Моделирование и исследование режимов работы газоперекачивающего агрегата

Содержание Введение 5 1 Характеристика современных технологий компримирования природного газа как объекта управления и роль ГПА в транспорте газа 7 1.1 Использование природного газа в современном мире 7 1.2 Основные типы газотранспортных систем 9 1.3 Компоненты газотранспортной системы как объекта управления 11 1.4 Магистральные газопроводы Казахстана 16 1.5 Обзор методов моделирования системы управления компримированием природного газа 18 1.6 Антипомпажная защита 20 1.7 Краткий обзор существующих конструкций антипомпажных клапанов 25 1.8 Существующая модель устранения помпажа в газовых компрессорах 27 1.9 Когнитивная модель системы газового компрессора 33 1.10 Методика расчета регрессионного анализа 37 1.11 Вывод по разделу 41 2 Расчет модели изменения состояния газа 42 2.1 Описание объекта 42 2.1 Анализ характеристик объекта 44 2.2 Расчет корреляции 45 2.3 Регрессионный анализ 48 2.4 Проверка на значимость 50 2.5 Выводы по разделу 53 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 54 ?

1 British Petroleum BP Statistical Review of World Energy 2018 // Statistical Review of World Energy. - 2018. - P. 1–56. 2 Environment – Energy-related emissions data & environmental analyses. Independent Statistics and Analysis. http://www.eia.doe.gov/environment.html. 10.10.2019. 3 C. Borraz-Sanchez Optimization methods for pipeline transportation of natural gas: University of Bergen. - Norway, 2010. 4 Газовые магистрали Казахстана маршруты геоэкономического развития. http://www.kaztransgas.kz/index.php/ru/press-tsentr/publikatsii/960- gazovye-magistrali-kazakhstana-marshruty-geoekonomicheskogo-razvitiya. 10.10.2019. 5 G. A. van Zee Control System Design for a Centrifugal Compressor Using Dynamic Simulation // IFAC Proceedings Volumes. - 2017. - Vol. 20, № 5. - P. 363– 368. 6 K. H. Fasol, H. P. Jorgl Principles of model building and identification // Automatica. - 1980. - Vol. 16, № 5. - P. 505–518. 7 J. T. Gravdahl Modeling and Control of Surge and Rotating Stall in Compressors: thesis … Dr.ing.:.98-6-W.: Norwegian University of Science and Technology, 1998. -154 p. 8 Федоров Ю.Н. Порядок создания, модернизации и сопровождения АСУТП. – Москва: Инфра-Инженерия, 2011. – 596 с. 9 M. Karimi Simulator Comparison: Joint seminar on ????2 absorption fundamentals.: Norwegian University of Science and Technology, 2009. -19 p. 10 P. Aaslid Modelling of Variable Speed Centrifugal Compressors for Anti- Surge Control: thesis … Ms. Sc. In Engineering Cybernetics: Norwegian University of Science and Technology, 2009. -99 p. 11 R. Z. Rios-Mercado, C. Borraz-Sanchez Optimization problems in natural gas transportation systems: A state-of-the-art review // Applied Energy. - 2015. - Vol. 147, No. April 2015. - P. 536–555. 12 V. V. Koyyalamudi, Q. H. Nagpurwala Stall Margin Improvement in a Centrifugal Compressor through Inducer Casing Treatment // International Journal of Rotating Machinery. - 2016. - Vol. 2016 P. 1–19. 13 H.-K. Li, X.-F. Wang, J.-G. Yang, P.-F. Zhao, Y. Liu The effect of impeller– diffuser interactions on diffuser performance in a centrifugal compressor // Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics. - 2016. - Vol. 10, № 1. - P. 565–577. 14 M. Ebrahimi, Q. Huang, X. He, X. Zheng Effects of variable diffuser vanes on performance of a centrifugal compressor with pressure ratio of 8.0 // Energies. - 2017. - Vol. 10, № 5. – P. 1-15. 15 S. Budinis, N. F. Thornhill Supercritical fluid recycle for surge control of CO2 centrifugal compressors // Computers and Chemical Engineering. - 2016. - Vol. 91 P. 329–342. 16 A. Marsan, I. Trebinjac, S. Moreau, S. Coste Active Flow Control in a Radial Vaned Diffuser for Surge Margin Improvement: A Multislot Suction Strategy // International Journal of Rotating Machinery. - 2017. - Vol. 2017 P. 1–12. 17 R. Matas, T. Syka, O. Lunacek Numerical and experimental modelling of the centrifugal compressor stage – setting the model of impellers with 2D blades // EPJ Web of Conferences. - 2017. - Vol. 143 P. 02073. 18 K. Jones, A. Cortinovis, M. Mercangoez, H. J. Ferreau Distributed Model Predictive Control of Centrifugal Compressor Systems // IFAC-PapersOnLine. - 2017.- Vol. 50, № 1. - P. 10796–10801. 19 H. Imani, M. R. Jahed-Motlagh, K. Salahshoor, A. Ramezani, A. Moarefianpur Robust decentralized model predictive control approach for a multi- compressor system surge instability including piping acoustic // Cogent Engineering. - 2018. - Vol. 5, № 1. - P. 1–14. 