热交换器群的设计方法及处理工厂与流程

本发明涉及一种设计空冷式的热交换器群的技术。

背景技术：

在液化天然气(liquefiednaturalgas，lng)工厂或石油精制工厂等处理工厂中，有将各种被冷却流体加以冷却的工艺。例如，空冷式热交换器(aircooledheatexchanger，ache)为向多数根管(传热管)供给冷却用空气，进行在这些管内流动的被冷却流体的冷却的热交换器的一种。ache可不使用冷却水等液体冷媒而将被冷却流体冷却，因而被广泛地用于各种处理工厂。

例如，lng工厂中有时设置有将近100台ache，决定ache的设置台数或设置区域的面积，为决定lng工厂整体的设备布置图(plotplan)时应首先着手的重要的研究项目之一。

另一方面，需要设置用于对ache供给冷却用空气的风扇或其驱动机构，其结构容易变得复杂。因此，在设计ache时，需要决定多数个设计变量，可发挥必要冷却能力的设计值的组合也并非一个。

由于此种情况，处理工厂中的ache群的设计，有时必须投入巨大的劳力，并且反复进行试错(trialanderror)。

专利文献1、2中，记载了使用计算机或运算部件，使直升机的旋翼(rotorblade)的翼型或高尔夫球杆轴(golfclubshaft)的多个目标函数最优化的技术，但并未公开任何在执行ache群的设计的方面所必需的技术。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第4825099号公报

专利文献2：日本专利第5476025号公报

技术实现要素：

发明所要解决的问题

本发明是在此种背景下达成，提供一种有效率地设计热交换器群的技术，所述热交换器群设于进行被处理流体的处理的处理工厂。

解决问题的技术手段

本发明的热交换器群的设计方法中，所述热交换器群设于进行被处理流体的处理的处理工厂，且所述热交换器群包含多台ache(空冷式热交换器)，并且，所述热交换器群的设计方法包括：

第一工序，将选自设计变量群中的至少一个设计变量、及设于所述热交换器群的ache的设置台数作为可变参数，设定所述可变参数的可变范围，其中，所述设计变量群包含：设于所述ache的管束的设计变量、所述管束所含的传热管的设计变量、设于所述ache的风扇的设计变量；

第二工序，设定所述ache的设计值，所述ache的设计值包含：所述设计变量群所含的未被选择为所述可变参数的设计变量的值；以及

第三工序，设定所述设计值后，通过计算机使所述可变参数变化，求出针对至少两个目标函数的帕雷托解(paretosolution)，其中，所述至少两个目标函数选自于目标函数群，所述目标函数群是由将所述多台ache排列配置成一列时的所述热交换器群的设置长度、所述热交换器群所含的传热管的总传热面积、所述热交换器群所含的风扇的总消耗电力所组成。

所述热交换器群的设计方法也可具备以下特征。

(a)在所述第三工序中，使用多目标遗传算法或多目标粒子群最优化法，来求出所述帕雷托解。

(b)在对所述处理工厂设有多个所述热交换器群时，还包括：第四工序，对所述多个热交换器群分别实施所述第一工序～第三工序，求出第一帕雷托解，所述第一帕雷托解为以所述设置长度及所述总传热面积作为目标函数的帕雷托解；以及第五工序，从与所述多个热交换器群各自有关的所述第一帕雷托解中选择所述设置长度及所述总传热面积的组合，基于这些的组合的选择结果，求出将所述多个热交换器群的ache排列配置成一列时的总设置长度、所述多个热交换器群的机器成本的至少一者。此处，在所述第五工序中，求出以所述总设置长度及所述机器成本两者作为目标函数的第二帕雷托解。此时，所述第五工序使用动态规划法进行求出。

(c)所述管束的设计变量包含：选自设于一台ache的管束数、所述管束所含的传热管根数、所述管束所含的传热管的通过数、所述管束中的传热管的段数、所述管束内的传热管的配置间隔的类型、从所述管束的一端到另一端的传热管的管长中的设计变量；所述传热管的设计变量包含：选自所述传热管的外径、所述传热管的壁厚、所述传热管的排列间距中的设计变量；所述风扇的设计变量包含：选自设于一台ache的风扇的设置数、所述风扇的直径、所述风扇的风扇效率、通过所述风扇对所述ache供给的冷却用空气的前表面风速中的设计变量。

