高含硫天然气脱硫用MDEA溶液中盐杂质的鉴定

天然气净化厂MDEA脱硫溶液发泡现象频繁发生,严重影响装置平稳运行。盐杂质是引起MDEA溶液发泡的主要原因,有必要对盐杂质进行全分析。本文建立了一种MDEA脱硫溶液中盐类杂质的分析方法,溶液中的阴离子和非金属阳离子分别采用不同色谱条件的离子色谱仪进行测定,金属阳离子则通过采用N2O-C2H2火焰吸收的原子吸收分光光度计进行分析。脱硫溶液中盐杂质的全面分析,可为准确分析MDEA脱硫溶液发泡影响因素以及采取控制措施提供理论依据。     

高含CO2天然气脱碳工艺中MDEA活化剂优选

国内高含CO_2天然气处理装置主要采用活化MDEA脱碳工艺。以DEA、MEA、PZ为活化剂,总胺物质的量浓度控制在4 mol/L。利用HYSYS软件建立运算模型,研究这3种活化MDEA溶液对CO_2的吸收性能和解吸性能,通过分析认为,高含CO_2天然气深度脱碳处理宜采用PZ为活化剂。对PZ的活化机理进行研究,发现PZ作为活化剂的效果远胜于DEA和MEA。最后,分析不同吸收温度及CO_2分压下PZ浓度变化对活化性能的影响,发现加入少量PZ即可大幅提高PZ活化MDEA溶液与CO_2反应速率,在不同CO_2分压和吸收温度的条件下均能满足高含CO_2天然气的脱碳处理要求,适应性较强,建议活化MDEA溶液中PZ的质量分数为3%~5%。     

关于MDEA在天然气净化过程中变质特点的探讨

MDEA广泛用于气体净化工艺,MDEA溶液变质会影响净化装置的性能、经济指标,导致装置出现故障,因此十分有必要研究MDEA溶液变质特点,为胺液质量管理提供必要的依据。本文根据对11套天然气MDEA脱硫装置连续监测与研究的结果,总结和讨论了MDEA在天然气净化过程中的变质特点,为进一步研究净化厂MDEA溶液变质抑制、复活技术提供了重要的技术依据。     

废MDEA溶液回收技术研究

由于天然气净化处理过程的复杂性,经过长时间的运行,受原料气、MDEA溶液所夹带杂质及净化装置运行过程本身所产生腐蚀、降解产物的影响,常会导致MDEA溶液的污染,影响天然气的脱硫、脱碳效果,甚至使天然气的净化指标不能完全达标。随着气田生产能力的增加,每年因污染严重被废弃的MDEA也在逐年增多,不但增加了天然气净化的生产成本,而且污染环境。因此,根据度MDEA溶液的特性,提出了废MDEA溶液回收的技术思路和试验的可行性方案,通过室内试验发现,采用减压蒸馏对废MDEA溶液回收的方法是可行的,进一步开展了废MDEA溶液工业回收技术研究。研究表明,系统压力在-0．08MPa, 蒸馏温度为150℃,采用减压蒸馏可以有效回收度MDEA溶液。     

甲基二乙醇胺(MDEA)脱硫溶液发泡影响因素和机理研究

MDEA脱硫溶液发泡的影响因素很多。本文通过不同条件下的单因素发泡实验,对可能影响MDEA溶液发泡性能的各种因素进行了排序分析;再通过多因素发泡实验,采用BP神经网络法对发泡实验结果进行综合分析,确定出影响MDEA溶液发泡性能的主要因素是脱硫溶液中的Mg2+、气井缓蚀剂、液烃、DEA、Fe2+、Fe(OH)3、FeS等污染物质;根据这些污染物的性质,对它们在脱硫溶液中的发泡机理进行了探讨,并提出了防止MDEA脱硫溶液发泡的措施。     

MDEA/DEA脱硫脱碳混合溶液在长庆气区的应用

随着长庆气区靖边等气田的不断开发,其天然气气质发生了较大变化,其中H2S含量上升到1 000 mg/m3,CO2体积分数上升到4.5%～6.0%,原天然气净化工艺采用的单一MDEA溶液已不能满足天然气脱硫脱碳需要。为此,开展了不同体积比MDEA/DEA混合醇胺溶液脱硫脱碳试验。试验结果显示：在相同的试验条件下,溶液中总胺为40%（质量分数）,DEA与MDEA体积比为1∶6配比制成的混合溶液其H2S和CO2负荷最高,溶液的脱硫脱碳性能最好。继而在4套生产装置进行了推广应用。结论表明：应用MDEA/DEA混合溶液对低含硫、高含碳的天然气进行净化处理,溶液酸气负荷较高,脱硫、脱碳性能较好,腐蚀性小,天然气净化装置运行平稳,节能效果好,经济适用。     

