Нейросетевая система управления процессом термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий
 Скачать 4.35 Mb.
|
|
2.7 Применение способа построения модели для нефтей различных месторождений Основываясь на выводах, сделанных при обучении нейронной сети для создания модели процесса обезвоживания месторождения, также расширены наборы данных, а затем созданы модели процесса термохимического обезвоживания нефти Куюмбинского, Западно-Хоседаюского, Пашкинского и Среднеботуобинского месторождения. Куюмбинское месторождение Расположено на территории Эвенкийского района Красноярского края Российской Федерации. Плотность нефти колеблется в пределах 810–840 кг/м 3 . По характеристикам нефть легкая, маловязкая, малосернистая и малопарафинистая. Западно-Хоседаюское месторождение Расположено к северу от Полярного круга на территории Ненецкого автономного округа. Плотность нефти в стандартных условиях колеблется в пределах 902,3–944,4 кг/м 3 , нефть относится к тяжелым с высоким содержанием серы и парафина. Пашкинское месторождение Расположено на территории Северного района Оренбургской области. Плотность в пределах 899–926 кг/м 3 . Нефть тяжелая, сернистая, парафинистая, высокосмолистая. Среднеботуобинское месторождение Расположено в Мирнинском районе Якутии в 130 км на юго-запад от г Мирного и в 140 км к северо-западу от г. Ленска. Плотность нефти 867-888 кг/м 3 Нефть средняя по плотности, малосернистая, малопарафинистая, высокосмолистая. Модели процесса обезвоживания для различных месторождений приведены на рисунке 2.24. 75 а) Куюмбинское м/р; б) Западно-Хоседаюское м/р; в) Пашкинское м/р; г) Среднеботуобинское м/р. Рисунок 2.24 – Модели процесса для нефтей различных месторождений 2.8 Выводы по главе Под объектом управления понимается процесс термохимического обезвоживания нефти. Он состоит из физических процессов перемешивания деэмульгатора с добытой жидкостью в турбулентном потоке, а также в гравитационном отстаивании смеси в аппарате большой ёмкости с различными вставками – коалесцерами и успокоителями потока. Проведено большое количество экспериментов по определению скорости отделения воды от нефти при воздействия различных деэмульгаторов при различных температурных параметрах отстаивания, однако их количества недостаточно для формирования непрерывной обучающей выборки. В местах отсутствия данных наблюдается неудовлетворительное качество моделирования из-за значительных 76 отклонений модели от равномерного характера нарастания степени обезвоживания при увеличении температуры и времени отстаивания. Для вычисления недостающих данных была проведена интерполяция набора экспериментальных данных лабораторных исследований. На основе расширенных экспериментальных данных лабораторных исследований были сформированы обучающие выборки. На основе полученных обучающих массивов данных рассмотрены альтернативные различные варианты моделей технологического процесса термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий. Обоснован выбор нейросетевого метода моделирования технологического процесса термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий. По критерию среднеквадратичной ошибки воспроизводимых данных и обучающей выборки нейросетевая модель показала лучшие результаты. Предложен способ построения модели процесса термохимического обезвоживания, отличающийся инвариантностью к технологии обезвоживания нефти. Разработана обучаемая на расширенном массиве экспериментальных данных лабораторных исследований численно- аналитическая модель процесса термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий в виде искусственной нейронной сети, отличающаяся учетом величины времени отстаивания. Показано, путём сравнения зависимостей качества обезвоживания E от температуры нагрева смеси t , что нейросетевая модель адекватно описывает процесс при различном времени отстаивания T и расходах деэмульгатора Q Величина среднеквадратичного отклонения не превышала 3*10 -7 при использовании тангенциальной активационной функции нейронов. При создании нейросетевой модели были исследованы различные методы обучения нейронной сети. Метод Левенберга-Марквардта показал лучшее качество воспроизведения обучающей выборки при меньшем 77 затраченном времени на обучение. К тому же, метод обладает хорошей устойчивостью от попадания в локальные минимумы. Полученная нейросетевая модель будет применена как центральный элемент системы управления процессом термохимического обезвоживания. 78 3 СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ 3.1 Технологический комплекс термохимического обезвоживания Объектом управления является установка термохимического обезвоживания нефтяной эмульсии, в состав которой входят: блок дозирования реагента-деэмульгатора; блок нагрева эмульсии; дегидратор (отстойник, трехфазный сепаратор). Блок термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий может являться как отдельной установкой, так и составной частью более крупного объекта подготовки нефти. Принципиальная схема установки приведена на рисунке 3.1. Рисунок 3.1 – Схема установки обезвоживания На представленной схеме НГСВ – сепаратор нефтегазовый со сбросом воды. Для построения системы управления технологическим комплексом необходимо провести декомпозицию, то есть рассмотреть каждый элемент в отдельности и определить его влияние на итоговое качество управления целевым параметром. Автоматизация технологического комплекса выполняется установкой контрольно-измерительных приборов (датчиков) и исполнительных 79 механизмов, а также установкой блока обработки поступающих сигналов и выдачи управляющего воздействия. 