用于设计和评估天然气脱硫处理中的中空纤维膜接触器即MBC的性能的方法和系统

技术领域

本公开涉及特别地通过使用中空纤维膜接触器(MBC)模型来设计和评估天然气脱硫处理中MBC的性能的方法和系统。

背景技术

天然气(NG)目前是化石燃料能量的第三最常用的形式，并且广泛用于发电和运输这两者。NG包括可燃烃气体(通常为甲烷(CH

在过去的十年中，与常规吸收塔相比，用于CO

数学模型提供了有效的工具来帮助理解MBC中的CO

因此，期望提供用于使用MBC模型来评估天然气脱硫处理中的中空纤维膜接触器(MBC)的性能的方法和系统，该MBC模型考虑MBC中的各种因素和影响，以解决上述问题和/或为公众提供有用的替代方案。

此外，结合附图和本公开的背景技术，根据随后的详细说明书和所附权利要求，其他期望的特征和特性将变得显而易见。

发明内容

本申请的方面涉及用于使用中空纤维膜接触器(MBC)模型来设计和评估在天然气脱硫处理中MBC的性能的方法和系统。

根据第一方面，提供一种用于使用中空纤维膜接触器模型即MBC模型设计和评估天然气脱硫处理中MBC的性能的计算机实现的方法。所述MBC模型包括用于计算与所述天然气脱硫处理相关联的数据的模型参数、模型方程和边界条件，并且所述天然气脱硫处理包括使用包含至少一种成分的溶剂从天然气中去除酸性气体。所述方法包括：(i)使用经验数据形成回归模型；(ii)使用所述回归模型来确定在所述溶剂中CO

通过使用经验数据形成回归模型，可以确定在溶剂中CO

该方法可以包括：使用一氧化二氮(N

所述方法可以包括：使用烃在所述溶剂中的溶解度的经验数据来形成在所述溶剂中烃的亨利常数的回归模型，以说明从所述天然气到所述溶剂的烃损失；以及使用所述烃的亨利常数的回归模型来确定在所述溶剂中所述烃的亨利常数。

与上述类似，由于使用经验数据形成烃的亨利常数的回归模型，因此提高了模型预测的准确性。此外，通过不使用在其他情况下模拟烃的亨利常数所需的大量分析方程，上述方法改进了确定烃的亨利常数所需的模拟时间，该亨利常数又用于确定烃的损失速率，如下所述。

该方法可以包括在烃速率损失方程中使用所述烃的亨利常数来确定所述溶剂中烃的损失速率，其中，所述烃的损失速率是所述烃的浓度的函数，并且其中，所述烃的浓度与在所述溶剂中所述烃的亨利常数成反比。通过考虑溶剂中烃的损失速率，上述方法有利地考虑了烃从NG物理吸收到溶剂(例如胺溶剂)中的问题，当压力增加到60巴(bar)时，这是显著的(当与接近大气压相比时增加10-30倍)。此外，未回收的溶剂吸收的任何烃(HC)将最终进入废酸性气体流中，因此代表产物损失，并且酸性气体流中烃的存在也引起MBC处理的下游的问题，诸如条款(Clause)反应器中的催化剂结垢。通过具有模拟烃的损失速率的有效方法，可以调节天然气脱硫处理的各种参数以使产物损失最小化并减轻诸如如上所述的催化剂结垢等的问题。

该方法可以包括将烃速率损失方程包括为MBC模型的模型方程之一。

该方法可以包括：使用拉乌尔定律(Raoult’s Law)确定在气体出口中所述溶剂的所述至少一种成分的摩尔分数；以及在溶剂速率损失方程中使用所述摩尔分数来确定溶剂损失速率，其中，所述溶剂损失速率与所确定的摩尔分数成比例。通过确定气体出口中溶剂的至少一种成分的摩尔分数，可以确定溶剂损失速率。这有利地说明了溶剂蒸发对MBC处理性能的影响。在实践中，在MBC中溶剂逐渐损失到经处理气体中可以改变CO

该方法可以包括将溶剂速率损失方程包括为MBC模型的模型方程之一。

该方法可以包括使用所述溶剂损失速率来确定所述MBC的液体入口处的溶剂蒸发所消耗的能量和所述溶剂的液体温度。

该方法可以包括通过平衡溶剂蒸发所消耗的能量与在绝热条件下沿着所述MBC长度的放热CO

根据第二方面，描述一种用于评估天然气脱硫处理的性能的计算机实现的方法。所述天然气脱硫处理包括吸收操作和解吸操作，其中，所述吸收操作与使用中空纤维膜接触器即MBC的酸性气体吸收相关联，并且所述解吸操作与使用溶剂再生器的溶剂再生相关联，并且其中，使用根据上述计算机实现的方法基于所述MBC模型对所述吸收操作进行建模。

用于评估天然气脱硫处理的性能的方法可以包括：计算用于实现所述天然气中的预定CO

用于评估天然气脱硫处理的性能的方法可以包括：计算用于操作与所述贫操作和所述半贫操作各自相关联的富溶液闪蒸鼓以实现燃料气体的预定低热值的压力，所述燃料气体是在所述天然气脱硫处理期间从所述溶剂中的烃损失中回收的气体。

根据第三方面，提供一种用于使用中空纤维膜接触器模型即MBC模型设计和评估天然气脱硫处理中MBC的性能的计算机实现的方法，其中，所述MBC模型包括用于计算与所述天然气脱硫处理相关联的数据的模型参数、模型方程和边界条件，并且所述天然气脱硫处理包括使用包含至少一种成分的溶剂从天然气中去除酸性气体，所述方法包括：(i)使用烃在所述溶剂中的溶解度的经验数据来形成在所述溶剂中烃的亨利常数的回归模型，以说明从所述天然气到所述溶剂的烃损失，其中，所述回归模型是所述溶剂的温度、所述溶剂的压力和所述溶剂中的所述至少一种成分的质量分数的函数；(ii)确定在所述溶剂中所述烃的亨利常数；(iii)在烃速率损失方程中使用所述烃的亨利常数来确定在所述溶剂中烃的损失速率，以说明从所述天然气到所述溶剂的烃损失，其中，所述烃的损失速率是所述烃的浓度的函数，并且其中，所述烃的浓度与所述烃的亨利常数成反比；以及(iv)使用所述MBC模型来确定所述溶剂中的CO

根据第四方面，提供一种存储有处理器可执行指令的计算机可读介质，所述处理器可执行指令当在处理器上执行时使所述处理器执行如上所述的方法。

根据第五方面，提供一种中空纤维膜接触器数据处理系统即MBC数据处理系统，用于使用MBC模型来设计和评估天然气脱硫处理中的中空纤维膜接触器即MBC的性能。所述MBC模型包括用于计算与所述天然气脱硫处理相关联的数据的模型参数、模型方程和边界条件，并且所述天然气脱硫处理包括使用包含至少一种成分的溶剂从天然气中去除酸性气体。所述MBC数据处理系统包括处理器和存储有计算机程序指令的数据存储装置，该计算机程序指令可操作以使所述处理器：使用经验数据形成回归模型；使用所述回归模型来确定在所述溶剂中CO