废MDEA溶液回收技术研究

由于天然气净化处理过程的复杂性。经过长时间的运行，受原料气、MDEA溶液所夹带杂质及净化装置运行过程本身所产生腐蚀、降解产物的影响．常会导致MDEA溶液的污染。影响天然气的脱硫、脱碳效果，甚至使天然气的净化指标不能完全迭标。随着气田生产能力的增加，每年因污染严重被废弃的MDEA也在避年增多．不但增加了天然气净化的生产成本，而且污染环境。因此，根据废MDEA溶液的特性，提出了废MDEA溶液回收的技术思路和试验的可行性方案，通过室内试验发现，采用减压蒸馏对废MDEA溶液回收的方法是可行的，进一步开展了废MDEA溶液工业回收技术研究。研究表明，系统压力在-0．08MPa，蒸馏温度为150℃。采用减压蒸馏可以有效回收废MDEA溶液。     

MDEA脱硫溶液发泡研究

大型天然气处理装置普遍采用醇胺法工艺,目前主要使用MDEA及其配方溶剂对酸性天然气进行净化处理。由于MDEA溶液本身抗污染能力存在不足,加之醇胺溶液的降解、变质、腐蚀等因素,溶液发泡的情况时有发生,影响了装置的平稳操作,导致产品气不合格,造成溶剂大量损失,严重时甚至引起装置停车。从发泡机理入手,通过开展大量实验,系统地评价了MDEA溶液系统中存在的多种杂质对脱硫溶液发泡的影响,对实际生产可起到一定的借鉴作用。     

活化MDEA脱碳溶剂CT8-23在天然气提氦厂的应用

活化MDEA脱碳溶剂CT8-23与混合胺溶剂(MDEA+MEA)相比,具有吸收速率快、易于解吸、腐蚀性较低等性能优势。CT8-23在某天然气脱碳装置上的应用结果表明,在提高CO2深度脱除效果的同时,CT8-23可进一步降低溶液循环量和蒸汽耗量,有效降低装置能耗。     

MDEA脱硫脱碳选择性研究

利用Aspen HYSYS软件模拟研究天然气加工中贫胺液中MDEA的质量分数、塔板数、吸收压力、气液比等操作参数的变化规律,分析MDEA溶液脱硫脱碳的吸收选择性影响因素。模拟结果表明,在保证净化要求的前提下,吸收塔采用填料塔、适当降低塔板数、设置多股进料且进料位置下移、适当提高原料气温度和贫胺液入塔温度、适当提高气液比等措施均可提高MDEA溶液的选择性,增加产品气的收率,降低装置能耗。     

天然气净化装置影响有机硫脱除的因素研究

GB 17820-2018《天然气》规定,进入长输管网的天然气气质需满足H₂S质量浓度≤6 mg/m³、CO₂摩尔分数≤3%、总硫质量浓度≤20 mg/m³的要求。为达到GB 17820-2018的要求,中国石油西南油气田公司已有3个净化厂将原MDEA脱硫溶液升级为有机硫脱除溶剂CT8-24。与常规MDEA化学溶剂不同,有机硫脱除溶剂属于物理-化学溶剂,其对有机硫的脱除既有物理溶解也有化学吸收。因此,各工艺参数对有机硫脱除的影响更为复杂。分别在实验室及天然气净化厂对影响有机硫脱除的因素进行试验研究,包括吸收压力、气液比以及气液接触时间等,系统分析了各个因素变化对有机硫脱除率的影响。结果表明,较高的吸收压力、较低的气液比和较长的气液接触时间有利于有机硫的深度脱除,为现场装置的优化运行以及其他天然气净化厂的气质达标提供了技术参考。     

Analysis of energy demand for natural gas sweetening process using a new energy balance technique

Absorption by alkanolamine solvents is widely used for acid gas removal in natural gas sweetening plant. In the present research, one of the Iranian gas treating unit, Ilam Gas Treating Company (IGTC), with 3.27 mole % H₂S and 3.76 mole % CO₂ in the inlet feed gas was simulated using HYSYS V8.8. Piperazine activated solution of MDEA (PZ-MDEA) at various process operating conditions was examined to yield energy demand of natural gas sweetening process using a new energy balance technique. In this technique, the total required energy demand was related to three sections: 1. heat of vaporization, 2. sensible heat and 3. heat of the absorption. Energy balance of the absorption and regeneration columns brings a perspective of energy distribution in the sweetening plant. The effects of CO₂ and H₂S concentration at inlet feed, PZ mass fraction in activated solution of MDEA and lean amine temperature on energy distribution of the natural gas sweetening process and reboiler duty were investigated. It was finally elucidated that energy demand in the gas sweetening process or duty of reboiler is greatly influenced by heat of vaporization rate. It was also found that the heat of absorption and sensible heat have minor impacts on the energy demand.     

