Методы, модели и алгоритмы повышения эффективности процессов добычи и транспортировки нефти и построения систем управления на основе нейросетевых и многомерных логических регуляторов с дискретными термами
 Скачать 1.82 Mb.
|
|
заключении диссертационного исследования приведены основные ре- зультаты работы. 35 ЗАКЛЮЧЕНИЕ На основе проведенных исследований в диссертационной работе предло- жены новые методы, модели, программное обеспечение и алгоритмы, включа- ющие научно обоснованные технические и алгоритмические решения повыше- ния эффективности работы насосного оборудования системы добычи, транс- портировки и подготовки нефти, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие нефтегазодобывающей отрасли Российской Федерации в части повышения эффективности автоматизированных систем управления техноло- гическими процессами добычи и транспортировки нефти. 1. Предложены методы построения автоматизированных систем управле- ния технологическими процессами на месторождении на основе нейросетевых моделей, где подсистемы добычи и транспортировки нефти – многосвязные, унитарные – включены в общую иерархическую структуру, так как обеспечи- вают решение задачи неопределенности информации об объектах и возможно- сти своевременного принятия решений и оперативного управления в реальном масштабе времени. На основе предложенных методов и модели выявлено, что скважина в среднем за сутки работает от 30 до 70 % времени, с 15÷45 циклами за сутки, с простоями по 15–30 минут. Согласно графику переходного процесса пуска привода скважины можно отметить, что в процессе пуска электромагнит- ный момент увеличивается на 65,8% относительно номинального, а токи стато- ра – на 75,4%. Увеличение значений параметров характерно для асинхронных электродвигателей, но, учитывая число циклов «пуск-останов», которое может быть более 40 за сутки, можно сделать вывод о том, что ресурс электродвигате- ля значительно снизится, следовательно, уменьшится и межремонтный период скважины, увеличатся затраты от ее простоя и потери нефти. Это позволило повысить оперативность и адекватность интерпретируе- мой информации системе управления, что представляло существенную труд- ность для нефтегазодобывающего комплекса. Снижение неопределенности для данного технологического процесса означает надежное функционирование си- стемы с предсказуемыми результатами. 2. Разработан метод проектирования и управления распределенными мно- гомерными автоматизированными системами управления на основе логическо- го регулирования, где для управления насосным оборудованием применяются специально разработанные многомерные регуляторы с логической схемой ал- горитма функционирования регулятора, программной реализацией и логиче- ской схемой алгоритма контроля и регулирования технологического процесса. Применение разработанных автоматизированных систем позволяет управлять нелинейными объектами в условиях неопределенностей, присущих современ- ным месторождениям. Анализ работы системы показал, что в результате непре- 36 рывного сканирования правил и вследствие того, что в ней имеется только одно продукционное правило, условная часть которого истинна, насосная станция смогла эффективно работать в условиях нечетко заданной информации. При этом значение регулируемой величины с достаточным быстродействием под- держивается в пределах номинального уровня с незначительной погрешностью 2÷7% и в редких случаях 12÷15%. Внедренный комплекс позволил снизить по- требление электроэнергии на 28,5% от существующей системы. Предлагаемая система позволяет снизить затраты на эксплуатацию оборудования до 22% за счет более длительной эксплуатации системы. Кро- ме того, предложенный метод универсален и может быть использован на раз- личных типах добывающих и нагнетательных скважин, реализовывать раз- личны виды управления. Например, при реализации циклического режима автоматизации технологического процесса добычи нефти экономия электро- энергии составит до 17% в зависимости от типоразмера станка и установлен- ного привода. 