本技術(shù)涉及智能脫烴領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種天然氣脫烴的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、天然氣是指天然蘊(yùn)藏于地層中的烴類和非烴類氣體的混合物，通常包括油田氣和氣田氣。其主要成分是烴類氣體，同時(shí)也含有非烴氣體。天然氣蘊(yùn)藏在地下多孔隙巖層中，包括油田氣、氣田氣、煤層氣、泥火山氣和生物生成氣等，還有少量來自煤層。作為優(yōu)質(zhì)燃料和化工原料，從井口開采出的天然氣中常含有飽和水，濕天然氣（油田伴生氣）的組分更為復(fù)雜，除了甲烷外，還包含大量的c2~c10烴類物質(zhì)，有時(shí)還有芳烴、環(huán)烷烴和烯烴等成分。為了長(zhǎng)距離輸送和后續(xù)工段的利用，需要對(duì)天然氣中的重?zé)N進(jìn)行脫除，特別是在準(zhǔn)備生產(chǎn)液化天然氣時(shí)，必須去除c5以上的烷烴、芳烴、環(huán)烷烴等組分（類凝析油組分），以防止冷箱凍堵。

2、吸附是一種通過固體吸附劑將氣態(tài)或液態(tài)組分從混合物中分離的技術(shù)。在天然氣脫烴處理中，吸附技術(shù)通常用于去除烴類雜質(zhì)，提高天然氣的純度。變溫吸附系統(tǒng)是一種常見的吸附技術(shù)，該系統(tǒng)能夠利用吸附劑在不同溫度下的吸附和解吸特性，通過控制溫度變化來實(shí)現(xiàn)吸附和脫附過程，提高吸附效率。在變溫吸附過程中，再生氣的加熱和冷卻過程是影響吸附效率的關(guān)鍵因素。也就是說，在加熱和冷卻過程中，溫度是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，可以影響吸附劑的吸附性能和選擇性，再生氣溫度過高會(huì)導(dǎo)致吸附劑失活，而溫度過低會(huì)導(dǎo)致吸附效率降低。因此，優(yōu)化再生氣的加熱和冷卻過程對(duì)于提高吸附效率至關(guān)重要。

3、因此，期望一種優(yōu)化的天然氣脫烴的方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，提出了本技術(shù)。本技術(shù)的實(shí)施例提供了一種天然氣脫烴的方法和系統(tǒng)，其通過安裝溫度傳感器在關(guān)鍵位置，如再生氣加熱器和再生氣冷卻器處，以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采集再生氣的溫度，并在后端引入數(shù)據(jù)處理和分析算法來進(jìn)行再生加熱溫度值和再生冷卻溫度值的時(shí)序協(xié)同分析，以此來進(jìn)行加熱溫度值的輸出推薦，從而優(yōu)化再生氣的加熱過程，有助于提高吸附效率。

2、根據(jù)本技術(shù)的一個(gè)方面，提供了一種天然氣脫烴的方法，其包括：將已脫除水分后的富含烴類原料天然氣通過天然氣冷凝器以得到降溫原料天然氣；將所述降溫原料天然氣通過天然氣分離器以分離出液相產(chǎn)品和氣相天然氣，其中，所述液相產(chǎn)品為烴類雜質(zhì)；以及將所述氣相天然氣經(jīng)天然氣冷凝器復(fù)熱至常溫后進(jìn)入變溫吸附系統(tǒng)進(jìn)行剩余所述烴類雜質(zhì)的脫除。

3、在上述天然氣脫烴的方法中，將所述氣相天然氣經(jīng)天然氣冷凝器復(fù)熱至常溫后進(jìn)入變溫吸附系統(tǒng)進(jìn)行剩余所述烴類雜質(zhì)的脫除，包括：利用所述變溫吸附系統(tǒng)的第一吸附器對(duì)所述氣相天然氣進(jìn)行吸附處理以得到再生氣；利用所述變溫吸附系統(tǒng)的第二吸附器進(jìn)行冷吹處理以得到冷吹處理后再生氣，并將所述冷吹處理后再生氣通過再生氣加熱器進(jìn)行加熱以得到回溫再生氣；利用所述變溫吸附系統(tǒng)的第三吸附器對(duì)所述回溫再生氣進(jìn)行加熱再生以得到加熱處理后再生氣，并將所述加熱處理后再生氣通過再生氣冷卻器冷卻降至常溫以得到常溫再生氣；以及將所述常溫再生氣通過天然氣冷凝器進(jìn)行降溫后進(jìn)入再生氣分離器以進(jìn)行剩余所述烴類雜質(zhì)的脫除。

