автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы идентификации технологического процесса трубопроводного транспорта нефти

На правах рукописи

Тмур Антон Борисович

МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТИ.

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

Автореферат Диссертации на соискание ученой степени Кандидата технических наук

Москва 2014

005548155

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Факультета Аэрофизики и Космических Исследований Московского Физико-технического Института.

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук,

Юрченко Сергей Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Дозорцев Виктор Михайлович

директор департамента высокотехнологичных решений и консалтинга, ЗАО Хоневелл.

кандидат технических наук Рощин Алексей Владиславович

первый заместитель генерального директора, ЗАО «Атлантиктрансгазсистема»

Ведущая организация: ЗАО «Научно-технический центр

исследований проблем промышленной безопасности»

Защита состоится 23 июня 2014 года в 11 час 00 мин на заседании диссертационного совета Д 002.226.01 Института проблем управления им. В.А. Трапезникова по адресу: 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д.65. Телефон Совета (495) 334-93-29.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.

Автореферат разослан_апреля 2014 г.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д 002.226.01 доктор технических наук

В.К. Акинфиев

Актуальность работы

В настоящее время трубопроводный транспорт нефти является одним из наиболее дешевых видов транспорта нефти и нефтепродуктов. Однако, в связи с тем, что подавляющее большинство нефтепроводов в России было построено еще в 70-80-е годы прошлого века, имеет место естественный износ нефтепроводов и, как следствие, высокая вероятность аварий с разрывом на линейной части трубопровода. Это влечет за собой разливы нефти, которые наносят гигантский ущерб окружающей среде, а ликвидация последствий таких разливов представляет собой очень трудозатратный и дорогостоящий процесс. Чтобы избежать подобных ситуаций, либо минимизировать ущерб для окружающей среды в случае аварии, принимается целый ряд мер в части мониторинга режимов перекачки и показателей течения в нефтепроводе.

На практике контроль технологического процесса перекачки нефти принято осуществлять по измерениям показателей течения в контролируемых пунктах (КП). Такими показателями являются давление и расход. Однако длина трубопровода может достигать тысяч километров, в то время как стоимость установки и эксплуатации измерительных приборов высока. В связи с этим принято устанавливать датчики давления в среднем через каждые 20 км, а расходомеры - только на нефтеперекачивающих станциях (расстояние между которыми порядка 200-300 км). Частота обновления данных с КП и расходомеров порядка 1-2 секунд. Таким образом, при управлении трубопроводом диспетчер имеет достаточно ограниченную информацию о процессе, который происходит в трубопроводе. Особенно это критично при пуске, останове или переходе с одного режима перекачки на другой, т.к. переходные процессы несут большую опасность заброса давления выше предельно допустимого значения.

В этой связи возникает задача идентификации состояния технологического процесса в трубопроводной системе (а именно, подробных

профилей давлений и скоростей течения) по имеющимся измерениям. Решение этой задачи в режиме реального времени позволяет дать актуальную и подробную информацию диспетчеру, управляющему трубопроводом, о том, какие технологические процессы происходят в трубопроводе.

Математические модели течения нефти в трубопроводе уже много лет используются при проектировании и расчете режимов эксплуатации трубопроводов. Численные методы, разработанные для решения уравнений данных моделей, позволяют решать нестационарные задачи при задании начального состояния и граничных условий. При этом, в качестве граничных условий выступают показатели работы оборудования. Однако начальное состояние, как правило, неизвестно и это еще одна актуальная проблема при моделировании трубопровода в реальном времени. Решению этих двух задач: идентификации начального и текущего состояния технологического процесса трубопроводной системы, и посвящена данная работа.

Актуальность работы также обусловлена созданием и практическим внедрением Системы поддержки принятия решений для трубопроводных систем Восточная Сибирь - Тихий Океан (ВСТО) и ВСТО-2. Данная система содержит в своём составе динамическую математическую модель, функционирующую в режиме реального времени на основании данных, поступающих из системы телемеханики.

Цель работы

Целью данной работы в общем смысле является разработка алгоритмов идентификации состояний технологического процесса транспорта нефти, для поддержки принятия решений по управлению, формируемых с использованием экспертной подсистемы в АСУТП.

Первой задачей, решаемой в рамках данной работы, является построение алгоритма идентификации начального состояния технологического процесса (профилей давлений и скоростей) в трубопроводной системе. При этом, в

качестве входных данных для моделирования помимо показателей работы оборудования (частота вращения колеса насоса, угол закрытия заслонки регулятора, уровень нефти в резервуаре и т.д.) могут использоваться оперативные измерения показателей течения (давление и объемный расход жидкости в конкретных точках трубопровода).

Л х

тек 0

^ 5 5 5

^-ИП измерения давления ^-Г

Рис. 1. Мониторинг измерений показателей течения в контролируемых пунктах.

