Описывается система управления аппаратами воздушного охлаждения. Для уменьшения экономических затрат для газовой транспортировки вдоль газопровода необходимо решение проблем оптимизации и увеличение эффективности таких систем. Рекомендуется один из методов создания системы управления для газовых холодильников, основанных на нечеткой логике. Это должно существенно увеличить эффективность аппаратов воздушного охлаждения.
Анализ функционирования АВО (аппаратов воздушного охлаждения) газа в составе оборудования газопровода показывает, что его влияние напроцессы можно представить качественно похожим на влияние компрессорного цеха. Отличие будет только в количественном выражении.
Этот вывод основан на следующих фактах. Энергия, затрачиваемая в компрессорных цехах, в основном направлена на преодоление гидросопротивления линейной части газопровода. Энергия, затрачиваемая в АВО газа, в основном направлена на уменьшение гидросопротивления линейной части газопровода. И они связаны между собой таким образом, что при увеличении количества энергии, затрачиваемой в АВО газа, гидросопротивление линейной части газопровода уменьшается. И, следовательно, затраты энергии в компрессорном цехе будут уменьшаться при прочих равных условиях.
Следовательно, существует реальная теоретическая база для создания характеристик АВО газа аналогичных характеристикам компрессорного цеха. Единственным отличием таких характеристик от характеристик КЦ является невозможность их построения в отрыве от параметров линейной части газопровода, следующей непосредственно за конкретным АВО газа.
Известно, что при прочих равных условиях гидросопротивление участка газопровода уменьшается при уменьшении температуры газа на его входе. Выражается это в увеличении давления на его выходе. Мы рассчитываем это давление по широко применяемой в практике методике, с учетом коэффициента Джоуля-Томпсона, сжимаемости газа, климатических условий, параметров трубы и др.
Максимальное гидросопротивление в этих условиях будет при полностью выключенных вентиляторах, т.е. при конвективном теплообмене. В этом случае и давление на выходе из участка газопровода будет минимальным.
Таким образом, в качестве результата от включения вентиляторов в АВО происходит уменьшение гидросопротивления. И этот эффект тем больше, чем больше включено вентиляторов, т.е. чем больше тратится в них энергии. Это аналогично тому, что происходит в компрессорном цехе при изменении затрат энергии в нем путем увеличения мощности за счет включения очередного ГПА или увеличения мощности уже включенных ГПА при изменении режима работы.
Следовательно, режим конвективного охлаждения в АВО (когда все вентиляторы выключены) можно принять в качестве режима, соответствующего выключенному компрессорному цеху. А включение в работу каждого следующего вентилятора - приравнять к повышению мощности компрессорного цеха, например, путем включения дополнительного ГПА или изменения режимов работы уже включенных ГПА. Тогда отношение давления на выходе из участка газопровода после включения очередного вентилятора к давлению при конвективном охлаждении можно считать условной степенью повышения давления во всех включенных в данный момент вентиляторах. И это будет справедливо, т.к. это отношение прямо связано с затратами энергии во включенных вентиляторах. Более того, если вентиляторы не включать, то для преодоления повышенного гидросопротивления потребуется увеличивать степень повышения давления и мощность компрессорного цеха.
Для определения оптимальных режимов управления АВО газа необходимо также вычислить эффективный коэффициент полезного действия этого агрегата. С этой целью вначале определены по величине адиабатической механической работы, которую необходимо затратить для преодоления гидросопротивления участка газопровода при конвективном теплообмене (при полностью выключенных вентиляторах) для каждой величины расхода газа. В качестве степени повышения давления для этого расчета принято отношение давления газа на входе в участок газопровода к давлению на его выходе при принятых условиях. Затем определена по той же формуле величина адиабатической механической работы, которую необходимо затратить для преодоления гидросопротивления участка газопровода при каждом конкретном количестве включенных вентиляторов в АВО газа для тех же величин расхода газа.