(d)所述处理工厂为液化天然气工厂、石油精制工厂或气体处理工厂。

另外，在本发明的进行被处理流体的处理的处理工厂中，包括：通过所述热交换器群的设计方法所设计的、所述多台ache。

发明的效果

根据本例的ache群的设计方法，有以下效果。针对选自多台空冷式热交换器(ache群)的设置长度、传热管的总传热面积、风扇的总消耗电力中的多个目标函数，使用计算机来求出帕雷托解，因而，可获得与处理工厂的要求相应的最优设计值。

附图说明

图1为lng工厂的概略布置图。

图2为表示所述lng工厂的结构例的说明图。

图3为表示设于所述lng工厂的ache的结构例的纵截侧面图。

图4为表示ache群的设计变量的变化的影响的说明图。

图5为表示多个项中的ache群的设计变量的变化的影响的说明图。

图6为表示与各项的ache群有关的第一帕雷托解的概要的说明图。

图7为使用计算机搜索可实现的解的组合的结果。

图8为表示将多个项的ache群组合的情况下的第二帕雷托解的概要的说明图。

图9为表示实施方式的ache群的设计方法的实施顺序的说明图。

图10为所述设计方法的第一、第二、第三工序的流程图。

图11为图10的s101(评价模型的设定)的流程图。

图12为所述设计方法的第四、第五工序的流程图。

具体实施方式

图1表示lng工厂1的概略布置，所述lng工厂1为适用本例的ache群的设计方法的处理工厂。所述lng工厂1成为：在管架(piperack)12的周围，排列有构成lng工厂1的机器的配置区域(机器配置区域11)的结构。

一方面参照图2，一方面对lng工厂1的结构例进行说明。例如，lng工厂1利用预冷热交换器31将作为经前处理除去了杂质的被处理流体的ng(天然气)预冷却，利用洗涤塔(scrubcolumn)32进行气液分离后，利用极低温主热交换器(mche:maincryogenicheatexchanger)33进行液化、过冷却，而获得lng。经洗涤塔32气液分离的液体由精馏部34精馏，精馏时所分离的轻质成分被送往mche33而成为lng。

作为进行ng的液化、过冷却的液化用冷媒，例如可使用将氮、甲烷、乙烷、丙烷等多种冷媒原料加以混合而成的混合冷媒(mr:mixedrefrigerant)。

用于ng的液化、过冷却的mr以气体状态从mche33流出，被由燃气涡轮(g/t)等驱动的多个mr压缩机36依次压缩，并由设于各mr压缩机36的出口侧的mr冷却器204(由ache2构成)冷却。压缩、冷却后的mr由mr冷却器37进一步冷却后，向mche33再次供给。

本例的lng工厂1中，作为预冷热交换器31中进行ng的预冷的冷媒、或mr冷却器37中进行mr的冷却的冷媒，使用包含丙烷或丙烯的单一成分的c3冷媒。关于用于ng的预冷或mr的冷却的c3冷媒，也在经压缩、冷却后，向预冷热交换器31或mr冷却器37再次供给。

液体c3冷媒经由未图示的膨胀阀而降压，以通过隔热膨胀而温度降低的状态被供给于c3冷却器31、37，将各被冷却流体(ng或mr)冷却。

在c3冷媒压缩机35的后段，从上游侧起依次设有用于将压缩的过程中温度上升的气体c3冷媒以气体状态冷却的减温器201、将经减温器201冷却的气体c3冷媒进一步冷却而使其凝缩的冷凝器202、蓄积从冷凝器202流出的液体c3冷媒的承接器(承接槽)353、及将液体c3冷媒进一步冷却而设为过冷却状态的次冷却器203。经次冷却器203过冷却的液体c3冷媒，经由上文所述的膨胀阀而再次被送至c3冷却器31、37。这些减温器201、冷凝器202及次冷却器203也由ache2构成。

所述结构例的lng工厂1中，预冷用的c3冷媒的ache2(减温器201、冷凝器202及次冷却器203)的设置台数也多，在大规模的lng工厂1中也有时达到将近100台。也包含mr冷却器204等，这些ache2整齐排列配置于管架12的顶部(图1)。以下的说明中，将ache2的设置单位也称为“间(bay)”。间的个数相当于本例的“设置台数”。而且，将根据减温器201、冷凝器202等的目的而分别设置的多个间(热交换器群：ache群)也称为“项(item)”。