3.2 Блок дозирования реагента Блок дозирования реагента чаще всего представляет собой бак большой емкости для хранения реагента-деэмульгатора, совмещенный с насосами с регулируемой производительностью для подачи реагента из бака в трубопровод. В зависимости от технологической необходимости и требуемой производительности могут иметь различные размеры, быть стационарными или передвижными. Блок описывается апериодической функцией первого порядка с пропорциональной составляющей: 1 s K W Q Q Q , (3.1) где Q W – передаточная функция блока дозирования реагента; Q K – коэффициент передачи блока дозирования реагента (в рамках системы управления принят равным 1); Q – апериодическая составляющая. Значения варьируются от нескольких секунд до десятков секунд, но не превышают одной минуты. В работе В.И. Логинова [35] управляющий параметр «расход деэмульгатора» в рамках промыслового определяется процесса разделения водонефтяной эмульсии определяется как «быстрый» благодаря сравнительно быстрой скорости реакции насосов подачи деэмульгатора. Запаздывание в блоке дозирования реагента практически отсутствует, поэтому им можно пренебречь. При необходимости, можно достаточно оперативно и в широких пределах регулировать подачу химреагента. Отсутствие аналитического описания блока дозирования реагента приводит к неопределенности параметра Q 80 3.3 Блок нагрева 3.3.1 Варианты реализации Блок нагрева на технологической площадке может быть реализован различными способами [3]: 1. Рекуперация тепловой энергии. На входе в технологическую установку может быть установлен пластинчатый или кожухотрубчатый теплообменник, в котором происходит нагрев входного потока жидкости за счёт более нагретой жидкости с других установок. Например, может производиться предварительный нагрев водонефтяной эмульсии при обмене теплом с уже обезвоженной и обессоленной нефтью, которая прошла несколько стадий подготовки и нагрева. 2. Электрические нагреватели. Представляют собой сеть труб для прохода нагреваемой жидкости, закрытой внутри кожуха, в котором расположены электронагревательные элементы. Могут иметь различные габаритные размеры и мощность. 3. Подогреватели с промежуточным теплоносителем. 4. Печи подогрева нефти, работающие на топочном газе. Печи нагрева нефти распространены на месторождениях, в которых совместно с нефтью извлекается попутный нефтяной газ в достаточных объёмах. Принцип работы основан на сжигании топочного газа и дальнейшей передаче тепла нефти, протекающей по трубопроводу внутри печи. 3.3.2 Рекуперативный нагрев Нагрев с рекуперацией в рамках решения задачи управления рассматриваться не будет, в силу сложной управляемости этого процесса [70]. 81 3.3.3 Электрические нагреватели Управление блоками электрических нагревателей можно обеспечить с достаточно высокой точностью благодаря тому, что чаще всего современные электронагреватели поставляются в промышленном исполнении уже с имеющейся системой автоматизации, которая стабилизирует температуру нагрева по заданию системы управления верхнего уровня. Тем не менее, инерционность таких нагревателей необходимо учитывать при управлении, так как при изменении сигнала задания, будет иметь место длительный переходный процесс. По соотношению заданной температуры и реальной температуры на выходе электронагреватель может быть описан апериодической передаточной функцией второго порядка с пропорциональной составляющей и запаздыванием по каналу «температурная уставка – температура нагрева материала» [17]: ) 1 )( 1 ( 2 1 s s K Wt t (3.2) Постоянная времени 1 описывает нагрев источника тепла. При использовании электронагревателя, её значение может достигать десятков минут. Постоянная времени 2 описывает нагрев теплообменной зоны. Она достаточно велика, так как протекание процесса переноса тепла может составлять от нескольких минут до нескольких часов. В условиях расчета физических процессов, протекающих в аппарате нагрева необходимо учитывать теплопередачу от блока нагрева к нагреваемой жидкости. Но в условиях системы управления этим можно пренебречь. 3.3.4 Печи нагрева Подогрев водонефтяной эмульсии в трубчатых блочных печах для проведения процесса обезвоживания является одним из самых современных 82 и повсеместно используемых [3,16]. В качестве топлива используется газ, который либо добывается непосредственно на месторождении, либо доставляется по газопроводу. Передаточная функция по каналу «Температура дымовых газов–температура материала на выходе» имеет вид: ) 1 )( 1 ( 2 1 3 s s e K Wt s t (3.3) Постоянная времени 1 описывает нагрев источника тепла. При использовании газового нагревателя данная составляющая принимает значение от 1 до 5 минут. Постоянная времени 3 представляет собой запаздывание между изменением уставки управляющего воздействия и началом отработки этого изменения. Это запаздывание обусловлено физическими процессами по переносу греющего вещества и подачей газа на горелку. В работе [35] управляющий параметр «температура нагрева» в рамках промыслового процесса разделения водонефтяной эмульсии определяется как «медленный» из-за высокой инерционности процессов нагрева. В зависимости от типа и модели используемого аппарата нагрева постоянные времени 1 , 2 , 3 , а также коэффициент усиления t K принимают различные значения, которые либо определяются экспериментально, либо могут быть получены из технической документации на аппарат нагрева. 