3. Представлены средства и алгоритмы энергоэффективного управления как основы интеллектуального контроля и регулирования насосного оборудо- вания и насосных станций на месторождении. Использование предложенных средств и алгоритмов позволяет: осуществлять плавный пуск, автоматический пуск и торможение электроприводов от автономного источника электрической энергии соизмеримой мощности; управлять автоматизированным электропри- водом дожимной насосной станции; реализовывать адаптивное управление вы- соковольтными электроприводами в условиях неполной информации и распре- делять нагрузку между насосами. Предложенные методы автоматизированного управления электроприводом насосной станции охватывают элементы согласно системно-интегративному подходу для применения на них разработанных ме- тодов и алгоритмов логического и нейросетевого управления, а также пред- ставляют универсальные способы для повышения энергоэффективности работы отдельных подсистем. Например, при пуске электродвигателя от системы автоматического управления с преобразователем частоты и широтно-импульсной модуляцией перерегулирование по угловой скорости снижается на 17 %, точность поддер- жания значения угловой скорости увеличивается на 2 %, значение ударного то- ка уменьшается на 66 %, значение ударного момента уменьшается на 268 %. Также снижаются значения пускового тока на 98,5 % и пускового момента на 200 %, время переходного процесса уменьшается на 71,5 %. В результате на ос- нове полученных данных у заказчика появляется возможность предсказать ре- зультаты работы системы и провести предварительный анализ всех схем авто- матизации. Применение системы позволяет повысить качество регулирования и ее быстродействие, получить непрерывное управление от микропроцессорного 37 контроллера в реальном времени, в том числе в условиях неопределенностей и неполноты информации. При этом регулирование угловой скорости рабочих валов насосов на ос- нове предложенных методов и алгоритмов позволяет сократить затраты на экс- плуатацию на 18 % и за счет исключения избытка давления в трубопроводной сети (погрешность регулирования не превышает 5 %). Согласно эксперимен- тальным данным можно утверждать, что идентификация режимов работы и анализ состояния скважинного оборудования на основе нейронной сети позво- лили на 10÷15 % сократить затраты на эксплуатацию скважинных систем. Си- стема также способна распознавать режимы работы, среднеквадратичная ошиб- ка практически достигает заданного значения 0,0001 и равняется 0,000867. Кроме этого, модель структуры нейронной сети позволяет корректировать зна- чения параметров измерительных преобразователей, таких как ротаметры и вихревые преобразователи, для достижения эталонных значений. Согласно проведенному анализу экспериментальных данных, ошибка находится в пре- делах 5 %, что позволяет получать достоверные данные о расходе жидкости, а также прогнозировать координаты, измеряемые преобразователем. 4. Предложены средства математического обеспечения АСУ технологи- ческих объектов и процессов добычи, транспортировки и подготовки нефти, включающие модели электротехнических, гидравлических и механических объектов. Эти средства моделируют основные режимы функционирования электроприводов с использованием высоко- и низковольтных схемных реше- ний автоматизации, позволяющих осуществлять управление приводами насо- сов от многомерного логического регулятора с дискретными термами, осу- ществлять рациональный выбор оборудования и наиболее энергоэффективные режимы их работы, моделировать управление электроприводом насосного аг- регата с повышенным пусковым моментом при частотном регулировании и различными законами управления, исследовать прямой пуск асинхронного электродвигателя и систему с преобразователем частоты с широтно- импульсной модуляцией. Эксперимент по моделированию работы интеллектуальной скважины на месторождении показал достаточную эффективность. Проведенный анализ ос- циллограмм переходного процесса пуска асинхронного электродвигателя вы- явил следующие факторы: под нагрузкой веса колонны штанг в момент пуска электродвигателя насоса электромагнитный момент увеличивается на 67 % от- носительно номинального значения, а ток фазы статора – на величину от 72% до 