4、在上述天然氣脫烴的方法中，將所述氣相天然氣經(jīng)天然氣冷凝器復(fù)熱至常溫后進(jìn)入變溫吸附系統(tǒng)進(jìn)行剩余所述烴類雜質(zhì)的脫除，還包括：根據(jù)所述再生氣加熱器內(nèi)的再生加熱溫度值和所述再生氣冷卻器內(nèi)的再生冷卻溫度值進(jìn)行再生加熱溫度的推薦控制。

5、在上述天然氣脫烴的方法中，根據(jù)所述再生氣加熱器內(nèi)的再生加熱溫度值和所述再生氣冷卻器內(nèi)的再生冷卻溫度值進(jìn)行再生加熱溫度的推薦控制，包括：獲取由部署于所述再生氣加熱器和所述再生氣冷卻器內(nèi)的溫度傳感器采集的再生加熱溫度值和再生冷卻溫度值的時(shí)間序列；將所述再生加熱溫度值和再生冷卻溫度值的時(shí)間序列按照時(shí)間維度排列為再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量；通過基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度時(shí)序模式特征提取器分別對(duì)所述再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和所述再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量進(jìn)行特征提取以得到再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列；將所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和所述再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列分別通過基于高斯推理的輸出溫度局部時(shí)序特征預(yù)測(cè)器以得到輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量；將所述輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和所述輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量進(jìn)行響應(yīng)性融合以得到再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征；基于所述再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征，確定加熱溫度值的輸出推薦值。

6、在上述天然氣脫烴的方法中，通過基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度時(shí)序模式特征提取器分別對(duì)所述再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和所述再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量進(jìn)行特征提取以得到再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列，包括：將所述再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和所述再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量通過基于一維擴(kuò)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度時(shí)序模式特征提取器以如下特征提取公式進(jìn)行處理以得到所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和所述再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列；其中，所述特征提取公式為：；其中，分別表示所述再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和所述再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量中其中一個(gè)溫度時(shí)序輸入向量的各個(gè)溫度局部時(shí)序輸入向量，表示所述各個(gè)溫度局部時(shí)序輸入向量的級(jí)聯(lián)向量，表示連接操作，表示所述各個(gè)溫度局部時(shí)序輸入向量中的的級(jí)聯(lián)向量，分別表示所述各個(gè)溫度局部時(shí)序輸入向量中的第個(gè)溫度局部時(shí)序輸入向量，和分別表示權(quán)重矩陣和偏移向量，表示卷積操作，表示所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和所述再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列中相應(yīng)的溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列。

7、在上述天然氣脫烴的方法中，將所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和所述再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列分別通過基于高斯推理的輸出溫度局部時(shí)序特征預(yù)測(cè)器以得到輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量，包括：將所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列通過所述基于高斯推理的輸出溫度局部時(shí)序特征預(yù)測(cè)器以如下特征預(yù)測(cè)公式進(jìn)行處理以得到所述輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量；其中，所述特征預(yù)測(cè)公式為：；其中，是所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列中最后一個(gè)位置的再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量，?是所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列中隨機(jī)位置的再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量，是所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列的均值特征向量，和為權(quán)重超參數(shù)，和是以產(chǎn)生均值為0、方差為1的高斯分布隨機(jī)數(shù)函數(shù)作為高斯分布函數(shù)系數(shù)的超參數(shù)，和分別為向量減法和向量加法，為所述輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量。

8、在上述天然氣脫烴的方法中，將所述輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和所述輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量進(jìn)行響應(yīng)性融合以得到再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征，包括：將所述輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和所述輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量通過響應(yīng)性融合模塊以如下響應(yīng)性融合公式進(jìn)行處理以得到再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征向量作為所述再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征；其中，所述響應(yīng)性融合公式為：；其中，為所述輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量中第個(gè)位置的特征值，為所述輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量中第個(gè)位置的特征值， a、 b、 c和 d為調(diào)整超參數(shù)，為所述再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征向量中的第個(gè)位置的特征值。

