况的吸入压力排出压力，功率等确定后，以模拟压缩机在一系列数据变化时能否正常工作，最后得出压缩机选型
报告。
[0077]
本发明使得在有新的天然气采集项目中能够做出更加便捷，迅速的压缩机反馈方案去匹配当地的各种情况。在保证了基本的选择出压缩机类型的同时，还解决了人工计算数据缺少的精确与误差等缺点。进一步提高了整个系统的实用性。
[0078]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。