«Проблемы автоматизации технологических процессов добычи, транспорта и переработки нефти и газа Сборник трудов Всероссийской научно-практической интернет-конференции 18 апреля 2013 г. Уфа Издательство УГНТУ 2013 УДК ...»

Министерство образования и наук

и Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Уфимский государственный нефтяной технический университет»

Проблемы автоматизации технологических

процессов добычи, транспорта и переработки

нефти и газа

Сборник трудов Всероссийской научно-практической интернет-конференции

18 апреля 2013 г.

Уфа Издательство УГНТУ 2013 УДК 681.51 ББК 32.965 П68 Редакционная коллегия:

А.П. Веревкин (отв. редактор) Н.А. Ишинбаев (отв. секретарь) П68 Проблемы автоматизации технологических процессов добычи, транспорта и переработки нефти и газа: материалы Всероссийской научно-практической интернет-конференции/редкол.: А.П. Веревкин, Н.А Ишинбаев. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2013.- 137с.

ISBN 978-5-7831-1082- Сборник содержит труды Всероссийской научно-практической интернетконференции, посвященной обмену научно-производственным опытом и укреплению научных связей с профильными кафедрами вузов и предприятиями Российской Федерации.

В материалах семинара представлены решения теоретических и прикладных задач, возникающих при разработке и внедрении автоматических, автоматизированных и информационно-измерительных систем.

УДК 681. ББК 32. ISBN 978-5-7831-1082-5 Оформление.Уфимский государственный нефтяной технический университет, Коллектив авторов,

СОДЕРЖАНИЕ

Веревкин А.П., Селезнев С.Б. Пути утилизации попутного нефтяного газа: проблемы и решения Уткин М.А., Иванов С.А., Исаков М.И. Управляемая математическая модель налива сжиженных углеводородных газов в танкеры Астафоров И.К., Козлов А.Н. Методика расчёта секционированной катушки Роговского Даев Ж.А., Латышев Л.Н. Представление коэффициента расширения газа для сопел через скорость звука Куляскин Р.Ю., Соловьев В.Я., Назаров А.Е. Решение задач комплексной автоматизации предприятий нефтегазовой отрасли с использованием программных продуктов Wonderware Invensys Каяшев А.И., Богданов А.В. Концептуальная модель барабанного котлоагрегата как многосвязного объекта управления Микряков И.В., Аязян Г.К. Обзор расширения c-code моделирующей программы vissim Емец С.В., Хорошавина Е.А. Классификация методов коррекции дополнительной температурной погрешности датчиков давления Хакимьянов М.И., Светлакова С.В., Шафиков И.Н. Диагностирование состояния штанговых глубинных насосов методом анализа плунжерных динамограмм Коновалов Р.А. Методы обеспечения непрерывной помехоустойчивой электросвязи на объектах нефтегазовой отрасли Алексеева М.А., Мымрин И.Н. Разработка динамической модели скважинной системы как объекта регулирования Данилова Ю.В., Писаренко К.Э., Шарафиев Р.Г. Автоматизация моделирования перемешивающих устройств нефтепродуктов и других жидкостей Шершукова К.П. Определение показателей безопасности распределённой системы управления как слоя защиты технологических объектов Абрамкин С.Е., Душин С.Е., Кузьмин Н.Н. Особенности управления технологическим процессом десорбции абсорбента Муртазин Т.М., Линецкий Р.М., Веревкин А.П., Хуснияров М.Х.

Оптимизация управления технологическими процессами переработки нефти по показателям технико-экономической эффективности Веревкин А.П., Калашник Д.В. Моделирование и управление процессами с рециклами (на примере процесса полимеризации этилена в трубчатом реакторе) Давлетшина З.Р. Исследование коэффициентов разложения вейвлет преобразования (двп) сложных акустических сигналов в системах обнаружения утечек и несанкционированных врезок Прахова М.Ю., Мымрин И.Н., Савельев Д.А. Нагреватели для системы управления локальным электроподогревом куста газоконденсатных скважин Загитов М.Ф., Краснов А.Н., Федоров С.Ф., Ахметьянов Р.Д., Щербинин С,В. Создание оптимальных алгоритмов функционирования датчиков с автономными источниками питания Емец С.В., Ханнанов М.В., Алибаева Л.А. Лабораторный комплекс «информационно телекоммуникационные системы»

Чикуров А.В., Матвеев Д.С., Харисов Р.М., Хуснияров М.Х.

Применение методов искусственного интеллекта для выявления отказов элементов автоматизированных технологических комплексов колонных аппаратов Ахметьянов Р.Д., Федоров С.Н., Краснов А.Н., Щербинин С.В.

Контроль эксплуатационных газовых и газоконденсатных скважин Файзуллина А.С. Повышение энергоэффективности работы аппаратов воздушного охлаждения на компрессорных станциях магистральных газопроводов Котов В.В., Латыпов С.З., Ишинбаев Н.А. Определение фракционного состава скважинного флюида Телюк А.С. Определение коэффициента снижения риска многоканальной система противоаварийной защиты Редуцкий Ю.В. Интеллектуальное управление эксплуатацией нефтяного месторождения Мартынова А.Ю., Антипов О.Д. Программно-аппаратный комплекс усовершенствованного управления технологическими процессами Гайдамак А.В. Метод статистического моделирования реакторных процессов установки каталитического риформинга для систем диагностики исправности информационно-измерительных каналов Чирвинская О.В., Степура А.А. Система контроля достоверности показаний КИП магистрального нефтепровода Шарова И.Я., Логинов И.Л. Математическая модель газовой скважины месторождения с падающей добычей, эксплуатируемой газлифтным способом Баембитов Э.А. Система автоматизированного учета попутного нефтяного газа Идрисова Э.Р. Контроль дебита углеводородов при одновременно- раздельной эксплуатации двух пластов Емец С.В., Федоров Ю.В. Анализ метода обнаружения волны давления в трубопроводах при утечках нефти и нефтепродуктов УДК 622.

ПУТИ УТИЛИЗАЦИИ ПОПУТНОГО НЕФТЯНОГО ГАЗА: ПРОБЛЕМЫ

';

И РЕШЕНИЯ

Уфимский государственный нефтяной технический университет, г.

Ключевые задачи предприятий нефтегазового комплекса на ближайшие годы определены необходимостью утилизации и переработки попутного нефтяного газа. На долю сжигаемого приходилось до 30% вредных выбросов всего промышленного комплекса страны.

Постановление Правительства РФ от 8 января 2009 года «О мерах по стимулированию сокращения загрязнения атмосферного воздуха продуктами сжигания попутного нефтяного газа на факельных установка» обязало нефтяников обеспечить целевой показатель сжигания ПНГ на 2012 год и последующие годы в размере не более 5%. За сверхлимитное сжигание попутного газа к нефтегазовым компаниям применяются штрафные санкции.

С 1 января 2012 года действуют новые принципы расчета платы за выбросы при сжигании ПНГ на факельных установках, установленные Постановлением Правительства РФ № 7 от 08.01.2009 г. Введение целевого значения показателя сжигания на уровне не более 5% от объема добычи и повышающего коэффициента приведет к росту платежей за выбросы в 50 раз – до 16.7 млрд руб. в год [3]. Плата за выбросы вредных веществ в пределах целевого показателя увеличена в 4,5 раза, а в случае невыполнения нормативного показателя - в 22,5 раза.

По прогнозам целевой показатель в отрасли будет достигнут не ранее 2014 года, а добыча нефти на некоторых месторождениях может стать нерентабельной.

В связи с этим, практически во всех компаниях нефтегазовой отрасли уже на протяжении ряда лет реализуются программы по энергосбережению и повышению энергоэффективности. В добыче значительные возможности энергосбережения связаны с утилизацией ПНГ для выработки собственной электроэнергии, а также с утилизацией отводимого тепла (когенерацией).

В настоящий момент объемы добываемого, утилизируемого и сжигаемого ПНГ невозможно оценить в связи с отсутствием на многих месторождениях узлов учета газа. По приблизительным оценкам в России ежегодно добывается 60 млрд м ПНГ, около 20 млрд м из них сжигается в факелах.

В 2009 году, по данным Счётной палаты РФ, только семь крупнейших нефтяных компаний («Роснефть», «Лукойл», ТНК-BP, «Газпром нефть», «Русснефть», «Башнефть» и «Славнефть») сожгли в факелах 19,96 млрд м попутного нефтяного газа, что составило 64,3 % общей его добычи.

Основная проблема при утилизации попутного газа заключается в том, что состав ПНГ представляет обычно широкую фракцию легких углеводородов (ШФЛУ), которая к тому же меняет свой состав в широких пределах. При высоком содержании тяжелых углеводородов (С3+ и выше) в ШФЛУ определенные проблемы возникают из-за трудностей с утилизацией именно этих фракций. Трудности обусловлены как достаточно высокой сложностью технологии выделения, так и проблемами дальнейшего использования продуктов, включая вопросы транспорта.

В связи с этим «хорошим» ПНГ считается газ, который состоит в основном из метана (сухой газ), содержание метана не менее 75-80%.

Средний состав большинства источников в Российской Федерации в массовых процентах выглядит следующим образом: метан – 60-65%; этан 6 пропан 8 – 14%; изобутан (2-метилпропан) 3 – 5%; бутан 3 – 5 %; Таким образом, около 90% газообразных углеводородов содержится в обычной смеси этих газов. Еще около 5% углеводородов жидких – пентанов, гексанов, гептанов и их различных изомеров находятся в виде растворенных паров в этой газовой смеси. Еще около 4% приходится в среднем на примеси – азот, диоксид углерода, сероводород и другие сероорганические соединения, гелий и другие не углеводородные газы. Кроме того, примесями являются вода, породы в твердом виде, гидраты (вода+метан в виде льда) – вместе обычно на уровне не более 1%.

Проблеме утилизации ПНГ на сегодняшний день посвящены многие десятки аналитических материалов, статей, обзоров [1-6 и др.].

Основными путями утилизации ПНГ являются:

1. Переработка на газоперерабатывающих заводах (ГПЗ).

2. Генерация электроэнергии.

3. Сжигание на собственные нужды.

4. Закачка обратно в пласт для интенсификации нефтеотдачи (поддержание пластового давления), закачка в добывающие скважины — использование «газлифта».

Технико-экономические аспекты вариантов утилизации достаточно подробно рассмотрены в [2,3] и других источниках.

Из анализа публикаций и документов следует, что наиболее универсальным (с точки зрения мощностей по газу, развитости инфраструктуры и т.д.) и экономически оправданным вариантом утилизации является генерация электроэнергии на основе генераторов с газотурбинными установками (ЭГсГТУ).

В связи с этим в статье рассматриваются следующие вопросы:

1. Состояние рынка электрогенераторных установок с приводом от газотурбинных установок (ГТУ).

2. Оценка возможности использования ПНГ и газового конденсата (ГК) в ГТУ, включая методы и технологии подготовки ПНГи ГК.