所述MBC数据处理系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器：使用一氧化二氮即N

一氧化二氮(N

所述MBC数据处理系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器：使用烃在所述溶剂中的溶解度的经验数据来形成在所述溶剂中所述烃的亨利常数的回归模型，以说明从所述天然气到所述溶剂的烃损失；以及使用所述烃的亨利常数的回归模型来确定在所述溶剂中烃的亨利常数。

烃的亨利常数的回归模型可以是溶剂的液体温度、溶剂的液体压力和溶剂中至少一种成分的质量分数的函数。

所述MBC数据处理系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器：在烃速率损失方程中使用所述烃的亨利常数来确定在所述溶剂中所述烃的损失速率，其中，所述烃的损失速率是所述烃的浓度的函数，并且其中，所述烃的浓度与所述烃的亨利常数成反比。

所述MBC数据处理系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器将所述烃速率损失方程包括为所述MBC模型的模型方程之一。

溶剂可以在MBC的液体出口处为烃饱和的。

所述MBC数据处理系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器：使用拉乌尔定律确定在所述气体出口中所述溶剂的所述至少一种成分的摩尔分数；以及在溶剂速率损失方程中使用所述摩尔分数来确定溶剂损失速率，其中，所述溶剂损失速率与所确定的摩尔分数成比例。

所述MBC的气体出口处的经处理气体可以为所述溶剂饱和的，并且使所述天然气和所述溶剂可以在所述气体出口处处于平衡。

所述MBC数据处理系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器将所述溶剂速率损失方程包括为所述MBC模型的模型方程之一。

所述MBC数据处理系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器使用所述溶剂损失速率来确定在所述MBC的液体入口处溶剂蒸发所消耗的能量和所述溶剂的液体温度。

在所述溶剂沿着所述MBC的长度与所述天然气中的CO

所述MBC数据处理系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器通过平衡溶剂蒸发所消耗的能量与在绝热条件下沿着所述MBC长度的放热CO

沿着径向轴的热扩散可以被忽略，并且所述液体温度可以被认为在径向方向上是均匀的。

其中，所述溶剂包括按重量计50％的甲基二乙醇胺即MDEA，一氧化二氮即N

其中，

所述烃的亨利常数的回归模型被建模为：

H

其中，T

根据第六方面，描述一种天然气脱硫处理操作系统。该天然气脱硫处理操作系统包括上述的MBC数据处理系统和溶剂再生数据处理系统，所述MBC数据处理系统与用于使用所述中空纤维膜接触器即MBC的酸性气体吸收的吸收操作相关联，并且所述溶剂再生数据处理系统与用于使用溶剂再生器的溶剂再生的解吸操作相关联。

所述天然气脱硫处理操作系统可以包括处理器和存储计算机程序指令的数据存储装置，该计算机程序指令可操作以使所述处理器：计算用于实现所述天然气中的预定CO

所述天然气脱硫处理操作系统的数据存储装置可以存储计算机程序指令，该计算机程序指令可操作以使所述处理器：计算用于操作与所述贫操作和所述半贫操作各自相关联的富溶液闪蒸鼓以实现燃料气体的预定低热值的压力，所述燃料气体是在所述天然气脱硫处理期间从所述溶剂中的烃损失中回收的气体。

应当理解，与一个方面相关的特征可以适用于其他方面。因此，实施例提供了用于使用中空纤维膜接触器(MBC)模型设计和评估天然气脱硫处理中MBC的性能的方法和系统。通过使用经验数据形成回归模型，可以确定CO

附图说明

现在将参考以下附图仅通过示例的方式描述实施例，在附图中：

图1A和图1B示出根据实施例的、用于逆流中空纤维MBC模块的建模框架的示意图，其中图1A示出展示了MBC的各个纤维周围的圆柱形近似的示意图，并且图1B示出MBC的单个中空纤维的示意图，该示意图展示了MBC中气体和溶剂的逆流流动；

图2示出根据实施例的用于对MBC进行建模的空间域的示意图；

图3示出根据实施例将基于模拟对数正态孔径分布的累积孔面积比分布与制造商数据进行比较的图；

图4示出根据实施例的、在临界孔半径方面将分析润湿比表示与拟合替代表示进行比较的图；

图5A和图5B示出根据实施例的、与中空纤维MBC的不同膜面积相关联的图线，其中图5A示出不同膜面积的钢管插入件的所需外半径和MBC模块中的预测纤维总数的图线，以保持0.55的填充密度，并且图5B示出不同膜面积的预测CO

图6A、图6B和图6C示出根据实施例的、水和50wt％水性MDEA中的不同烃的预测的和测量的亨利常数的图线，其中图6A示出甲烷(CH

图7A和图7B示出根据实施例的一氧化二氮(N

图8示出根据实施例的、使用水平MBC在天然气脱硫处理中去除二氧化碳(CO

图9是根据实施例的、用于在天然气脱硫处理中使用中空纤维膜接触器(MBC)去除二氧化碳(CO

图10A、图10B和图10C分别示出根据实施例的天然气脱硫处理操作系统、中空纤维膜接触器(MBC)数据处理系统和溶剂再生数据处理系统的框图；

图11是示出根据实施例的、用于使用包括在图10B的系统中的中空纤维膜接触器(MBC)模型来设计和评估天然气脱硫处理中MBC的性能的方法的流程图；

图12是示出根据实施例的用于确定MBC的溶剂中的烃的损失速率的方法的步骤的流程图；

图13是示出根据实施例的用于确定MBC的溶剂的溶剂损失速率和液体温度变化的方法的流程图；

图14是示出根据实施例的、用于确定在贫操作(lean operation)和半贫操作(semi-lean operation)下的天然气脱硫处理的总处理负荷的方法的步骤的流程图；

图15A、图15B、图15C、图15D和图15E示出根据实施例的、对于实验室规模MBC设置(图15A-图15C)和对于中试NG工厂设置(图15D和图15E)的相当于实验数据的预测CO

图16示出根据实施例的、沿着MBC的长度的不同轴位置的预测和实验溶剂温度以及CO

图17示出根据实施例的、对于不同液体流率的中试NG工厂的闪蒸气体中的预测和实验烃摩尔流率的图；

图18示出根据实施例相对于293K至353K的不同溶剂温度的水、MDEA和PZ的预测蒸气压的图线；

图19示出根据实施例的、gPROM S ProcessBuilder中用于对天然气脱硫处理进行建模的符合gML的MBC单元操作模型的示意图；

图20示出根据实施例的、gPROMS ProcessBuilder中的基于MBC的天然气脱硫处理流程的示意图；

图21A和图21B示出根据实施例的、针对胺溶剂中的不同CO

图22A和图22B示出根据实施例的、对于不同溶剂再生温度的预测和实验CO

图23示出根据实施例的gPROMS ProcessBuilder中的MBC中试规模半贫操作处理流程的示意图；

图24A和图24B示出根据实施例的设备处理负荷的分解的饼图，其中图24A示出针对贫胺操作的设备处理负荷的分解的饼图，并且图24B示出针对半贫胺操作的设备处理负荷的分解的饼图；