3.4 Аппарат обезвоживания При одинаковых условиях проведения процесса обезвоживания нефтяных эмульсий различные аппараты имеют различные коэффициенты передачи. Это обусловлено следующими характеристиками: форма и объём аппарата; диаметры входных и выходных труб; 83 наличие механизма перемешивания; наличие коалесцирующих вставок. Особенности конструкции аппаратов обезвоживания рассмотрены в разделе 1.8. Передаточная функция отстойного аппарата описана в работах В.И. Логинова и А.М. Черека [35,60]. По отношению содержания воды в эмульсии на выходе из аппарата к содержанию воды в эмульсии на входе в аппарат передаточная функция представляет собой пропорциональное звено: апп апп K W (3.4) Но при рассмотрении процесса обезвоживания нефтяных эмульсий как объекта управления, передаточная функция самого аппарата описывается безынерционным усилительным звеном с транспортным запаздыванием, возникающим по причине задержки между транспортировкой объекта из зоны измерения по подводящему трубопроводу в зону управляющего воздействия. Таким образом, передаточная функция аппарата обезвоживания с учетом транспортного запаздывания принимает вид: s апп апп e K W (3.4) Коэффициент передачи аппарата обезвоживания зависит от его характерных особенностей и не меняется значительно со временем при нормальном режиме функционирования аппарата и надлежащем обслуживании. Постоянная времени транспортного запаздывания зависит от нескольких факторов: длина подводящего трубопровода от зоны ввода деэмульгатора до входа в аппарат. объем аппарата и коэффициента его заполнения. скорость потока эмульсии по трубопроводу. 84 Неопределенность параметра характеризуется множеством факторов, влияющих на величину запаздывания. Характеристику времени запаздывания необходимо учитывать при проектировании системы управления, так как в противном случае при использовании традиционных способов управления это может привести к потере устойчивости системы. В случае значительного ухудшения качества процесса обезвоживания нефтяной эмульсии одним из определяющих факторов может служить техническое состояние отстойного аппарата. Это может стать сигналом для замены коалесцирующих вставок, проверки на наличие скопившихся механических примесей, образования засоров и т.д. 3.5 Автоматизированное управление объектом с неопределенностями Управление технологическими процессами и сложными техническими устройствами в настоящее время осуществляется, в основном с применением промышленных ПИД-регуляторов. В случае если объект управления характеризуется транспортным запаздыванием, управление также осуществляется с помощью ПИД-регуляторов, но с ухудшением динамических характеристик системы (перерегулирование, увеличение времени переходного процесса, возникновение колебаний) [10,14]. Если наряду с транспортным запаздыванием, объект управления характеризуется неопределенностью некоторых параметров, управление с помощью ПИД-регуляторов нецелесообразно. Существуют другие способы управления объектами с наличием неопределенности какого-либо рода. Выделяют два основных класса – это робастные системы и адаптивные (самонастраивающиеся) системы [12,69]. Робастными называют системы, которые способны обеспечить приемлемое по определенному критерию качество управления при наличии неопределенностей объекта управления (функциональных, структурных или 85 параметрических). При этом точная настройка параметров регулятора не производится, то есть обеспечивается намеренная робастность (грубость) структуры регулятора. Адаптивными (самонастраивающимися) называют системы управления, которые компенсируют неопределенности объекта (функциональные, структурные или параметрические) за счет автоматической подстройки параметров, либо структуры регулятора в процессе функционирования системы. За счет этого свойства адаптивных систем обеспечивается компенсация нехватки информации на этапе проектирования системы. Классификация методов управления неопределенными объектами представлена на рисунке 3.2. Рисунок 3.2 – Иерархия методов управления объектами с неопределенностями При условии наличия модели процесса, способной отображать его поведение при воздействии различных управляющих факторов в процессе функционирования становится возможным решение задачи построения 86 адаптивной системы с эталонной моделью. В таких системах целевая выходная величина объекта управления задается с помощью эталонного значения, вырабатываемого специальным динамическим блоком – эталонной моделью, которая чаще всего представляет собой линейную систему. Для проектирования системы с эталонной моделью необходимо провести анализ характеристик процесса как объекта управления. 