CC BY
47Математические методы моделирования, управления и анализа данных
УДК 681.5.015
К ВОПРОСУ СИНТЕЗА АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПЕРЕКАЧКИ НЕФТИ ПО МАГИСТРАЛЬНЫМ НЕФТЕПРОВОДАМ
Е. Д. Агафонов
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Россия, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 E-mail: [email protected]
Описан подход к синтезу непараметрических адаптивных алгоритмов для идентификации параметров процесса перекачки нефти. Особое внимание уделяется актуальности поставленной задачи и основных направлений ее решения.
Ключевые слова: магистральный нефтепровод, адаптация, идентификация, многосвязная система.
ON ADAPTIVE IDENTIFICATION APPROACH OF OIL DELIVERY VIA TRUNK PIPELINES
E. D. Agafonov
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, "Krasnoyarsky Rabochy" Av., Krasnoyarsk, 660014, Russia. E-mail: [email protected]
The work is devoted to description of an approach to nonparametric adaptive modeling of oil delivery process via trunk pipelines. The main purpose is to describe relevance of the problem and some key features of its solution.
Keywords: trunk pipeline, adaptation, identification, multiply connected system.
Нефтяная отрасль занимает одно из ведущих мест в российской экономике, ее составляют предприятия, занимающиеся добычей, транспортом и переработкой нефти и нефтепродуктов. Транспорт нефти осуществляется преимущественно по магистральным нефтепроводам.
В настоящее время эксплуатация систем трубопроводного транспорта нефти невозможна без использования современных средств управления процессом перекачки нефти. Автоматизированные распределенные системы управления внедрены и используются на магистральных нефтепроводах как за рубежом, так на территории России. Системы управления помогают решать задачи обеспечения заданных технологических режимов работы трубопровода, исключения аварийных ситуаций (включая предотвращение гидроудара и кавитационных процессов, эксплуатации системы аварийного пожаротушения и т. д.), минимизации последствий аварий вследствие прорыва нефтепровода.
В качестве основного подхода к построению моделей технологических режимов перекачки нефти в настоящее время принимается процедура создания моделей стационарного течения нефти. Под термином «стационарная модель» подразумевается статическая модель установившегося режима технологического процесса. Модель представляет собой большую систему нелинейных алгебраических уравнений, сформированную в соответствии с законами Кирхгофа для трубопроводной сети [1]. Построение модели связано с решением двух задач: уточнением неизвестных ко-
эффициентов (обратная задача) и отысканием искомых объемных расходов (прямая задача). Для численного решения системы уравнений применяется модифицированный метод последовательных приближений [2].
Существующий подход к моделированию позволяет с высокой степенью точности определять параметры течения нефти по нефтепроводу и является эффективным средством расчета технологических режимов в стационарном варианте. С помощью этого подхода технологи рассчитывают некоторое множество режимов, которые с той или иной вероятностью могут быть реализованы в системе в течение определенного промежутка времени на перспективу. В случае наступления определенных условий происходит перевод с одного расчетного режима на другой.
Практика эксплуатации магистрального нефтепровода показывает, что среднее время, в течение которого происходит переход от одного стационарного технологического режима к другому, зачастую превышает по длительности время работы в рамках какого-либо из стационарных режимов. Вследствие этого возникает необходимость в построении нестационарных (динамических) моделей, описывающих переходные процессы в магистральном трубопроводе.
В литературе [3] и научно-практических отраслевых изданиях широко представлены результаты исследований в области построения динамических моделей процессов, происходящих в нефтепроводе. Зачастую, речь идет о моделях, основанных на привлечении законов гидродинамики, выраженных в сис-
Решетневскуе чтения. 2013
темах уравнений в частных производных для описания распределенных систем. Подход, который используется в таких работах, требует достаточно полной информации о физических характеристиках перекачиваемой нефти, характере течения нефти, внутреннем профиле и геометрической конфигурации трубопровода, исчерпывающей информации о функционировании насосных агрегатов. Во множестве случаев такие модели сложны в вычислительном плане, требуют учета неизвестных, часто неизмеримых или непредсказуемо меняющихся во времени и в пространстве параметров.
