CC BY
35
Процедуру можно проводить как постоянно, так и временно.
Способ обеспечивает минимальную потерю ингибитора с газом.
Чтобы принудительно подавать ингибитор, допустим монтаж вспомогательных Г-образных труб с торца теплообменных труб. Внутренний диаметр этих вспомогательных труб должен составлять 2-3 мм. Благодаря эжектирующему перепаду давления в природном газе ингибитор будет попадать в трубы из распределительной камеры. Эжекционная часть вспомогательной трубы должна находиться внизу основной трубы. Это необходимо, чтобы количество ингибитора не оказалось чрезмерным.
Изучим вариант подачи ингибитора в перевернутой схеме «П». Чтобы добиться постоянной и равномерной перемены эжектирующего давления, место входа газа должно быть передвинуто от места присутствия ингибитора внизу распределительной камеры. Схема соединения «П1» и характер течения проиллюстрированы на рисунке 10.
Давление в области входного торца нижней части достаточно однородное (рисунки 11 и 12).
Перепад между выходным коллектором и входным в нижней части максимален, благодаря чему в нижней трубе отмечается скорость 33,5 м/с.
Судя по результатам численного моделирования, можно снизить образование гидратов в АВО путем
внесения изменений в конструктивные схемы подключения коллекторов и подачи ингибитора непосредственно в область с наибольшей вероятностью гидратообразования.
Выводы
1. На основе уравнений гидродинамики и теплообмена в осесимметричной формулировке была составлена модель гидратообразования при движении по каналам влажного природного газа.
2. Благодаря учету двумерных эффектов гидра-тообразования удается более точно установить момент начала формирования гидратов в трубах. При этом относительное отклонение одномерного вычисления от усредненного двумерного расчета доходит до 100%.
3. Была составлена методика анализа выделения конденсата из потока газа, требующая применения результатов решения уравнений для обеих фаз в двумерной формулировке.
4. Вычисление траекторий движения частиц в разных аппаратах демонстрирует вероятность абразивного износа элементов конструкции либо налипания и скопления конденсата.
5. Из-за местного переохлаждения природного газа в нижнем ряду труб на их внутренней стенке складываются условия для образования гидратов и льда, для перекрытия сечения трубопровода гидратами и последующей поломки аппаратов воздушного охлаждения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Николаев В.В. Комплексная технология глубокой очистки и разделения природного газа Оренбургского месторождения, РАО «ГАЗПРОМ», М., - 1998.
2. Патанкар С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости.- М.: Энергоиздат, 1984. 150с.
3. Гриценко А.И., Истомин В.А. и др. «Сбор и промысловая подготовка газа на Северных месторождениях России». - М.: ОАО «Издательство «Недра», 1999. - 473 с.
4. Добыча, подготовка и транспорт природного газа и конденсата. Справочное руководство в 2-х томах. Том 1. Под ред. Ю.П. Коротаева, Р.Д. Маргулова. - М.: «Недра», 1984, 360 с. (стр. 60).
5. Молоканов Ю.К. Процессы и аппараты нефтегазопереработки. - М.: Химия, 1980 - 407 с.
УДК 681.121.89
Гудков К.В., Пискаев К.Ю.
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный технологический университет», Пенза, Россия
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ КИБЕРФИЗИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ РАСХОДА ЖИДКОСТЕЙ
Рассмотрен ряд вопросов, связанных с построением модулей сбора данных для киберфизической системы контроля расхода жидкостей с использованием кориолисовых расходомеров. Предложен вариант структуры аппаратной части подобного модуля, использующий современные модельно-ориентированные средства проектирования.
Ключевые слова:
киберфизическая система, модуль сбора данных, технически сложные объекты, кориолисов расходомер, ЕД-АЦП, модельно-ориентированное проектирование, весовое интегрирование
При проектировании технически сложных объектов (ТСО), таких как системы массового контроля расхода жидкостей с использованием кориолисовых расходомеров, важную роль играет процесс отладки и верификации. При этом зачастую приходится использовать макетные образцы и натурные эксперименты, что значительно увеличивает время проектирования и стоимость разработки, а имеющиеся недостатки и ошибки выявляются только на конечных этапах. Использование современных математических пакетов позволяет проводить имитационное моделирование еще на стадии проектирования отдельных узлов ТСО и объединять модели между собой для отладки их взаимодействия. Подобный подход к решению задач проектирования ТСО применяется в модельно-ориентированном проектировании.
