| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-10页 |
| ·天然气脱水国内外研究状况 | 第10-12页 |
| ·天然气脱水方法 | 第10-11页 |
| ·天然气脱水装置节能有效手段 | 第11-12页 |
| ·流程模拟软件 | 第12页 |
| ·流程模拟软件介绍 | 第12页 |
| ·流程模拟软件应用简介 | 第12页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 脱水装置工艺分析 | 第14-24页 |
| ·天然气脱水主要方法比较 | 第14页 |
| ·天然气脱水工艺 | 第14-16页 |
| ·不同环境的天然气脱水工艺 | 第14-15页 |
| ·在建宣汉天然气净化厂脱水条件 | 第15-16页 |
| ·脱水装置工艺 | 第16页 |
| ·三甘醇脱水原理简介 | 第16页 |
| ·天然气脱水装置工艺流程 | 第16-17页 |
| ·三甘醇脱水装置主要设备 | 第17-21页 |
| ·吸收系统 | 第17-18页 |
| ·再生系统 | 第18-19页 |
| ·其它脱水设备 | 第19-21页 |
| ·三甘醇脱水装置工艺参数 | 第21-23页 |
| ·脱水装置操作温度 | 第21页 |
| ·吸收塔参数 | 第21-22页 |
| ·再生塔参数 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 脱水装置优化策略研究 | 第24-33页 |
| ·自动控制系统 | 第24-30页 |
| ·分布式控制系统 | 第24-25页 |
| ·脱水装置部分仪表选型 | 第25-30页 |
| ·流程模拟软件选用 | 第30-31页 |
| ·脱水装置优化策略简要设计 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 脱水装置模拟研究 | 第33-42页 |
| ·模拟流程介绍 | 第33页 |
| ·模拟参数取值 | 第33-38页 |
| ·天然气净化厂设计参数 | 第33-34页 |
| ·吸收塔参数计算 | 第34-35页 |
| ·入吸收塔贫甘醇参数计算 | 第35-36页 |
| ·汽提气参数计算 | 第36-38页 |
| ·其它设计参数取值 | 第38页 |
| ·状态方程选取 | 第38-39页 |
| ·脱水装置稳态模型建立 | 第39-40页 |
| ·稳态结果对比 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 脱水装置优化设计研究 | 第42-56页 |
| ·BP神经网络的选用 | 第42-46页 |
| ·神经网络思想 | 第42页 |
| ·BP神经网络结构 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络算法流程 | 第45-46页 |
| ·全局标准粒子群算法的选用 | 第46-48页 |
| ·粒子群算法思想 | 第46页 |
| ·全局标准粒子群算法原理 | 第46-47页 |
| ·全局标准粒子群算法流程 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的选用 | 第48-51页 |
| ·遗传算法思想 | 第48页 |
| ·遗传算法原理 | 第48-49页 |
| ·遗传算法流程 | 第49-51页 |
| ·最优化理论 | 第51-52页 |
| ·脱水装置能耗分析 | 第52页 |
| ·影响能耗的参数分析 | 第52-55页 |
| ·关键参数选择 | 第52-54页 |
| ·关键参数分析 | 第54-55页 |
| ·脱水装置能耗优化模型 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 优化问题求解及结果分析 | 第56-64页 |
| ·运用基于HYSYS稳态模型的自带优化工具优化求解 | 第56-58页 |
| ·HYSYS优化流程 | 第56页 |
| ·具体优化步骤 | 第56-58页 |
| ·结果分析 | 第58页 |
| ·运用优化BP神经网络和遗传算法优化求解 | 第58-63页 |
| ·优化BP神经网络 | 第58-61页 |
| ·优化问题求解 | 第61-62页 |
| ·结果分析 | 第62-63页 |
| ·两种方法结果对比 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第7章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的主要论文 | 第69-70页 |
| 附录 | 第70-71页 |