Методы идентификации технологического процесса трубопроводного транспорта нефти - shikardos.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Программа работы секции «Проектирование, сооружение и эксплуатация... 1 48.65kb.
A. M. Шаммазов, Б. Н. Мастобаев (угнту), А. Е. Сощенко 1 131.12kb.
Логистика складирования 2 440.66kb.
Программа вступительного экзамена в магистратуру для направления... 1 173.04kb.
Взгляд на развитие атомной энергетики и связанных с ней технологий... 1 225.75kb.
«Техническое обслуживание и ремонт автомобильного транспорта» 1 174.69kb.
Курсовой проект по технологии машиностроения Разработка технологического... 3 308.53kb.
Правила морской перевозки нефти и нефтепродуктов наливом на танкерах ммф 6 2497.82kb.
Задачи к экономической олимпиаде для 9-х классов. Задача №1 1 30.82kb.
Красноярск-Япония: обмен опытом в области робототехники 1 14.47kb.
G 08 g 1/017 Электроразрядный способ идентификации бумажных документов... 1 51.86kb.
Берн Эрик Трансакционный анализ и психотерапия 8 2463.92kb.
- 4 1234.94kb.
Методы идентификации технологического процесса трубопроводного транспорта нефти - страница №1/7

МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ ИМ. В. А. ТРАПЕЗНИКОВА

РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК


На правах рукописи

Тмур Антон Борисович



МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТИ
Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Научный руководитель – кандидат физико-математических наук

Юрченко Сергей Михайлович


Москва, 2014


Оглавление


Введение 3

Глава 1. Обзор литературы 13

Глава 2. Математические модели и методы расчета трубопроводных систем 17

2.1Общая методика построения математических моделей трубопроводных систем 17

2.2Моделирование конструктивных элементов трубопроводной системы с распределенными параметрами 18

2.2.1Основные допущения при моделировании линейной части 18

2.2.2Уравнение неразрывности 19

2.2.3Уравнение движения 21

2.2.4Уравнение распространения возмущений 23

2.2.5Расчет коэффициента трения λ. 24

2.3Моделирование конструктивных элементов трубопроводной системы с сосредоточенными параметрами 26

2.3.1Насосный агрегат 26

2.3.2Местные сопротивления 29

2.3.3Резервуар 30

2.4Численный метод решения уравнений математической модели объектов с распределенными параметрами 30

2.4.1Расчетная сетка 31

2.4.2Метод характеристик 32

2.4.3Расчет коэффициента λ 38

2.5Численный метод решения уравнений математической модели объектов с сосредоточенными параметрами 39

2.5.1Насос 39

2.5.2Местное сопротивление 45

2.5.3Резервуар 51

2.6Выводы 53

Глава 3. Разработка алгоритма оценки начального состояния трубопроводной системы 54

3.1Переход от разностной схемы к вектору состояния 54

3.2Вывод уравнения относительно вектора измерений. 56

3.3Идентификация начального состояния трубопроводной системы. 59

3.4Расчет начального приближения по квазистационарной модели 64

3.5.3Анализ достаточности количества измерений для идентификации начального состояния 74

3.6Выводы 75

Глава 4. Разработка алгорима идентификации текущего состояния трубопроводной системы 77

4.1Математический аппарат алгоритма оценки текущего состояния 78

4.2Адаптивная настройка алгоритма оценки состояния 82

4.3Связь с алгоритмом идентификации начального состояния 83

4.4Исследование применимости разработанного алгоритма идентификации текущего состояния 85

4.4.1Описание исходных данных 85

4.4.2Результаты расчетов 87

4.5Выводы 92

Глава 5. Внедрение 93

Заключение 110

Список сокращений и условных обозначений 111

Список терминов 112

Список используемой литературы 113




Введение


В настоящее время трубопроводный транспорт нефти является одним из наиболее дешевых видов транспорта нефти и нефтепродуктов. Однако, в связи с тем, что подавляющее большинство нефтепроводов в России было построено еще в 70-80-е годы прошлого века, имеет место естественный износ нефтепроводов и, как следствие, высокая вероятность аварий с разрывом на линейной части трубопровода. Это влечет за собой разливы нефти, которые наносят гигантский ущерб окружающей среде, а ликвидация последствий таких разливов представляет собой очень трудозатратный и дорогостоящий процесс. Чтобы избежать подобных ситуаций, либо минимизировать ущерб для окружающей среды в случае аварии, принимается целый ряд мер в части мониторинга режимов перекачки и показателей течения в нефтепроводе.