3. Задачи, оценка состояния, трудностей управления и обеспечения безопасности ЭГсГТУ при использовании топлив с переменным составом (ПНГ и ГК).

В ряде случаев использование ПНГ возможно только после предварительной подготовки, которая предусматривает:

- подъем или сброс давления до требуемых параметров.

- очистку ПНГ (ГК) от сернистых соединений;

-стабилизацию ПНГ (отбензинивание, получение «сухого» газа);

- осушку и очистку от мехпримесей.

Стабилизация ПНГ во многих случаях сводится к удалению капельной жидкости по схеме: компримирование охлаждение сепарация.

При этом среднестатистический попутный газ (смесь НПГ с первой и второй ступени сепарации) как правило содержит 400-550 г/н.м3 фракции С3+ (пропан и выше), которые не извлекаются из газовой смеси при применении вышеописанных методов. С увеличением жирности попутного газа метановое число – как одна из важнейших характеристик сырья для ГТД, снижается.

Если на крупных месторождениях экономически оправданными могут быть стационарные установки подготовки ПНГ заводского типа, то для небольших в каждом конкретном случае требуется технологическое и экономическое обоснование проекта подготовки ПНГ или ГК при котором обеспечивается рентабельность.

На рынке достаточно широко представлены блочные установки подготовки ПНГ, в частности - это продукция группы IMS [7]:

До сих пор существует проблема подбора генерирующего оборудования для автономных электростанций небольших нефтегазовых объектов в диапазоне мощностей до 10-20 МВт. Большие газовые турбины, в том числе авиационные и судовые двигатели, плохо приспособлены к изменению характеристик топлива и нагрузок, имеют низкие показатели эффективности и слабые эксплуатационные характеристики.

На российском рынке появилось новое поколение генерирующего оборудования - микротурбины Capstone, которые реализуют принцип «включи и работай» [8]. Оборудование имеет высокую степень заводской готовности, турбины снабжены автоматизированной системой управления, обладают техническими характеристиками, позволяющими работать без предварительной подготовки на большинстве видов газового топлива. При этом теплотворная способность газа должна находиться в пределах от 2500 до 24 000 ккал/м3.

Поставщик [8] в качестве главного достоинства микротурбин Capstone при реализации проектов утилизации ПНГ декларирует способность работать на неподготовленном попутном газе с переменным компонентным составом, различной теплотворной способностью и содержанием сероводорода до 7% напрямую без предварительной газоочистки. Утверждается, что это позволяет сэкономить на строительстве сложной системы газоочистки и ее последующей эксплуатации, в результате чего срок окупаемости электростанций на базе микротурбинных установок составляет в среднем 2-4 года.

Однако остается вопрос с обеспечением экологической безопасности, т.к.

в первую очередь выбросы SO2, а не окислов азота, представляют значительную опасность при больших объемах сжигания ПНГ с высоким содержанием серы, а также экономической эффективности, имея в виду необходимость утилизации SO2 и связанные с этим затраты.

Понятно, что в этом случае существенно изменятся оценки экономической эффективности.

Очевидно, что при достаточно большом разнообразии исходных данных и условий утилизации ПНГ (ГК), разнообразии технологий подготовки топлив, технических характеристик ЭСГсГТУ на первое место выходит техникоэкономическое обоснование вариантов и выбора проектного варианта.

Расчет технико-экономической эффективности вариантов утилизации можно разделить на два этапа:

1. Задача ТЭО-1 – это обоснование вариантов утилизации для месторождения в целом.

2. Задача ТЭО-2 – это обоснование варианта выбора ЭГсГТД применительно к теме данной статьи.

Напомним, что вице-спикером Госдумы Валерием Язевым в Госдуму РФ еще 26.03.2008 года был внесен законопроект ” О комплексном использовании нефтяного попутного газа при добыче нефти “. В соответствии с законопроектом предлагалось разработать “технико-экономическую модель”, использование которой позволит оценить экономическую эффективность утилизации НПГ на новых нефтегазовых месторождениях.

На сегодняшний день методик ТЭО-1 обоснования вариантов утилизации в литературе нами не обнаружены, т.е. упомянутая “технико-экономическую модель” на сегодняшний день отсутствует.

Ниже рассматриваются предпосылки для разработки методики ТЭО- вариантов утилизации ПНГ применительно к использованию ЭГсГТУ.

Энергетическое использование ПНГ может оказаться экономически эффективным в достаточно широком диапазоне объемов и составов ПНГ.

Важно подчеркнуть, что независимо от общей структуры системы утилизации ПНГ на конкретном предприятии и результатов решения задачи ТЭО-1, энергетический аспект всегда остается актуальным хотя бы потому, что всегда есть собственные нужды и соответствующие потребности в энергоресурсах.

Коротко рассмотрим факторы экономической эффективности при действующих и перспективных тенденциях экономики в стране и регионе.

На экономическую эффективность энергетических установок влияют в общем случае две взаимно противоположные тенденции:

энергетической установки и установок по сбору и подготовке ПНГ;

– изменение тарифов на электроэнергию, налогов за выбросы загрязняющих газов в атмосферу и затрат на эксплуатацию.

Прогнозируемые тенденции на мировых рынках дают возможность предположить возрастание тарифов на электроэнергию и возрастание налогов за нормативные и, особенно, сверхнормативные выбросы загрязняющих веществ, за недоиспользование недр и т.п.

В связи с этим возможно представить следующие экономические ситуации и стратегии по их разрешению:

– при высокой стоимости капиталовложений и тенденции их роста, сопровождающейся низкими энергетическими тарифами, может быть принято единственное решение о невозможности энергетического использования попутного газа;

– при высоких капиталовложениях и высоких тарифах с перспективой их дальнейшего роста эффективность выработки электроэнергии будет возрастать, но необходимы поиски других, менее капиталоемких технологий, в том числе и неэнергетических;

– низкие стоимости капиталовложений и высокие тарифы делают энергетическую утилизацию попутного газа внеконкурентной, и оценки экономической эффективности необходимы лишь для выбора мощности, типа, количества агрегатов и т.п.;

– низкие капиталовложения и низкие тарифы на электроэнергию представляют неопределенную и ситуацию, поскольку противоречат реально существующим тенденциям.

Отмеченные здесь предельные ситуации и стратегии оставляют широкое поле промежуточных случаев, в каждом из которых необходима выработка грамотных технических и особенно экономических решений.

Поскольку на разных месторождениях сосредоточены разные объемы попутного газа, что обеспечивает разную производительность, расчеты целесообразно вести исходя из затрат на единичную мощность 1 кВт. Тогда могут успешно сравниваться объекты, различающиеся по мощности, производительности, отпуску электроэнергии и т.п.

Капитальные вложения в этом случае складываются из:

– капитальных вложений на строительство, монтаж, оборудование электростанции;

– капитальных вложений на устройства сбора, компрессирования и транспортировки газа.

Издержки эксплуатации при создании электростанции состоят из:

– расходов по эксплуатации;

– платежей по кредитам;

– платежей за выбросы загрязняющих газов;

– платежей за покупную электрическую и тепловую энергию;

– амортизационных отчислений;

– платежей за топливо (за потребляемый газ, если его цена будет установлена);

– арендной платы за использование сетей энергоснабжающей организации;

– зарплаты персонала и др.

В результате эксплуатации электростанции возникают доходы:

– поступления от продажи электрической и тепловой энергии;

– снижение платежей за выбросы загрязняющих газов;

– снижение платежей за получаемую энергию.

Сопоставление доходов, расходов и требуемых инвестиций позволяет сделать вывод об их эффективности.

ДВ качестве критерия экономической эффективности проектов может использоваться показатель NPV - чистая приведенная стоимость (Net Present Value), чистый доход, который принесет проект с учетом дисконтирования.

Кроме обеспечения эффективности работы ЭГсГТУ в «штатном» режиме необходимо обеспечить надежность и безопасность работы оборудования.

Практика использования ГТД непосредственно на объектах нефтедобычи показывает, что причинами выхода из строя или неполноценного функционирования дорогостоящего оборудования чаще всего являются:

1. Образование и проброс конденсата.

2. Образование парафиновых и/или гидратных отложений в топливной системе.

3. Наличие в топливной смеси серосодержащих соединений.

4. Чрезмерное снижение или увеличение давления газовой смеси в топливной системе.

Кроме того, возможны отказы элементов системы управления и технологического оборудования, резкие изменения состава топлива и электрической нагрузки. Помимо вышеперечисленных технических проблем, снижение метанового числа приводит к снижению мощности, выдаваемой ГТД.

При снижении метанового числа с 70 до 40 мощность падает с 95 до 55% от максимальной.

ЭГсГТУ являются сложными многорежимными нестационарными и нелинейными объектами управления. Одна из основных задач управления ГТУ – это обеспечение устойчивой работы в различных эксплуатационных режимах.

Все это, а также требования Правил безопасности в нефтяной и газовой промышленности ПБ 08-624-03, обусловливает необходимость разработки полноценной системы обеспечения безопасности и системы управления, способной справиться с возможными возмущениями.

Особенности управления ГТУ связаны с тем, что количество управляемых параметров в ГТУ больше, чем количество управляющих.

Поэтому системы управления не являются классическими многосвязными, а относятся к классу ситуационных систем управления. Спецификой ЭГсГТУ, использующих в качестве топлива ПНГ, является возможность:

- изменения состава ПНГ в широких пределах;

- изменения электрической нагрузки в широких пределах, вплоть до полного сброса.

Характерными временными диапазонами переходных процессов для ГТУ с ЭГ являются величины порядка десятых долей секунды, что обусловливает специфику требований по быстродействию датчиков и контроллеров, реализующих управляющую часть.

С позиций общих идей теории управления решение задач обеспечения качества и безопасности работы ЭГсГТУ возможно также на пути снижения интенсивности возмущений по таким параметрам, как состав топлива и величина нагрузки, а также использования комбинированного управления за счет измерения возмущений. Последнее относится к изменению состава ПНГ и «измерению» интенсивности изменения нагрузки.

Снижение интенсивности изменения состава топлива возможно за счет использования дополнительных емкостей смешения на топливных линиях, установки сепараторов и подогревателей, обеспечивающих однородность фазового состава топлива. Измерение возмущения по составу топлива возможно за счет применения датчиков, основанных на измерении теплотворной способности прямым (например, путем использования пилотных печей) или косвенным методом (например, по теплоемкости ПНГ).

Снижение интенсивности изменения нагрузки ЭГ со стороны потребителя возможно путем применения балластной электрической нагрузки, подключаемой при сбросе штатной нагрузки ЭГ. В качестве балластной нагрузки могут использовать активные сопротивления (металлизированный бетон) и емкостные сопротивления (батареи конденсаторов), либо комбинация упомянутых сопротивлений.

В целом, как видно, технические вопросы управления и обеспечения успешно решаются.

