Nghiên cứu xây dựng công cụ học máy dự báo nhiệt độ đầu ra cấp 1 và cấp 2 của máy nén khí cao áp

Abstract

Máy nén khí là thiết bị quan trọng trên giàn xử lý trung tâm PQP-HT. Khí tự nhiên, sau quá trình khử nước và đảm bảo nhiệt độ điểm sương theo điều kiện và thông số kỹ thuật đầu vào đường ống dẫn khí Nam Côn Sơn (NCSP), được chuyển đến hệ thống nén khí bao gồm 2 dây chuyền máy nén khí. Việc tối ưu hóa điều kiện vận hành bằng cách giảm áp suất đầu vào của hệ thống xử lý khí tự nhiên được sử dụng để nâng cao hiệu quả sản xuất của các mỏ khí. Tuy nhiên, việc thay đổi điều kiện vận hành đầu vào ảnh hưởng trực tiếp đến hệ thống máy nén khí khi áp suất đầu vào giảm và nhiệt độ đầu ra của máy nén khí có thể tăng lên vượt quá ngưỡng vận hành an toàn. Để tính toán ảnh hưởng của việc thay đổi điều kiện vận hành của máy nén khí lên nhiệt độ đầu ra của từng giai đoạn, thường sử dụng phần mềm mô phỏng nhiệt động lực học thương mại (như Hysys, ProII). Từ đó, có thể mô phỏng và chọn điều kiện làm việc tối ưu, đảm bảo an toàn cho hệ thống xử lý khí tự nhiên. Tuy nhiên, chi phí cấp phép và duy trì phần mềm thương mại cao. Ngoài ra, các thuật toán học máy hiện đại được chứng minh có thể dự báo các thông số vận hành dựa trên dữ liệu lịch sử. Nhiều nghiên cứu đã tìm cách dự báo chính xác hiệu suất của máy nén, nhằm cải thiện hiệu quả của các hoạt động vận hành. Thuật toán học máy có ưu điểm là kết quả dự báo có độ chính xác cao, mô hình có thể hoạt động liên tục và tự động tái học khi thay đổi điều kiện vận hành. Do đó, các mô hình học máy có thể được sử dụng làm phương án thay thế phần mềm mô phỏng nhiệt động lực học thương mại.