20 W. Du, Y. Li, L. Li, G. Lorenzini A quasi-one-dimensional model for the centrifugal compressors performance simulations // International Journal of Heat and Technology. - 2018. - Vol. 36, № 2. - P. 391–396. 21 N. Tengesdal, T. T. Kristoffersen, C. Holden Applied Nonlinear Compressor Control with Gain Scheduling and State Estimation // IFAC-PapersOnLine. - 2018. - Vol. 51, № 8. - P. 151–157. 22 C. Hansen Dynamic Simulation of Compressor Control Systems: Aalborg University Esbjerg, 2008. 23 J. Liedman Dynamic simulation of a centrifugal compressor system: Chalmers University of Technology, 2013. 24 L. Carlui, P. Aguilera Subsea Wet Gas Compressor Dynamics: Norwegian University of Science and Technology, 2013. 25 A. Sedliak, T. Zacik Optimization of the gas transport in pipeline systems // Tatra Mountains Mathematical Publications. - 2016. - Vol. 66, № 1. - P. 103–120. 26 D. De Wolf, Y. Smeers The Gas Transmission Problem Solved by an Extension of the Simplex Algorithm // Management Science. - 2003. - Vol. 46, № 11.- P. 1454–1465. 27 C. Blum, G. R. Raidl A Hybrid Meta-heuristic Approach for Natural Gas Pipeline Network Optimization // presented at the “Lecture Notes in Computer Science” 2016. № August 2005. - . 28 P. J. Wong, R. E. Larson Optimization of tree-structured natural-gas transmission networks // Journal of Mathematical Analysis and Applications. - 1968. - Vol. 24, № 3. - P. 613–626. 29 A. Kartashev, A. Martynov, O. Mashkov Numerical and experimental studies of a turbocharger centrifugal compressor for combustion engine boost // International Review of Aerospace Engineering. - 2018. - Vol. 11, № 1. - P. 27–38. 30 N. A. Solovyov, A. F. Valeev, A. O. Salikhov Automated system for substantiation of commercial production recovery from water-flooded gas wells // International Review of Automatic Control. - 2018. - Vol. 11, № 3. - P. 107–112. 31 D. F. U. Putra, O. Penangsang, A. Soeprijanto Non-intrusive load monitoring design using K-means clustering extreme learning machine // International Review on Modelling and Simulations. - 2018. - Vol. 11, № 4. - P. 215–220. 32 F. A. Pamuji, H. Miyauchi Maximum power point tracking of multi-input inverter for connected hybrid PV/Wind power system considering voltage limitation in grid // International Review on Modelling and Simulations. - 2018. - Vol. 11, № 3. - P. 143–150. 33 H. Dehnavifard, G. Radman, M. Kalyan Design and comparison of high-speed induction machine and high-speed interior permanent magnet machine // International Review on Modelling and Simulations. - 2018. - Vol. 11, № 3. - P. 151–157. 34 R. A. Stanley, W. R. Bohannan Dynamic Simulation of Centrifugal Compressor Systems // Proceedings of the sixth Turbomachinery Symposium. - 1977.- P. 123–132. 35 K. K. Botros, P. J. Campbell, D. B. Mah Dynamic Simulation of Compressor Station Operation Including Centrifugal Compressor and Gas Turbine // Journal of Engineering for Gas Turbines and Power. - 2008. - Vol. 113, № 2. - P. 300. 36 A. Hafaifa, B. Rachid, G. Mouloud Modelling of surge phenomena in a centrifugal compressor: Experimental analysis for control // Systems Science and Control Engineering. - 2014. - Vol. 2, № 1. - P. 632–641. 37 P. K. Veldandi, V. Ramesh Kumar, C. Sailu Anti surge control design for variable speed compressor using dynamic simulation // International Journal of Applied Engineering Research. - 2017. - Vol. 12, No. Special Issue 1. - P. 636–640. 38 C. J. Backi, J. T. Gravdahl, S. Skogestad Robust control of a two-state Greitzer compressor model by state-feedback linearization // presented at the “2016 IEEE Conference on Control Applications, CCA 2016” 2016. P. 1226–1231. 39 M. A. Asadzadeh, F. Shabani Centrifugal compressor active surge controller design based on fuzzy type II // presented at the “2nd IEEE Texas Power and Energy Conference, TPEC 2018” 2018. Vol. 2018-February P. 1–6. 40 A. Garcia-Hernandez, A. Alvarado Centrifugal compressors transient surge analysis: When do you need a hot gas bypass line? // presented at the “Pipeline Simulation Interest Group Annual Meeting, PSIG 2018” 2018. 41 M. Doenni, L. Grutesen Design optimization of anti surge control valves on turbocompressors // presented at the “Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference, ADIPEC 2016” 2016. Vol. 2016-January. 42 B. Taylor RBI Centrifugal Compressors // Presentation of the API Spring Refining meeting. – Denvor, USA: Dresser-Rand, 2009.