Главной проблемой использования ЭГсГТУ является комплексная взаимосвязанная с техническими вопросами управления и обеспечения безопасности оценка экономической эффективности варианта ЭГсГТУ.

Решение этой сложной проблемы возможно на пути разработки методики ТЭО-2.

Представляется целесообразным для разработки методики ТЭО-2, решения технических вопросов построения энергетических комплексов на базе ЭГсГТУ образовать творческий коллектив с участием всех заинтересованных организаций физических лиц.

По вопросам повышения качества процессов управления ГТД, в том числе на основе идей селекторного управления, в Уфимском государственном авиационном техническом университете (УГАТУ) может быть задействована сильная школа специалистов по управлению.

В Уфимском нефтяном техническом университете (УГНТУ) имеются специалисты и наработки:

- по управлению электросетями, в том числе по вопросам анализа процессов в электрических сетях, - по разработке ситуационных систем, в том числе логико-динамического типа, на базе методов искусственного интеллекта; к системам такого типа относятся как подсистемы штатного управления, так и обеспечении безопасности для сложных энергетических комплексов, к которым относится ЭГсГТУ.

В качестве базового проектного предприятия может быть выбран Институт нефтехимпереработки РБ, г. Уфа, который имеет большой опыт по выполнению проектов автоматизированных технологических комплексов «под ключ».

1. Структура утилизации ПНГ в среднем по отрасли:

более 50% – поставки на собственные ГПЗ;

около 30% - переработка на «чужих» предприятиях и поставки третьим лицам (населению);

15% -собственные нужды.

Около 25% добычи ПНГ - сжигается и является ресурсом, который позволяет увеличить долю на собственные нужды или энергогенерацию с целью продажи, т.е. сегодня потенциал энегогенерации – до 30 - 35% от объема добываемого ПНГ.

2. Необходимо в пакете с предложениями по внедрению ЭГсГТУ представлять потенциальным Заказчикам ТЭО-2, т.е. технико-экономическое обоснование на комплекс, состоящий из:

- технологического блока подготовки ПНГ или ГК, включая узлы, обеспечивающие подготовку ПНГ или ГК и снижение скорости возмущений допустимых значений по составу топлива, по содержанию серы и углеводородов С3+ и выше;

- комплекта ГТУ и ЭГ по условиям применения, включая условия по содержанию серы, фракционному составу, теплотворной способности, величине выбросов и т.д., т.е. с учетом возможностей блока подготовки;

- блока включения балластных нагрузок (если нет других вариантов парирования возмущений по величине энергонагрузки);

- технологического блока утилизации тепла после ГТУ (не обязательно), а также ТЭО проекта привязки комплекса на конкретной территории.

Для этого необходимо разработать алгоримизированную методику, возможно, сценарного типа.

3. Существует достаточно острая конкуренция производителей оборудования, поэтому для облегчения выбора варианта использования ЭГсГТУ производителям целесообразно представлять информацию по:

- базовой стоимости проекта;

- сопоставлению с аналогами по показателям инвестиционной привлекательности;

- сопоставительным оценкам безопасности и рисков использования оборудования (заметим, что этого раздела в существующих рекламных материалах нет).

4. Для разработки методических и технических материалов по типовым вариантам проектов ЭГсГТУ предлагается образовать творческий коллектив с участием заинтересованных организаций и физических лиц.

1. Галикеев Р.М., Леонтьев С.А., Умренков М.В. Применение попутного нефтяного газа для собственных нужд на хохряковском месторождении //Наука и ТЭК.- № 3. Август. - 2011. - С. 37-43.

2. Книжников А. Ю., Пусенкова Н. Н., Проблемы и перспективы использования попутного нефтяного газа в России //Экология и Энергетика.

Международный контекст.

Выпуск 1 (рабочие материалы) ежегодного обзора проблемы в рамках проекта ИМЭМО РАН и WWF России. - 28 с.

3. Выгон Г., Рубцов А., Ежов С. Утилизация попутного нефтяного газа:

проблема 2012 /Энергетический центр СКОЛКОВО. – Февраль. - 2012. - 28 с.

4. Токарев А.Н. Проблемы утилизации попутного нефтяного газа:

интересы и роль нефтедобывающих компаний //Регион: Экономика и социология. - № 3. - 2009. - С. 212-231.

5. Пономарев В. Быстро и локально. http://expert.ru/2012/03/14/byistro-ilokalno/ 7. http://www.imsholding.ru/produkcija/ 8. http://www.bpcenergy.ru/ 9. http://www.manbw.ru/analitycs/png.html 1 0. М атериалы Международной научно-технической конференции «Инновационные проекты и перспективы автоматизации в нефтегазовой отрасли и энергетике на ПТС GE Intellgent Platforms» / Адвантек Инжиниринг. Москва, 30.10.2012 г. – 02.11.2012 г. http://www.advantekengineering.ru УДК 681.5.017:621.645.

УПРАВЛЯЕМАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НАЛИВА

СЖИЖЕННЫХ УГЛЕВОДОРОДНЫХ ГАЗОВ В ТАНКЕРЫ

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет Перевалка сжиженных углеводородных газов (СУГ) через морские терминалы включает в себя следующие технологические операции: слив СУГ из железнодорожных цистерн в емкости резервуарного парка, хранение СУГ в резервуарном парке с поддержанием температуры продукта, перекачку СУГ из емкости в емкость, налив СУГ в танкеры. Особенность массоперенос СУГ заключается в том, что рассматриваемая система является замкнутой, и массопереносу подвергается как жидкая (ЖФ), так и парогазовая фазы (ГФ) продукта, причем их движения разно направлены.

Рассмотрим особенности управляемого массопереноса на примере налива СУГ в танкеры. Технологическая схема данной операции представлена на рисунке. ЖФ продукта из емкости подеется центробежным насосом в танкер со средней скоростью v2. По мере повышения уровня h2 ГФ продукта из емкости танкера перемещается в емкость резервуарного парка. Движение ГФ будет осуществляться при условии, что давление p22 будет больше чем давление p11.

При выводе уравнений движения жидкой и газовой фаз продукта используем:

• Закон сохранения общей массы СУГ в системе.

• Зависимость плотности жидкой фазы пропана и бутана от температуры продукта.

• Зависимости давления и плотности насыщенных паров пропана и бутана от температуры.

• Уравнения Бернули, являющимися уравнениями удельной энергии для потока жидкостей и газов в двух сечениях где p1 и p2 – гидродинамические давления, z1 и z2 – вертикальные координаты осей потока, v1 и v2 – средние скорости, hs – удельная энергия, затрачиваемая на преодоление сил трения.

• Формулу Дайси-Вейсбаха для расчета удельной энергии сил трения где - безразмерный коэффициент гидравлического трения, l – длина трубопровода, d –диаметр трубопровода, v – средняя скорость потока, g – ускорение свободного падения, - местные сопротивления.

Уравнения жидкой фазы СУГ. Уравнений Бернулли ЖФ продукта на напоре насоса имеет вид где p22 - давление ГФ в танкере, h2 - уровень ЖФ в танкере, z2 - высота установки емкости, v21 и v22 – средние скорости потока на напоре насоса и входе в танкер, pн - давление на напоре насоса, z21 - высота установки насоса. При условии, что диаметр d2 трубопровода и удельный вес ЖФ от насоса до танкера постоянны, средние скорости по длине трубопровода будет постоянны v22 v21 v2. Выразим квадрат средней скорости через расход v2 (q2 / s2 ) 2, где q2 – объемный расход на напоре, s22 – площадь сечения трубопровода. При введенных обозначениях выразим (1) через давление на напоре насоса где – плотность жидкой фазы СУГ.

Из статических характеристик, заданных производителем центробежного насоса, можно записать зависимость давления на напоре насоса от где a, b, c – коэффициенты статической характеристики, u – относительная производительность насоса, пропорциональная скорости вращения вала насоса.

Величина u является управляющим воздействием для погрузки танкера.

Приравнивая правые части выражений (2) и (3), составим квадратичное уравнение, характеризующее работу насоса на трубопроводную сеть:

Из решения (4) находится объемный расход ЖФ СУГ с учетом сопротивления на трение Для вычисления расхода жидкой фазы СУГ из (5) необходимо рассчитать давление ГФ в емкости танкера:

где (T ) - зависимость плотности от температуры насыщенных паров, p22 (T ) - зависимость давления от температуры насыщенных паров.

В результате дифференциальные уравнения ЖФ продукта относительно уровней h1, h2 в горизонтально лежащих цилиндрических емкостях резервуарного парка и танкера будут иметь вид:

где lt1 и r1– длина и радиус емкости в танкере, lе1 и r2– длина и радиус емкости в резервуарном парке.

Уравнения на входе насоса находятся аналогично уравнениям на напоре насоса (2) и имеют вид:

где p11 - давление ГФ в емкости, h1 - уровень в емкости резервуарного парка, z1 - высота установки емкости, z21 - высота установки насоса, q2 – объемный расход жидкой фазы, pв - давление на входе насоса. Давление ГФ p вычисляется аналогично давлению ГФ p22 в танкере.

Уравнения газовой фазы СУГ. Уравнение Бернулли ГФ продукта имеет вид:

где v22 – средняя скорость потока ГФ на выходе из танкера, 2 – удельный вес ГФ в танкере, v11 – средняя скорость потока на входе в емкость, 1 – удельный вес ГФ в емкости, l3 –длина трубопровода, d3 – диаметр трубопровода. В последнем выражении выразим средние скорости через объемные расходы q11 и q22, а удельный вес через плотность 1 g 11 и 2 g 22.

В результате получим где s3 – площадь сечения трубопровода ГФ.

При условии, что q22 q11 2, получаются соотношения для расчета объемного расхода ГФ СУГ:

Зная значения объемных расходов можно записать дифференциальные уравнения ГФ продукта относительно масс ГФ m1гф и m2гф в емкости и танкере:

Заключение. Решение дифференциальных уравнений ЖФ и ГФ продукта определяет временные процессы налива СУГ в танкер. Регулирование расхода и давлений в процессе налива производится изменением производительности насоса u.

Скорость протекания временных процессов, относительно изменения уровня, массы, плотности и давления в системе зависят от температуры продукта.

Дальнейшие исследования математических моделей необходимо вести в направлении учета теплообмена между жидкой и газовой фазами СУГ в емкостях.

Список литературы 1. Калекин А.А. Основы гидравлики и технической гидромеханики:

учебное пособие для вузов. – М.:Мир, 2008. – 280 с.

2. Абиев Р.Ш. Вычислительная гидродинамика и тепломассообмен. – СПб.: Издательство НИИХимии СПбГУ, 2012. – 576 с.

3. ГОСТ 28656-90 Газы углеводородные сжиженные. Расчетный метод определения плотности и давления насыщенных паров.

УДК 621.