Трубопроводная система является объектом с распределенными параметрами. Для того, чтобы получить профили давлений и скоростей с достаточно хорошей точностью 1 необходимо выбрать шаг по длине трубопровода порядка 1 км. При этом на линейной части трубопровода измеряется только давление, а расстояние между КП с датчиками давления составляет порядка 20 км (в отдельных случаях эта величина может варьироваться от 1 до 60 км). Расстояние между точками измерения объемного расхода (который можно пересчитать в линейную скорость потока) составляет порядка 200-400 км. Таким образом, напрямую измерить состояние технологического процесса (профили давлений и скоростей с шагом 1 км) невозможно. В связи с этим ставится задача оценки начального

1 В данной работе требования к точности диктуются нормативными документами ОАО «АН «Транснефть», а именно Требованиями к математической гидравлической модели, поставляемой в составе системы поддержки принятия решений.

состояния с использованием истории изменения показателей в контрольных точках.

В момент £0 начинают поступать измерения с датчиков давления, расположенных на КП, и продолжают поступать до текущего момента времени Стек. Необходимо на основании полученных данных за период ¿тек] идентифицировать начальное состояние в момент времени £:0 и текущее состояние в момент времени £тек технологического процесса.

Также необходимо оценить, какой «глубины» Дt = £:тек — t0 историю нужно использовать, чтобы она, с одной стороны, была достаточна для идентификации текущего состояния с наперед заданной точностью, а с другой стороны, не оказалось избыточной. Иными словами, необходимо оценить время от момента начала поступления измерений до момента полной инициализации математической модели.

Второй важной задачей в рамках данной работы является построение алгоритма, осуществляющего аналогичную идентификацию состояния технологического процесса в режиме реального времени, основываясь на оценке, полученной на предыдущем шаге и вновь поступивших данных (измерениях показателей течения и показателей работы оборудования).

При решении обеих задач важно соблюдать принцип: построенный алгоритм должен быть применим для любой конфигурации трубопроводной системы. Т.е. при изменении всей топологии или отдельной её части алгоритм должен не терять работоспособности. Под топологией здесь понимаются геометрические параметры (диаметры, длины) объектов с распределенными параметрами (линейной части трубопровода), а также места расположения, условия стыковки и гидравлические характеристики элементов с сосредоточенными параметрами (задвижек, насосов, тройников, регуляторов давления, местных сопротивлений и т.д.).

Таким образом, разрабатываемые алгоритмы должны быть применимы к трубопроводным системам различной конфигурации.

Научная новизна

В данной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Предложены методы перехода от гидродинамических моделей объектов трубопроводной системы к единой модели относительно вектора состояния динамической системы.

2. Разработан метод идентификации начального состояния технологического процесса транспорта нефти, на основе технологических данных об измерениях показателей течения в контрольных точках. Получены результаты исследования применимости разработанного метода при проведении численных экспериментов.

3. Получены оценки для количества данных, необходимых для идентификации начального состояния технологического процесса.

4. Разработан алгоритм идентификации текущего состояния технологического процесса при поступлении новых данных с использованием результатов идентификации, полученных на предыдущем шаге по времени. Тем самым построен алгоритм идентификации состояния, работающий в режиме реального времени. Получены результаты исследования применимости разработанного метода при проведении экспериментов с использованием фактических данных, измеренных на реальном нефтепроводе.

5. Разработанные алгоритмы применимы к любой конфигурации трубопроводной системы, т.к. построены на принципах декомпозиции общей модели на ограниченное количество моделей объектов, составляющих трубопроводную систему.

Разработанные алгоритмы имеют следующие преимущества по сравнению с существующими методами идентификации технологического состояния трубопроводных систем. В целом, применяемые сегодня алгоритмы можно разделить на две группы.

Методы первой группы основаны на различных вариантах задания граничных условий. При этом механизм идентификации начального состояния фактически отсутствует: в течение продолжительного времени на границах рассматриваемого участка задается измеряемое давление, или расход, или их совокупность, и далее с помощью математической модели шаг за шагом рассчитывается процесс течения. С каждым шагом состояние, рассчитываемое моделью, приближается к реальному состоянию системы. К недостаткам такого подхода относятся:

• Большое время от момента поступления данных до момента, когда оценка состояния имеет необходимую точность. Особенно это сказывается на нестационарных процессах.

• Большинство получаемых измерений не используется, т.к. находится внутри расчетной области, а не на границе.

Вторая группа методов линеаризует уравнения математической модели, и далее все алгоритмы идентификации технологического состояния строятся уже для линейной модели. Это очень плохо отражается на точности оценки и особенно сказывается при идентификации состояния в нестационарном процессе течения. По сути, эти методы не позволяют полностью «уловить» всю нелинейную динамику процесса течения.

В данной работе разработаны методы, использующие в качестве входных данных все измерения, поступающие из системы телемеханики. При этом сохранена нелинейность математической модели течения. Получены оценки для количества измерений, необходимых для оценки начального состояния. Время, необходимое для получения оценки текущего состояния с заданной точностью значительно меньше, чем у известных применяемых сегодня методов.

Практическая и научная ценность

Начиная с 2009 года на трубопроводах ОАО «АК «Транснефть» внедряется новая система поддержки принятия решений, основной принцип работы которой в следующем. В режиме реального времени в систему телемеханики поступают измерения показателей течения и показателей работы оборудования. Наряду с этим функционирует математическая гидродинамическая модель нефтепровода, которая использует часть этих измерений в качестве граничных условий.