1 Характеристика современных технологий компримирования природного газа как объекта управления и роль ГПА в транспорте газа Алгоритм функционирования антипомпажной системы [11] приведен на блок-схеме на рисунке 1.6. На первом этапе, исходя из анализа состояния клапанов (антипомпажного и на линии потребления сжатого газа), а также значений и скоростей изме¬нения наиболее информативных технологических параметров (например, виброскорости в контроль¬ных точках), выявляется наличие помпажа в систе¬ме «компрессор - сеть». Если помпаж выявлен и не мо¬жет быть устранен путем регулирования, то выраба¬тывается сигнал экстренного открытия аварийного клапана сброса или перепуска газа. При невозмож¬ности устранения помпажа за этими действиями следует останов компрессора. Покажи этот алгоритм + сделай тот же алгоритм, только добавь моделирование. Этот рисунок мне нравится. Рисунок 1.6 – Блок – схема алгоритма функционирования антипомпажной системы управления 1.8 Существующая модель устранения помпажа в газовых компрессорах В настоящее время регулирование производительности центробежных компрессоров выполняется, в основном, дросселированием. Такой способ регулирования приводит к большим потерям энергии потока сжатого воздуха и, как следствие, является неэкономичным. Кроме того дросселирование потока сжатого воздуха создает условия возникновения помпажа компрессора. Поэтому актуальным является создание систем управления электроприводом компрессорных установок, препятствующих появлению предпомпажных состояний. Однако синтез системы управления невозможно осуществить без построения адекватной модели компрессора [22]. Для описания динамики компрессора использована модель Мура-Грейтцера [23]: {-(d/dt ?=l/l_c (?_c (?)-?)@d/dt ?=l/?4?^2 l?_c (?-?_T ) )+, (1.2) где ?– расход воздуха через компрессор; ?– степень сжатия воздушного потока компрессором; В–параметр Грейтцера; l_c–сумма длины трубы на всасывания, длины компрессора и длины трубы на нагнетании компрессора; ?_T – расход сети; ?_c (?)–газодинамическая характеристика компрессора. Газодинамическая характеристика рассчитывается по формуле [24]: ?_c (?)=?_c0 (?)+H(?)*(1+3/2(?/(W(?))-1)-1/2 ?(?/W(?) -1)?^3 ), (1.3) где ?_c0 (?)– сжатие при отсутствии расхода; W–полуширина газодинамической характеристики; H–полувысота газодинамической характеристики; ?–скорость вращения компрессора. После подстановки (1.3) в первое уравнение системы последняя преобразуется к виду: {-(d/dt ?=l/l_c (?_c0 (?)+H(?)*(1+3/2 (?/W(?) -1)-1/2 (?/W(?) -1)^3 )-?)@d/dt ?=l/?4?^2 l?_c (?-?_T ) )+, (1.4) Структурная схема, соответствующая системе уравнений (1.3), показана на рисунке 1.9. Для построения семейства статических напорных характеристик компрессора в относительных единицах зададимся различными значениями ?_c0 (?)=K_k ?^2, (1.5) где K_k–конструктивный коэффициент компрессора. Можно в этой модели добавить твои предложения по моделированию. Наглядно это выделить (вот это мое) и это тоже будет новизной Рисунок 1.9 - Структура модели Графики полученных характеристик показаны на рисунке 1.9, там же изображена линия помпажа, которая проходит через экстремумы напорных характеристик [25]. Рассмотрим переходные процессы в компрессоре при номинальной скорости вращения и расходе сети, изменяющемся в соответствии с временной характеристикой, приведенной на рисунке 1.10.