МЕТОДИКА РАСЧЁТА СЕКЦИОНИРОВАННОЙ

КАТУШКИ РОГОВСКОГО

Амурский государственный университет, г. Благовещенск Традиционная катушка Роговского состоит из провода, намотанного на немагнитный сердечник. В соответствии с законом Фарадея, ЭДС e, наводимая в катушке изменяющимся во времени t магнитным потокосцеплением, определяется выражением: e d dt. Знак минус означает, что принятые положительные направления отсчёта для ЭДС и для магнитного потока при его возрастании связаны правилом правого винта. ЭДС катушки Роговского связана с током i выражением: e M di dt, где M – взаимная индуктивность катушки и проводника (проводников) с током i. Таким образом, катушка Роговского является дифференцирующим индукционным преобразователем тока (ДИПТ) в проводнике, расположенном возле катушки.

Секционированные тороидальные катушки Роговского предназначены для измерения производных токов в электрических установках высокого напряжения. Конструктивное исполнение такой катушки обеспечивает её высокую помехозащищённость от мешающих магнитных полей, а также возможность получения ЭДС, наводимой измеряемыми токами. При номинальных значениях измеряемых токов ЭДС составляет несколько вольт.

Обмотка катушки состоит из большого числа секций, разделённых узкими промежутками. Катушка охватывает участок покрышки высоковольтного ввода, который непосредственно примыкает к соединительной втулке ввода.

Секции катушки целесообразно выполнять в виде одинаковых круговых соленоидов, надетых на общий гибкий немагнитный каркас [1, 2].

Соленоиды разделены промежутками длиной b, не покрытыми витками катушки, и имеют средний диаметр витка d и длину a. Для удобства изготовления элементарных соленоидов, размещения их на общем гибком каркасе, закрепления соленоидов на нём и электрического соединения выводов элементарных соленоидов, относительная длина одинаковых элементарных соленоидов d a d должна быть не меньше 0,5 и не больше двух, т.к. при большем значении d возникают затруднения с насадкой секций на гибкий сердечник, а при меньшем d увеличивается сложность работ по обеспечению одинаковых зазоров b между секциями, прочному закреплению соленоидов на сердечнике и электрическому соединению выводов соленоидов. Относительная длина промежутков между обмотками соленоидов d b d должна находиться в пределах от 0,2 до 0,5.

При определении среднего диаметра витка d следует учитывать удобство намотки секции катушки и размещения катушки вокруг покрышки высоковольтного ввода, а также толщину изоляционного покрытия секций и необходимость размещения катушки на участке между соединительной втулкой и первым кольцевым ребром покрышки. Чем больше этот диаметр, тем меньше число витков и длина обмоточного провода. Но при этом растёт масса гибкого каркаса катушки, усложняются процессы изготовления секций катушки, надевания их на каркас и состыковки концов каркаса после охвата им фарфоровой покрышки. Рекомендуемое значение диаметра витка d – от 5 до см.

Диаметр D осевой линии катушки определяется так, чтобы катушка свободно размещалась на нижнем участке верхней покрышки ввода в непосредственной близости к соединительной втулке. Для этого используется выбранный средний диаметр витка d и чертеж высоковольтного ввода.

Расчёт катушки производится в следующем порядке.

1. Определение взаимной индуктивности M катушки и центральной трубы высоковольтного ввода Взаимная индуктивность катушки и токопровода определяется по формуле M где I1 - номинальный ток ввода; E2 - напряжение катушки; f – частота.

2. Определение размеров и числа соленоидов (секций) катушки По заданным значениям диаметра D осевой линии катушки, среднего диаметра витка d и длины a соленоида, а также предварительно принятого значения промежутков b между обмотанными участками соленоидов находится расчетное число секций катушки: которое затем округляется до целого числа.

3. Выбор обмоточного провода В связи с тем, что ток катушки составляет доли ампера, провод выбирается не по его допустимому нагреву, а исходя из удовлетворения трёх других условий:

1) обеспечение механической прочности жилы провода и его изоляции в процессе механизированной намотки секций катушки;

2) низкое значение массы катушки;

3) активное сопротивление катушки много меньше сопротивления нагрузки.

Последнее условие устраняет большую потерю напряжения в нагруженной катушке.

Этим условиям отвечают провода с полиэфирной изоляцией, имеющие диаметр dм медной жилы в пределах от 0,112 мм до 0,2 мм, при этом максимальный наружный диаметр изолированного провода dиз находится в пределах от 0,14 мм до 0,24 мм [3].

Поперечное сечение выбранного обмоточного провода рассчитывается по формуле s 4. Определение чисел витков соленоидов и катушки Число витков соленоида находится по выражению [4]:

где 0 4 107 Гн/м – магнитная постоянная.

Найденное значение округляется до ближайшего чётного числа.

5. Проверка размещения обмотки в два слоя Рассчитывается минимальная и максимальная длины одного слоя обмотки: amin 1,05 w1 d, и amax 2 w1 d.

Если это условие не выполняется, то производится следующее:

- увеличивается длина соленоида a;

- обмотку катушки наматывают не в два, а в четыре слоя;

- увеличивается диаметр витка d.

В последнем случае потребуется вернуться к пункту 2.

8. Расчёт индуктивности секционированной катушки Для расчета применяется следующий порядок:

8.1 Индуктивность L0 одной, изолированной от других, секции катушки находится как индуктивность соленоида с использованием эллиптических интегралов K k и E k [5]:

8.3 Определение индуктивности одной секции катушки с учётом её взаимной индуктивности с соседними секциями.

Предположив, что рассматриваемая секция и соседние с ней являются коаксиальными соленоидами, и относительные значения длины соленоидов d и расстояний между соседними соленоидами d находятся в рекомендованных диапазонах, пренебрегаем кривизной осевой линии катушки. Тогда достаточно учитывать взаимные индуктивности рассматриваемой секции только с четырьмя другими. Две из них расположены с двух сторон через промежуток b b. Им соответствует взаимная индуктивность M1. Две другие учитываемые секции также расположены с двух сторон, но через одну секцию. Промежуток между каждой из них и рассматриваемой секцией равен b2 2 b a. Им соответствует взаимная индуктивность M2.

Указанные взаимные индуктивности M1 и M2 рассчитываются по формулам, соответствующим теореме о четырёх прямоугольниках [5]. Для того, чтобы определить M1, сначала по формуле (1) находятся индуктивности трёх фиктивных катушек: Lb1, Lab1 и Lab1a, имеющих относительную длину:

b d, a b d, 2 a b d. Так как у всех этих катушек одинаковая линейная плотность намотки витков, числа витков этих катушек соответственно равны:

w b a, w a b a, w 2 a b a. Затем рассчитывается взаимная индуктивность:

Аналогичным образом по формулам (1) и (2) рассчитываются индуктивности трёх других катушек, имеющих относительную длину:

b2 d, a b2 d, 2 a b2 d, и взаимная индуктивность M2.

Индуктивность всей катушки, состоящей из n секций, равна В (3) kt учитывает кривизну осевой линии тороидальной катушки.

9. Расчёт сопротивлений катушки Находится индуктивное сопротивление катушки: X 2 f L.

Удельное сопротивление медного провода при заданной температуре T её нагрева находится по формуле [4]:

где T0 = 20° С, а удельное сопротивление отожженной стандартной меди при этой температуре 0 0,01724 106.

В завершении расчёта параметров катушки определяется её полное сопротивление: Z Список литературы 1. Патент RU 2396661. Измерительное устройство дифференциальной токовой защиты шин / Г.Е. Кувшинов, Ю.В. Мясоедов, А.С. Нагорных (Зинкеева), И.А. Богодайко – Бюл. 2010, № 22.

2. Богодайко И.А., Кувшинов Г.Е. Индуктивность секционированного тороида с каркасом кругового сечения// Сборник трудов пятой Всероссийской конференции с международным участием «Энергетика: Управление, качество и эффективность использования энергоресурсов» – Благовещенск: АмГУ, 2008. – С. 359-362.

3. Электротехнический справочник: в 3 т. Т. 2. Электротехнические изделия и устройства/под общ. ред. профессоров МЭИ. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 712 с.

4. Электротехнический справочник: в 3 т. Т. 1. Общие вопросы.

Электротехнические материалы / под общ. ред. профессоров МЭИ. – М.:

Энергоатомиздат, 1985. – 488 с.

5. Калантаров Г. А., Цейтлин Л. А. Расчет индуктивностей:

справочник. – Л.: Энергоатомиздат, 1986. – 488 с.

УДК 681.121.

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА РАСШИРЕНИЯ ГАЗА

ДЛЯ СОПЕЛ ЧЕРЕЗ СКОРОСТЬ ЗВУКА

АО «Интергаз Центральная Азия», Казахстан, Уфимский государственный нефтяной технический университет, г. Уфа Процесс измерения расхода и количества природного газа методом переменного перепада давления сопровождается изменением плотности при прохождении его через сужающее устройство (СУ). Такое изменение объемов в методике измерений учитывается поправочным коэффициентом, который получил название коэффициента расширения. Для стандартных сужающих устройств, как сопла ИСА1932, эллипсные сопла, различные разновидности труб и сопел Вентури, уравнение коэффициента расширения имеет следующий вид [1, 2]:

где коэффициент адиабаты, относительный диаметр сужающего устройства, отношение абсолютного давления после сужающего устройства к давлению до него.

Формула (1) получается из обобщенного уравнения для коэффициента расширения при условии, что в перечисленных выше устройствах отсутствует дополнительное сужение струи. В этом случае коэффициент сужения принимается единицей, и уравнение упрощается до формулы (1), которая хорошо согласуется с экспериментальными данными в определенном диапазоне отношения давлений.

В рамках данной работы авторами ставится задача, какими факторами обусловлен диапазон применимости формулы (1) и какие дополнительные параметры влияют на коэффициент расширения?

Рассмотрев процесс течения газа в круглой трубе, совместное решение уравнения неразрывности потока и уравнения Бернулли с учетом адиабатичности течения приводит к следующему выражению:

Также если учесть, что согласно [3] скорость звука в газе выражается следующей формулой:

Мы видим, что выражение (2) содержит квадрат скорости звука. Поэтому из (2) с учетом скорости звука можно получить следующее выражение для числа Маха:

Из выражения для коэффициента расширения видно, что число Маха в неявном виде содержится в формуле (1). Теперь данное выражение можно будет использовать в качестве еще одного параметра для анализа свойств расширения газа за СУ. Также необходимо учесть, что в уравнении присутствует коэффициент скорости входа:

Теперь с учетом выражений (3) и (4) уравнение (1) примет более простой и наглядный вид и будет выглядеть следующим образом:

На рисунке изображен график, который отражает зависимость числа Маха от отношений давления до и после СУ при 1,3. Из графика видно, что наибольшее значение числа Маха достигается при больших значениях относительного диаметра. Анализ данных кривых показывает, что точка экстремума достигается при отношении давлений равном 0,55. Такое отношение в [4] для критических сопел называется критическим отношением.