如图1所示，设有多数个ache2的管架12在lng工厂1内的占有面积最大，决定其设置面积成为决定lng工厂1整体的设备布置图方面的、重要的要素。

在说明本例的ache群的设计方法的具体内容之前，对ache2的基本结构例进行说明。

如图3所示，ache2包括：管簇(管束)230，将供被冷却流体(lng工厂1中处理的被处理流体：液化用冷媒或预冷用冷媒、以及前处理部的工艺中处理的流体等)流动的多数根管(传热管)23集束而成；以及风扇22，用于对管簇230供给冷却用空气。

管簇230的上下两面经开放，可使冷却用空气经由相邻的管23的间隙自下向上流通。而且，构成管簇230的侧周部分的框体，固定于构成管架12的架构的上表面。

风扇22包括多片动叶片220，所述多片动叶片220以从旋转中心放射状地延伸的方式设置。各动叶片220的基端部在所述旋转中心连接于旋转轴222的上端部，所述旋转轴222以沿上下方向延伸的方式配置。旋转轴222的下部侧贯穿管簇230，其下端部与配置于所述管簇230的下方的旋转驱动部221连接。

例如，旋转驱动部221也可设为下述结构，即，包括：设于旋转轴222的下端部的未图示的滑轮机构及旋转马达223，通过旋转马达223使旋转轴222旋转。而且，也可设为将旋转轴222直接连结于旋转马达的结构。

在从管簇230的框体的上表面经过风扇22的侧方位置到达其上方侧的区域中，设有管道21，此管道21形成使通过管簇230的空气流通的排气路径。管道21在风扇22的上方侧的位置向上表面侧开口。

如图1或后述的图3等所示，本例中，所述风扇22、旋转驱动部221及管道21的组，沿着管架12的短边方向例如配置有3组，构成一台ache2(间)。

具备所述结构的ache2中，若使风扇22旋转，则形成从下方侧向上方侧通过管簇230的冷却用空气的流动。另外，通过与供给于各管23的表面的冷却用空气进行热交换，从而进行在管23内流动的被冷却流体的冷却。

根据所述ache2的结构例，作为设有多个ache2的ache群的设计的设计变量，可例示：间的个数、管簇230的设计变量、管23的设计变量、及风扇22的设计变量等。

作为管簇230的设计变量的具体例，可例示：管簇230的个数、管簇230所含的管23的根数、以管23在管簇230内通过多次的方式设置的情况下的作为其通过次数的通过数、在管簇230内沿上下方向排列配置管23的情况下的管23的段数(图3所示的示例中为3段)、设置多段管23的情况下的段的配置间隔的类型(等间隔/非等间隔)、从管簇230的一端到另一端的管23的管长等。

另外，作为管23的设计变量的具体例，可例示管23的外径、壁厚、排列间距等。另外，作为风扇22的设计变量的具体例，可列举对各间的风扇22的设置数、风扇22的直径、风扇效率、由风扇22所供给的冷却用空气的前表面风速等。

以上所例示的设计变量相当于本例的设计变量群，可将选自这些设计变量群中的设计变量作为可变参数，设定其可变范围或变化单位。

进而，除了所述各设计变量以外，作为进行ache群的设计的方面所需要的设计值，可例示：ache2的通风型(风扇22的动叶片220配置于管簇230的下方侧的压入通风型/动叶片220配置于管簇230的上方侧的吸入通风型，图3的示例为吸入通风型)、被冷却流体的性状、流量、热交换量、入口/出口的温度条件、冷却用空气的吸气温度、管23的材料规格(使用材料、级别等)、在管23形成有翅片的情况下的翅片的材料规格、管23内外的污染系数、管簇230的容许压力损失、ache群的安置场所的海拔、设有翅片的情况下的翅片的高度/厚度/每一英寸的设置片数、是否在风扇22的周围设有管道21或风扇外环、设置风扇外环的情况下的风扇外环的形状、设置管道21的情况下的管道21的高度等。

这些设计值是在预先研究后，选择固定的值或类型。

此外，作为所述设计变量而例示的项目、与作为设计值而例示的项目的区分，并未相互固定。可针对作为设计变量所举出的项目，对设计值设定固定的值或类型，也可针对作为设计值而举出的项目，将设计变量设为可使其值或对应关系变化的可变参数。