图25A和图25B示出根据实施例的、针对富溶液鼓压力的天然气的预测烃回收和低热值(LHV)的图线，其中图25A示出在贫胺操作下针对富溶液鼓压力的天然气的预测烃回收和LHV的图线，并且图25B示出在半贫胺操作下针对富溶液鼓压力的天然气的预测烃回收和LHV相的图线；

图26A和图26B示出根据实施例的、例示了天然气脱硫处理中MBC入口处的溶剂温度对溶剂的不同成分(即水、MDEA和PZ)的蒸发损失的影响的图线，其中图26A示出在不同溶剂温度下水、MDEA和PZ的蒸发损失的图线，并且图26B示出在不同溶剂温度下针对水和MDEA+PZ的酸性气体中的蒸发损失与经处理气体中的损失的比的图线；以及

图27示出根据实施例的商用MBC模块的横截面的示意图。

具体实施方式

本公开涉及用于使用中空纤维膜接触器(MBC)模型设计和评估天然气脱硫处理中MBC的性能的方法和系统的用途。MBC模型包括用于计算与天然气脱硫处理相关联的数据的模型参数、模型方程和边界条件，并且天然气脱硫处理包括使用包含至少一种成分的溶剂从天然气中去除酸性气体。溶剂可以包括水、甲基乙醇胺(MEA)、二乙醇胺(DEA)、甲基二乙醇胺(MDEA)和/或哌嗪(PZ)。溶剂也可以称为胺溶剂，其在下面的说明书中可互换使用。

在开发用于NG脱硫的基于MBC处理的NG工厂范围模型时，必须考虑溶剂蒸发速率、质量和能量平衡、烃在胺溶剂中的溶解度和胺溶剂中CO

图1A和1B示出根据实施例的用于逆流中空纤维MBC模块的建模框架的示意图100、110，其中图1A示出展示了MBC的各个纤维周围的圆柱形近似的示意图100，并且图1B示出MBC的单个中空纤维的示意图110，其展示了MBC中气体和溶剂的逆流流动。

如图1A所示，中空纤维MBC模块102包括多个中空纤维104。中空纤维104紧密靠近地填充，并且它们的壳体各自使用如图所示的圆近似。如图1B所示，在逆流配置中，包含CO

图2示出根据实施例的用于对MBC进行建模的空间域的示意图200。示意图200示出中空纤维膜(HFM)的半横截面，该中空纤维膜(HFM)包括天然气混合物流动通过的中空202、HFM的管204、HFM的膜206和HFM的壳体208，溶剂通过壳体208以逆流布置流动到天然气混合物。烃和CO

在Chemical Engineering Research and Design 132,1005-1019(2018)中的先前工作“Modeling for Design and Operation of High-Pressure Membrane Contactorsin Natural Gas Sweetening”中给出了膜润湿建模的完整描述和基本假设，并且其全部内容通过引用并入本文。引入称为润湿半径r

HFM的管204、膜206和壳体208区段中的质量守恒方程以及相关联的边界条件和基础假设在下面的表1中示出作为参考。这些方程考虑了所有相的稳态和等温操作，并且先前在Chemical Engineering Research and Design132,1005-1019(2018)中的先前工作“Modeling for Design and Operation of High-Pressure Membrane Contactors inNatural Gas Sweetening”中进行了描述。

表1：质量守恒方程和边界条件的总结。

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以下部分详细描述了根据实施例的溶剂中的烃吸收和溶剂蒸发损失的建模，以及用于描述MBC内部的温度变化的能量平衡。

对烃损失进行建模

作为第一近似，假设溶剂在MBC液体出口(z＝L)处为烃(HC)饱和的，并且亨利定律用于使用下面的方程1估计烃的浓度：

其中P

其中F

对经处理气体中溶剂蒸发进行建模

如之前的烃损失那样，本文假设MBC出口(z＝0)处的经处理气体为溶剂饱和的，并且溶剂蒸发速率在总质量平衡水平(集总)下考虑。由于气体停留时间短于达到其平衡所需的时间，该假设可能过度预测溶剂蒸发速率。然而，有趣的是对最坏情况的溶剂蒸发速率进行建模，以研究经处理气体中的溶剂损失相对于溶剂循环速率，并且用常规填充柱系统对MBC系统中的溶剂速率损失进行基准测试(参见如下所述的图26A和图26B)。

对于z＝0处的汽液平衡，使用如下的方程3，拉乌尔定律可以用于近似气体出口中溶剂的摩尔分数

其中项

由于逆流MBC中的气体入口不含溶剂，因此使用如下的方程4来计算溶剂损失速率

其中，N是MBC模块中纤维的数量，r

对溶剂温度进行建模

代替使用基于集总能量平衡的简单温度校正，根据实施例进行溶剂温度的空间分布建模。该建模考虑了由于如上所述的溶剂蒸发引起的热损失，以及在绝热条件下CO

基于上述方程4中确定的溶剂蒸发速率，溶剂蒸发所消耗的能量、Q

其中

壳体中的扩散热传递足够快，因此可以忽略沿着轴的热扩散。此外，假设溶剂温度在径向方向上是均匀的。这得到以下能量平衡，如方程6所示，用于通过考虑绝热条件下的放热CO

其中

注意，根据实施例，上面的方程6现在被细化为空间分布建模，因此有利地引入了用于沿着MBC的纤维长度的溶剂温度变化的空间维度。方程5中的T

膜特性

高压MBC模块填充有疏水性聚四氟乙烯(PTFE)中空纤维。下表2示出了用于实验室和中试规模测试的MBC的主要特性和几何性质。下面分别关于图8和图9描述实验室规模设置和中试规模NG工厂。数据可以从制造商获得(例如PRSB，2016-“Module D-Hollow FiberMembrane(HFM)Quality Check and Characterization’,PETRONAS Research Sdn Bhd.)或基于获得的数据由分析方程计算。

表2：实验室和中试规模膜的规格。

可以使用下面的方程7获得膜弯曲性的第一近似：

来自制造商(PRSB，2016)的孔径分布(PSD)数据用于拟合下面方程8中的以下对数正态分布，

/>

其中

图3示出根据实施例的基于模拟对数正态孔径分布302和制造商数据304的累积孔面积比分布的图线300。图4示出在临界孔半径方面将分析润湿比表示402与拟合替代表示404进行比较的图线400。使用上面的方程8拟合图3和图4的图线。

图3中得到的最小二乘拟合示出与数据的优异的一致性，并且可以在上表2中找到

其中a

对于给定的孔径分布(PSD)函数和最大孔半径δ

中试规模模块设计

HFM以及编织物的特性预期提供大的中试规模的气体处理能力，这是由于对于

A

其中N是MBC模块中的纤维的数量，R

图5A和图5B示出根据实施例的与中空纤维MBC的不同膜面积相关联的图线500、510，其中图5A示出为了保持0.55的填充密度、对于不同膜面积的钢管插入件的所需外半径502和MBC模块中的纤维504的预测总数的图线500，并且图5B示出在最大中试能力(即