При отношении давлений 0,55 скорость газа в критических соплах становится равной скорости звука. В нашем случае число Маха не становится равным или больше единицы, но достигает своего максимума именно в точке критического отношения. Значениям отношения менее критического отношения соответствуют потери давления, которые в принципе недостижимы в указанных сужающих устройствах. А значениям более критического отношения соответствуют потери давления на СУ, которые хорошо согласуются с условиями в [1, 2]. На графике видно, что при равенстве давлений до и после СУ число Маха становится равным нулю, что соответствует прекращению движения газа.

Зависимость числа Маха от отношения давлений Следует заметить, что уравнение (1) очень громоздкое. Это затрудняет вычисление неопределенности, поэтому оценим его неопределённость по формуле (5). В таком случае выражение для стандартной относительной неопределенности коэффициента расширения будет следующим:

В уравнение (6) входят составляющие неопределенности определения параметров прямых и косвенных измерений. Для того чтобы вычислить расширенную неопределенность измерения, необходимо умножить уравнение (6) на коэффициент охвата при определенном уровне доверия. Согласно данным из [2] при определении неопределенности коэффициента расширения, неопределенности коэффициента адиабаты, относительного диаметра и отношения перепада к давлению до СУ принимают равными нулю. Тогда из формулы (6) видно, что неопределенность коэффициента расширения будет зависеть только от неопределенности числа Маха.

Выводы. В данной работе авторами предлагается применять число Маха в качестве параметра, который влияет на коэффициент расширения газа в СУ.

Предлагается упрощенное выражение (5), которое более удобно для анализа коэффициента расширения. Полученное уравнение устанавливает взаимосвязь коэффициента расширения с местной скоростью звука до СУ. Получены объяснения для существующих критериев применимости уравнения (1).

Исследован коэффициент расширения при различных значениях относительных диаметров и получено выражение для оценки неопределенности коэффициента расширения.

Список литературы 1. Кремлевский П.П. Расходомеры и счетчики количества веществ. СПб.: Политехника, 2002. - 410с.

2. ГОСТ 8.586.1,3,4 – 2005 Измерение расхода и количества жидкостей и газов с помощью стандартных сужающих устройств. - М.: ИПК Издательство стандартов, 2007. - 49 с.

3. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Гидродинамика. - М.:Физматлит, 2003. с.

4. Плотников В.М., Подрешетников В.А., Тетеревятников Л.Н. Приборы и средства учета природного газа и конденсата. - М.: Недра, 1989. - 237 с.

УДК 622. Р.Ю. Куляскин, В.Я. Соловьев, А.Е. Назаров

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ КОМПЛЕКСНОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ

ПРЕДПРИЯТИЙ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ WONDERWARE INVENSYS

Технические решения, предлагаемые ООО «ТелекомСервисСтрой», основаны на научно-исследовательских работах и, в необходимых случаях, защищены патентами РФ. Они реализованы на предприятиях нефтедобывающего комплекса ТНК “ВР” и базируются на программных продуктах компании Invensys.

Комплексная автоматизация нефтепромыслов позволяет оперативно выявлять проблемы, возникающие на наземном и подземном оборудовании, собирать, обрабатывать и хранить данные о состоянии разработки. На основании полученных данных ежемесячно формируются отчеты и выполняется построение моделей разработки. Сложившаяся структура информационного обеспечения процесса разработки не позволяет строить оперативно прогнозные модели по факту события для обоснования и оптимизации принимаемых решений. Например, определять последствия внезапной остановки добывающей или нагнетательной скважины или группы скважин, оперативно принимать однозначно оптимальное решение для безусловного выполнения суточного планового задания по добыче нефти.

Решение этой задачи возможно только на основе анализа жестко синхронизированных по времени параметров, характеризующих текущее состояние разработки при одновременном решении задачи стабилизации основных энергетических потоков, влияющих на добычу нефти - это стабилизации работы системы ППД и системы электроснабжения промысла.

Это позволит строить в реальном времени, по событию, оперативные “интеллектуальные”, “обучаемые” модели разработки с высокой сходимостью расчетных-прогнозных и реальных параметров.

Технологический портал нефтегазодобывающего предприятия Технологический портал добычи, подготовки и транспортировки нефти это единое подсистема для агрегирования и представления данных о функционировании оборудования, состоянию разработки месторождений, материальных и энергетических потоков, о ходе выполнения производственных заданий через интернет или корпоративную сеть. Данная система (рис. 1) предназначена для комплексного информационно-аналитического обеспечения технологических процессов нефтегазодобывающего предприятия, а именно:

- мониторинг технологических процессов (рис. 2);

- формирование отчетных форм (рис. 3);

- анализ и прогнозирование (рис. 4);

- решение задачи оптимизационного управления (рис. 5);

- сервер верхнего уровня – сбор и хранение данных с серверов нижнего уровня, представление данных в портал, используя Wonderware Historian Server и Wonderware Information Server;

- видеонаблюдение (рис. 6);

- картография (рис. 7);

- сервера нижнего уровня – сбор и хранение данных с датчиков, установленных на технологическом оборудовании, оперативных и коммерческих узлах учета, посредством Wonderware Historian Server;

- программное обеспечение, обеспечивающее работу системы и подготовку данных, анализ процессов и генерацию представлений и моделей;

- WEB-приложений, обеспечивающих визуализацию полученных данных по всему технологическому оборудованию, включая добывающие и нагнетательные скважины, ВРП, АГЗУ и ОУУН и КУУН, технологическое оборудование площадок и др;

- АРМ разработчика – конфигурирование информационного наполнения портала.

Рис. 1. Комплексное информационно-аналитическое обеспечение технологических процессов нефтегазодобывающего предприятия Рис. 2. Технологическая информация с площадок нефтедобычи в виде Рис. 3. Формирование отчетных форм Рис. 4. Анализ и прогнозирование Рис. 5. Решение задачи оптимизационного управления Реализация системы комплексного информационно-аналитического обеспечения технологических процессов нефтегазодобывающего предприятия позволит решить задачи:

- расчета добычи нефти в реальном времени;

- расчета материального баланса по пластам в реальном времени;

- получить данные для расчета затрат на тонну добытой нефти по каждой скважине, по месторождениям, производственным подразделениям;

- объективно оценивать эффективность выполняемых работ на скважинах;

- планировать проведение работ и затрат на основе ретроспективного и текущего анализа параметров.

УДК 665.62 (07)

КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ БАРАБАННОГО КОТЛОАГРЕГАТА

КАК МНОГОСВЯЗНОГО ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ

Филиал УГНТУ в г. Стерлитамаке, Филиал Оренбургского государственного Принципиальная схема технологического процесса, протекающего в барабанном котлооагрегате, представлена на рис.1 [1]. Топливо поступает через горелочные устройства в топку 1, где сжигается обычно факельным способом.

Для поддержания процесса горения в топку подается воздух в количестве Qв.

Он нагнетается с помощью вентилятора ДВ и предварительно нагревается в воздухоподогревателе 9. Образовавшиеся в процессе горения дымовые газы Qг отсасываются из топки дымососом ДС. Попутно они проходят через поверхности нагрева пароперегревателей 5, 6, водяного экономайзера 8, воздухоподогревателя 9 и удаляются через дымовую трубу в атмосферу.

Рис. 1. Принципиальная технологическая схема барабанного циркуляционного контура 2, экранирующих камерную топку и снабжаемых водой из опускных труб 3. Насыщенный пар Dв из барабана 4 поступает в пароперегреватель, где нагревается до установленный температуры за счет лучистой энергии факела и конвективного обогрева топочными газами. При этом температура перегрева пара регулируется в пароохладителе 7 с помощью впрыска воды Dвпр.

Значение теплоотдачи заключается в теплопередаче тепловой энергии, выделяющейся при сжигании топлива, воде, из которой необходимо получить пар, или пару, если необходимо повысить его температуру выше температуры насыщения. Процесс теплообмена в котле идет через водогазонепроницаемые теплопроводные стенки, называющиеся поверхностью нагрева. Поверхности нагрева выполняются в виде труб. Внутри труб происходит непрерывная циркуляция воды, а снаружи они омываются горячими топочными газами или воспринимают тепловую энергию лучеиспусканием. Таким образом, в котлоагрегате имеют место все виды теплопередачи: теплопроводность, конвекция и лучеиспускание. Соответственно поверхность нагрева подразделяется на конвективные и радиационные. Количество тепла, передаваемое через единицу площади нагрева в единицу времени, носит название теплового напряжения поверхности нагрева. Величина напряжения ограничена, во-первых, свойствами материала поверхности нагрева, во-вторых, максимально возможной интенсивностью теплопередачи от горячего теплоносителя к поверхности, от поверхности нагрева к холодному теплоносителю.

Интенсивность коэффициента теплопередачи тем выше, чем выше разности температур теплоносителей, скорость их перемещения относительно поверхности нагрева и чем выше чистота поверхности.

Образование пара в котлоагрегатах протекает с определенной последовательностью. Уже в экранных трубах начинается образование пара.

Этот процесс протекает при больших температурах и давлении. Явление испарения заключается в том, что отдельные молекулы жидкости, находящиеся у ее поверхности и обладающие высокими скоростями, а, следовательно, и большей по сравнению с другими молекулами кинетической энергией, преодолевая силовые воздействия соседних молекул, создающее поверхностное натяжение, вылетают в окружающее пространство. С увеличением температуры интенсивность испарения возрастает. Процесс обратный парообразованию называют конденсацией. Жидкость, образующуюся при конденсации, называют конденсатом. Она используется для охлаждения поверхностей металла в пароперегревателях.

Пар, образуемый в котлоагрегате, подразделяется на насыщенный и перегретый. Насыщенный пар в свою очередь делится на сухой и влажный. Так как на теплоэлектростанциях требуется перегретый пар, то для его перегрева устанавливается пароперегреватель – ширмовой и коньюктивный, в которых для перегрева пара используется тепло, полученное в результате сгорания топлива и отходящих газов. Полученный перегретый пар при температуре Т=5400 С и давлении Р=100 атм. идет на технологические нужды.

Основными регулируемыми величинами котла является расход перегретого пара Dп.п., его давление pп.п и температура tпп. Расход пара является переменной величиной, а его давление и температура поддерживаются в пределах допустимых отклонений, что обусловливается требованиями заданного режима работы турбины или иного потребителя тепловой энергии.

Кроме того, следует поддерживать в пределах допустимых отклонений значения следующих величин: уровня воды в барабане Hб – регулируется изменением подачи питательной воды Dпв; разрежения в верхней части топки Sт – регулируется изменением производительности дымососом, отсасывающих дымовые газы из топки; оптимального избытка воздуха за пароперегревателем (О2) –регулируется изменением производительности дутьевых вентиляторов, нагнетающих воздух в топку; солесодержания котловой воды – регулируется изменением расхода воды Dпр, выпускаемой из барабана в расширитель непрерывной продувки.