活化MDEA与混合胺适应性研究

拟采用活化MDEA与混合胺两种溶剂处理天然气中的酸性组分H_2S和CO_2,基于活化剂PZ和DEA与CO_2反应的机理不同,针对高含碳不含硫和高含碳高含硫两种气质进行了研究。通过ASPEN HYSYS 9.0模拟软件,以典型活化MDEA(PZ+MDEA)与混合胺(DEA+MDEA)作为吸收剂,研究两者的脱硫脱碳效果。结果表明:针对高含碳不含硫天然气,在达到相同的脱碳效果和相同的酸气负荷前提下,采用活化MDEA作为吸收剂体现出明显节能优势;针对高含碳高含硫天然气,在达到相同的脱碳效果和酸气负荷的前提下,采用混合胺作为吸收剂更节能。     

The Purification of Sour Associated Gas From Daqing Oilfield Using UDS Solvent

Kinetics of CO₂ absorption into UDS (a multicomponent solvent) and MDEA solutions are measured in a disk column. Compared with MDEA, UDS shows greater absorption rate under the same operating conditions. The calculated activation energy E _a for CO₂ absorption into UDS is 44.92 kJ·mol^?1, which is higher than that of MDEA. The atmospheric absorption experiment results indicate that UDS solution shows great superiority in removing sour compounds such as H₂S and CO₂ from oilfield associated gas as compared with MDEA.     

天然气中酸性组分含量升高的脱硫系统优化研究

针对近年来天然气中酸性组分含量升高导致的产品气气质下降、设备故障频繁等问题,利用Aspen HYSYS软件对MDEA溶液循环量提高后的脱硫系统进行了流程模拟。结果表明,当原料气中酸性组分CO2和H2S的体积分数分别由5.280%和0.028%增至6.280%和0.052%时,为了保证产品气符合国家标准,需将系统中的MDEA溶液循环量由63.25m3/h逐渐提高至102.85m3/h。使用Tray Rating、HTRI Xchanger Suite软件对不同MDEA溶液循环量下的塔器和换热器等重要设备进行了一系列优化。经计算,胺液吸收塔和再生塔的流体力学性能均符合要求;胺液贫富液换热器在MDEA溶液循环量提高时可串联1台同型号换热器,同时更换换热管规格,以满足系统需要并缓解堵塞;优化后的二级闪蒸装置能够较大程度地缓解装置频繁波动的情况,而在其入口处加装高效波纹板除沫器则可有效避免系统发泡。     

SELECTIVE REMOVAL OF H2S FROM PETROLEUM REFINERY GASES. I. A NEW DESULFURIZER BEHAVIOR OF ABSORPTION

In order to improve the selective absorption behavior of desulfurizer, a new sterically hindered amine desulfurizer, JPE-7, was developed. The performance of the desulfurizer was evaluated in laboratory. The effects of raw gas flow rate, absorption temperature and time, meanwhile JPE-7 and MDEA compound concentration on selective absorption capacity for H₂S were investigated. Results showed that the desulfurizer JPE-7 had more excellent selectivity and absorption capacities than MDEA. The commercial availability of JPE-7 was discussed.     

塔河油田某天然气处理装置优化升级改造及效果评价

针对塔河油田某天然气处理装置湿净化气中H₂S含量及液化气中总硫含量超标、C₃⁺收率低等问题,通过开展原料气常压吸收实验,创新应用油田伴生气H₂S及有机硫脱除一体化工艺,即采用UDS复合胺液在同一套装置中同时脱除H₂S及有机硫,并通过新增原料气丙烷冷却器及高效旋风分离器、优化MDEA再生系统参数控制逻辑等措施,提升天然气处理效果。改造后,湿净化气中H₂S质量浓度由42~197 mg/m³降至16~23 mg/m³,液化气中总硫质量浓度降低90%,C₃＋收率提高至95%以上,液化气及稳定轻烃日均产量分别提高14.3 t和4.6 t,年直接经济效益达2 000万元。      

Application of RBF-ANN in prediction of natural gas density in different operational conditions

Abstract

The degree of accuracy in prediction of different processes of gas engineering is extensively dependent on gas properties. One of the dominant properties which has straight effects on calculation and performance of different parts of gas industries is natural gas density. Due to this fact, in this paper, radial basis function artificial neural network (RBF-ANN) was used as novel approach to estimate gas density in terms of molecular weight, critical pressure and critical temperature of gas, pressure and temperature. To prepare and validate RBF-ANN model, a large and reliable experimental data bank was gathered from literature. A comprehensive analysis which include statistical and different graphical analysis were done to evaluate the performance. The coefficients of determination (R²) were determined as 0.99995 and 0.99993 for training and testing phases respectively. The comparisons illustrate that the RBF-ANN has great potential in prediction of natural gas density at different operational conditions.     

基于麻雀搜索算法与BP神经网络的压裂效果预测

现有工程技术方法对压裂效果的预测精度普遍不高，容易造成经济损失，为此以麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)优化人工神经网络的算法模型，开展以提高压裂效果预测精度为目标的研究。首先以BP神经网络模型对压裂效果进行预测，其次以麻雀搜索算法优化BP神经网络权值后的模型进行预测，通过数据对比发现后者的预测精度更高，且能解决BP神经网络收敛慢、易陷入局部最优解、易产生过拟合现象等问题。研究结果表明，经过麻雀搜索算法调整权值的BP神经网络模型平均相对准确率达到93.85%，不仅比工程方法预测结果的精度更高，还高于未以麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型的90.91%，在实际任务中拥有更稳定的性能和更高的精度。