如图5B所示，该模型预测在总膜面积高于80m

然而，由于HFM的刚性钢管和编织结构，与所需的约11000个纤维相比，实际上仅8400个纤维可以通过具有半径R

胺溶剂中烃溶解度的预测

甲烷、乙烷和丙烷在水中和在50wt％MDEA的水性胺溶液中的溶解度从先前工作中报告的溶解度图表中收集。这些图表源自热力学建模(即Peng-Robinson状态方程和亨利定律)和实验数据的组合。

对于300-345K的温度范围和48-72巴的压力范围，将胺溶剂中烃的亨利常数的以下多项式回归模型H

H

其中，T

各个亨利常数的系数α

图6A、图6B和图6C示出根据实施例的不同烃在水中和在50wt％水性MDEA中的预测的和测量的亨利常数的图线600、610、620，其中图6A示出甲烷(CH

如图6A、图6B和图6C所示的实验亨利常数和预测亨利常数之间的比较示出优异的一致性，大多数预测的偏差在±5％之间。所得亨利常数替代方程13将用于预测烃最坏情况损失。

表3：H

/>

半贫胺溶剂中亨利常数的预测

为了确定CO

其中

图7A和图7B示出一氧化二氮(N

图7A中的实验和基于方程14中的替代预测

其中φ

使用上面针对N

N

较高的

为了完整，MBC模型中使用的方程、模型和边界条件总结在下表4中。与表3相比，表4已经在考虑到如上所述的模型和方程的情况下更新。

表4 MBC模型中使用的模型方程和边界条件的总结

/>

/>

表5：实验室和中试工厂MBC模拟中使用的模型参数。

/>

实验设置

图8示出根据实施例的使用水平MBC模块802在天然气脱硫处理中去除二氧化碳(CO

包含CH

单独地，还如图9所示布置了用于中试规模测试的实验设置。图9是根据实施例的用于在天然气脱硫处理中使用水平中空纤维膜接触器(MBC)模块902去除二氧化碳(CO

NG工厂设置包括吸收区段904和再生区段906。在吸收区段904处，将包含富含CO

在本实施例中，在54巴下用N

表6：实验室和中试工厂中的操作和设计条件

以贫操作开始，CO

图10A、10B和10C示出根据实施例的天然气脱硫处理操作系统1000、中空纤维膜接触器(MBC)数据处理系统1010和溶剂再生数据处理系统1011的框图。

如图10A所示，天然气脱硫处理操作系统1000包括MBC数据处理系统1010和溶剂再生数据处理系统1011，其中MBC数据处理系统1010与使用例如中空纤维膜接触器(MBC)902进行酸性气体吸收的吸收操作相关联，并且溶剂再生数据处理系统1011与使用例如溶剂再生器924进行溶剂再生的解吸操作相关联。如所属领域的技术人员将理解，天然气脱硫处理操作系统1000可以包括额外组件，诸如进程、存储装置、输入/输出接口，使得操作者可以评估来自天然气脱硫处理操作系统1000的数据和/或控制天然气脱硫处理操作系统1000的各种组件。为了清楚和简洁，未示出这些组件。

图10B是示出根据实施例的MBC数据处理系统1010的框图。MBC数据处理系统1010是具有存储器的计算机系统，所述存储器存储计算机程序模块，所述计算机程序模块实现根据如上文关于图1-9描述的实施例的用于评估MBC用于天然气脱硫处理的性能的计算机实现的方法。MBC数据处理系统1010包括处理器1012、工作存储器1014、输入模块1016、输出模块1018、用户接口1020、程序存储装置1022和数据存储装置1024。处理器1012可以被实现为一个或多于一个中央处理单元(CPU)芯片。程序存储装置1022是诸如硬盘驱动器等的非易失性存储装置，其存储诸如MBC计算机模块1026等的计算机程序模块。计算机程序模块被加载到工作存储器1014中以供处理器1012执行。输入模块1016是允许MBC数据处理系统1010接收数据(例如溶剂的液体流率、天然气的气体流率等)的接口。输出模块1018是输出装置，其允许将MBC数据处理系统1010对计算的模型参数的分析的数据和结果输出到例如天然气脱硫处理操作系统1000。输出模块1018可以耦合到显示装置或打印机。用户接口1020允许MBC数据处理系统1010的用户输入选择和命令，并且可以实现为图形用户界面。

程序存储装置1022存储MBC计算机模块1026。MBC计算机程序模块1026使处理器1012执行下面更详细描述的各种MBC数据处理。在一些上下文中，程序存储装置1022可以被称为计算机可读存储介质和/或非暂时性计算机可读介质。如图10B所示，MBC计算机模块1026是进行由MBC数据处理系统1010实现的相应功能的不同模块。应当理解，MBC计算机模块1026可以被分解为子模块，以作为多个计算机进程执行，并且可选地在多个计算机上执行。此外，替代实施例可以组合特定模块或子模块的多个实例。还应当理解，虽然本文描述了计算机程序模块的软件实现，但是这些可以替代地被实现为一个或多于一个硬件模块(诸如(一个或多于一个)现场可编程门阵列或(一个或多于一个)专用集成电路)，其包括实现与软件中实现的功能等同的功能的电路。

数据存储装置1024存储各种模型、模型数据以及计算和经验模型参数。如图10B所示，数据存储装置1024具有用于MBC模型1028的存储装置。在本实施例中，MBC模型1028包括用于N

图10C是示出根据实施例的溶剂再生数据处理系统1011的框图。溶剂再生数据处理系统1011与工厂范围的天然气脱硫处理(将在下面更详细地讨论)中涉及的其他模块相关联。类似于如上所述的MBC数据处理系统1010，溶剂再生数据处理系统1011是具有存储计算机程序模块的存储器的计算机系统。溶剂再生数据处理系统1011包括处理器1052、工作存储器1054、输入模块1056、输出模块1058、用户接口1060、程序存储装置1062和数据存储装置1064。处理器1052可以被实现为一个或多于一个中央处理单元(CPU)芯片。程序存储装置1062是存储计算机程序模块的诸如硬盘驱动器等的非易失性存储装置。计算机程序模块被加载到工作存储器1054中以供处理器1052执行。输入模块1056是允许数据(例如闪蒸鼓中的压力)由溶剂再生数据处理系统1011接收的接口。输出模块1058是输出装置，其允许将由溶剂再生数据处理系统1011计算的模型参数的分析的数据和结果输出到例如天然气脱硫处理操作系统1000。输出模块1058可以耦合到显示装置或打印机。用户接口1060允许溶剂再生数据处理系统1011的用户输入选择和命令，并且可以实现为图形用户界面。