9、在上述天然氣脫烴的方法中，基于所述再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征，確定加熱溫度值的輸出推薦值，包括：將所述再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征向量通過基于解碼器的再生加熱溫度控制器以得到控制結(jié)果，所述控制結(jié)果用于表示加熱溫度值的輸出推薦值。

10、在上述天然氣脫烴的方法中，還包括訓(xùn)練步驟：用于對(duì)所述基于一維擴(kuò)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度時(shí)序模式特征提取器、所述基于高斯推理的輸出溫度局部時(shí)序特征預(yù)測(cè)器、所述響應(yīng)性融合模塊和所述基于解碼器的再生加熱溫度控制器進(jìn)行訓(xùn)練；其中，所述訓(xùn)練步驟，包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括由部署于所述再生氣加熱器和所述再生氣冷卻器內(nèi)的溫度傳感器采集的訓(xùn)練再生加熱溫度值和訓(xùn)練再生冷卻溫度值的時(shí)間序列；將所述訓(xùn)練再生加熱溫度值和訓(xùn)練再生冷卻溫度值的時(shí)間序列按照時(shí)間維度排列為訓(xùn)練再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和訓(xùn)練再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量；通過基于一維擴(kuò)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度時(shí)序模式特征提取器分別對(duì)所述訓(xùn)練再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和所述訓(xùn)練再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量進(jìn)行特征提取以得到訓(xùn)練再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和訓(xùn)練再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列；將所述訓(xùn)練再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和所述訓(xùn)練再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列分別通過基于高斯推理的輸出溫度局部時(shí)序特征預(yù)測(cè)器以得到訓(xùn)練輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和訓(xùn)練輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量；將所述訓(xùn)練輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和所述訓(xùn)練輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量進(jìn)行響應(yīng)性融合以得到訓(xùn)練再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征向量；對(duì)所述訓(xùn)練再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征向量的各個(gè)特征值進(jìn)行聚類優(yōu)化以得到優(yōu)化訓(xùn)練再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征向量；將所述優(yōu)化訓(xùn)練再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征向量通過基于解碼器的再生加熱溫度控制器以得到解碼損失函數(shù)值；基于所述解碼損失函數(shù)值對(duì)所述基于一維擴(kuò)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度時(shí)序模式特征提取器、所述基于高斯推理的輸出溫度局部時(shí)序特征預(yù)測(cè)器、所述響應(yīng)性融合模塊和所述基于解碼器的再生加熱溫度控制器進(jìn)行訓(xùn)練。

11、根據(jù)本技術(shù)的另一個(gè)方面，提供了一種天然氣脫烴的系統(tǒng)，其包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取由部署于再生氣加熱器和再生氣冷卻器內(nèi)的溫度傳感器采集的再生加熱溫度值和再生冷卻溫度值的時(shí)間序列；排列模塊，用于將所述再生加熱溫度值和再生冷卻溫度值的時(shí)間序列按照時(shí)間維度排列為再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量；特征提取模塊，用于通過基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度時(shí)序模式特征提取器分別對(duì)所述再生加熱溫度時(shí)序輸入向量和所述再生冷卻溫度時(shí)序輸入向量進(jìn)行特征提取以得到再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列；局部時(shí)序特征預(yù)測(cè)模塊，用于將所述再生加熱溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列和所述再生冷卻溫度局部時(shí)序模式特征向量的序列分別通過基于高斯推理的輸出溫度局部時(shí)序特征預(yù)測(cè)器以得到輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量；響應(yīng)性融合模塊，用于將所述輸出再生加熱溫度時(shí)序模式特征向量和所述輸出再生冷卻溫度時(shí)序模式特征向量進(jìn)行響應(yīng)性融合以得到再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征；推薦值輸出模塊，用于基于所述再生加熱-冷卻溫度響應(yīng)融合特征，確定加熱溫度值的輸出推薦值。

12、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)提供的一種天然氣脫烴的方法和系統(tǒng)，其通過安裝溫度傳感器在關(guān)鍵位置，如再生氣加熱器和再生氣冷卻器處，以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采集再生氣的溫度，并在后端引入數(shù)據(jù)處理和分析算法來進(jìn)行再生加熱溫度值和再生冷卻溫度值的時(shí)序協(xié)同分析，以此來進(jìn)行加熱溫度值的輸出推薦，從而優(yōu)化再生氣的加熱過程，有助于提高吸附效率。