84% относительно номинального значения. Эти данные позволили спрогно- зировать ресурс работы установки и построить характеристики. Сделан вывод о том, что предложенная система позволяет прогнозировать ресурс, а также меж- ремонтный период скважины, и на основе этих данных появляется возможность 38 снизить затраты от простоя скважин и предполагаемой потери нефти. Кроме того, разработанная схема помогла обеспечить повышение циклического КПД привода станка-качалки, а также экономию электроэнергии на величину, со- ставляющую от 18% до 32% в зависимости от типоразмера системы и электро- двигателя, установленного на станке-качалке. На основе предложенного алго- ритма работы у предприятия появляется возможность определить рентабель- ность скважин в условиях неопределенности с достаточно высокой точностью – 73,5%. 5. Предложена архитектура, разработано информационное и программное обеспечение сбора и обработки данных АСУТП нефтегазодобывающими и нефтегазотранспортными объектами, включающее программный комплекс ав- томатизированной системы насосной станции и добывающей скважины, экспе- риментальный имитационный лабораторный стенд для моделирования режимов работы и переходных процессов, и оценки эффективности предложенных ре- шений. Разработанное программное обеспечение позволяет моделировать раз- личные схемы автоматизации, системы управления, методы и алгоритмы управления нефтедобывающими нефтегазотранспортными объектами. Для работы системы реализован внешний микроконтроллерный модуль, обеспечивающий сопряжение и интеграцию по разработанному OPC- компоненту, что полностью позволяет реализовать предложенные методы и ал- горитмы управления. На основе опытной эксплуатации внедрение разработан- ного программного обеспечения позволяет: зарегистрировать удаленно ано- мальные режимы работы скважины и скважинного насосного оборудования; получить результат запроса о наличии осложнений с эффективностью порядка 98–99%. Полученные результаты позволили улучшить диагностирование рас- пределенного по месторождению оборудования, что положительно повлияло на снижение доли ремонтов на 23,5% и уменьшение простоя скважин на 33÷35% в зависимости от параметров системы. Таким образом, для управления насосным оборудованием применены ме- тоды, алгоритмы и схема автоматического регулирования, основанные на базе предложенной теории построения нейросетевых и многомерных логических ре- гуляторов с дискретными термами в условиях нечетко заданной информации. Насосные станции и нефтеперекачивающее оборудование применяются в нефте- газовой промышленности как базовый элемент управления технологическими процессами и производством нефтепродуктов. Основные положения и результа- ты диссертации могут быть использованы для решения комплекса важных науч- ных и практических задач интеллектуализации нефтегазодобычи. Поэтому даль- нейшим развитием исследований является усовершенствование методов, алго- ритмов, схем автоматизации насосного оборудования, а также систем управле- ния в рамках предложенного подхода и заложенных в диссертации основ. 39 ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ: 1. Сагдатуллин, А.М. Автоматизация электропривода насосной станции на основе многомерного нечеткого логического регулятора / А.И. Каяшев, А.А. Емекеев, А.М. Сагдатуллин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2014. – № 4. – С. 30–34. 2. Сагдатуллин, А.М. Разработка математической модели системы авто- матизации электропривода штанговой скважинной насосной установки / А.М. Сагдатуллин // Территория Нефтегаз. – 2014. – № 4. – С. 12–17. 3. Сагдатуллин, А.М. Идентификация режимов работы и анализ состояния скважинного оборудования на основе нейронной сети / А.М. Сагдатуллин // Га- зовая промышленность. – 2014. № 6 (707). – С. 60–64. 4. Сагдатуллин, А.М. Моделирование работы интеллектуальной скважи- ны на экспериментальном стенде / А.М. Сагдатуллин // Газовая промышлен- ность. – 2014. Спец. вып. – № 2. Эксплуатация месторождений УВ на поздней стадии разработки (708). – С. 107–110. 5. Сагдатуллин, А.М. Повышение эффективности разработки нефтегазо- вых месторождений на основе интеллектуальных систем / А.