程序存储装置1062存储富溶液闪蒸鼓模块1066、热交换器模块1068、泵模块1070、溶剂再生器模块1072和溶剂补充模块1074。这些计算机程序模块使处理器1052执行下面更详细描述的各种溶剂再生数据处理。在一些上下文中，程序存储装置1062可以被称为计算机可读存储介质和/或非暂时性计算机可读介质。如图10C所描绘的，计算机程序模块是进行由溶剂再生数据处理系统1011实现的相应功能的不同模块。应当理解，这些模块之间的边界仅是示例性的，并且替代实施例可以合并模块或施加模块功能的替代分解。例如，本文讨论的模块可以被分解为子模块，以作为多个计算机进程执行，并且可选地在多个计算机上执行。此外，替代实施例可以组合特定模块或子模块的多个实例。还应当理解，虽然本文描述了计算机程序模块的软件实现，但是这些可以替代地被实现为一个或多于一个硬件模块(诸如(一个或多于一个)现场可编程门阵列或(一个或多于一个)专用集成电路)，其包括实现与软件中实现的功能等同的功能的电路。

数据存储装置1064存储各种模型数据和模型参数。如图10C所示，数据存储装置1064具有用于质量和能量平衡模型1076、传输和热物理模型1078、其他物理模型1080和模型参数1082(例如，如稍后在表8和9中所示)的存储装置。在实施例中，质量和能量平衡模型1076、传输和热物理模型1078、其他物理模型1080和模型参数1082可以通过与属性包(诸如分别来自Multiflash v6.1的用于吸收和再生单元中的气相和液相的Advanced PengRobinson、UNIQUAC-RK和RSKA)交互来获得。数据存储装置1064包括富溶液闪蒸鼓模型1084、热交换器模型1086、泵模型1088、溶剂再生器模型1090和溶剂补充模型1092，以与其相应的模块一起使用。下面关于图23描述这些模型。

图11至图13是示出根据实施例的可以由MBC数据处理系统1010进行的方法1100、1200和1300的流程图，而图14是示出根据实施例的可以由天然气脱硫处理操作系统1000进行的方法1400的流程图。

参考方法1100，在步骤1102中，使用经验数据形成回归模型。CO

在步骤1104中，使用回归模型确定CO

在步骤1106中，在MBC模型1028中输入所确定的CO

在步骤1108中，使用MBC模型1028确定溶剂中的CO

图12是示出根据实施例的用于确定MBC的溶剂中的烃的损失速率的方法1200的步骤的流程图。

在步骤1202中，使用溶剂中的烃溶解度的经验数据形成溶剂中烃的亨利常数的回归模型，以说明从天然气到溶剂的烃损失。这在上面关于上面的方程13、表3和图6A、图6B和图6C进行了描述。如方程13中所述，回归模型是溶剂的液体温度、液体压力以及溶剂中的至少一种成分的质量分数的函数。

在步骤1204中，使用烃的亨利常数的回归模型确定溶剂中烃的亨利常数。

在步骤1206中，在烃速率损失方程中使用烃的亨利常数来确定溶剂中烃的损失速率。上文关于方程2描述了烃速率损失方程。如方程2所示，烃的损失速率是烃浓度的函数。如上文关于方程1所示和所述，烃的浓度又与溶剂中烃的亨利常数成反比。

图13是示出根据实施例的用于MBC的溶剂的溶剂损失速率和液体温度变化的方法1300的流程图。

在步骤1302中，使用拉乌尔定律确定气体出口中溶剂的至少一种成分的摩尔分数。这在上面的方程3中进行了描述。

在步骤1304中，在溶剂速率损失方程中使用摩尔分数确定溶剂损失速率。这在上面的方程4中进行了描述。如方程4所示，溶剂损失速率与确定的摩尔分数成比例。

在步骤1306中，使用在步骤1304中确定的溶剂损失速率来确定MBC的液体入口处的溶剂蒸发所消耗的能量和溶剂的液体温度。所消耗的能量和液体/溶剂温度可以例如使用如上所述的方程5和6来确定。

在步骤1308中，通过平衡溶剂蒸发所消耗的能量与在绝热条件下沿着MBC长度的放热CO

图14是示出根据实施例的用于确定在贫操作和半贫操作下的天然气脱硫处理的总处理负荷的方法1400的步骤的流程图。方法1400可以由如上所述的天然气脱硫处理操作系统1000进行，并且其建模将在下面更详细地描述。

在步骤1402中，计算用于实现天然气中的预定CO

在步骤1404中，确定在贫操作和半贫操作各自下与吸收操作和解吸操作相关联的天然气脱硫处理的总处理负荷。这在下面关于图24A和图24B进行描述。

图15A、图15B、图15C、图15D和图15E示出根据实施例的实验室规模MBC设置(图15A-图15C)和中试NG工厂设置(图15D和图15E)的针对实验数据的预测CO

图15A、图15B和图15C在下面关于如关于图8所讨论的“实验室规模MBC设置”来描述，并且图15D和图15E在下面关于如关于图9所讨论的“中试规模MBC设置”部分来描述。

特别地，图15A示出对于固定的

实验室规模MBC设置

如上所述，使用在贫溶剂和半贫溶剂这两者中回归的方程14中的亨利常数，在图15A、图15B和图15C中呈现了测量的和预测的CO

如图15A所示，MBC模型1028正确地预测溶剂馈送中较大的CO

从图15B可以看出，MBC模型1028还正确地预测了在(由气体馈送中较大量的CO

如图15C所示，MBC模型1028正确地捕获了在增加溶剂流率时CO

图16示出根据实施例，对于气体和溶剂流率以及CO

如图16所示，沿着纤维长度的预测的溶剂温度分布1602与测量的溶剂温度1604优异地一致，这提供了如上关于方程5和6所述的能量平衡中做出的假设的第一验证。在该实验中，似乎在MBC模块802、902中没有显著的温度凸起。模型1028可用于识别在不同操作条件下沿着MBC长度的潜在温度凸起。还要注意，MBC模块802、902中的温度升高(约20K)是显著的，其中L/G比(约0.86m

图16中的预测累积CO

中试规模MBC模块

在中试规模MBC模块中测量的和预测的CO

与实验室规模的结果一致，MBC模型1028正确地预测，由于可用于与CO

在图15E中考虑了与NG混合物中的不同CO

用于NG脱硫的高压MBC中的烃损失估计

图17示出根据实施例，对于不同溶剂流率，中试NG工厂的闪蒸气体中的实验和预测的烃摩尔流率的图线1700。特别地，图17示出CH

参考图17，可以看出，甲烷和乙烷的所有预测摩尔流1708、1710都在测量值的15％内。这验证了如上文关于方程1所述的溶剂在MBC液体出口处烃大致饱和的假设。另一方面，丙烷的预测摩尔流1712低估了测量值2至3倍，这可能是由于这些流率相对较小，因此容易受到实验误差的影响。

