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Flaring reduction in an upstream oil unit using adaptive sequential dynamic optimization
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AI
DOI：10.1016/j.jprocont.2026.103792.png)
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摘要
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上游油气行业中减少碳排放的核心挑战之一是最大限度降低进入放空火炬系统的气体体积。在原油处理单元（UOTR）的天然气压缩系统停机期间，必须迅速降低油流量以减少放空气体流量。然而，这种急剧减少往往会导致储罐液位和压力产生显著扰动，增加工厂停机的风险，从而在重启期间引发更多的放空。本研究将天然气压缩系统停机场景表述为一个开环最优控制问题（OCP），目标是在满足分离器液位和储罐压力状态路径约束的条件下，最小化指定时间范围内的总放空气体体积。过程模型包含478个刚性微分代数方程（DAEs），在一个模块化框架内与向后差分公式（BDF）求解器集成。采用序列二次规划（SQP）算法处理非线性优化，同时引入伪灵敏度策略以避免数值梯度计算。OCP采用自适应序列策略求解。结果表明，所提出的策略能够在动态变化最大的点进行局部网格细化，显著减少了计算时间和决策变量维度，同时不牺牲约束满足度。
Keyword:
Optimal Control
Abnormal Conditions, Non-linear Programming