М. Сагдатуллин // Бурение и нефть. – 2014. – № 7-8. – С. 42–45. 6. Сагдатуллин, А.М. Разработка многомерного регулятора на базе нечеткой логики для поддержания постоянства технологического процесса / А.М. Сагдатуллин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной про- мышленности. – 2014. – № 7. – С. 35–40. 7. Сагдатуллин, А.М. Моделирование вариантов оптимизации для приня- тия решений при контроле и управлении разработкой нефтегазового месторож- дения / А.М. Сагдатуллин // Нефтепромысловое дело. – 2014. – № 8. – С. 32–35. 8. Сагдатуллин, А.М. Разработка интеллектуального регулятора для мно- гомерного логического управления насосной станцией / А.М. Сагдатуллин // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2014. – № 4 (106). – С. 107–111. 9. Сагдатуллин, А.М. Разработка схемы комплексной автоматизации электропривода насосной станции / А.М. Сагдатуллин // Автоматизация и со- временные технологии. – 2014. – № 09. – С. 3–6. 10. Сагдатуллин, А.М. Анализ и синтез структуры системы управления электроприводом насоса процесса подготовки нефти / А.М. Сагдатуллин // Изве- стия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2014. – № 6 (108). – С. 106–112. 11. Сагдатуллин, А.М. Системно-интегративный подход к автоматизации процесса проектирования и контроля разработки нефтегазовых месторождений 40 / А.М. Сагдатуллин, А.А. Емекеев, Е.А. Муравьева // Нефтяное хозяйство. – 2015. №3. – C. 92–95. 12. Сагдатуллин, А.М. Разработка математического программного ком- плекса для имитационного моделирования электромеханической системы нефте- и газотранспорта / А.М. Сагдатуллин // Газовая промышленность. – 2015. – № 4 (721). – С. 54–57. 13. Сагдатуллин, А.М. Разработка адаптивной нейросетевой системы управления электроприводом нефтегазотранспортной магистрали / А.М. Сагда- туллин // Бурение и нефть. – 2014. – № 7-8. – С. 38–41. 14. Сагдатуллин, А.М. Повышение эффективности управления дожимной насосной станцией на основе многомерного нечеткого регулятора / А.М. Сагда- туллин // Газовая промышленность. – 2015. – № 12 (731). – С. 92–96. 15. Сагдатуллин, А.М. Разработка и моделирование системы автоматиза- ции и управления установки штангового скважинного насоса с приводом стан- ком-качалкой / А.М. Сагдатуллин // Химическое и нефтегазовое машинострое- ние. – 2016. – № 1. – С. 20–21. 16. Сагдатуллин, А.М. Идентификация процесса транспорта нефти первой ступени сепарации на основе дискретного преобразования Лапласа и разработ- ки линейной авторегрессионной модели / А.М. Сагдатуллин // Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. – 2018. – № 4. – С. 203–207. 17. Сагдатуллин, А.М. Особенности функционирования и разработки ин- формационной системы реального времени для управления технологическим процессом нефтеподготовки /А.М. Сагдатуллин// Вестник КГТУ им. А.Н. Ту- полева. – 2018. – № 4. – С. 208–212. 18. Сагдатуллин, А.М. Разработка математических моделей прогнозиро- вания процессов добычи и транспорта нефти в условиях неопределенности / Г.Л. Дегтярев, А.М. Сагдатуллин // Известия Санкт-Петербургского государ- ственного технологического института (технического университета). – 2020. – № 54. – С. 71–75. 19. Сагдатуллин, А.М. Применение новой информационной модели при обучении моделированию производственных объектов машиностроения в услови- ях аддитивного производства / А.М. Сагдатуллин // Вестник КГТУ им. А.Н. Тупо- лева. – 2020. – Т. 76. – № 1. – С. 94–98. 20. Сагдатуллин, А.М. Разработка операторского интерфейса удаленного телеуправления для монитора реального времени заполнения смеси / А.М. Сагдатуллин// Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. – 2020. – Т. 76. – № 1. – С. 99–103. 21. Сагдатуллин, А.М. Разработка алгоритма улучшения качества изобра- жений входного видеопотока для управления атомными транспортными сред- 41 ствами / А.М. Сагдатуллин, Р.А. Шамсутдинов // Интеллектуальные системы в производстве. – 2021. – Т. 19. – № 2. – С. 90–95. 22. Сагдатуллин, А.М. Применение методов нечеткой логики и нейронных сетей для автоматизации технологических процессов в нефтегазовом машино- строении и повышения эффективности добычи нефти / А.