此外，如图17所示，MBC模型1028对照实验数据正确地捕获了在增加溶剂流率时HC吸收的增加，如方程2所述。HC吸收的增加归因于溶剂中更高的浓度梯度，这改进了传质。MBC模型1028进一步预测甲烷损失比乙烷和更高级烃损失高一个数量级。这是预期的，因为中试工厂的馈送气体含有85mol％的甲烷，并且甲烷在胺中的溶解度高于乙烷和更高级烃(参见图6A、图6B和图6C)。总之，预测提供了HC损失的正确的数量级，其中针对实验的溶剂流率，具有约1％的小的损失速率。因此，类似的建模方法将用于稍后讨论的技术经济评估中。

用于NG脱硫的高压MBC中的溶剂蒸发速率的估计

表7：对于CO

图18示出根据实施例的水1802、MDEA 1804和PZ 1806的预测蒸气压相对于293K至353K的不同溶剂温度的图线1800。

如上表7所示，MBC模型1028预测水主要蒸发，而MDEA和PZ向经处理气体的蒸发速率可忽略不计。这归因于在293-353K的温度下，MDEA和PZ的蒸气压以及它们的浓度与水的蒸气压相比低得多(参见图18)。

低溶剂蒸发速率是由于以下事实：在较高的操作压力(54巴)下，经处理气体出口中的溶剂的摩尔分数

MBC模型1028预测在中试工厂中馈送到MBC的溶剂流率的约0.03wt％通过蒸发损失。MBC中该溶剂蒸发所消耗的相应能量小于CO

利用上述开发的MBC模型1028(即吸收区段)，现在可以与溶剂再生模型/单元(即解吸区段)集成，用于开发如下面将讨论的基于全规模MBC的NG脱硫处理操作模型。这种集成将使得可以分析不同概念设计的影响，包括各种吸收/解吸设计配置和用于处理放大和全处理经济评估的操作决策。将MBC模型1028集成到描述CO

对使用高压膜接触器的天然气脱硫进行全处理建模与评价

常规的NG脱硫处理包括两个操作-吸收和解吸(也称为溶剂再生)。在吸收处理中，贫溶剂或半贫溶剂(最常见的是链烷醇胺)与天然气在MBC模块802、902中逆流流动，并选择性地与来自气相的酸性气体(CO

术语贫和半贫是指胺溶剂中存在的酸性气体的分数。在本发明实施例中的CO

在如先前关于图9所述的溶剂再生处理中，来自MBC液体出口的富胺溶剂917首先被引导至低压闪蒸鼓918以回收闪蒸的HC作为燃料气体920。然后将来自闪蒸鼓918的液体出口流馈送至溶剂再生器924，在溶剂再生器924中通过再沸器928将液体出口流加热至合适的温度，以在将贫溶剂再循环至MBC单元902之前从富溶剂中汽提掉CO

NG脱硫处理的一些关键性能指标(KPI)是：(a)产物气体中的CO

使用包括上述MBC模型1028的集成模型，可以预测在各种场景(包括贫处理操作和半贫处理操作)下各个设备的CO

基于中试规模MBC的NG脱硫处理的实验设置和相应的模型参数如下所示，随后是MBC全处理模型的开发和实施的描述。然后呈现并讨论全处理模型的实验验证的结果。进行基于模型的分析以研究(i)优化的贫MBC操作和半贫MBC操作对能量负荷的影响，(ii)不同的操作压力对富溶液闪蒸鼓中的HC回收的影响，以及(iii)不同的入口溶剂温度对蒸发溶剂损失的影响。针对在NG脱硫的工业相关条件下操作的半贫MBC处理进行了工业规模MBC的基于模型的设计和放大，并对其强化潜力进行了评估。

中试规模MBC设置

在马来西亚的NG处理工厂中，在54巴的工业相关操作条件下操作的中试规模模块中进行实验。甲基二乙醇胺(MDEA)和哌嗪(PZ)的水性混合物用作化学溶剂。该实验设置类似于上面关于图9的中试规模描述，因此这里不再重复。吸收和解吸系统的相应操作条件总结在下表8中。每小时测量并平均化MBC入口和出口处的气体、再生溶剂和闪蒸气体的流和组分，以与模型预测进行比较。监视由电力供电的所有单元的能量消耗。考虑总能耗或称为处理负荷的设备，P

模块规格

在本实施例中，高压MBC模块802、902填充有疏水性聚四氟乙烯(PTFE)中空纤维，这与上面关于表2使用的模块相同。根据本实施例，溶剂再生器(例如，如图9所示的溶剂再生器924)填充有Super-Ring#1材料。下表8总结了MBC和溶剂再生单元的主要特性和几何性质。

表8：中试工厂中的操作条件。

表9：MBC和溶剂再生单元的规格。

注意：上述参考值取自(i)Honeywell UOP(2014)“Regeneration Section forPETRONAS CO

对用于NG脱硫的基于MBC的处理进行建模

现在描述MBC处理中再生单元操作的建模，即基于MBC中试工厂设置的闪蒸鼓918、热交换器922、泵932、934和汽提塔924。它们与上面开发的MBC单元模型1028的集成是在本实施例的gPRMOS ProcessBuilder环境中进行的，尽管这里使用gPRMOS ProcessBuilder环境，但是应当理解，其他相关程序或软件也可以用于集成。如所描述的再生单元操作的模型与MBC模型1028一起形成天然气脱硫处理操作系统1000的NG工厂范围的模型，用于评估天然气脱硫处理的性能或特性。

图19示出根据实施例的gPROMS ProcessBuilder中用于对天然气脱硫处理建模的符合gML的MBC单元操作模型的示意图1900。如图19所示，MBC单元操作模型包括MBC模块1902，其具有用于天然气的气体入口1904、用于溶剂(例如胺溶剂)的液体入口1906、用于经处理天然气的气体出口1908和用于富溶剂(即用于MBC模块1902中的CO

表10：gPROMS ProcessBuilder单元中符合gML的MBC单元操作模型中使用的参数。

图20示出根据实施例的gPROMS ProcessBuilder中的基于MBC的天然气脱硫处理流程的示意图2000。示意图2000示出MBC处理流程，其通过将上述MBC单元操作模型集成到ProcessBuilder的标准单元操作库来构建。如示意图/流程图2000所示，除了包括具有气体入口1904、液体入口1906、气体出口1908和液体出口1910的MBC模块1902的MBC单元操作模型1900之外，NG脱硫处理流程2000还包括许多其他组件。如图20所示，来自液体出口1910的富溶剂与富溶液闪蒸鼓2002流体连通。闪蒸气体2004从闪蒸鼓2002排出，同时输出闪蒸液体出口流2006。输出的闪蒸液体出口流2006通过贫-富交换器2008用热的贫溶剂加热，然后馈送至溶剂再生器2010，在溶剂再生器2010中汽提酸性气体2012。将离开再生器顶部的酸性气体2012冷却并送至具有塔顶冷凝器(未示出)的回流鼓2014，以将冷凝的水与酸性气体2012分离。然后将冷凝的水经由回流泵2016返回到溶剂再生器2010的顶部，同时将酸性气体2012送至火炬集管2018。最后，使用低压胺泵2022经由贫溶液冷却器2026、高压胺泵2030和胺制冷器2028将来自再沸器2020的溶剂补充馈送泵送回到MBC模块1902中，以补充在MBC模块1902中蒸发的溶剂。处理流程2000还提供了用于调节流入MBC模块1902的溶剂的组分的溶剂补充2024。