针对ache群设定所述各设计值后，进行一方面使各可变参数变化，一方面针对这些可变参数选择合适值的设计。

图4为表示各项的ache群的设计的考虑方式的说明图。例如已知，即便设于一个项的间数(图4所示的示例中为3间)相同，其设置面积(图4中，各ache2的y方向的长度相同的情况下，项内的ache2的排列方向的长度：组(bank)长度)也根据可变参数的值而大幅度地变化。

尤其，管簇230的上下方向的管23的段数，为影响ache群的组长度的可变参数之一。在不考虑其他可变参数的情况下，有下述倾向，即：若增多管23的段数则可缩短组长度(减小ache群的设置面积)，若减少段数则组长度变长(所述设置面积变大)。

另一方面，越是配置于上段侧的管23，冷却用空气的供给温度越高，因而冷却效率降低。其结果为有下述倾向，即：段数越多，则此ache群整体所需要的管23的总传热面积越增加。总传热面积的增加，直接导致ache群的管23用的材料的使用量增大，成为ache群的成本上升的一个主要原因。

而且，若管23的段数变多，则管簇230的压力损失变大，因而也有风扇22的旋转驱动部221的消耗电力也增加的倾向。

因此，在设计ache群时，若不掌握设置面积的减小/增大、与管23的总传热面积或风扇22的总消耗电力的增大/减小的关系，则无法确定合适的可变参数。

进而，在将减温器201、冷凝器202、次冷却器203那样的多个项配置于共同的管架12的情况下，确定合适可变参数的方面的选项进一步增加(例如图5的(a)～(c))。

此时，在各项中可选择的管23的材料不同的情况下，有时某项中管23的材料单价高，相较于将设置面积抑制得小，而优先减小总传热面积。另一方面，也有时其他项中材料单价相对较廉价，优选相较于减小总传热面积而优先将设置面积抑制得小。

此种与项相应的设计变量的选择基准的变化，大多情况下必须在进行配置于管架12的ache群整体的设计后，使可变参数的值的组合变得复杂而反复试错。

因此，本例的ache群的设计方法在设计使用图4所说明的各项的ache群时，可将对ache群的设置面积造成大的影响的、ache2的设置台数(bay数)作为必需的可变参数，使bay数变化。

而且，将上文已述的其他设计变量群作为可变参数，设定其可变范围或变化单位。接着，使这些可变参数变化，从将多台ache2排列配置成一列时的ache群的组长度(设置长度)、ache群所含的管23的总传热面积、ache群所含的风扇22的总消耗电力中选择至少两个目标函数，使用计算机进行帕雷托解(权衡曲线)的搜索。所述组长度、管23的总传热面积、风扇22的总消耗电力相当于本例的目标函数群。

所搜索的目标函数的组合也可为ache群的组长度与管23的总传热面积，或也可为组长度与风扇22的总消耗电力。而且，也可求出针对三个目标函数全部的第一帕雷托解(权衡曲面)。

此处，本例中的“帕雷托解”是以与多目标最优化问题的通常含意相同的含意使用。即，为下述可执行的解的组合，所述可执行的解在使目标函数最大化或最小化时，位于若欲进一步改善某目标函数则其他目标函数劣化的极限位置。本例中，进行使组长度、管23的总传热面积、风扇22的总消耗电力最小化的条件的搜索。

所述帕雷托解的搜索，可使用市售的通用的最优化软件由计算机执行。此种软件的示例可例示艾斯德科(esteco)公司的模式前沿(modefrontier)、阿尔泰(altair)公司的超学习(hyperstudy)、诺西斯解决方案(noesissolutions)公司的最优化(optimas)、红杉树科技(redcedartechnology)公司的heed等。

此处，使用通用的最优化软件来执行帕雷托解的搜索并非必要条件，也可使用专门开发的搜索工具进行帕雷托解的搜索。

关于所述帕雷托解的搜索，可使用此种最优化软件或搜索工具，通过多目标遗传算法或多目标粒子群最优化法进行搜索。执行这些多目标最优化法的具体算法的示例，可例示：邻域培植遗传算法(neighborhoodcultivationgeneticalgorithm，ncga)、法线边界交叉(normalboundaryintersection，nbi)、基于自组织的间接优化(indirectoptimizationonthebasisofself-organization，ioso)等。但是，所述帕雷托解的搜索不限定于使用这些例示的方法的情况，可使用能搜索与已述的目标函数有关的帕雷托解的任意方法。