Одна из важнейших задач, требующих построения качественных моделей технологического процесса перекачки нефти, - прогноз потребления электрической энергии насосными агрегатами. Режимы работы подкачивающих и основных насосов с электроприводом непосредственно связаны с технологическими параметрами работы нефтепровода. Расчет технологических режимов в нестационарных режимах работы нефтепровода с привлечением эффективных методов моделирования позволит в значительной степени уточнить прогноз электропотребления для насосных агрегатов. Повышение точности планирования расхода электрической энергии позволит оптимизировать затраты при расчете с поставщиками электроэнергии. В рамках крупной трубопроводной компании достигнутая экономия даже в случае повышения качества моделирования процесса на 1-2 % может исчисляться многими миллионами рублей.
Настоящая работа посвящена разработке теоретических принципов и алгоритмического обеспечения для построения адаптивных динамических моделей сложных многосвязных технических объектов. При этом предлагается применить подход к построению комбинированных моделей объектов, имеющих указанную природу. Комбинированные модели [4] представляют из себя триаду, состоящую из взаимосвязанных частей, описывающих, соответственно, фундаментальные законы, действующие в технологическом процессе, связи между различными технологическими параметрами, заданные с точностью до вектора параметров, а также зависимости непараметрического типа, дополняющие недостающие связи и замыкающие результирующую систему уравнений. Таким образом, модель включает в себя компоненты, построенные исходя из сведений, находящихся на разных уровнях априорной неопределенности. Настройка модели включает привлечение выборки измерений технологических параметров в соответствии с выбранными критериями качества. Возможность такой настройки обусловливает адаптивный характер модели.
Таким образом, предложенный подход позволяет интегрировать в одном модельном описании объекта компоненты, соответствующие разным уровням априорной информации, тем самым повышая точность
полученной макромодели в соответствии с выбранными критериями качества.
С использованием результатов теоретических исследований [4; 5] и синтезированного на их основе алгоритмического комплекса решается практическая задача моделирования технологических режимов работы участков магистрального нефтепровода с целью прогнозирования электропотребления насосными агрегатами.
Результатом настоящей работы можно считать обоснование необходимости привлечения адаптивных динамических моделей комбинированного типа для решения задач идентификации параметров магистральных трубопроводов. В дальнейшем планируется конкретизировать содержание алгоритмов и исследовать их характеристики в применении к решению поставленной задачи.
Библиографические ссылки
1. Мызников А. М., Файзуллин Р. Т. Уточнение коэффициентов сопротивления в сложных гидравлических сетях по результатам ограниченного числа измерений // Теплофизика и аэромеханика. 2005. Т. 12, № 3. С. 513-516.
2. Лурье М. В. Математическое моделирование процессов трубопроводного транспорта углеводородов : учеб. пособие. М. : ГУП «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2002. 210 с.
3. Трофимов В. В., Тарасенко В. П., Мащенко В. И. Автоматизированное управление магистральными нефтепроводами. Томск : Изд-во Том. ун-та, 1994. 247 с.
4. Медведев А. В. Теория непараметрических систем. K-модели // Вестник СибГАУ. Вып. 3(36). Красноярск. 2011. С. 57-62.
5. Красноштанов А. П. Метод генерации решений на многосвязных системах в условиях неопределенности : дис. ... д-ра техн. наук : 05.13.01. Красноярск, 2001. 295 с.
References
1. Myznikov A. M., Fayzullin R. T. Thermophysics and Aeromechanics, 2005, vol. 12, no. 3, pp. 513-516.
2. Lurie M. V. Matematicheskoe modelirovanie protsessov truboprovodnogo transporta uglevodorodov (Mathematical Modeling of Pipeline Transportation of Hydrocarbons;, Moscow, RGU, 2002. 210 p.
3. Trofimov V. V., Tarasenko V. P., Mashchenko V. I. Avtomatizirovannoe upravlenie magistral'nymi nefteprovodami (Automation Control of Trunk Pipelines). Tomsk, TSU, 1994. 247 p.
4. Medvedev A. V. VestnikSibGAU, 2011, no. 3(36), pp. 57-62.
5. Krasnoshtanov A. P. Metod generatsii resheniy na mnogosvyaznykh sistemakh v usloviyakh neopredelennosti (Method of Decision Generation on Multiconnected Systems under Uncertainty). Diss. Doct. of Tech. Sc., Krasnoyarsk, 2001. 295 p.
© Агафонов Е. Д., 2013