По большей части контроль над ходом перекачки принято осуществлять по измерениям показателей течения в контролируемых пунктах (КП). Такими показателями являются давление и расход. Однако длина трубопровода может достигать тысяч километров, в то время как стоимость установки и эксплуатации измерительных приборов высока. В связи с этим принято устанавливать датчики давления в среднем через каждые 20 км, а расходомеры только на нефтеперекачивающих станциях (расстояние между которыми порядка 200-300 км). Частота обновления данных с КП и расходомеров порядка 1-2 секунд. Таким образом, при управлении трубопроводом диспетчер имеет достаточно ограниченную информацию о процессе, который происходит в трубопроводе. Это особенно критично при пуске, останове или переходе с одного режима перекачки на другой, т.к. переходные процессы несут бóльшую опасность заброса давления выше предельно допустимого значения.

В этой связи возникает задача идентификации состояния технологического процесса в трубопроводной системе (а именно, подробных профилей давлений и скоростей течения) по имеющимся измерениям. Решение этой задачи в режиме реального времени позволяет дать актуальную и подробную информацию диспетчеру, управляющему трубопроводом, о том, какие технологические процессы происходят в трубопроводе.

Математические модели течения нефти в трубопроводе уже много лет используются при проектировании и расчете режимов эксплуатации трубопроводов. Численные методы, разработанные для решения уравнений данных моделей, позволяют решать нестационарные задачи при задании начального состояния и граничных условий. При этом, в качестве граничных условий выступают показатели работы оборудования. Однако начальное состояние, как правило, неизвестно и это еще одна актуальная проблема при моделировании трубопровода в реальном времени. Решению этих двух задач: идентификации начального и текущего состояния технологического процесса трубопроводной системы, и посвящена данная работа.

Актуальность работы также обусловлена созданием и внедрением системы поддержки принятия решений для трубопроводных систем Восточная Сибирь – Тихий Океан (ВСТО) и ВСТО-2. Данная система содержит в своём составе динамическую математическую модель, функционирующую в режиме реального времени на основании данных, поступающих из системы телемеханики.

Цели и задачи исследования. Целью данной работы в общем смысле является разработка алгоритмов идентификации состояний технологического процесса транспорта нефти, для поддержки принятия решений по управлению, формируемых с использованием экспертной подсистемы в АСУТП.

Первой задачей, решаемой в рамках данной работы, является построение алгоритма идентификации начального состояния технологического процесса (профилей давлений и скоростей) в трубопроводной системе. При этом, в качестве входных данных для моделирования помимо показателей работы оборудования (частота вращения колеса насоса, угол закрытия заслонки регулятора, уровень нефти в резервуаре и т.д.) могут использоваться оперативные измерения показателей течения (давление и объемный расход жидкости в конкретных точках трубопровода).



Рис. 1. К описанию цели работы.

Трубопроводная система является объектом с распределенными параметрами. Для того, чтобы получить профили давлений и скоростей с достаточно хорошей точностью1 необходимо выбрать шаг по длине трубопровода порядка 1 км. При этом на линейной части трубопровода измеряется только давление, а расстояние между КП с датчиками давления составляет порядка 20 км (в отдельных случаях эта величина может варьироваться от 1 до 60 км). Расстояние между точками измерения объемного расхода (который можно пересчитать в линейную скорость потока) составляет порядка 200-400 км. Таким образом, напрямую измерить состояние технологического процесса (профили давлений и скоростей с шагом 1 км) невозможно. В связи с этим ставится задача оценки начального состояния с использованием истории изменения показателей в контрольных точках.

В момент начинают поступать измерения с датчиков давления, расположенных на КП, и продолжают поступать до текущего момента времени . Необходимо на основании полученных данных за период идентифицировать начальное состояние в момент времени и текущее состояние в момент времени технологического процесса.

Также необходимо оценить, какой «глубины» историю нужно использовать, чтобы она, с одной стороны, была достаточна для идентификации текущего состояния с наперед заданной точностью, а с другой стороны, не оказалось избыточной. Иными словами, необходимо оценить время от момента начала поступления измерений до момента полной инициализации математической модели.