Перечисленные величины изменяются в результате регулирующих воздействий и под действием внешних и внутренних возмущений, носящих детерминированный или случайный характер [2]. Котел, в целом, например, по каналу топливо-расход или давление пара, является системой направленного действия. Однако выходные регулируемые величины некоторых участков являются одновременно входными по отношению к другим. Например, расход перегретого пара Dпп, являясь выходной величиной по отношению к расходу топлива Bт, служит входным воздействием по отношению к давлению и температуре перегретого пара; давление пара в барабане, являясь выходной величиной по отношению к расходу топлива, является также одним из входных воздействий участка регулирования уровня воды в барабане Hб.

Следовательно, котел как объект управления представляет собой сложную динамическую систему с несколькими взаимосвязанными входными и выходными величинами (рис. 2).

Однако явно выраженная направленность отдельных участков по основным каналам регулирующих воздействий, таким как расход воды на впрыск Dвпр – перегрев tп.п., расход топлива Bт, - давление pп.п. и др., позволяет осуществлять стабилизацию регулируемых величин с помощью независимых одноконтурных систем, связанных лишь через объект управления [3]. При этом регулирующее воздействие того или иного участка (сплошные линии на рис. 2) служит основным способом стабилизации его выходной величины, а другие воздействия (пунктирные линии) являются по отношению к этому участку внутренними или внешними возмущениями.

Система управления барабанным котлом включает автономные АСР процессов горения и парообразования, температур перегрева пара, питания и водного режима.

Рис. 2. Схема взаимосвязей выходны и входных величинами в Qв – количество воздуха, подаваемое в топку; Qг– дымовые газы; Dб – насыщенный пар; Dвпр – количество воды в пароохладителе; Вт – расход топлива; tпп – перегрев; pпп – давление; Dпп – расход перегретого пара; Hб – уровень воды в барабане; Dпр– количество воды, выпускаемой из барабана в расширитель непрерывной продувки; NaCl – солесодержание котловой воды; Sт – разрежение в верхней части топки Таким образом, паровой котлоагрегат представляет собой технологический комплекс агрегатов, в котором происходит получение насыщенного перегретого пара в результате трех взаимосвязанных основных рабочих процессов, сложность регулирования которых связана с большим количеством перекрестных связей между регулируемыми параметрами.

Котлоагрегат как объект управления представляет собой сложную динамическую систему с несколькими взаимосвязанными входными и выходными величинами.

Список литературы 1. Некрасов А.С. Синяк Ю.В... Перспективы развития топливноэнергетического комплекса России на период до 2030 года // Проблемы прогнозирования. – 2007. – №4. – С. 21-52.

2. Комиссарчик В.Ф. Автоматическое регулирование технологических процессов. – Тверь: ТГТУ, 2001. – 248 с.

3. Каяшев А.И., Муравьева Е.А., Сазонова. Т.В. Полякова Л.Ю.

Компенсация взаимного влияния температуры и давления в автоклаве для производства газозолосиликатных шлакоблоков: Научно-технический вестник Поволжья. Сборник научных статей. – Казань, 2011. - № 3. – С.132-137.

УДК 519.876.

ОБЗОР РАСШИРЕНИЯ C-CODE

МОДЕЛИРУЮЩЕЙ ПРОГРАММЫ VISSIM

Уфимский государственный нефтяной технический университет, г. Уфа Программное обеспечение VisSim компании Visual Solutions, Inc.

представляет собой визуальный язык программирования блочных диаграмм, предназначенный, в основном, для моделирования и анализа динамических схем. Благодаря богатым возможностям моделирования и интеграции с другими программами, а также интуитивно-понятному интерфейсу, данное ПО широко применяется в учебном процессе и научно-исследовательской работе на кафедре АТПП.

Существует большое количество дополнений к базовому пакету VisSim, значительно расширяющих возможности программы. К ним, в частности, относятся средства для разработки встраиваемых систем, пакет частотного анализа, OPC-клиент, средство оптимизации параметров системы, средство для работы с нейросетевыми моделями, средства поддержки различных интерфейсов и проч.

В данной статье рассматривается расширение C-Code, позволяющее автоматически преобразовывать диаграмму VisSim в высокоэффективный читабельный си-код, соответствующий стандарту ANSI C. Он может быть скомпилирован на любой платформе, поддерживающей компилятор ANSI C.

Благодаря оптимизации по скорости (константные выражения вычисляются единственный раз во время компиляции; минимизируется количество вызовов функций), он может выполняться до 5 раз быстрее, чем соответствующая ему диаграмма, запущенная в VisSim, что позволяет работать с моделями, имеющими малый период дискретизации. Расширение C-Code имеет следующие возможности:

1) создание настраиваемого исходного си-кода, который может быть в дальнейшем скомпилирован с включением библиотек генерации кода VisSim;

2) создание исполняемого (.exe) файла, выводящего результаты моделирования в виде потока ASCII-символов (требуется компилятор). Данная возможность практически бесполезна, поскольку не позволяет управлять входными сигналами и временем моделирования;

3) создание DLL-библиотеки, содержащей исходную модель (требуется компилятор). Основное применение полученной библиотеки – блок userFunction в диаграммах VisSim. DLL-модель можно встраивать в разные диаграммы, она выполняется быстро и скрывает реализацию исходной модели, обеспечивая защиту авторских прав;

4) создание так называемого «имитационного объекта» - си-кода с поддержкой специального API для гибкого управления моделью из стороннего приложения. API позволяет создавать несколько копий модели, в разное время запускать, останавливать или сбрасывать их, а также сообщает об возникших ошибках. Имитационный объект представляет собой «чёрный ящик» с некоторым количеством входов, задаваемых программно, и выходов, рассчитываемых на каждом шаге моделирования. Для его использования, стороннее приложение должно:

а) инициализировать имитационный объект;

б) организовать цикл моделирования, в каждой итерации которого:

- задавать массив входных данных;

- вызывать функцию расчета;

- обрабатывать массив выходных данных.

Имитационные объекты оказываются полезными, в частности, при разработке компьютерных тренажёров-имитаторов нефтеперерабатывающих установок, когда имитационная модель технологического процесса сложна и её грамотная реализация «своими силами» затруднена. Часто предъявляются также повышенные требования к скорости вычислений, поскольку моделирование процессов в тренажёрах-имитаторах, как правило, происходит в ускоренном темпе, что влечёт за собой увеличение количества вычислений в единицу реального времени. В таких случаях модель может быть разработана и отлажена в VisSim, затем переведена в си-код и подключена к программетренажёру. При этом разработчик получит преимущество в скорости вычислений и сэкономит время, которое было бы потрачено на составление и тестирование модели. Следует сказать, что для коммерческого использования VisSim и C-Code необходимо приобрести лицензии. Visual Solutions, Inc.

предоставляет пробные 60-дневные полнофункциональные версии всех продуктов линейки VisSim.

В качестве примера работы расширения C-Code взята модель отпарной колонны К-2 установки Висбрекинг. Данная модель является достаточно сложной и содержит 160 блоков. Исходная диаграмма VisSim приведена на рис.1. Перед применением генератора кода модель была свёрнута в составной блок (рис. 2). Полученный си-код внедрён в тестирующую программу (рис. 3).

Тестирующая программа, созданная на языке C++ в среде разработки Visual Studio (хотя могла бы быть написана и на любом другом языке, поддерживаемом Visual Studio), реализует алгоритм работы с имитационным объектом, рассмотренный в пункте 4. В полном соответствии с диаграммой VisSim, можно задавать четыре входных величины, а также время и шаг моделирования. На форму выводятся графики изменения четырёх выходных величин. Кроме этого, имеется возможность моделирования в реальном времени. В результате сопоставления графиков, выданных тестирующей программой, и графиков VisSim сделан вывод, что модель преобразована корректно. На графиках рис. 3 можно видеть переходные процессы, которые возникают при отличии начальных условий от номинальных значений параметров.

В заключение отметим широкие перспективы применения расширения C-Code в разработке компьютерных тренажёров-имитаторов и в учебной и научно-исследовательской работе кафедры.

Список литературы 1. VisSim/C-Code User’s Guide by Visual Solutions, Inc. Version 8.0 // [Электронный ресурс]. – http://vissim.com/downloads/doc/CCODE_UGv80.pdf.

2. VisSim: [сайт]. URL: http://vissim.com.

3. Сайт о моделировании систем и явлений: [сайт]. URL:

http://model.exponenta.ru.

УДК 681.586’

КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ КОРРЕКЦИИ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ

ТЕМПЕРАТУРНОЙ ПОГРЕШНОСТИ ДАТЧИКОВ ДАВЛЕНИЯ

Уфимский государственный нефтяной технический университет, В связи с широким использованием датчиков давления в различных отраслях промышленности задача достижения высокой точности измерения попрежнему остается актуальной. Для датчиков давления, в том числе тензорезистивных, существенным недостатком является зависимость выходного сигнала от температуры, и, как следствие, наличие дополнительной температурной погрешности. В данной статье приведен обзор существующих методов коррекции дополнительной температурной погрешности, а также произведена классификация этих методов.

Следует отметить, что температурное влияние может быть различным как по динамике его воздействия на измерительный преобразователь, так и по направленности этого воздействия [1]. Большинство известных способов коррекции устраняют только статическое ненаправленное влияние температуры, при этом динамика температуры остается неучтенной, в то время как погрешность от нестационарного температурного воздействия может достигать 30% от номинального выходного сигнала [2].

При классификации методов коррекции дополнительной температурной погрешности тензопреобразователей давления в первую группу можно выделить конструктивные методы, которые направлены на совершенствование конструкции чувствительного элемента или корпуса датчика.