При реализации модельно-ориентированного подхода при проектировании элементов киберфизиче-ской системы контроля расхода жидкостей предлагается провести имитационное моделирование механической и электронно-вычислительной частей расходомера и объединить эти модели путем дополнительного моделирования датчиковой аппаратуры и аналого-цифровых преобразователей. Это позволит получить полную модель системы на которой возможна отработка алгоритмов цифровой фильтрации и управления. Отлаженные модели, реализующие алгоритмы, автоматически конвертируются в программный код программируемой логической инте-
гральной схемы (ПЛИС). Также целесообразно реализовать на ПЛИС функции элементов цифровой обработки ранее проводимых в аналого-цифровом преобразователе.
Для этого используем возможности среды имитационного моделирования Matlab/Simulink. Спроектированную ранее [1] CAD/CAE модель расходомера экспортируем в среду Matlab/Simulink (SimMechanics). После установления параметров связей между телами и введения всех действующих сил (сила Кориолиса, сила тяжести, сила упругости) и моментов инерции, получим модель, представленную на рисунке 1.
В модели КР смоделирована труба, с заданными физическими параметрами (геометрические размеры, масса, момент инерции) и взаимодействующие с ней тензометрические датчики. Физические параметры задаются в настройках блоков Body и позволяют проводить моделирование динамических процессов с учетом инерциальной составляющей движения.
Данные об изменении возникающих в модели сил и моментов можно снимать внутренними средствами пакета SimMechaniks, но это не позволяет учитывать чувствительность, быстродействие и точность конкретных моделей датчиков. Для моделирования работы системы с учетом указанных параметров реализованы модели тензометрических датчиков в подсистемах Subsystem 1-4 которые имеют действующие прототипы Honeywell FSS1500ST.
При моделировании учитывались метрологические и физические параметры датчика, а именно его габариты, масса, упругость чувствительного элемента, максимальный прогиб и другие. В модели
для реализации быстродействия и чувствительности датчика были подобраны значения жесткости и демпфирующих свойств системы измерения силы.
Рисунок 1 - Б1ши11пк (Б1ш}4есЬап1с) -модель кориолисова расходомера
Сигнал с датчика давления, расположенного на первичном измерительном преобразователе (расхо-домерная трубка КР) представляет собой гармонические колебания при отсутствии протекания жидкости. При протекании жидкости по трубе форма сигнала отклоняется от гармонического закона. Для оценки отклонения сигнала используются интегральные характеристики полупериодов колебания: разница их площадей пропорциональна скорости протекающей жидкости. Поэтому для оцифровки измерительных сигналов в разрабатываемом модуле сбора данных было решено использовать АЦП интегрирующего типа (ИАЦП).
При установке длительности интервала преобразования ИАЦП кратной длительности периода колебаний расходомерной трубки выходное значение преобразователя также пропорционально скорости протекающей жидкости. Для работы в быстроизме-няющихся условиях по скорости протекающей жидкости целесообразно проводить измерение за период колебания. Для измерения расхода с точностью не хуже 0,01% необходимо проводить преобразования сигнала с разрешением не менее 18 двоичных разрядов. В настоящее время в рамках способов ИАЦП достигнута наибольшая точность преобразования: разрешение сигма-дельта АЦП (ЕД-АЦП) зарубежных производителей доходит до 2 4-х бит [2-3].
Адаптация модуля сбора данных к различным требованиям по критерию «точность-быстродействие» реализуется изменением времени преобразования ИАЦП, а также необходимой трансформацией
формы совместной АЧХ схемы НУ входного сигнала и ИАЦП по отношению к шумовой составляющей. Из известных способов реализации ИАЦП с необходимыми частотными свойствами наиболее полно отвечает поставленным ограничениям метод весового интегрирования. Например, применение весовых функций (ВФ) вида «1», «1 2 1», «1 3 3 1» и т.д. позволяет повысить подавление переменных составляющих входного сигнала до 38, 56 и 90 дБ соответственно [5,6,7].
Промышленным стандартом НУ для измерения дифференциальных сигналов выступает схема на основе трех операционных усилителей (ОУ). Основной недостаток такой схемы заключается в том, что погрешность третьего ОУ входит в результат измерения полным весом [4,9]. Чтобы устранить данный недостаток можно отказаться от третьего ОУ в составе схемы НУ, а разность между значениями дифференциальных входов находить в цифровом виде [9]. Анализ показал, что данный подход с недавнего времени используется зарубежными производителями в современных микросхемах АЦП (например, Ж0Б131Е08 [3]) . Проведенное имитационное моделирование данной дифференциальной схемы, построенной на основе ОУ ОР37, показало высокую точность при усилении дифференциальных сигналов (погрешность не более 3 мкВ). Процесс преобразования и получения конечного результата в цифровом виде может быть выполнен либо последовательным, либо параллельным преобразованием промежуточных результатов П1оиЬ и П2оиЬ (рисунок 2).
