本发明公开了一种叶片式除雾器的结构参数优化方法，包括：建立叶片式除雾器结构模型，在叶片式除雾器结构模型中进行Fluent模拟仿真,以获得除雾效率；建立叶片式除雾器的性能评价指标；基于单因素实验对叶片式除雾器进行PB试验；采用响应曲面法对设计结构参数优化试验，计算评价指标并建立结构参数优化的二次多元回归模型；根据二次多元回归模型获取反编码后的除雾效率预测模型，并对除雾效率预测模型进行修正，确定反编码后的除雾效率预测模型的修正系数；对二次多元回归模型进行方差分析和回归分析，得到方差分析和回归分析结果

  (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114091199 A (43)申请公布日 2022.02.25 (21)申请号 1.X G06F 30/28 (2020.01) (22)申请日 2021.11.22 (71)申请人 中海油天津化工研究设计院有限公 司 地址 300000 天津市红桥区丁字沽三号路 85号 申请人 西南石油大学 (72)发明人 栾启铭吴巍贺三胡凯 薛雅文田莉李彬贾晨光 唐凯薛世奇周艾妍邹永莉 (74)专利代理机构 成都朗镜专利代理事务所 (特殊普通合伙) 51319 代理人 王镜 (51)Int.Cl. G06F 30/17 (2020.01) 权利要求书1页 说明书7页 附图6页 (54)发明名称 一种叶片式除雾器的结构参数优化方法 (57)摘要 本发明公开了一种叶片式除雾器的结构参 数优化方法，包括：建立叶片式除雾器结构模型， 在叶片式除雾器结构模型中进行Fluent模拟仿 真,以获得除雾效率；建立叶片式除雾器的性能 评价指标；基于单因素实验对叶片式除雾器进行 PB试验；采用响应曲面法对设计结构参数优化试 验，计算评价指标并建立结构参数优化的二次多 元回归模型；根据二次多元回归模型获取反编码 后的除雾效率预测模型，并对除雾效率预测模型 进行修正，确定反编码后的除雾效率预测模型的 修正系数；对二次多元回归模型进行方差分析和 回归分析，得到方差分析和回归分析结果，并进 A 行叶片式除雾器结构模型验证。通过上述方案， 9 本发明具有逻辑简单、准确可靠、拟合精度高等 9 1 1 优点。 9 0 4 1 1 N C CN 114091199 A 权利要求书 1/1页 1.一种叶片式除雾器的结构参数优化方法，其特征是，包括以下步骤： 建立叶片式除雾器结构模型，在叶片式除雾器结构模型中进行Fluent模拟仿真,以获 得除雾效率； 建立叶片式除雾器的性能评价指标，其表达式为： 其中，Q表示入口截面的液滴流量，Q 表示出口截面的液滴流量； 1 2 基于单因素实验对叶片式除雾器进行Plackett‑Burman试验； 采用响应曲面法对设计结构参数优化试验，计算评价指标并建立结构参数优化的二次 多元回归模型； 根据二次多元回归模型获取反编码后的除雾效率预测模型，并对除雾效率预测模型进 行修正，确定反编码后的除雾效率预测模型的修正系数； 对二次多元回归模型进行方差分析和回归分析，得到方差分析和回归分析结果，并进 行叶片式除雾器结构模型验证。 2.依据权利要求1所述的一种叶片式除雾器的结构参数优化方法，其特征是，所述叶 片式除雾器的设计结构参数包括叶片间距、叶片角度、叶片高度、叶片‑孔板间距、圆孔直 径、圆孔间距、气流速度。 3.依据权利要求1或2所述的一种叶片式除雾器的结构参数优化方法，其特征是，所 述二次多元回归模型的表达式为： 其中，x表示叶片‑孔板间距，x表示气流速度，x 表示叶片间距，x 表示叶片角度。 1 4 5 6 4.依据权利要求3所述的一种叶片式除雾器的结构参数优化方法，其特征是，所述反 编码后的除雾效率预测模型的表达式为： 其中，x表示叶片‑孔板间距，x表示气流速度，x 表示叶片间距，x 表示叶片角度。 1 4 5 6 5.依据权利要求4所述的一种叶片式除雾器的结构参数优化方法，其特征是，确定反 编码后的除雾效率预测模型的修正系数，其表达式为： 其中，η表示除雾效率。 2 2 CN 114091199 A 说明书 1/7页 一种叶片式除雾器的结构参数优化方法 技术领域 [0001] 本发明涉及叶片式除雾器技术领域，尤其是一种叶片式除雾器的结构参数优化方 法。 背景技术 [0002] 在石油、化工等行业中大范围的应用各种分离器和塔器进行产品的分离。