Часть конструктивных методов направлена на улучшение характеристик чувствительного элемента датчика. К ним относится физико-технологический метод, суть которого заключается в изменении характеристик слоя кремния или параметров тензомоста [3]. Он эффективен, например, при коррекции аддитивной составляющей температурной погрешности тензопреобразователя при питании мостовой схемы током. В остальных случаях метод не является достаточно эффективным, поскольку требует дополнительного использования схемотехнических способов. Другой подход к применению конструктивных методов заключается в поиске наилучшей топологии тензорезисторов на мембране. При оптимизации топологии интегральных мембранных тензорезисторных преобразователей учитывается критерий максимальной чувствительности преобразователя. Однако на практике вариант топологии тензорезисторов, обеспечивающий максимальную чувствительность преобразователя, может оказаться непригодным с технологической, либо с конструктивной точки зрения [4]. В работе [2] предложена топология тензорезисторов на мембране, критерием выбора которой является уменьшение дополнительной температурной погрешности при воздействии нестационарных температур. Традиционное расположение тензорезисторов на мембране такое, что при воздействии нестационарной температуры измеряемой среды на приемную полость датчика тензорезисторы, подвергающиеся деформациям растяжения, в отличие от тензорезисторов, подвергающихся деформациям сжатия, находятся в различных температурных условиях. В НИИФИ были разработаны, изготовлены и испытаны образцы датчиков давления, имеющих минимальную погрешность в условиях воздействия нестационарной температуры окружающей среды. Особенность конструкции чувствительного элемента датчика – выполнение радиальных и окружных тензорезисторов в виде идентичных элементов – квадратов, размещенных по периферии мембраны и соединенных низкоомными перемычками. При воздействии нестационарной температуры измеряемой среды (термоудар) на мембране возникает неравномерное температурное поле. Но предлагаемая топология тензорезисторов позволяет обеспечить максимальную идентичность температур радиальных и окружных тензорезисторов. Также в качестве дополнительной меры уменьшения неравномерности температурного поля в зоне размещения тензорезисторов используется вакуумирование внутренней полости датчика, что позволяет снизить теплообмен между чувствительным элементом и ближайшими элементами конструкции датчика. К этой группе конструктивных методов можно также отнести способ [5], в котором предлагается строить конечно-элементную математическую модель нестационарного термоупругого напряженно-деформационного состояния датчика. Полученные данные по деформациям и прогибам мембраны датчика давления позволяют оценить погрешности показаний датчика давления при различных температурах измеряемой среды. Также эти данные позволяют оптимальным образом выбрать месторасположение тензорезисторов или тонкопленочных емкостных МЭМС-структур для минимизации дополнительной температурной погрешности.

Стоит отметить, что важным аспектом конструктивных способов коррекции является оптимизация формы и материала корпуса датчика. Как отмечалось в [6], конструкция корпуса должна способствовать формированию осесимметричного температурного поля чувствительного элемента датчика независимо от направления и динамики внешнего температурного воздействия на датчик. При такой конфигурации температурного поля чувствительного элемента датчика температурное влияние на выходной сигнал тензомоста минимально.

Следующая группа методов представляет схемотехнические методы компенсации температурной погрешности тензопреобразователей давления, систематизация которых приведена в [4]. Пассивные схемы термокомпенсации предполагают включение в плечи моста пассивных элементов (постоянных резисторов, термисторов), обеспечивающих необходимую коррекцию значений ТКС плеч моста. Активные схемы термокомпенсации изменяют ток или напряжение в плечах схемы с изменением температуры, позволяют контролировать и поддерживать постоянной температуру тензосхемы, либо преобразуют выходной сигнал тензосхемы в сигнал, не зависящий от температуры.

В работе [7] предложен адаптированный к производству способ компенсации аддитивной температурной погрешности тензорезисторного датчика с мостовой измерительной цепью с учетом нелинейности температурной характеристики начального разбаланса сигнала. Для этого предлагается шунтировать плечо мостовой схемы для компенсации температурной нелинейности и впоследствии компенсировать аддитивную температурную погрешность включением термозависимого резистора в одно из плеч мостовой схемы. В работах приведены последовательности расчета пассивных элементов для схемотехнической коррекции.

Отличия методов этой группы друг от друга заключаются в алгоритмах расчета добавочных элементов. При включении внешних пассивных цепей они из-за своей отдаленности от чувствительного элемента находятся в неидентичных температурных условиях, поэтому с методической точки зрения при изменениях температуры измеряемой среды данные методы будут некорректны.

Несмотря на развитие обозначенных выше способов коррекции, они имеют ограничения достижения точности. Применение достаточно сложных схемотехнических и конструктивных методов коррекции не позволяет значительно снизить температурную и как следствие общую погрешность преобразователя давления. Дальнейшего улучшения метрологических характеристик можно достичь с помощью алгоритмических (математических) методов. Возможность использования алгоритмических способов коррекции достигается благодаря наличию микропроцессора в составе современных интеллектуальных датчиков, что позволяет обрабатывать полученных данные в реальном времени и получать на выходе датчика скорректированный сигнал.

Согласно [8] алгоритм коррекции температурной погрешности заключается в последовательном вычислении поправок для коррекции аддитивной и мультипликативной составляющей температурной погрешности, внесении их в результат измерения. Также можно сказать, что алгоритм коррекции погрешности заключается в применении функции преобразования измерительного преобразователя, выраженной в виде математической модели.

Математическая модель представляет собой градуировочную характеристику, полученную по результатам данных градуировочного эксперимента. План выполнения градуировочного эксперимента влияет на длительность эксперимента, на точность получаемых данных и, как следствие, на точность получаемой математической модели.

Существуют различные виды математических моделей. В аналитическом выражении она может быть линейной зависимостью, полиномом или сплайном [9, 10]. От выбора вида математической модели зависит точность выполняемой коррекции.

В работах [11-13] предлагается представлять градуировочную характеристику в виде системы плоскостей в пространстве измеряемых параметров. Данный подход, по мнению авторов, позволяет упростить вычисления с микропроцессоре, а также управлять методической погрешностью. Схема формирования пространственной градуировочной характеристики представляет собой итерационный процесс. На первом этапе область допустимых значений давления и температуры делится на 4 равные части и для каждой из них находят коэффициенты математической модели и среднеквадратичную ошибку[12]. Затем найденное значение ошибки сравнивают с допустимой, и, если она оказывается больше допустимой, то данную область разбивают еще на 4 равные части и проделывают ту же процедуру. Процесс продолжается до тех пор, пока все среднеквадратичные ошибки не станут меньше допустимого значения, что является критерием выхода из цикла итераций.

Для одного преобразователя может быть подобрано огромное количество функций преобразования, в той или иной мере отвечающих требованиям точности. От правильности выбора математической модели, принятой в качестве функции преобразования, зависят метрологические характеристики и класс точности преобразователя. Для получения наиболее подходящей функции преобразования часто используются методы регрессионного анализа [6, 14]. В соответствии с этими методами существуют алгоритмы получения функции преобразования, заключительным этапом которых всегда является проверка адекватности математической модели. В данном случае в зависимости от способа получения модели используются различные критерии. Часто в качестве критерия адекватности математической модели используется F-критерий Фишера [9]. В промышленной группе «Метран» пригодность математической модели проверяется по следующим параметрам: приведенная погрешность, дисперсия адекватности, погрешность от нелинейности и температурная погрешность [14].

двухфакторную математическую модель, которая позволяет вычислить значение на входе преобразователя, используя измеренные значения давления и температуры на выходе преобразователя. При этом необходимо, чтобы значения давления и температуры были стабилизированы. Если преобразователь при измерении подвергается температурным ударам, то в результате измерения давления появится дополнительная температурная динамическая погрешность. Следующий способ позволяет уменьшить эту составляющую температурной погрешности. Для организации алгоритма коррекции динамической температурной погрешности помимо измеренных значений давления и температуры в математическую модель вводится дополнительный параметр – скорость изменения температуры, который отображает динамику нестационарного температурного воздействия [1, 6]. При отсутствии температурных ударов математическая модель будет выполнять коррекцию дополнительной статической температурной погрешности. Данная модель рекомендована для использования в цифровых датчиках давления, подверженных тепловым ударам.

Обзор существующих методов коррекции был бы неполным без учета того, как эти методы работают при различных температурных воздействиях. В таблице представлена классификация описанных выше методов коррекции дополнительной температурной погрешности датчиков давления, и отображена эффективность их работы при различных температурных воздействиях.

Применимость алгоритмических методов коррекции обусловливается совокупностью входных величин, учтенных в математической модели.

Двухфакторная модель, учитывающая измеренные значения давления и температуры P и T, осуществляет статическую температурную коррекцию.

Эффективность методов коррекции температурной погрешности датчиков давления при различных температурных воздействиях Методы коррекции температурной погрешности Конструктивные Схемотехнические Алгоритмические Совершенствование тензорезисторов материалов При введении в математическую модель дополнительного параметра скорости изменения температуры чувствительного элемента dT/dt становится возможной коррекция динамического температурного влияния. При наличии в математической модели параметра положения чувствительного элемента датчика относительно направленного воздействия температурного градиента возможна коррекция направленного температурного воздействия [1].

Проведя анализ методов коррекции, можно сделать вывод, что схемотехнические и конструктивные методы хорошо разработаны, но имеют ограничения по точности и сложности. Алгоритмические методы позволяют корректировать с высокой точностью и при этом учитывать характер температурного воздействия. Также следует отметить, что конструктивные и алгоритмические методы позволяют устранять температурную погрешность, вызванную различными видами температурного влияния. Можно предположить, что дальнейшее увеличение точности может быть достигнуто благодаря алгоритмическим методам.

Список литературы 1. Емец С.В., Хорошавина Е.А., Абубакиров И.И. Классификация дополнительных температурных погрешностей интегральных тензопреобразователей давления // Нефтегазовое дело. - 2012. - Т.10, №2. С.18-21.

2. Мокров Е.А., Белозубов Е.М., Тихомиров Д.В. Минимизация погрешности тонкопленочных тензорезисторных датчиков давления при воздействии нестационарной температуры // Датчики и системы. - 2004. - №1. С. 26-29.

3. Мартынов Д.Б., Стучебников В.М. Температурная коррекция тензопреобразователей давления на основе КНС // Датчики и системы. - 2002. С.6-12.

4. Ваганов В.И. Интегральные тензопреобразователи. – М.:

Энергоатомиздат, 1983.

5. Джашитов В.Э., Панкратов В.М., Барулина М.А. Математическое моделирование датчика давления в условиях механических и тепловых ударов // Датчики и системы.- 2009. - №8. - С. 37-40.

6. Емец С.В., Хорошавина Е.А. Коррекция дополнительной тензопреобразователей давления // Датчики и системы.- 2012. - № 7. - С. 26-29.

7. Тихоненков В.А., Солуянов Д.А., Винокуров Л.Н. Косвенный способ компенсации аддитивной температурной погрешности тензорезисторного датчика // Датчики и системы. - 2012. - №5. - С.17-22.

8. Катков А.Н. Алгоритмы коррекции погрешностей тензометрических датчиков давления цифровыми вторичными преобразователями // Молодой ученый. – 2011. – Т. 1, №8. - С. 58-60.

9. Семенов Л.А., Сирая Т.Н. Методы построения градуировочных характеристик средств измерения. – М.: Издательство стандартов, 1986.

10. Пирский А.В. Разработка математической модели функции преобразования тензорезисторного чувствительного элемента датчика абсолютного давления // Известия ЮФУ. Технические науки.-2011.-№3. - С.

200-205.

11. Клевцов С.И., Линьков В.С., Веретельников Ю.А., Кузьминов В.Г.

Погрешности вычисления давления в интеллектуальном датчике при матричнополиномиальной аппроксимации его градуировочной характеристики // Известия ТРТУ. – 2004. - №2. - С.30-48.

12. Клевцов С.И., Удод Е.В. Пространственная плоскостная модель градуировочной характеристики интеллектуального датчика давления // Известия ТРТУ. – 2005. - №1. - С. 99-107.