Рисунок 2 - Структурные схемы реализации аналого-цифрового преобразования сигналов на основе дифференциального усилительного каскада на двух ОУ
В рамках модельно-ориентированного подхода синтезирована Б1ши11пк-модель ЕД-АЦП, представленная на рисунке 3. На вход модели подаются данные с модели тензометрического датчика, при этом шаг изменения значений установлен равным шагу моделирования.
Моделируемая структура модуля сбора данных КР (рисунок 4), содержит: схему формирования весовых коэффициентов (ФВК); А1, А2 - операционные усилители; ЕД-М - сигма-дельта модуляторы 1 и 2; ГТИ - генератор тактовых импульсов. В ПЛИС реа-
лизованы: ЦФ1 и ЦФ2 - цифровые фильтры ЕД-преоб-разователей; ЦОС - блок цифровой обработки сигналов, реализующий требуемые алгоритмы первичной обработки и анализа цифровых сигналов, формируемых АЦП; УУ - блок ПЛИС, реализующий устройство управления модуля сбора данных [10].
В предложенной структуре модуля сбора данных функции ИАЦП схемы выполняют совокупность сигма-дельта модуляторов и цифровых фильтров, реализованных на ПЛИС. Аналоговый модулятор представляет собой малую часть современных микросхем ЕД-АЦП, и состоит в простейшем случае из одного
интегратора, одного компаратора, одного одноразрядного цифро-аналогового преобразователя. Например, потребляемая мощность микросхемы АВ774 0 (модулятор без цифровых фильтров) -3 мВт, АО7762 (2Й-АЦП с цифровым КИХ-фильтром)
958 мВт. Таким образом, сигма-дельта модуляторы в приведенной структуре могут быть реализованы на одном кристалле, что в значительной мере решит проблему идентичности их характеристик [10].
Рисунок 3 - Simulink-модель ЕД-АЦП
Рисунок 4 - Структура модуля сбора данных
ПЛИС в составе модуля играет роль основного вычислительного устройства. Производительность современных ПЛИС позволяет реализовывать несколько вычислительных ядер, работающих параллельно. Кроме того, передовые модели современных ПЛИС имеют в своем составе реализованный аппа-ратно процессор семейства АРМ. Используя мо-дельно-ориентированный подход при проектировании модуля сбора данных, реализуется автоматическая генерация кода на основании имитационных моделей, синтезированных в среде Мэ.Ь1аЬ/ Б1ти11пк для ПЛИС. Это позволило ввести в разрабатываемую
модель подсистему, отвечающую за имитацию работы конкретного модуля сбора данных, имеющего физический прототип. В дальнейшем это позволило экспортировать подобранные в ходе моделирования фильтры на ПЛИС.
Показанный подход позволяет проектировать различные киберфизические системы контроля расхода жидкостей путем внесения изменений в имитационные модели и реконфигурированием алгоритмов цифровой обработки и управления. Что в свою очередь приводит к сокращению издержек на проектирование.
ЛИТЕРАТУРА
1. Михеев М.Ю., Юрманов В.А., Гудков К.В. / Синтез элементов поверочных систем дозирования компонентов топлива. // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Технические науки. - 2010. - №7(28) - С. 55-60.
2. Официальный сайт фирмы Analog Devices. Режим доступа: http://www.analog.com, свободный. -Заголовок с экрана.
3. Официальный сайт фирмы Texas Instruments. Режим доступа: http://www.ti.com, свободный. -Заголовок с экрана.
4. Шахов Э.К., Михотин В.Д. Интегрирующие развертывающие преобразователи напряжения. - М.: Энер-гоатомиздат, 1986г. - 144с.
5. Михеев М.Ю., Жашкова Т.В., Кривоногов С.В., Косолапов В.В. Разработка математических моделей для анализа критических состояний технически сложных объектов // Вестник НГИЭИ. 2017. № 3 (70). С. 7-14.
6. Жашкова Т.В., Клюшникова М.С., Сидорова Ю.С. Современное состояние исследований в области построения систем мониторинга и контроля // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5-2. С. 6062.
7. Горячкин А.В., Володин К.И. Методика проектирования кроссплатформенных распределенных сенсорных сетей // Современные информационные технологии. 2008. № 7. С. 91-93.
8. Жашкова Т.В., Михев М.Ю., Роганов В.Р. Интеллектуальные системы и технологии. Учебно-методическое пособие. - Пенза, 2015. Том Часть 1.
9. Хоровиц П. Хилл У. Искусство схемотехники. В 2-х томах. Т.1. Пер. с англ. - Изд. 3-е. - М.: Мир, 1986. - 598с.
10. Пискаев К.Ю., Иоффе А.М., Никулкин В.А. Структура аппаратной части модуля сбора данных информационной системы контроля технически сложных объектов // Современные информационные технологии. 2014. № 19. С. 195-200.