Полезная адиабатическая работа каждого конкретного количества включенных в АВО газа вентиляторов при каждом расходе газа определена как разница между соответствующей адиабатической механической работой при конвективном теплообмене и адиабатической механической работой при каждом конкретном количестве включенных вентиляторов в АВО газа.
В качестве фактических затрат энергии на совершения этой полезной адиабатической работы принята суммарная работа, совершаемая всеми включенными вентиляторами (принято, что при включении каждый из них имеет мощность 37 кВт).
Эффективный КПД АВО газа определен как отношение полезной адиабатической работы для каждого конкретного количества включенных вентиляторов при каждом расходе газа к соответствующим фактическим затратам ļЦРПГИИ НЯ СПŔРПТТТРТłīĩР НТſìЙ п∩пряной пяíĤ∩тк∣
148 ходу газа вентиляторов снижает эффективность их использования (вентиляторы 7-12).
• при низких расходах газа через АВО эффективность использования вентиляторов очень низкая и практически не изменяется при изменении количества вентиляторов, находящихся в работе;
На рис. 2 представлена общая схема управления АВО газа. Регулирование системы производится по ошибке рассогласования между уставкой по температуре r(t) и текущим значением температуры на выходе АВО y(t).
На основе ошибки рассогласования e(t) составляется база правил для нечеткого (fuzzy logic) регулятора и выдаются управляющие воздействия на АВО газа. Обоснованность применения данного вида регулятора вместо обычных ПИД контроллеров состоит в следующем:
- Нечеткие контроллеры разработаны по лингвистическим правилам, что тесно связано с искусственным интеллектом. Лингвистические правила получены из технических сведений об объекте, а также на базе опыта технического персонала.
- Нечеткие контроллеры успешно применяются в настоящее время для управления многомерными, нелинейными и изменяющимися объектами, а также в случаях с неполной априорной информацией об объекте управления.
Блок оптимизации служит для реализации экономно экстремального регулирования АВО газа. На вход блока поступают данные о текущем состоянии объекта управления, а также некоторые исходные данные. К ним относятся:
- Температура окружающей среды;
- Температура газа на входе АВО;
- Температура газа на выходе АВО;
- Максимально допустимая температура из АВО газа;
- Состояние и позиция каждого вентилятора;
149
Суммарная мощность, потребляемая вентиляторами;
Стоимость единицы энергии;
Расход газа через АВО.
Предусмотрены два режима автоматической адаптации регулятора: пассивный и активный. Пассивный режим будет более продолжительным, например, в течение 3 суток (в действительности, продолжительность периода построения характеристик будет тем меньше, чем более активно персонал будет вручную изменять количество включенных вентиляторов). Режим активной адаптации регулятора предусматривает автоматическое переключение вентиляторов (и изменение подачи воды в систему орошения, если таковая существует) АВО газа по заданному алгоритму при соблюдении заданного уровня температуры газа на выходе из АВО. Продолжительность такой адаптации не превысит 7-8 часов. После построения характеристик он перейдет в режим регулирования. В процессе регулирования построенные характеристики будут постоянно корректироваться в соответствии с происходящими изменениями.
ЛИТЕРАТУРА
- Пиотровский А.С. Повышение эффективности компрессорных станций газотранспортных систем с газотурбинными газоперекачивающими агрегатами. — Тюмень: ТИП, 1990.
- Теория прогнозирования и принятия решения /под ред. Саркисяна С.А. — М.; Высшая школа, 1977. — С.163.
- Байков И.Р., Путенихин А.Ю., Юкин А.Ф., Юкин Г.А. Потенциал повышения энергоэффективности работы компрессорных станций // 3-й Российский энергетический форум: Сборник докладов.
- Юкин Г.А., Сулейманов А.М. Особенности энергетических обследований компрессорных станций // Региональные проблемы энергосбережения и пути решения: Тезисы докладов. - Нижний Новгород, 2002.
- Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства — М.: Энергия, 1975.