Далее в режиме реального времени анализируется отклонение фактических показателей течения от аналогичных показателей, рассчитанных математической моделью. В случае расхождения более, чем на заданную величину (например, если фактическое давление в какой-либо точке нефтепровода превышает расчетное на 2.0 кгс/см2), система сигнализирует об этом диспетчеру, т.к. это вероятно означает, что произошла нештатная ситуация. Структурная схема Системы поддержки принятия решений изображена на рис. 2.

Для обеспечения эффективного функционирования математической модели в составе описанной Системы поддержки принятия решений необходимо решить целый ряд задач, связанных с взаимодействием математической модели с данными из системы телемеханики. Одной из этих задач является инициализация модели при запуске системы. В момент запуска в математической модели отсутствует начальное состояние, и его необходимо идентифицировать на основании входных данных. Далее, необходимо в режиме реального времени получать оценку текущих профилей давлений и скоростей - для сравнения с фактическими величинами, а также для анализа отклонений, на предмет возможного наличия аварии. Таким образом, задачи, решаемые в рамках данной работы, имеют высокую практическую ценность для разработки Системы поддержки принятия решений.

Система поддержки принятия решений (СППР)

С

Математическая модель нефтепровода

Сравнение расчетных и фактических давлений

Рассчитанные профили давлений и скоростей

I

Вывод о вероятном наличии аварии

Рис 2. Структурная схема Системы поддержки принятия решений.

Система поддержки принятия решений установлена и функционирует в территориальном диспетчерском пункте "Братск" в рамках Единой Системы Управления Трубопроводной Системой «Восточная Сибирь — Тихий Океан» (ТС «ВСТО»), а также в территориальном диспетчерском пункте «Ноябрьск» - в рамках системы поддержки принятия решений нефтепровода «ПурПе -Самотлор». В настоящее время ведутся пуско-наладочные работы СППР для Трубопроводной Системы «Восточная Сибирь — Тихий Океан - 2» (ТС «ВСТО-2»).

Обоснованность и достоверность

Достоверность полученных в диссертации результатов обеспечивается сопоставлением результатов расчетов с фактическими данными с реального нефтепровода. Использованные численные методы решения уравнений модели являются хорошо обоснованными математически и апробированными на широком классе задач.

Разработанные алгоритмы внедрены в систему поддержки диспетчера в которой при использовании данных алгоритмов автоматически производится сравнение результатов расчета с фактическими измерениями. Таким образом,

проверка достоверности получаемых результатов выполняется в режиме реального времени.

Апробация результатов

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах:

1. 51 и 54 научно-техническая конференции Московского Физико-Технического Института, Москва, октябрь 2008 и октябрь 2011.

2. 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, INCOM'09 Moscow, June, 2009.

3. Международная научная школа-конференция "Теория и численные методы решения обратных и некорректных задач", Новосибирск, июль, 2009.

4. Pipeline Simulation Interest Group annual Conference, Bonita Springs, FL, USA, May, 2010.

5. VI международная конференция по математическому моделированию, Якутск, июль 2011.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из Введения, пяти Глав, Заключения и Списка литературы из 110 наименований. Работа изложена на 114 страницах, содержит 37 рисунков.

Общее содержание работы

Введение включает в себя обоснование актуальности и практической значимости темы диссертации, формулировку цели работы, изложение

научной новизны, структуры и содержания работы, апробацию результатов, перечисление публикаций автора по теме.

Глава 1 содержит обзор литературы по гидродинамике, численным методам решения соответствующих уравнений, методам идентификации и оценки состояния. А также приведена библиография по идентификации технологического состояния транспорта нефти в трубопроводных систем.

Глава 2 содержит описание математической модели трубопроводной системы. Прежде всего, вся трубопроводная система разбивается на составляющие её конструктивные элементы, среди которых — один базовый элемент с распределенными параметрами — участок трубы, а все остальные элементы — с сосредоточенными параметрами — насос, резервуар, задвижка, обратный клапан, тройник. Благодаря такому подходу в диссертационной работе предложен метод построения модели трубопровода как динамической системы в пространстве состояний. Таким образом, при моделировании из базовых элементов может быть «собрана» модель для любой конфигурации трубопроводной системы.

Математическая (расчетная) модель участка трубы обычно строится на основании одномерного приближения уравнений Навье-Стокса в канале круглого сечения и представляет собой гиперболическую систему уравнений в частных производных (уравнение неразрывности и уравнение движения):

где л; — координата вдоль оси трубопровода, ? — время, и — линейная скорость течения жидкости вдоль оси трубопровода, р - плотность, р — давление, а — угол наклона трубопровода, И - диаметр трубопровода, g - ускорение свободного падения, Я - коэффициент трения.

др дри дх

(1)

дри дри 5/ дх

2

— + р£ вт а + Л дх

ри\и\ ~20 (2)

В качестве замыкающего уравнения для данной системы используется условие распространения возмущений для малосжимаемой жидкости:

где с — адиабатическая скорость звука.