下面提供了根据本实施例的再生单元操作中的规格的概述(参见上表8)以及一些数值解决方案细节。应当理解，尽管使用了特定的模型/包，但是其他合适的模型/包也可以是合适的。

对富溶液闪蒸鼓2002进行建模

来自MBC壳出口的富胺在进入富溶液闪蒸鼓2002之前通过压力膨胀器。将膨胀器的出口压力设置为911kPa的富溶液闪蒸鼓压力(参见表8)。富溶液鼓本身被建模为两相(液体-蒸气)闪蒸容器，使用gPROMS ProcessBuilder文档1.3.1中的PSE,2018(ProcessSystems Enterprise Limited,United Kingdom(下文称为“PSE,2018”)，其预测来自富溶液闪蒸鼓2002的液体和蒸气出口流的流率、组分、温度和压力)，由质量和能量平衡以及热力学均衡描述。并且在模型中考虑了多个液相的存在。

对热交换器进行建模

处理模型中的热交换器包括贫-富热交换器2008、贫溶液冷却器2026、胺制冷器2028、塔顶冷凝器和再沸器2020。将热从再生胺(热流)传递到富胺(冷流)的贫-富热交换器2008被建模为逆流热交换器。冷流出口温度和两个出口流的压力在表8中指定。贫溶液冷却器2026和胺制冷器2028(其在胺再生之后分别将胺温度降低至318K和303K(表8))用标准冷却器建模。塔顶冷凝器和回流鼓2014被建模为标准分离器，出口温度设设置为333K，以使流体分离成两相。再沸器由蒸发器釜模型描述，其中热规格设置为403K(表8)。热交换器模型可用于预测满足热规范所需的处理负荷。

对泵进行建模

处理模型中的泵包括胺HP泵2030、胺LP泵2022和回流泵2016。假设所有这些泵都是机械的，其中熵效率为85％。使用理想效率(PSE,2018)，通过相对于理想压缩处理限定流体压缩来进一步计算流体出口温度。根据表8规定了泵的出口压力。泵模型基于出口压力规格和效率预测所需的处理负荷。

对溶剂再生器进行建模

对于溶剂再生器2010，在本实施例中使用来自用于气-液接触器(AML：GLC)的gPROMS的高级模型库(PSE,2018)的基于速率的模型。大量气相和液相之间的质量和热交换经由气膜和液膜来描述，气膜和液膜由相处于平衡的无限薄的界面分开。

模型使用Raschig Super Ring#1填充特性(参见例如表9)。AML：GLC中的内置相关性用于计算填充的性能。具体地，使用具有随机填充的传质的Onda相关性来预测传质系数和界面面积，并且使用坯料(Billet)持液率(holdup)相关性来计算再生器中的液体持液率。应当注意，在本实施例中，这里忽略了筒中的压降。

溶剂再生器模型与如上所述的再沸器2020和塔顶冷凝器耦接。完全溶剂再生器模型预测出口气体和贫溶剂流的流率、组分、温度和压力。

对溶剂补充进行建模

溶剂补充流在MBC系统中保持所期望的溶剂流率和浓度。在gPROMSProcessBuilder中，使用三个“调节”元件2032、2034、2036将到MBC的溶剂流率2032、MDEA质量分数2034和PZ质量分数2036分别设置为275L·h

热物理、传输和反应动力学数据

上文描述了CO

CO

CO

其中T

N

其中在本实施例中，水和胺的粘度

其中在本实施例中，MDEA和PZ在水中的扩散率以及液体和水的动态粘度是从包“UNIQUAC-RK”获得的。

根据Multiflash v6.1，通过将gPROMS与property packages Advanced PengRobinson,UNIQUAC-RK和RSKA交互，分别获得用于吸收和再生单元中的气相和液相的其他热物理和传输参数。

数值模拟

在将膜干燥和湿润空间子域的径向维度重新缩放为矩形之后，使用二阶中心有限差分方案来离散化MBC模型1028的偏微分方程，如关于图2所述。选择由35个元素组成的更粗糙的均匀网格来进行本文的模拟，其提供在<1％的更精细离散化内的解，同时减少计算负担。对于溶剂再生器，使用由20个元素组成的大量液体和蒸气的一阶有限差分方法。

实验模型验证

根据实施例，MBC的预测CO

如图21A所示，绘制了胺溶剂中不同CO

如图21B所示，绘制了预测总处理负荷2112和实验总处理负荷2114。包括在天然气脱硫处理操作系统1000中并且如处理流程2000所例示的全处理模型正确地预测了在溶剂中具有较高CO

图22A和图22B示出根据实施例的对于不同溶剂再生温度的预测和实验CO

用于溶剂再生器2010的再沸器2020可以在半贫操作下在较低温度下操作(参见例如图22B)，这减少了溶剂再生所需的能量。例如，先前示出，通过将溶剂CO

为了实现深度CO

中试规模MBC的基于模型的分析

针对MBC中试工厂开发了如上所述的全处理模型，以便于分析：(i)优化的MBC贫胺和半贫胺处理的处理负荷；(ii)富溶液闪蒸鼓处用于最大燃料气体回收的最佳压力；和(iii)溶剂补充的量和浓度。

贫操作和半贫操作的最佳溶剂流率

如上文关于图21A、图21B、图22A和图22B所述，全处理模型的实验验证表明，贫操作和半贫操作这两者都能够使CO

图23示出根据实施例的gPROMS ProcessBuilder中的MBC中试规模半贫操作处理流程的示意图2300。如图23所示的半贫操作处理流程类似于图20，不同之处在于再沸器2020和溶剂再生器2010被加热器2302和低压闪蒸鼓2304代替。贫操作和半贫操作这两者的流程图的所有压力和温度规格保持与上文关于表8至10所述的相同，除了调节再沸器/加热器温度以获得所期望的溶剂中CO

如表11所示，与优化的半贫操作相比，优化的贫操作需要低34％的到MBC的溶剂流率以满足所需的CO

表11：贫MBC和半贫MBC的优化操作条件和处理负荷

/>

然而，与半贫操作相比，贫操作下的总处理负荷保持高28％，这是由于在贫操作下再生溶剂所需的再沸器温度较高。这导致所再生溶剂的温度更高，这在将溶剂返回到MBC之前在贫溶液冷却器中也需要更高的冷却负荷，尽管再生器的入口流和出口流之间存在热整合。

图24A和图24B示出根据实施例的设备处理负荷的分解的饼图2400、2420，其中图24A示出MBC中针对贫胺操作的设备处理负荷的分解的饼图2400，并且图24B示出MBC 1902中针对半贫胺操作的设备处理负荷的分解的饼图2420。对于图24A和图24B各自，示出不同设备方面的总过程负荷的分解。