通过对例如减温器201、冷凝器202及次冷却器203的各项的ache群执行所述方法，从而可获得例如图6的(a)～(c)中实线所示的帕雷托解。图6的(a)～(c)中，示意性地表示以ache群的组长度及管23的总传热面积作为目标函数的帕雷托解(第一帕雷托解)。

图7表示针对某项一方面使规定的可变参数变化，一方面循环求出组长度与总传热面积的解的组所得的结果。根据图7可确认，可求出作为并非较其他解优越的解的组的、帕雷托解。确认到通过对所述解的搜索适用所述多目标最优化方法，从而可求出图6的(a)～(c)中示意性地表示的第一帕雷托解。

进而，针对使用图5所说明的多项的ache群的组合，利用对这些各项的ache群求出第一帕雷托解的结果。例如，以三个项的总组长度(总设置长度)、及机器成本(各项的总传热面积×管23的结构构件的每单位面积的单价)作为目标函数，求出与这些目标函数有关的第二帕雷托解(权衡曲线)。

本例中，求出使与总组长度、多项的ache群有关的机器成本最小化的组合。

作为求出第二帕雷托解的具体方法，对所谓背包问题(knapsackproblem)求解，所述背包问题为在设定了总组长度的上限时，在所述限制内如何选择图6所示的各项的第一帕雷托解的组合，则ache群的机器成本最少等整数规划问题。另外，通过一方面使所述总组长度的上限以逐渐变大(或变小)的方式变化，一方面对所述问题求解，从而可获得图8所示的第二帕雷托曲线。例如在图5所示的(a)～(c)的各项的组合包含于第二帕雷托解的情况下，这些(a)～(c)的组合构成图8的第二帕雷托曲线的一部分。

此种整数规划问题，可通过众所周知的动态规划法求解。

此外，在总组长度已决定的情况、或决定以ache群的机器成本的最小化作为目标函数的情况等下，并非必须求出第二帕雷托解，也可仅求出一个这些条件下的最优解。

而且，在如图1所示那样在lng工厂1中配置有多个管架12的情况下，也可针对各管架12搜索所述第一、第二帕雷托解。或者，在针对这些管架12整体求出第一、第二帕雷托解而决定实际的设备布置图时，也可将由这些帕雷托解所得的ache群分割为多个并配置于各管架12。

以下，一方面参照图9～图12，一方面对获得所述各帕雷托解的具体顺序进行说明。图9表示所述顺序的概要，图10～图12表示更详细的动作流程。

首先进行可变参数的选择或其可变范围的设定(第一工序)，进而进行其他设计值(固定值的输入或类型的选择，第二工序)(图9的处理p1)。这些第一、二工序的实施顺序并无限定，哪一个先实施均可。

具体而言，利用计算机使已述的最优化软件或专用的搜索工具运行，进行详细模型的设定(图10的步骤s101)。

例如，如图11所记载，先进行其他设计值(管簇230的布局信息或管23的各种设计值等)的输入(步骤s201)。接着，进行可变参数(作为可变范围的最大值、最小值的设定或变化单位)的设置(步骤s202)，进而进行限制条件(各种元数据评价结果的下限值、上限值)的设置(步骤s203)。此外，作为各种元数据的示例，有管束的压力损失、噪声值、消耗电力量等。另外，进行目标函数的设定及与各可变参数有关的加权系数的设置(步骤s204)。

接着，对各项依次执行第一帕雷托解的搜索(第三、第四工序)(图9的处理p2)。

具体而言，在已述的最小值、最大值的范围内进行最初研究的可变参数的选择，即进行可变参数的初始化(步骤s102)，在所述可变参数的选择结果及已设定的其他设计值的条件下进行ache群的评价(步骤s103)。所述评价中，向热交换器模拟器输出可变参数的值及其他设计值，利用所述热交换器模拟器进行算出管23的总传热面积的传热计算等。