Математические модели элементов с сосредоточенными элементами выступают в роли условий «сшивки» для участков трубы между собой. Так, например, математическая модель насоса связывает давление перед насосом рдо, давление за насосом рза, частоту вращения колеса насоса N и объемный расход через насос Q:

где а0, ах, а2, а3 — коэффициенты напорной характеристики насоса. При этом сечение до и за насосом являются крайними сечениями для труб: входящей и выходящей из насоса, соответственно. Также приведено описание математических моделей для задвижки, обратного клапана, тройника, резервуара.

Далее в Главе 2 приводится численный метод решения получаемых таким образом систем уравнений. Для решения системы уравнений (1)-(2), описывающей динамику течения жидкости в участке трубы, применяется классический метод характеристик. Основная идея этого метода заключается в том, что для системы уравнений гиперболического типа характерно наличие двух семейств вещественных характеристик в пространстве координата-время, на которых уравнения (1)-(2) (после подстановки (3)) в частных производных заменяются обыкновенными дифференциальными уравнениями для давления и скорости:

др

(3)

(4)

, , (Лри\и\

ар + +

с!р - рсс!и -

Лри\и\

-—+ орята

2£>

0х = 0, (5)

<& = 0, (6),

и далее эти уравнения решаются численно на расчетной сетке.

В Главе 3 представлен разработанный автором алгоритм идентификации начального состояния трубопроводной системы на основании серии измерений показателей течения в контрольных точках. Для этого автором предложена процедура перехода от полученных в Главе 2 уравнений математической модели к уравнению состояния динамической системы относительно единого обобщенного вектора состояния. Формируется вектор состояния динамической системы, элементами которого являются все необходимые параметры течения.

Работа алгоритма иллюстрируется многослойной расчетной схемой. Пусть на каждом расчетном слое имеется М расчетных сечений, в каждом из которых вычисляются давление р* и скорость и* (к — номер расчетного слоя, т - номер расчетного узла т=\...,М). Тогда вектор состояния динамической системы хк можно сформировать последовательным перечислением скоростей и давлений:

х* = [м,* А - < Р\ Рг - Рм1 (7)

Соответствующая разностная схема для решения уравнений модели трубопроводной системы формализуется следующим образом:

(8)

Помимо уравнения (8) вводится уравнение для вектора измерений ък:

где Нк - соответствующая матрица наблюдений, г - искусственный вектор поправки, связанный с неровностью профиля трубопровода.

Далее представлен разработанный автором алгоритм идентификации начального состояния х0, т.е. состояния трубопроводной системы в момент времени /0, когда начинают поступать измерения. Рассматривается метод квазилинеаризации, в котором уравнение типа (8) преобразуется следующим образом:

где /л - номер итерации, —(<) - матрица Якоби для вектор-функции С

вычисленная в точке х..

На каждой итерации ц благодаря записи (9) давление и скорость потока в любой точке трубы можно выразить линейно через х0 . Производя эту процедуру для каждого полученного измерения давления, формируется переопределенная система линейных уравнений относительно х0 . Эта система решается методом наименьших квадратов, и далее производится

пересчет всех х» и осуществляется переход на следующую итерацию.

Т.к. лежащий в основе разработанного алгоритма метод квазилинеаризации чувствителен к начальному приближению, автором решена также вспомогательная задача получения начального приближения по квазистационарной модели течения.

Далее в главе 3 исследуется эффективность полученного метода идентификации начального состояния с помощью модели типовой трубопроводной системы. Проводится численный эксперимент, в рамках которого рассматривается следующая трубопроводная система (см. рис. 3).

(9)

и

Она состоит из двух резервуаров (1): в начале и в конце рассматриваемого участка, насоса (2), задвижки (3) и трубы длиной 190 км (4).

KJ

фф

Рис.3 Схема трубопроводной системы для эксперимента с применением метода квазилинеаризации (1 - резервуар, 2 - насос, 3 - местное сопротивление, 4 - участок трубопровода).

Моделируется нестационарный процесс течения, который обусловлен резким изменением частоты вращения колеса насоса. Через некоторое время после начала нестационарного процесса начинают фиксироваться измерения с 5 (в данном примере S =7) датчиков давления, установленных на трубе (0, 30, 60, 90, 120, 150, 190 км). При этом на значения, получаемые в результате моделирования, искусственно накладывается белый шум с амплитудой 0,02 кгс/см2.

"^нестационар

I измерении

I q время

Рис.4 Промежуток входных данных.

В течение времени Тизмерений с каждого датчика получается по N=15 измерений. При этом расчетная сетка содержит М=20 расчетных узлов. Таким образом, оценивается вектор состояния х0, состоящий из 2М = 40 показателей течения по N8 = 105-ти измерениям.

Модель

Оценка состояния

-----------

Рис. 5. Профили давления (пересчитанные в единицы напора) и скоростей, полученные в результате оценки в момент Т0 при амплитуде шума измерений

0,02 кгс/см2

Модель

Оценка состояния Линия трассы

50 100

Координата, км

Рис. 6. Профили давления (пересчитанные в единицы напора) и скоростей, рассчитанные математической моделью, и полученные в результате оценки в момент Ттекущее при амплитуде шума измерений 0,02 кгс/см2

Также приведены аналогичные расчеты для амплитуды шума 0,2 кгс/см2, и показано влияние шумов измерений на получаемую оценку.

