甫 明

【摘 要】：在边际油气田井口伴气回收领域，撬装型深冷液化系统能耗集中、耦合强，其中MRC和预处理单元能耗高达90%以上，传统调控手段难以适应工况波动。本文针对这一难题，结合撬装设备的特点，对人工智能的能耗优化技术进行系统的研究。通过构建轻质GRU模型对制冷剂配比进行动态优化，利用XGBoost模型实现设备故障预警，利用低成本边缘计算架构降低投资，设计轻量级集成系统加速部署，可实现多参数协同优化，为撬装型伴生气液化系统的高效节能解决方案提供理论基础和技术支撑。

【关键词】：撬装式伴生气；深冷液化；AI能耗优化

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