Optimization of operation scheme with combined BOG treatment process in LNG terminals
Notice bibliographique
Résumé
Two BOG treatment processes are adopted in the Tangshan LNG terminal of PetroChina, including the recondensation and highpressure compression based export processes. However, the LNG cold energy could not be fully used if only the high-pressure compression method is used for BOG treatment in the low export condition. The booster compressor has high operation power and large energy consumption.For this reason, the combined BOG treatment scheme of the Tangshan LNG terminal was studied through the combined numerical simulation and theoretical research with the ASPEN HYSYS software. Meanwhile, the combined operation scheme of the re-condenser and booster compressor was formulated to make full use of the LNG cold energy and reduce the operating power consumption of the booster compressor. The results show that the BOG flow has a great impact on the downstream LNG temperature. To control the downstream LNG temperature change of the re-condenser, the BOG flow should be controlled at first, with the auxiliary of BOG temperature and LNG header flow control. The combined operation scheme after optimization could reduce the power consumption of the compressor by 5%-20%, so that about 9.4×105 kW·h power can be saved annually, with an obvious optimization effect. Generally, the research results could provide a theoretical reference for the calculation of the combined BOG treatment process in the LNG terminal and the formulation of the operation scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».