Далее приведены результаты анализа достаточности количества измерений для оценки начального состояния в зависимости от длины используемой истории измерений. Для этого по результатам проведенного эксперимента рассчитывается величина, отражающая влияние начального

состояния в текущее . Далее, строится график зависимости этой

величины от количества шагов к с момента начала измерений (см. рис. 7). Приводятся рекомендации по выбору количества измерений N для использования при оценке начального состояния.

время, к

Рис. 7 Зависимость нормы вклада начального состояния

Глава 4 посвящена разработке и применению алгоритма идентификации текущего состояния трубопроводной системы в режиме реального времени. Для этого строится рекуррентный алгоритм идентификации технологического состояния трубопроводной системы (профилей давлений и скоростей). Т.е. на каждом новом шаге математической модели к+1, при поступлении новых данных от средств измерения для оценки текущего состояния х4+1 нет необходимости заново запускать трудоёмкую

итеративную процедуру, описанную в Главе 3. Достаточно использовать оценку вектора состояния на предыдущем шаге и вновь полученный вектор измерений гм . Ввиду отсутствия априорной информации о статистических характеристиках шумов измерений, используется адаптация матрицы ковариаций шумов измерений Я. В основе алгоритма оценки текущего состояния трубопроводной системы лежит адаптивный расширенный фильтр Калмана.

Далее в главе 4 исследуется эффективность полученного метода оценки текущего состояния на примере данных, полученных с реального нефтепровода, в переходном процессе.

Р2]

111

О

360 км

р р

'Ыр

Фт'—НЗ

Рис. 8 Схема трубопроводной системы.

На рис. 8 изображена схема трубопроводной системы, данные с которой использовались в эксперименте. Из резервуарного парка 1 нефть попадает на нефтеперекачивающую станцию (НПС) 2, где магистральные насосы создают напор, посредством которого нефть движется по трубопроводу 3 (на рис. 8 стрелкой показано направление течения жидкости). Далее нефть движется по трубопроводу до следующей НПС (4). На НПС 4 посредством насосов вновь создается повышенное давление и оттуда нефть попадает в следующий участок трубопровода 5. Череда НПС и линейных участков заканчивается резервуарным парком 6. Вдоль линейной части нефтепровода установлены датчики давления — как правило, по 2 датчика на каждом контролируемом пункте, всего /V, датчиков.

На рис. 9 показано, как разработанный алгоритм идентификации текущего состояния работает в переходном процессе остановки нефтепровода (приведены графики для участка между двумя первыми НПС). Здесь (а - г) сплошная линия — профиль давления, пересчитанный в единицы напора (с учетом высотного профиля трубопровода), штриховая линия -профиль скоростей, о — измерения давлений, пересчитанные в единицах напора. Также показан высотный профиль трубопровода (черная линия с закрашенной областью под ней).

Координата, км

Координата, км

.Дл На!.

Координата,

250 300

Рис. 9 Состояние системы в разные моменты времени <з — 1 = 0 сек. = 100 сек. в - = 200 сек. г - 1= 300 сек

Также в Главе 4 получены соотношения, описывающие использование разработанной автором оценки начального состояния для рекуррентной оценки текущего состояния.

Глава 5 содержит информацию о внедрении разработанных алгоритмов. Как уже упоминалось, результаты данной работы внедрены в составе Системы поддержки принятия решений на нефтепроводах "Восточная Сибирь - Тихий Океан", "ПурПе - Самотлор" и в настоящее время ведутся пуско-наладочные работы по внедрению на нефтепроводе "Восточная Сибирь - Тихий Океан -2". Описывается структура и состав СППР. В качестве примера приводится процесс запуска трубопроводной системы на стационарный режим перекачки. Приведены соответствующие акты о внедрении СППР.

Заключение содержит основные выводы, полученные в результате исследования.

Основные результаты работы

1. Построена модель трубопроводной системы в виде уравнения х = fix )

к* 1 v к >) относительно вектора состояния динамической системы х*.

2. Построен алгоритм идентификации состояния технологического процесса (профилей давления и скорости) для трубопроводной системы на базе истории измерений показателей течения с использованием метода квазилинеаризации;

3. Построен рекуррентный алгоритм идентификации вектора состояния для трубопроводной системы на основе расширенного фильтра Калмана;

4. Установлено, что разработанные алгоритмы идентификации применимы для трубопроводных систем любой конфигурации, т.к. построены на принципах декомпозиции и поэлементного моделирования;

5. Проведены численные эксперименты на модельных и экспериментальных данных с реальной трубопроводной системы. Показана применимость разработанных методов

6. Результаты внедрены в Систему Поддержки Принятия Решений на магистральных нефтепроводах «Восточная Сибирь - Тихий Океан» и ПурПе - Самотлор.

Список работ по теме диссертации

Результаты диссертации отражены в 7 научных работах, среди которых две публикации в реферируемых журналах [1-2], рекомендованных ВАК и шесть докладов в сборниках трудов и тезисов научных конференций [3-8], в том числе международных [4—7].