13. John Eidson IEEE1451.2 Correction Engine Applications, 1998.

14. Лапин А.П., Цыпина Ю.Н., Лапина Е.А. Статистическое моделирование функций преобразования датчиков давления типа «Метран» // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2008. - № 3 (103).

- С. 34-37.

УДК 621. М.И. Хакимьянов, С.В. Светлакова, И.Н. Шафиков

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ШТАНГОВЫХ ГЛУБИННЫХ

НАСОСОВ МЕТОДОМ АНАЛИЗА ПЛУНЖЕРНЫХ ДИНАМОГРАММ

Уфимский государственный нефтяной технический университет, г. Уфа Значительная часть фонда нефтедобывающих скважин нашей страны и всего мира эксплуатируется штанговыми глубинными насосами (ШГН). Так, по данным 2010 года, 41% скважин на месторождениях РФ эксплуатировалось при помощи ШГН, при этом они обеспечивали 19,5% всей добываемой нефти [1].

Во многих случаях насосное оборудование очень сильно изношено, а сами месторождения находятся в заключительных стадиях эксплуатации. Ситуация осложняется нестабильным уровнем цен на нефть и постоянным ростом стоимости электроэнергии, в результате чего механизированная добыча может стать низкорентабельной или убыточной.

В этих условиях возрастает роль информационного обеспечения процесса добычи нефти, позволяющего путем измерения технологических параметров скважины и насоса оптимизировать процесс эксплуатации, снизить нагрузки на оборудование и уменьшить затраты на добычу.

Наиболее эффективным методом контроля за эксплуатацией скважин, оснащенных ШГН, является динамометрирование [2]. Динамограмма представляет собой график изменения усилия в точке подвеса штанг в функции перемещения штока и измеряется при помощи двух датчиков – усилия и перемещения. По форме динамограммы можно диагностировать несколько десятков неисправностей в насосе, таких как утечки в клапанах, заедание плунжера, слишком высокая или низкая посадка плунжера и другие.

Различают устьевую и плунжерную динамограммы (рис. 1). Устьевую (поверхностную) динамограмму измеряют датчиками усилия и перемещения на устье скважины. Плунжерную (глубинную) – получают из устьевой расчетным путем. К настоящему времени разработано несколько методик расчета плунжерных динамограмм [3, 4].

Для построения глубинной динамограммы необходимо, зная усилие F, скорость V и перемещение S штока на устье скважины, определить усилие F1, скорость V1 и перемещение S1 на плунжере [4]:

F1(t)=f(F, t,, Q, V, E, fш, с);

V1(t)=f(F, t,, V, E, fш, с);

S1(t)=f(F, t,, S, E, fш, с), где t – время, с;

– время распространения волны по колонне штанг, с;

Q – вес штанг в жидкости, Н;

Е – модуль упругости материала штанг, Н/м2;

fш – приведенная площадь сечения штанг, м2;

с – скорость звука в штангах, м/с.

Время распространения волны по колонне штанг находится как отношение глубины скважины к скорости звука в штангах:

где H – глубина скважины, м.

Сравнивая устьевую и плунжерную динамограммы, можно заметить, что устьевые динамограммы отличаются от плунжерных сдвигом по оси нагрузки на величину веса штанг в жидкости и наличием волн колебаний штанговой колонны, вызванных пружинным сжатием штанг. Кроме того, устьевая динамограмма имеет вид параллелограмма, тогда как плунжерная близка по форме к прямоугольнику. Наклон устьевой динамограммы обусловлен растяжением колонны штанг в начале хода вверх и ее сжатием в начале хода вниз. Можно сказать, что плунжерная динамограмма несет только информацию о работе насоса, а устьевая дополняется паразитным влиянием штанговой колонны, что затрудняет ее анализ. Таким образом, получив расчетным путем плунжерную динамограмму из измеренной устьевой, можно упростить анализ состояния и режима работы погружного оборудования.

Рис. 1. Измеренная устьевая и рассчитанная плунжерная динамограммы Проследить, как изменяется форма динамограммы по мере спуска к насосу, можно произведя вычисления промежуточных глубинных динамограмм (рис. 2). Видно, что по мере увеличения глубины уменьшается амплитуда колебаний колонны штанг и исчезает характерный наклон параллелограмма.

Из сказанного выше следует логичный вывод, что диагностику работы скважинного насосного оборудования предпочтительней проводить по плунжерным диаграммам, чем по устьевым, так как форма последних искажена относительно процессов, происходящих в насосе.

Однако для построения плунжерной динамограммы по устьевой за каждый цикл качания ШГН требуется разработка специального программноматематического обеспечения и информация о составе штанговой колонны, а также значительные вычислительные мощности ЭВМ. По этим причинам в большинстве отечественных систем автоматизации скважин производится анализ именно устьевых динамограмм. Так, в программном пакете «Dinamograph» (НПП «Грант») выделяют 16 характерных форм устьевых динамограмм, соответствующих типовым неисправностям и режимам насоса.

Рис. 2. Изменение формы динамограммы по мере увеличения глубины Функция анализа плунжерных динамограмм реализована в зарубежных системах автоматизации, например, в программе «XCPOC» и контроллерах “Lufkin Well Manager” фирмы “Lufkin Automation” (США). В них разработчики выделяют неисправности, влияющих на форму плунжерной динамограммы.

Однако, по мнению авторов, в данном перечне отсутствуют некоторые встречающиеся неисправности (прихват плунжера) и присутствуют такие, с которыми на практике сталкиваться не приходится (перемещение цилиндра).

На основе анализа около двух тысяч динамограмм авторами были получены формы 12 плунжерных динамограмм, соответствующих типовым неисправностям и режимам насоса (рис. 3). Были выделены следующие режимы: а) нормальная работа; б) влияние пластового газа; в) срыв подачи; г) низкая посадка плунжера; д) высокая посадка плунжера; е) запарафинивание цилиндра; ж) утечки в нагнетательном клапане; з) утечки во всасывающем клапане; и) искривление цилиндра; к) прихват плунжера; л) выход плунжера из насоса; м) фонтанирование/обрыв штанг.

а) нормальная работа насоса; б) влияние пластового газа; в) срыв подачи;

г) низкая посадка плунжера; д) высокая посадка плунжера; е) запарафинивание цилиндра; ж) утечки в нагнетательном клапане; з) утечки во всасывающем клапане; и) искривление цилиндра; к) прихват плунжера; л) выход плунжера из Авторами разработана методика программного распознавания плунжерных динамограмм, заключающаяся в преобразовании динамограммы в двухмерный массив и его сравнении с набором трафаретов, которая показала высокую степень достоверности результатов диагностики.

Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы:

1. Диагностику состояния насосного оборудования целесообразно производить по плунжерным динамограммам, так как устьевые динамограммы искажены паразитным влиянием колебаний штанговой колонны, что затрудняет их анализ.

2. В большинстве отечественных систем автоматизации скважин производится анализ только устьевых динамограмм, так как для построения плунжерных динамограмм требуется разработка специального программноматематического обеспечения, информация о конфигурации штанговой колонны, а также значительные вычислительные мощности ЭВМ.

3. Авторами получены формы 12 плунжерных динамограмм, соответствующих типовым неисправностям и режимам насоса. Разработана методика программного распознавания плунжерных динамограмм, которая показала высокую степень достоверности результатов диагностики.

Список литературы 1. Ивановский В.Н. Энергетика добычи нефти: основные направления оптимизации энергопотребления // Инженерная практика, 2011.- №6.- С. 18-26.

2. Хакимьянов М.И., Пачин М.Г. Анализ динамограмм в контроллерах систем автоматизации штанговых глубиннонасосных установок // Датчики и системы.- 2011.- №9.- С. 38-40.

3. S G Gibbs, Method of Determining Sucker Rod Performance, US Patent 3,343,409, issued Sept 26, 1967. - Pp. 3–7.

4 Касьянов В.М. Аналитический метод контроля работы глубинных штанговых насосов. - М.: ВНИИОЭНГ, 1973. - 95 c.

УДК 621.316.

МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НЕПРЕРЫВНОЙ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОЙ

ЭЛЕКТРОСВЯЗИ НА ОБЪЕКТАХ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

Тюменский государственный нефтегазовый университет, институт кибернетики, информатики и связи, г. Тюмень Одним из главных условий совершенствования и укрепления материально-технической базы общества является наличие разветвленной, технически совершенной связи. В нашей стране для этого создается Единая автоматизированная сеть связи ЕАСС. Важную роль в развитии ЕАСС имеют средства связи: радиорелейные, кабельные тропосферные и спутниковые.

Особое место связь имеет в нефтяной промышленности, так как без нее будет невозможен технологический процесс транспортировки нефти. Освоение природных богатств Дальнего Востока и Сибири потребовало строительства многокилометровых сетей нефтепровода, а для контроля состояния той или иной ветки нефтепровода требуется организация качественной и надежной связи. В соответствии с регламентом [1] по оказанию услуг обеспечения связи магистральных нефтепроводов и диспетчерских станций, предприятие ОАО «Связьтранснефть» является единым интегратором различных видов связи на нефтепроводах предприятия ОАО «Сибнефтепровод». На всей протяженности нефтепроводов строятся диспетчерские станции для контроля и безопасной эксплуатации нефтепроводов. Для обмена информацией таких станций между собой организуются следующие мероприятия: рядом с каждой диспетчерской станцией строятся узлы связи – связные пункты, которые объединяются и вместе образуют единую систему связи и обмена информацией. Такая система может реализовываться в виде кабельных линий связи от узла к узлу, а также в виде радиорелейной связи. Кабельные линии, например, проще в эксплуатации и обеспечивают непрерывную передачу данных между узлами Радиорелейные системы передачи информации очень эффективны при организации связи в труднодоступных регионах, в местах, где, например, невозможна прокладка кабельной линии, которые не обладают достаточно защищенной помехоусточивостью сигнала. Таким образом, параллельно с ветками нефтепроводов, где связующими звеньями являются диспетчерские станции (НПС, ЛПДС), идут ветки линий связи, соединительными пунктами которой являются узлы связи (УС, ПРС). Каждая ветка нефтепровода не ограничивается одним видом связи на магистральной линии. Одной из самых надежных и точных линий связи считается комбинированная связь, состоящая из радиорелейной связи и кабельной связи. В таких случаях один из видов связи можно считать запасным в том случае, если основной используемый в технологическом процессе вид связи станет недоступным (поломки, аварии на кабельных линиях, на радиомачтах), что позволяет организовать непрерывность работы тракта связи. На рис. 1 показан пример организации тракта связи вдоль нефтепровода, состоящий из узлов связи, связывающих между собой нефтеперекачивающие станции (НПС) и линейно-производственные диспетчерские станции (ЛПДС). Данный тракт входит в зону обслуживания Урайского цеха электросвязи, который в ходит в состав ОАО «Связьтранснефть».