而且，对图4中的沿着x方向观看的ache2的宽度乘以ache群中的ache2的设置数(组数)，由此求出组长度。

接下来，根据所述组长度、及从热交换器模拟器获取的总传热面积而获得多个目标函数(此处为组长度及总传热面积)，进行其分析、评价(步骤s104)。

在评价结果不满足结束条件(例如在规定的反复计算期间中，无法在已述限制条件的范围内进一步搜索其他优越的解的情况等)的情况下(步骤s105；否(no))，设定下一代的评价参数(步骤s106)，反复执行步骤s103～步骤s104。

在执行步骤s104的结果为评价结果满足结束条件的情况下(步骤s105；是(yes))，将与所得的帕雷托解的各目标函数的值的组合对应的、可变参数的值或评价结果保管于数据库(步骤s107)，结束一系列动作。

接下来，将多项的解组合，搜索总组长度及机器成本的第一帕雷托解(图9的处理p3)。

具体而言，如图12所示，从数据库读入由处理p2所求出的第一帕雷托解的各可变参数或目标函数的值的组合(步骤s301)。

然后，根据所述第一帕雷托解，进行与各项有关的选择组长度和总传热面积的初始参数的设定(步骤s302)。接下来，使用动态规划法，对多项的ache群，进行求出总组长度及ache群的成本的最优化计算及评价(步骤s303)。

例如，总组长度是根据所选择的各项的组长度之和而求出，机器成本是基于对所选择的各项的总传热面积乘以每单位传热面积的管23的成本所得的结果而求出。

在所得的评价结果不满足结束条件(例如，关于针对总组长度所设定的规定的变化范围，完成了最优化计算的情况等)的情况下(步骤s304；否(no))，设定下一候选参数(步骤s305)，反复执行步骤s303。

在执行步骤s303的结果为评价结果满足结束条件的情况下(步骤s304；是(yes))，将所得的帕雷托解的各目标函数的值的组合、及与其对应的和各项有关的第二帕雷托解的组合或评价结果保管于数据库(步骤s306)，结束一系列动作。

通过所述各工序而获得第一、第二帕雷托解的组合、评价结果，基于这些信息来决定实际建设的lng工厂1中采用的ache群的组长度、及管23的总传热面积(第一帕雷托解)或总组长度、机器成本(第二帕雷托解)。

决定lng工厂1整体的设备布置图的各ache群的组长度、总组长度等后，进行配置于机器配置区域11的各机器的设计。

而且，基于搜索所决定的第一帕雷托解时所用的可变参数，进行ache群所含的个别的ache2的详细设计。

在进行ache2的详细设计时，根据避免机器间的干扰或提高操作性等观点，不禁止变更与所选择的第一帕雷托解对应的可变参数的值或设计值。例如，可对所选择的各帕雷托解(ache群的组长度、管23的总传热面积、总组长度、机器成本)设定容许的增减范围，在所述增减范围内进行各可变参数的调整。

通过以上所例示的方法来进行lng工厂1的设计，基于其设计结果，建设(制造)使用本例的热交换器群的设计方法所设计的、包括ache群的处理工厂1。

本发明针对选自ache群的组长度、管23的总传热面积、风扇22的总消耗电力中的多个目标函数，使用计算机求出帕雷托解，因而可获得与lng工厂1的要求相应的最优设计值。

此处，使用图4～图12所说明的示例中，对下述方法进行了说明，即：搜索以各项的ache群的组长度及总传热面积作为目标函数的第一帕雷托解，使用其结果求出多项的第二帕雷托解。

不限定于所述示例，也可搜索以组长度、管23的总传热面积及风扇22的总消耗电力这三个作为目标函数的第一帕雷托解，并基于其结果求出第二帕雷托解。

以上，对将本例的设计方法适用于设于作为处理工厂的lng工厂1的ache群的结果进行了说明，但可适用所述设计方法的处理工厂不限于lng工厂1。

例如，也可对设于下述工厂的ache群适用本技术：从作为被处理流体的ng中回收包含冷凝物的较乙烷更为重质的液体，针对较甲烷更为轻质的气体，不进行液化而以气体状态出货至需求方，或在工厂内作为燃料气体而消耗的气体处理工厂；将原油或从原油获得的各馏分作为被处理流体，进行这些的蒸馏、脱硫、分解、改质等处理的各种石油精制工厂。

符号的说明

1：lng工厂

12：管架

2：ache

22：风扇

23：管

230：管簇