天然气脱硫时序预测建模及跨工况适应性分析-石油与天然气化工

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天然气脱硫时序预测建模及跨工况适应性分析

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研究背景与问题

天然气作为一种重要的清洁能源，其脱硫过程的稳定性和高效性对环境保护和能源利用具有重要意义。然而，天然气脱硫过程涉及热力学-传质耦合等多时间尺度动态特性，使得系统呈现出显著的非线性效应。这种非线性效应导致传统建模方法难以准确表征系统扰动特征及变量间的时滞因果关系，进而影响了脱硫过程的预测和控制。因此，研究如何构建适用于天然气脱硫过程的时序预测模型，并提高模型在不同工况下的适应性，成为当前研究的热点问题。

研究方法

本研究应用前期提出的时序因果驱动建模框架，结合天然气脱硫过程的特点，对其进行了改进和优化。首先，通过构建包含多时间尺度的动态模型，有效捕捉了脱硫过程中的非线性效应。其次，利用机器学习算法对模型进行训练，提高了模型对系统扰动特征的识别能力。最后，通过引入自适应机制，使模型能够根据不同工况动态调整参数，从而提高模型的跨工况适应性。

核心结果

本研究在验证时序因果驱动建模框架的多工况预测精度的基础上，取得了以下核心结果：1）改进后的模型能够有效表征天然气脱硫过程中的非线性动态特性，预测精度显著提高；2）模型在不同工况下的预测性能稳定，表现出良好的跨工况适应性；3）通过对比传统建模方法，本研究提出的模型在预测准确性和鲁棒性方面具有明显优势。

结论与意义

本研究提出的天然气脱硫时序预测建模方法及跨工况适应性分析，为天然气脱硫过程的优化控制提供了理论依据和技术支持。该研究不仅有助于提高天然气脱硫过程的稳定性和效率，而且对相关领域的节能减排具有重要意义。此外，本研究提出的建模框架和方法可应用于其他类似多时间尺度动态过程的预测和控制，具有广泛的应用前景。

文章来源：《石油与天然气化工》网址: http://www.syytrqhgzz.cn/qikandaodu/2026/1027/326.html