1. А.Б. Тмур. Использование фильтра Калмана для онлайн-мониторинга режима перекачки нефти в магистральных трубопроводах.// Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. № 5, 2012.

2. Н.В. Бакаляр, А.Б. Тмур, С.М. Юрченко Система поддержки принятия решений для диспетчерского управления трубопроводными системами на основе виртуальных анализаторов. //Автоматизация в промышленности, №11,2013.

3. А.Б. Тмур. Идентификация режима течения в канале круглого сечения // Труды 51-ой научной конференции МФТИ, Москва, октябрь 2008.

4. А.В. Tmur. Identification of fluid flow pressure and velocity distributions in pipelines // 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, INCOM'09 Moscow, June, 2009.

5. А.Б. Тмур. Определение параметров течения жидкости в трубопроводе на основании измерений давления в контрольных точках. // Международная научная школа-конференция "Теория и численные

методы решения обратных и некорректных задач", Новосибирск, июль, 2009.

6. A.B. Tmur. Quasi-Linearization Method for State Estimation Problems // Procedings of Pipeline Simulation Interest Group annual Conference, Bonita Springs, FL, USA, May, 2010.

7. А.Б. Тмур, A.B. Индиенко. Адаптация математической модели нефтепровода в режиме реального времени. // Труды VI международной конференции по математическому моделированию, Якутск, июль 2011.

8. А.Б. Тмур. Использование фильтра Калмана для онлайн-мониторинга режима перекачки нефти в магистральных трубопроводах. //Труды 54-ой научной конференции МФТИ, Москва, октябрь 2011.

Заказ № 48-А/04/2014 Подписано в печать 14.04.14 Тираж 100 экз. усл. п.л. 1,2

(Ж)

ООО "Цифровичок", тел. (495) 797-75-76 www.cfr.ru; е-таИ: info@cfr.ru

МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ ИМ. В. А. ТРАПЕЗНИКОВА РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

На правах рукописи

04201459607

Тмур Антон Борисович МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель - кандидат физико-математических наук

Юрченко Сергей Михайлович

Москва, 2014

Оглавление

Введение........................................................................................................................................3

Глава 1. Обзор литературы........................................................................................................13

Глава 2. Математические модели и методы расчета трубопроводных систем.....................17

2.1 Общая методика построения математических моделей трубопроводных систем 17

2.2 Моделирование конструктивных элементов трубопроводной системы с распределенными параметрами.........................................................................................18

2.3 Моделирование конструктивных элементов трубопроводной системы с сосредоточенными параметрами........................................................................................26

2.4 Численный метод решения уравнений математической модели объектов с распределенными параметрами.........................................................................................30

2.5 Численный метод решения уравнений математической модели объектов с сосредоточенными параметрами........................................................................................37

2.6 Выводы........................................................................................................................49

Глава 3. Разработка алгоритма оценки начального состояния трубопроводной системы.. 50

3.1 Переход от разностной схемы к вектору состояния...............................................50

3.2 Вывод уравнения относительно вектора измерений...............................................52

3.3 Оценка начального состояния трубопроводной системы......................................55

3.4 Расчет начального приближения по квазистационарной модели..........................60

3.5 Исследование применимости разработанного алгоритма оценки начального состояния..............................................................................................................................61

3.6 Выводы........................................................................................................................72

Глава 4. Разработка алгорима оценки текущего состояния трубопроводной системы.......73

4.1 Математический аппарат алгоритма оценки текущего состояния........................74

4.2 Адаптивная настройка алгоритма оценки состояния..............................................77

4.3 Связь с алгоритмом оценки начального состояния.................................................78

4.4 Исследование применимости разработанного алгоритма оценки текущего состояния..............................................................................................................................79

4.5 Выводы........................................................................................................................86

Глава 5. Внедрение.....................................................................................................................87

Заключение................................................................................................................................104

Список сокращений и условных обозначений.......................................................................105

Список терминов.......................................................................................................................106

Список используемой литературы..........................................................................................107

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время трубопроводный транспорт нефти является одним из наиболее дешевых видов транспорта нефти и нефтепродуктов. Однако, в связи с тем, что подавляющее большинство нефтепроводов в России было построено еще в 70-80-е годы прошлого века, имеет место естественный износ нефтепроводов и, как следствие, высокая вероятность аварий с разрывом на линейной части трубопровода. Это влечет за собой разливы нефти, которые наносят гигантский ущерб окружающей среде, а ликвидация последствий таких разливов представляет собой очень трудозатратный и дорогостоящий процесс. Чтобы избежать подобных ситуаций, либо минимизировать ущерб для окружающей среды в случае аварии, принимается целый ряд мер в части мониторинга режимов перекачки и показателей течения в нефтепроводе.

По большей части контроль над ходом перекачки принято осуществлять по измерениям показателей течения в контролируемых пунктах (КП). Такими показателями являются давление и расход. Однако длина трубопровода может достигать тысяч километров, в то время как стоимость установки и эксплуатации измерительных приборов высока. В связи с этим принято устанавливать датчики давления в среднем через каждые 20 км, а расходомеры только на нефтеперекачивающих станциях (расстояние между которыми порядка 200-300 км). Частота обновления данных с КП и расходомеров порядка 1-2 секунд. Таким образом, при управлении трубопроводом диспетчер имеет достаточно ограниченную информацию о процессе, который происходит в трубопроводе. Это особенно критично при пуске, останове или переходе с одного режима перекачки на другой, т.к. переходные процессы несут большую опасность заброса давления выше предельно допустимого значения.