Второй важной задачей в рамках данной работы является построение алгоритма, осуществляющего аналогичную идентификацию состояния технологического процесса в режиме реального времени, основываясь на оценке, полученной на предыдущем шаге и вновь поступивших данных (измерениях показателей течения и показателей работы оборудования).

При решении обеих задач важно соблюдать принцип: построенный алгоритм должен быть применим для любой конфигурации трубопроводной системы. Т.е. при изменении всей топологии или отдельной её части алгоритм должен не терять работоспособности. Под топологией здесь понимаются геометрические параметры (диаметры, длины) объектов с распределенными параметрами (линейной части трубопровода), а также места расположения, условия стыковки и гидравлические характеристики элементов с сосредоточенными параметрами (задвижек, насосов, тройников, регуляторов давления, местных сопротивлений и т.д.).

Таким образом, разрабатываемые алгоритмы должны быть применимы к трубопроводным системам различной конфигурации.



Научная новизна и значимость результатов диссертационной работы

В данной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:



  1. Предложены методы перехода от гидродинамических моделей объектов трубопроводной системы к единой модели относительно вектора состояния динамической системы.

  2. Разработан метод идентификации начального состояния технологического процесса транспорта нефти на основе технологических данных об измерениях показателей течения в контрольных точках. Получены результаты исследования применимости разработанного метода при проведении численных экспериментов.

  3. Получены оценки для количества данных, необходимых для идентификации начального состояния технологического процесса.

  4. Разработан алгоритм идентификации текущего состояния технологического процесса при поступлении новых данных с использованием результатов идентификации, полученных на предыдущем шаге по времени. Тем самым построен алгоритм идентификации состояния, работающий в режиме реального времени. Получены результаты исследования применимости разработанного метода при проведении экспериментов с использованием фактических данных, измеренных на реальном нефтепроводе.

  5. Разработанные алгоритмы применимы к любой конфигурации трубопроводной системы, т.к. построены на принципах декомпозиции общей модели на ограниченное количество моделей объектов, составляющих трубопроводную систему.


Практическая значимость и результаты внедрения. Начиная с 2009 года на трубопроводах ОАО «АК «Транснефть» внедряется новая система поддержки принятия решений, основной принцип работы которой в следующем. В режиме реального времени в систему телемеханики поступают измерения показателей течения и показателей работы оборудования. Наряду с этим функционирует математическая гидродинамическая модель нефтепровода, которая использует часть этих измерений в качестве граничных условий.

Далее в режиме реального времени анализируется отклонение фактических показателей течения от аналогичных показателей, рассчитанных математической моделью. В случае расхождения более, чем на заданную величину (например, если фактическое давление в какой-либо точке нефтепровода превышает расчетное на 2.0 кгс/см2), система сигнализирует об этом диспетчеру, т.к. это вероятно означает, что произошла нештатная ситуация.

Для штатного функционирования математической модели в составе описанной системы поддержки принятия решений необходимо решить целый ряд задач, связанных с взаимодействием математической модели и данных из системы телемеханики. Одной из этих задач является инициализация модели при запуске системы. В момент запуска в математической модели отсутствует начальное состояние и его необходимо идентифицировать (оценить) на основании входных данных, т.е. измерений в контрольных точках. Таким образом, задача решаемая в рамках данной работы имела высокую практическую ценность в разработке системы поддержки принятия решений.

Система поддержки принятия решений с реализованными функциями идентификации начального и текущего состояния технологического процесса транспорта нефти установлена и функционирует:



  • в ТДП «Хабаровск» в рамках Единой Системы Управления Трубопроводной Системой «Восточная Сибирь – Тихий Океан - 2» (ТС «ВСТО-2»),

  • в ТДП «Ноябрьск» в рамках системы поддержки принятия решений нефтепровода «ПурПе - Самотлор».

  • В ТДП «Братск» в рамках Единой Системы Управления Трубопроводной Системой «Восточная Сибирь – Тихий Океан » (ТС «ВСТО»)


На защиту выносятся.


  1. Предложены методы перехода от гидродинамических моделей объектов трубопроводной системы к единой модели относительно вектора состояния динамической системы.

  2. Построен алгоритм идентификации начального состояния технологического процесса для трубопроводной системы на базе истории измерений показателей течения с использованием метода квазилинеаризации.