通常情况下， 在这些设备的气相出口会设置除雾器，其用于分离小直径的液滴，以降低液相损失和减少 对环境的污染。本文中的叶片式除雾器大多数都用在乙二醇脱盐再生塔的气相除雾，降低乙二 醇损耗、减少后续处理装置和管道等的腐蚀。目前，现存技术中对叶片式除雾器结构的优化 方法还不够完善，无法可靠提升除雾器的除雾效率。 [0003] 因此，急需要提出一种逻辑简单、准确可靠的叶片式除雾器的结构参数优化方法， 以解决目前我国的叶片式除雾器较难得到最优结构参数搭配的问题，其中，影响叶片式除 雾器除雾效率的结构参数主要有叶片间距、叶片角度、叶片高度、叶片‑孔板间距、圆孔直径 和圆孔间距。 发明内容 [0004] 针对以上问题，本发明的目的是提供一种叶片式除雾器的结构参数优化方法， 本发明采用的技术方案如下： [0005] 一种叶片式除雾器的结构参数优化方法，其包括以下步骤： [0006] 建立叶片式除雾器结构模型，在叶片式除雾器结构模型中进行Fluent模拟仿真, 以获得除雾效率； [0007] 建立叶片式除雾器的性能评价指标，其表达式为： [0008] [0009] 其中，Q表示入口截面的液滴流量，Q 表示出口截面的液滴流量； 1 2 [0010] 基于单因素实验对叶片式除雾器进行Plackett‑Burman试验； [0011] 采用响应曲面法对设计结构参数优化试验，计算评价指标并建立结构参数优化的 二次多元回归模型； [0012] 根据二次多元回归模型获取反编码后的除雾效率预测模型，并对除雾效率预测模 型进行修正，确定反编码后的除雾效率预测模型的修正系数； [0013] 对二次多元回归模型进行方差分析和回归分析，得到方差分析和回归分析结果， 并进行叶片式除雾器结构模型验证。 [0014] 优选地，所述叶片式除雾器的设计结构参数包括叶片间距、叶片角度、叶片高度、 叶片‑孔板间距、圆孔直径、圆孔间距、气流速度。 [0015] 进一步地，所述二次多元回归模型的表达式为： 3 3 CN 114091199 A 说明书 2/7页 [0016] [0017] 其中，x表示叶片‑孔板间距，x表示气流速度，x 表示叶片间距，x 表示叶片角度。 1 4 5 6 [0018] 更进一步地，所述反编码后的除雾效率预测模型的表达式为： [0019] [0020] 其中，x表示叶片‑孔板间距，x表示气流速度，x 表示叶片间距，x 表示叶片角度。 1 4 5 6 [0021] 更进一步地，确定反编码后的除雾效率预测模型的修正系数，其表达式为： [0022] [0023] 其中，η表示除雾效率。 [0024] 与现存技术相比，本发明具有以下有益效果： [0025] (1)本发明巧妙地采用Plackett‑Burman(PB)试验确定每个因子的高低水平取值， 得到除雾效率的重要影响因素，有利于通过较少的实验次数获得符合后续利用响应曲面法 拟合函数关系式的数据需求； [0026] (2)本发明是基于PB试验和单因素实验获得的数据通过响应曲面法拟合得到目标 函数与待优化结构参数之间的函数关系式，能保证较高的拟合精度； [0027] (3)本发明根据二次多元回归模型方程进行绘图分析自变量和响应值的关系，得 到回归方程的响应曲面图，确定最优化的结构参数组合，有效的提升了除雾器的除雾效率， 解决了目前我国的叶片式除雾器较难得到最优参数搭配的问题； [0028] 综上所述，本发明具有逻辑简单、准确可靠、拟合精度高等优点，在叶片式除雾器 技术领域具备极高的实用价值和推广价值。 附图说明 [0029] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图 作简单介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对保护 范围的限定，对于本领域技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还能够准确的通过这些附 图获得其他相关的附图。 [0030] 图1为本发明的叶片间距和气流速度的交互作用对除雾效率影响的响应曲面图 (一)。 [0031] 图2为本发明的叶片间距和气流速度的交互作用对除雾效率影响的等高线为本发明的叶片间距和气流速度的交互作用对除雾效率影响的响应曲面图 (二)。 [0033] 图4为本发明的叶片间距和气流速度的交互作用对除雾效率影响的等高线为本发明的叶片角度和叶片间距的交互作用对除雾效率影响的响应曲面图。 [0035] 图6为本发明的叶片角度和叶片间距的交互作用对除雾效率影响的等高线为本发明的装置模型结构示意图。 [0037] 图8为本发明图7中A处的放大图。 [0038] 图9为本发明图7中B处的放大图。 [0039] 图10为本发明的逻辑流程图。 [0040] 图中：1、叶片‑孔板间距；2、圆孔直径；3、圆孔间距；4、气流速度；5、叶片间距；6、叶 片角度；7、叶片高度。 具体实施方式 [0041] 为使本申请的目的、技术方案和优点更为清楚，下面结合附图和实施例对本发明 作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。基于本申请中的实施例，本领 域普通技术人员在没做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请 保护的范围。 [0042] 实施例 [0043] 如图1至图10所示，本实施例提供了一种叶片式除雾器的结构参数优化方法。首 先，需要说明的是，本实施例研究的主要7个因素是叶片间距、叶片角度、叶片高度、叶片‑孔 板间距、圆孔直径、圆孔间距、气流速度。 [0044] 具体来说，本实施例的优化过程如下： [0045] 步骤一：建立除雾器结构模型，并在除雾器的结构模型中进行Fluent模拟仿真以 得到除雾效率； [0046] 步骤二：建立除雾器的性能评价指标：除雾效率是衡量叶片式除雾器性能的主要 参数，在计算中，除雾效率η为模拟计算收敛时入口截面处的液滴流量与出口截面处的液滴 流量之比计算公式如下所示： [0047] [0048] 式中Q表示入口截面的液滴流量，Q 表示出口截面的液滴流量。 1 2 [0049] 步骤三：通过单因素试验和各因素特点，确定了每个因子的高低水平取值结果，进 行PB试验设计选出主要的影响因素，接着进行Box‑Behnken设计。 [0050] 在本研究中一共存在7个影响因素，即叶片间距、叶片角度、叶片高度、叶片‑孔板 间距、圆孔直径、圆孔间距、气流速度。这一些因素对除雾效率和压降的影响显著程度有强有 弱。首先采用PB试验设计筛选出重要的影响因素。 [0051] 通过单因素试验和各因素特点，确定了PB试验设计中每个因子的高低水平取值， 结果如表1。 [0052] 表1 PB试验设计各因素水平表 5 5 CN 114091199 A 说明书 4/7页 [0053] [0054] 在确定了因子的高低水平后，对叶片式除雾器进行PB试验设计，12组PB试验模拟 计算的除雾效率的结果如表2所示，其中η表示除雾效率，单位是％。 [0055] 表2 PB试验除雾效率计算结果 [0056] [0057] PB试验结果方差分析如表3所示 [0058] 表3 PB试验除雾效率方差分析表 [0059] [0060] 每个因素影响的显著性水平用P值来确定，本研究中以P值小于0.1的因素为重要 因素。从上表中能够准确的看出，叶片‑孔板间距(x )的P值为0.0952、气流速度(x )的P值为 1 4 0.0052、叶片间距(x)的P值为0.0214、叶片角度(x)的P值为0.0045，均小于0.1，视作除雾 5 6 效率的重要影响因素，在后续的响应曲面设计中将这四个影响因素作为优化因子。 [0061] 步骤四：响应曲面优化方法，基于PB试验和单因素实验结果，Box‑Behnken实验因 素与水平设定如表4所示，对叶片式除雾器进行四因子三水平的BBD设计，得到25组模拟方 案，结果如表5所示。 [0062] 表4 Box‑Behnken实验因素与水平设定 [0063] [0064] 表5 Box‑Behnken实验设计与模拟结果 6 6 CN 114091199 A 说明书 5/7页 [0065] [0066] 步骤五：除雾效率全模型的回归系数与方差分析表如表6所示。表中响应输出变量 除雾效率的P值0.0001，表明所选定的模型是非常显著的，误差低于0.01％。该模型回归系 数为0.9567，校正系数为0.8960，说明模型的拟合程度较好，由此可见，建立的回归模型是 有意义的。 [0067] 表6除雾效率全模型的回归系数与方差分析表 [0068] [0069] 从表6中能够准确的看出： [0070] 1)极显著项有：气流速度(x)、叶片角度(x)； 4 6 [0071] 2)高度显著项有：叶片间距(x)、气流速度×叶片间距(x 。x)、叶片间距×叶片角 5 4 5 度(x .x)； 5 6 [0072] 3)显著项有：气流速度×叶片角度(x 。x)、气流速度×气流速度 叶片角度 4 6 ×叶片角度 [0073] 以叶片‑孔板间距x 、气流速度x 、叶片间距x 、叶片角度x为自变量，以除雾效率 1 4 5 6 (η)为响应值，建立了二次多元回归模型方程为： 7 7 CN 114091199 A 说明书 6/7页 [0074] [0075] 由于编码后的叶片间距、叶片角度、叶片‑孔板间距和气流速度的取值范围都在[‑ 1,1]之间。为了方便后面的计算，获取反编码后的除雾效率预测模型为： [0076] [0077] 式中，x 为叶片‑孔板间距，mm；x 为气流速度，m/s；x 为叶片间距，mm；x 为叶片角 1 4 5 6 度。 [0078] 正常的情况下，模型预测值和真实值不可能完全一致，都会存在一定的误差。误差的 来源很多。一方面，算法的选择和参数的取值对拟合结果存在一定的影响；另一方面，误差 也可能来源于模型、样本数量、特征的选取等等。因此，对于除雾效率这种存在取值范围的 变量，在边界处的预测值很有可能会由于误差的存在而出现超过合理范围情况，即除雾效率 的预测值超过100％。为了尽最大可能避免这一情况的产生，对除雾效率预测模型进行修正，即当除雾 效率预测值小于100％时，预测值保持不变；当预测值大于100％时，除雾效率等于系数 0.9079与预测值的乘积。其中系数是通过实际最大值100除以预测最大值110.14确定的。经 过系数的修正，除雾效率的预测值变为合理范围内。修正后的预测公式： [0079] [0080] 式中η表示除雾效率，％。 [0081] 步骤六：根据二次多元回归模型方程进行绘图分析自变量和响应值的关系，得到 回归方程的响应曲面图和等高线] 表7模型最优化参数 [0083] [0084] 图1至图6分别为响应曲面中各因素之间的相互关系。由图1和图2能够准确的看出固定叶 片间距，随着气流速度的增加，除雾效率逐渐升高，并且曲面弧度随叶片间距的增加而缓慢 增加。固定气流速度，随着叶片间距的增加，除雾效率逐渐增加，但曲面弧度随气流速度的 增加而减小。 [0085] 如图3和图4所示当叶片角度在90°～110°范围内时，随着气流速度的增加，除雾效 率先升高后下降，曲面弧度缓慢增大；当叶片角度超过110°时，除雾效率随气流速度的增加 而升高，曲面弧度缓慢增大。当气流速度在1m/s～2.5m/s范围内时，除雾效率随着叶片角度 的增加而降低，曲面弧度也逐渐减小；当气流速度在2.5m/s～5m/s范围内时，随着叶片角度 的增加，除雾效率先升高后下降，曲面弧度缓慢减小。 [0086] 如图5和图6所示，任一叶片角度下除雾效率均随叶片间距的增加逐渐减小，曲面 8 8 CN 114091199 A 说明书 7/7页 弧度随叶片角度的增加而缓慢增大。任一叶片间距下除雾效率随着叶片角度的增加而逐渐 减小，曲面弧度随着叶片间距的增加而缓慢增大。 [0087] 在本实施例中，表7为通过响应曲面图和等高线图分析得出的最优化参数，以及在 此条件下所得到除雾效率的预测值。 [0088] 上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用 本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化，均应属于本发明的 保护范围以内。 9 9 CN 114091199 A 说明书附图 1/6页 图1 图2 10 10 CN 114091199 A 说明书附图 2/6页 图3 图4 11 11 CN 114091199 A 说明书附图 3/6页 图5 图6 12 12 CN 114091199 A 说明书附图 4/6页 图7 图8 13 13 CN 114091199 A 说明书附图 5/6页 图9 14 14 CN 114091199 A 说明书附图 6/6页 图10 15 15

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