В этой связи возникает задача идентификации состояния технологического процесса в трубопроводной системе (а именно, подробных профилей давлений и скоростей течения) по имеющимся измерениям. Решение этой задачи в режиме

реального времени позволяет дать актуальную и подробную информацию диспетчеру, управляющему трубопроводом, о том, какие технологические процессы происходят в трубопроводе.

Математические модели течения нефти в трубопроводе уже много лет используются при проектировании и расчете режимов эксплуатации трубопроводов. Численные методы, разработанные для решения уравнений данных моделей, позволяют решать нестационарные задачи при задании начального состояния и граничных условий. При этом, в качестве граничных условий выступают показатели работы оборудования. Однако начальное состояние, как правило, неизвестно и это еще одна актуальная проблема при моделировании трубопровода в реальном времени. Решению этих двух задач: идентификации начального и текущего состояния технологического процесса трубопроводной системы, и посвящена данная работа.

Актуальность работы также обусловлена созданием и внедрением системы поддержки принятия решений для трубопроводных систем Восточная Сибирь -Тихий Океан (ВСТО) и ВСТО-2. Данная система содержит в своём составе динамическую математическую модель, функционирующую в режиме реального времени на основании данных, поступающих из системы телемеханики.

Цели и задачи исследования. Целью данной работы в общем смысле является разработка алгоритмов идентификации состояний технологического процесса транспорта нефти, для поддержки принятия решений по управлению, формируемых с использованием экспертной подсистемы в АСУТП. Первой задачей, решаемой в рамках данной работы, является построение алгоритма идентификации начального состояния технологического процесса (профилей давлений и скоростей) в трубопроводной системе. При этом, в качестве входных данных для моделирования помимо показателей работы оборудования (частота вращения колеса насоса, угол закрытия заслонки регулятора, уровень нефти в резервуаре и т.д.) могут использоваться оперативные

измерения показателей течения (давление и объемный расход жидкости в конкретных точках трубопровода).

1 Л

- щек 0

© © О

^-КП измерения давления -I-

Рис. 1. К описанию цели работы.

Трубопроводная система является объектом с распределенными параметрами. Для того, чтобы получить профили давлений и скоростей с достаточно хорошей точностью1 необходимо выбрать шаг по длине трубопровода порядка 1 км. При этом на линейной части трубопровода измеряется только давление, а расстояние между КП с датчиками давления составляет порядка 20 км (в отдельных случаях эта величина может варьироваться от 1 до 60 км). Расстояние между точками измерения объемного расхода (который можно пересчитать в линейную скорость потока) составляет порядка 200-400 км. Таким образом, напрямую измерить состояние технологического процесса (профили давлений и скоростей с шагом 1 км) невозможно. В связи с этим ставится задача оценки начального состояния с использованием истории изменения показателей в контрольных точках.

В момент £0 начинают поступать измерения с датчиков давления, расположенных на КП, и продолжают поступать до текущего момента времени £тек. Необходимо на основании полученных данных за период £тек] идентифицировать

1 В данной работе требования к точности диктуются нормативными документами ОАО «АК «Транснефть», а именно Требованиями к математической гидравлической модели, поставляемой в составе системы поддержки принятия решений.

начальное состояние в момент времени £0 и текущее состояние в момент времени £тек технологического процесса.

Также необходимо оценить, какой «глубины» Д£ = £тек — £0 историю нужно использовать, чтобы она, с одной стороны, была достаточна для идентификации текущего состояния с наперед заданной точностью, а с другой стороны, не оказалось избыточной. Иными словами, необходимо оценить время от момента начала поступления измерений до момента полной инициализации математической модели.

Второй важной задачей в рамках данной работы является построение алгоритма, осуществляющего аналогичную идентификацию состояния технологического процесса в режиме реального времени, основываясь на оценке, полученной на предыдущем шаге и вновь поступивших данных (измерениях показателей течения и показателей работы оборудования).

При решении обеих задач важно соблюдать принцип: построенный алгоритм должен быть применим для любой конфигурации трубопроводной системы. Т.е. при изменении всей топологии или отдельной её части алгоритм должен не терять работоспособности. Под топологией здесь понимаются геометрические параметры (диаметры, длины) объектов с распределенными параметрами (линейной части трубопровода), а также места расположения, условия стыковки и гидравлические характеристики элементов с сосредоточенными параметрами (задвижек, насосов, тройников, регуляторов давления, местных сопротивлений и т.д.).

Таким образом, разрабатываемые алгоритмы должны быть применимы к трубопроводным системам различной конфигурации.

Научная новизна и значимость результатов диссертационной работы

В данной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Предложены методы перехода от гидродинамических моделей объектов трубопроводной системы к единой модели относительно вектора состояния динамической системы.