М. Сагдатуллин // Ин- теллектуальные системы в производстве. – 2021. – Т. 19. – № 2. – С. 83–89. 23. Сагдатуллин, А.М. Исследование возможности построения нейроне- четкого логического регулятора с дискретными термами для управления и ав- томатизации объектов нефтегазового машиностроения / А.М. Сагдатуллин // Интеллектуальные системы в производстве. – 2021. – Т. 19. – № 3. – С. 105–110. - в зарубежных рецензируемых изданиях, входящих в наукометриче- ские базы WOS, SCOPUS и др.: 24. Sagdatullin, A.M. Development and Modeling of Automation and Control System of Sucker-Rod Well Pump with Beam Drive // Chemical and Petroleum Engineering, 2016 Improving the energy efficiency of oil production using identifica- tion and prediction of operating modes of production wells based on data analysis methods, machine learning and neural networks. E3S Web of Conferences, 2019, 124, 05031. 25. Sagdatullin, A.М. et al. Modelling of Fuzzy Control Modes for the Auto- mated Pumping Station of the Oil and Gas Transportation System // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2016. 26. Sagdatullin, A.M. et al. System-integrative approach to automation of the oil and gas fields design and development control // Neftyanoe khozyaystvo - Oil Industry. – 2015. – № 3. – Pp. 92–95. 27. Sagdatullin, A. Improving Automation Control Systems and Advantages of the New Fuzzy Logic Approach to Object Real-Time Process Operation // 2019 Proceedings - 2019 1st International Conference on Control Systems, Mathematical Modelling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2019. 8947538. – Рр. 256–260. 28. Sagdatullin, A. Development of an Intelligent Control System Based on a Fuzzy Logic Controller for Multidimensional Control of a Pumping Station // 2020 Advances in Intelligent Systems and Computing 1127 AISC. – Рр. 76–85. 29. Sagdatullin, A.M. Development of a Start-up Model of a Submersible Electric Motor When the Electric Centrifugal Pump is Installed and Set to Operating Mode // 2019 Proceedings - 2019 1st International Conference on Control Systems, Mathematical Modelling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2019. 8947544. – Рр. 456–460. 30. Sagdatullin, A.M. Improving the energy efficiency of oil production using identification and prediction of operating modes of production wells based on data 42 analysis methods, machine learning and neural networks // E3S Web of Conferences, 2019, 124, 05031. 31. Sagdatullin, А. Development of Mathematical Model and Technological Process Flow Diagram of Delivery of Reagent in Initial Treatment of Oil Production of Wells in Separator Tanks // Chemical and Petroleum Engineering, 2020, 55(11-12). – Рр. 884–887. 32. Sagdatullin, A. Analysis of a Discrete Object Control of Oil and Gas Pumping System under Uncertainty and Unfull Information Conditions // Proceedings - 2020 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2020, 2020. – Рр. 405–409, 9208112. 33. Sagdatullin, A. Functioning and Development of a Real-Time Information System for the Oil Treatment Technological Process Control // Proceedings - 2020 and International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automa- tion and Energy Efficiency, SUMMA 2020, 2020. – Рр. 847–852, 9280577. 34. Sagdatullin, A., Degtyarev, G. Development of a Cyber-Physical Subsystem for Support and Decision Making of Managing Oil Production and Transportation Processes Under Uncertainty Conditions // Studies in Systems, Decision and Control, 2021, 342. – Рр. 145–154. 35. Sagdatullin, A. Study of the Energy Consumption of Borehole Systems with Rod Pumps on the Basis of Simulation of an Automated Electromechanical Sys- tem // Proceedings - 2021 3rd International Conference on Control Systems, Mathe- matical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2021, 2021. – Pp. 1075–1078. 36. Sagdatullin, A. Application of Fuzzy Logic and Neural Networks Methods for Industry Automation of Technological Processes in Oil and Gas Engineering // Proceedings - 2021 3rd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2021, 2021. – Pp. 715–718. |