如图24A所示，在贫操作下，再沸器贡献50.2％(由2402表示)的设备处理负荷，塔顶冷凝器贡献3.7％(由2404表示)的设备处理负荷，泵贡献1.4％(由2406表示)的设备处理负荷，贫溶液冷却器贡献34.8％(由2408表示)的设备处理负荷，并且胺制冷器贡献9.8％(由2410表示)的设备处理负荷。另一方面，如图24B所示，在半贫操作下，再沸器贡献41.0％(由2422表示)的设备处理负荷，塔顶冷凝器贡献13.1％(由2424表示)的设备处理负荷，泵贡献2.4％(由2426表示)的设备处理负荷，贫溶液冷却器贡献26.7％(由2428表示)的设备处理负荷，并且胺制冷器贡献16.7％(由2430表示)的设备处理负荷。

如图24A和图24B这两者所示，再沸器负荷是最大的能量消耗(这两种操作的总处理负荷的约40-50％)，这与先前工作的发现一致。贫溶液冷却器和胺制冷器分别为第二和第三(总处理负荷的26-35％和9-17％)。基于该分析，改进的一个领域可以是在MBC吸收区段处在318K以上操作液体。该操作将消除对胺制冷器的要求，因此在两种操作中潜在地将占地面积和处理负荷进一步减少9-17％。

总之，半贫操作随着能量消耗和占地面积(即闪蒸鼓和加热器)的减少而呈现出更高的强化潜力，并且这应该转化为与贫操作相比而资本和操作支出的减少。

燃料气体回收的最佳闪蒸压力

未回收的溶剂中吸收的任何烃(HC)将最终进入酸性气体流中。这可能代表大的产品损失，并且可能引起处理中其他地方的问题。为了使闪蒸气体回收最大化以使产物损失最小化，研究了操作富溶液闪蒸鼓2002的最佳压力。实践中的关键约束是回收的闪蒸气体应具有足够高的低热值(LHV)，以满足例如47.1MJ kg

在富溶液闪蒸鼓2002处从溶剂中回收的总HC由

其中

图25A和图25B示出根据实施例的针对富溶液鼓压力的天然气的预测的烃回收和低热值(LHV)的图线2500、2510。图25A示出在贫胺操作(其中

如图25A和图25B所示，通过分别针对贫操作和半贫操作将富溶液闪蒸鼓压力从1500kPa降低到700kPa，全处理模型预测HC回收从约81％提高到90％和从77％提高到88％。注意，如图25A所示，对于贫胺操作，闪蒸气体在所有操作压力下满足燃料气体LHV，并且在700kPa下可以获得最大90％HC回收。另一方面，如图25B所示，除了在1500kPa下具有77％的较低HC回收，在半贫操作下针对所有感兴趣的操作压力的预测LHV不符合燃料气体规格。闪蒸气体中的高CO

溶剂损失的MBC全处理评估

在酸性气体去除处理期间不消耗胺溶剂，但由于蒸发或夹带，一些胺损失是不可避免的。与常规填充柱不同，通过微孔膜防止MBC 1902中的溶剂夹带，所述微孔膜允许液相和气相彼此接触，而不使一相分散在另一相中。另一方面，水、MDEA或PZ形式的溶剂蒸发损失可随经处理气体、闪蒸气体和酸性气体流发生。它们取决于胺的类型和浓度，以及MBC1902、闪蒸鼓2002和溶剂再生器2010的温度和压力。溶剂补充流(例如由图20的流程图2000中的2024表示)旨在补偿这些损失并在处理中保持所需的溶剂浓度。

通常已知的是，使用单乙醇胺(MEA)、二乙醇胺(DEA)和MDEA的现有气体处理工厂报告经处理气体中的平均胺损失速率为2×10

图26A和图26B示出例示了在根据本实施例的处理中MBC入口处的溶剂温度对溶剂的不同成分(即水、MDEA和PZ)的蒸发损失的影响的图线2600、2610。图26A示出在不同溶剂温度下水2602、MDEA 2604、PZ 2606和MDEA+PZ 2608的蒸发损失的图线2600。图26B示出在不同溶剂温度下针对水2602和MDEA+PZ 2608的酸性气体中的蒸发损失与经处理气体中的损失的比的图2610。分别使用75kg h

如图26A所示，随着液体温度升高，水2602、MDEA 2604和PZ 2606的蒸发速率由于其蒸气压的相应升高而增加。图26A还示出水蒸发损失速率2602最高，其次是PZ 2606和MDEA 2604，这与成分各自的蒸气压一致(参见例如图18)。另外，胺的损失速率在0.3～1.1×10

图26B呈现了对于水2612和MDEA+PZ 2618、进入MBC的溶剂温度对酸性气体的蒸发损失与经处理气体的损失(基于质量)的比的影响。这些结果表明，塔顶溶剂再生器也发生显著的蒸发损失，其与MBC处理气体的蒸发损失具有相同的数量级。尽管小，但不应忽略在MBC和再生区间内发生的胺损失。这如以下部分所述来示出。

对用于天然气脱硫的商业MBC的基于的模型放大

该部分的目的是通过使用从如上所述的实验室规模和中试规模研究获得的知识来设计用于工业相关NG脱硫应用中的半贫MBC操作的商业MBC模块(膜面积、溶剂流率)。入口NG的CO

表12：工业相关NG脱硫应用中的操作条件

膜的特性与表2中使用的膜相同，其中模块盒内半径R

表13：商业规模MBC的规格

注:PRSB(2017)-“商用MBC模块概念设计”，PETRONAS Research Sdn Bhd。

溶剂流率

膜面积A

其中，N

预期模块盒的总数N

然后，MBC模块的数量N

其中，N

然后分别基于表12和13中的操作条件和MBC特性进行MBC工厂的基于模型的放大。处理KPI的预测值列于表14中。

表14：处理KPI的模型预测。

与图16中的实验室规模实验相比，该全处理模型预测经处理气体中的CO

预测的每吨经去除CO

最后，模拟溶剂中HC的亨利常数的±5％的灵敏度分析，以确定亨利常数的不确定性如何传播到富溶液闪蒸鼓处回收的闪蒸气体的量及其热值的估计中，这用于量化HC回收的年度节省。预测的经回收闪蒸气体的量为1692-1908kg hr

总的来说，按比例放大的MBC商业模块的强化潜力示出有希望的前景，其中(i)每吨经去除CO

如上所述，实验数据和模型分析已经证实了半贫操作在能量减少和物理占地面积方面的优点。结果表明，半贫操作足以用于大量CO

已经对在工业相关的NG脱硫应用中操作的半贫MBC进行了商业MBC的放大，以满足<6.5mol％的CO

尽管仅详细描述了本发明的某些实施例，但是根据所附权利要求，许多变化是可能的。例如，关于一个实施例描述的特征可以结合到一个或多于一个其他实施例中，反之亦然。

此外，应当理解，尽管在所描述的实施例中使用了特定程序或软件，但是它们不应被认为是限制性的。可以使用结合上述模型、方程和/或边界条件的其他合适的程序或软件来实现所讨论的技术效果。