2. Разработан метод идентификации начального состояния технологического процесса транспорта нефти на основе технологических данных об измерениях показателей течения в контрольных точках. Получены результаты исследования применимости разработанного метода при проведении численных экспериментов.

3. Получены оценки для количества данных, необходимых для идентификации начального состояния технологического процесса.

4. Разработан алгоритм идентификации текущего состояния технологического процесса при поступлении новых данных с использованием результатов идентификации, полученных на предыдущем шаге по времени. Тем самым построен алгоритм идентификации состояния, работающий в режиме реального времени. Получены результаты исследования применимости разработанного метода при проведении экспериментов с использованием фактических данных, измеренных на реальном нефтепроводе.

5. Разработанные алгоритмы применимы к любой конфигурации трубопроводной системы, т.к. построены на принципах декомпозиции общей модели на ограниченное количество моделей объектов, составляющих трубопроводную систему.

Практическая значимость и результаты внедрения. Начиная с 2009 года на трубопроводах ОАО «АК «Транснефть» внедряется новая система поддержки принятия решений, основной принцип работы которой в следующем. В режиме реального времени в систему телемеханики поступают измерения показателей течения и показателей работы оборудования. Наряду с этим функционирует математическая гидродинамическая модель нефтепровода, которая использует часть этих измерений в качестве граничных условий.

Далее в режиме реального времени анализируется отклонение фактических показателей течения от аналогичных показателей, рассчитанных математической моделью. В случае расхождения более, чем на заданную величину (например, если фактическое давление в какой-либо точке нефтепровода превышает расчетное на 2.0 кгс/см2), система сигнализирует об этом диспетчеру, т.к. это вероятно означает, что произошла нештатная ситуация.

Для штатного функционирования математической модели в составе описанной системы поддержки принятия решений необходимо решить целый ряд задач, связанных с взаимодействием математической модели и данных из системы телемеханики. Одной из этих задач является инициализация модели при запуске системы. В момент запуска в математической модели отсутствует начальное состояние и его необходимо идентифицировать (оценить) на основании входных данных, т.е. измерений в контрольных точках. Таким образом, задача решаемая в рамках данной работы имела высокую практическую ценность в разработке системы поддержки принятия решений.

Система поддержки принятия решений с реализованными функциями идентификации начального и текущего состояния технологического процесса транспорта нефти установлена и функционирует:

• в ТДП «Хабаровск» в рамках Единой Системы Управления Трубопроводной Системой «Восточная Сибирь - Тихий Океан - 2» (ТС «ВСТО-2»),

• в ТДП «Ноябрьск» в рамках системы поддержки принятия решений нефтепровода «ПурПе - Самотлор».

• В ТДП «Братск» в рамках Единой Системы Управления Трубопроводной Системой «Восточная Сибирь - Тихий Океан » (ТС «ВСТО»)

На защиту выносятся.

1. Предложены методы перехода от гидродинамических моделей объектов трубопроводной системы к единой модели относительно вектора состояния динамической системы.

2. Построен алгоритм идентификации начального состояния технологического процесса для трубопроводной системы на базе истории измерений показателей течения с использованием метода квазилинеаризации.

3. Построен алгоритм идентификации текущего состояния технологического процесса трубопроводной системы с использованием результатов идентификации, полученных на предыдущем шаге по времени, на основе расширенного фильтра Калмана.

4. Установлено, что разработанные алгоритмы идентификации применимы для трубопроводных систем любой конфигурации, т.к. построены на принципах декомпозиции и поэлементного моделирования.

5. Проведены численные эксперименты на модельных и экспериментальных данных с реальной трубопроводной системы. Показана применимость разработанных методов

6. Результаты внедрены в Систему Поддержки Принятия Решений на магистральных нефтепроводах «Восточная Сибирь - Тихий Океан» и ПурПе - Самотлор.

Обоснованность и достоверность. Достоверность полученных в диссертации результатов обеспечивается сопоставлением результатов расчетов с фактическими данными с реального нефтепровода. Использованные численные методы являются хорошо обоснованными математически и апробированными на широком классе задач.

Разработанные алгоритмы внедрены в систему поддержки диспетчера в которой при использовании данных алгоритмов автоматически производится сравнение

результатов расчета с фактическими измерениями. Таким образом, проверка достоверности получаемых результатов выполняется в режиме реального времени.

Апробация результатов. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах:

1. 51 и 54 научно-техническая конференции Московского Физико-Технического Института, Москва, октябрь 2008 и октябрь 2011.

2. 13th 1FAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, INCOM'09 Moscow, June, 2009.

3. Международная научная школа-конференция "Теория и численные методы решения обратных и некорректных задач", Новосибирск, июль, 2009.

4. Pipeline Simulation Interest Group Annual Conference, Bonita Springs, FL, USA, May, 2010.

5. VI международная конференция по математическому моделированию, Якутск, июль 2011.

Общее содержание работы. Глава 1 содержит обзор литературы по гидродинамике, численным методам решения соответствующих уравнений, методам идентификации и оценки состояния. А также приведена библиография по идентификации состояния технологического процесса транспорта нефти в трубопроводных системах.

Глава 2 содержит описание математической модели трубопроводной системы. При этом вся трубопроводная система разбивается на составляющие эл