  3. Построен алгоритм идентификации текущего состояния технологического процесса трубопроводной системы с использованием результатов идентификации, полученных на предыдущем шаге по времени, на основе расширенного фильтра Калмана.

  4. Установлено, что разработанные алгоритмы идентификации применимы для трубопроводных систем любой конфигурации, т.к. построены на принципах декомпозиции и поэлементного моделирования.

  5. Проведены численные эксперименты на модельных и экспериментальных данных с реальной трубопроводной системы. Показана применимость разработанных методов

  6. Результаты внедрены в Систему Поддержки Принятия Решений на магистральных нефтепроводах «Восточная Сибирь – Тихий Океан» и ПурПе – Самотлор.

Обоснованность и достоверность. Достоверность полученных в диссертации результатов обеспечивается сопоставлением результатов расчетов с фактическими данными с реального нефтепровода. Использованные численные методы являются хорошо обоснованными математически и апробированными на широком классе задач.

Разработанные алгоритмы внедрены в систему поддержки диспетчера в которой при использовании данных алгоритмов автоматически производится сравнение результатов расчета с фактическими измерениями. Таким образом, проверка достоверности получаемых результатов выполняется в режиме реального времени.



Апробация результатов. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах:

1. 51 и 54 научно-техническая конференции Московского Физико-Технического Института, Москва, октябрь 2008 и октябрь 2011.

2. 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, INCOM'09 Moscow, June, 2009.

3. Международная научная школа-конференция "Теория и численные методы решения обратных и некорректных задач", Новосибирск, июль, 2009.

4. Pipeline Simulation Interest Group Annual Conference, Bonita Springs, FL, USA, May, 2010.

5. VI международная конференция по математическому моделированию, Якутск, июль 2011.


Общее содержание работы. Глава 1 содержит обзор литературы по гидродинамике, численным методам решения соответствующих уравнений, методам идентификации и оценки состояния. А также приведена библиография по идентификации состояния технологического процесса транспорта нефти в трубопроводных системах.

Глава 2 содержит описание математической модели трубопроводной системы. При этом вся трубопроводная система разбивается на составляющие элементы, среди которых один базовый элемент с распределенными параметрами – участок трубы, а все остальные элементы – с сосредоточенными параметрами – насос, резервуар, задвижка, обратный клапан. Благодаря такому подходу из базовых элементов может быть собрана модель для любой трубопроводной системы.

Также в главе 2 описан численный метод решения системы уравнений получаемой математической модели. Численный метод позволяет рассчитывать состояние технологического процесса (профили давлений и скоростей вдоль нефтепровода) в определенные моменты времени дискретно с определённым постоянным шагом по времени.

В Главе 3 разрабатывается алгоритм идентификации начального состояния технологического процесса трубопроводной системы на основании серии измерений показателей течения в контрольных точках. Для этого автором предложен переход от полученных в Главе 2 уравнений математической модели к уравнению состояния динамической системы относительно единого обобщенного вектора состояния. Этот переход представляет собой запись всех показателей течения в один вектор. Для идентификации начального состояния автором строится алгоритм, основанный на методе квазилинеаризации.

Далее в главе 3 исследуется применимость полученного метода идентификации начального состояния с помощью модели типичной трубопроводной системы. Проводится численный эксперимент, в рамках которого производится идентификация начального состояния при нестационарном процессе течения.

Глава 4 посвящена разработке и применению алгоритма идентификации текущего состояния технологического процесса в режиме реального времени. Для этого строится рекуррентный алгоритм идентификации состояния (профилей давлений и скоростей), основанный на расширенном фильтре Калмана. Т.е. на каждом новом шаге счета математической модели k+1 при поступлении новых данных от средств измерения для оценки текущего состояния нет необходимости заново запускать процедуру квазилинеаризации, описанную в Главе 3. Достаточно использовать только вектор оценки состояния на предыдущем шаге и вновь полученные измерения. Далее в главе 4 исследуется применимость полученного метода оценки текущего состояния на основании данных, полученных с реального нефтепровода в переходном процессе.

В главе 5 описано внедрение полученных результатов в системе поддержки принятия решений, установленной на нефтепроводах «ВСТО», «ВСТО-2», «ПурПе-Самотлор»

Заключение содержит основные выводы, полученные в результате исследования.




следующая страница >>