3.6 Процесс термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий как многомерный многосвязный нелинейный объект управления Процесс термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий как объект управления рассмотрен в комплексе составляющих его технологических установок, которые были указаны в пунктах 3.2–3.4. Схема объекта управления представлена на рисунке 3.3. Рисунок 3.3 – Многомерный многосвязный нелинейный объект управления Процесс термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий представляет собой нелинейный многомерный многосвязный объект управления с тремя входными величинами и одной выходной, что усложняет 87 управление и делает неэффективными стандартные способы управления, применяемые к линейным объектам. Помимо нелинейности, на качество управление процессом оказывают влияние звенья запаздывания, которые входят в состав двух блоков технологического процесса. Также управление объектом осложняется тем, что каждый из контуров управления имеет свои передаточные функции с инерционными составляющими 1 и 2 порядка, что отражено в разделах 3.2– 3.4. 3.7 Автоматизированная система с адаптацией к входному воздействию Для учёта особенностей объекта управления (нелинейность, многомерность, транспортное запаздывание) необходимо при разработке системы управления создать механизм, который должен быть функционально адаптивным и робастным [53]. Наилучшее качество регулирования в условиях нелинейности и наличия звеньев запаздывания демонстрируют адаптивные системы с эталонной моделью. В таких системах целевая выходная величина объекта управления задается с помощью эталонного значения, вырабатываемого специальным динамическим блоком– эталонной моделью, которая чаще всего представляет собой линейную систему. Решение задачи построения адаптивной системы с эталонной моделью становится возможным при наличии модели процесса, способной отображать его поведение при воздействии различных управляющих факторов в процессе функционирования. Адаптацией называется способность системы изменяться при изменении внешних условий так, чтобы цель управления была достигнута. Причём, изменения могут быть известны при проектировании системы управления, а могут возникать в процессе её функционирования. Тем не 88 менее, при проектировании системы управления необходимо иметь всю возможную информацию о характере изменений внешней среды. Простейшим вариантом адаптации является отрицательная обратная связь, а стандартной задачей – регулирование по значению рассогласования значения задания и выходного значения объекта управления. В зависимости от значения ошибки выхода объекта управления корректируется управляющее воздействие для достижения заданного выхода. Способ поддержания заданного значения выхода объекта управления может применяться в широких диапазонах изменения внешних условий. Однако, способ адаптации к изменяющимся внешним условиям, не всегда может быть эффективен. Например, при несогласованности динамических характеристик контура обратной связи и объекта управления могут возникать явления, при которых вместо стабилизации выходного значения объекта управления нарушается устойчивость системы [12,11,23,56]. Поэтому если в процессе функционирования изменяется не только входная величина, но и динамические свойства объекта управления, то требуется построение более сложной системы управления таким объектом, которая будет учитывать все эти изменения. В таком случае регулирование производится по вектору состояния объекта управления. Ещё один из способов адаптивного управления заключается в использовании в составе регулятора эталонной модели управляемого объекта. В качестве эталонной модели необходимо выбирать структуры, способные производить полное достоверное отображение динамической системы, либо иметь возможность воспроизведения максимально широкого набора свойств этой системы. На рисунке 3.4 представлена обобщенная структура системы адаптивного управления с последовательно включенной эталонной моделью, имеющей прямой и обратный вид [48]. 89 При таком включении эталонная модель учитывает только изменения входного сигнала U и не учитывает помехи F. Для этого имеется адаптивный механизм в блоке регулятора, позволяющий корректировать параметры управляющего воздействия на основе сравнения выхода объекта управления и выхода модели. Отличие реального выходного сигнала Y от выходного сигнала G эталонной модели объекта является ошибкой управления для корректирующего устройства. Вычислитель воздействует на обратную модель, изменяя её параметры таким образом, чтобы выходной сигнал объекта был как можно ближе к выходному сигналу модели. Таким образом, реализуется главная цель управления без необходимости идентификации неизвестных параметров объекта. На практике формирование данных для реализации адаптивного механизма должно происходить главным образом на основе информации, получаемой с измерительных датчиков объекта управления или на основе вычисляемого вектора состояния. U-входной сигнал, G-выходной сигнал обратной модели, Y-реальный выходной сигнал, F-внешние воздействия на объект управления (помехи). Рисунок 3.4 – Обобщенная структура системы адаптивного управления 90 Приведенное техническое решение универсально по отношению к входному сигналу U. Объект управления не зависит от динамики его изменения – входной сигнал может изменяться во времени, а также быть нулевым. Реализация этой схемы требует предварительной идентификации объекта с целью определения его характерной или ожидаемой математической модели. Проектируется управляющее устройство, состоящее из неизменной прямой модели объекта управления и изменяемой обратной модели объекта. Основная идея состоит в том, что обратная модель объекта управления может изменяться под воздействием корректирующего сигнала Gc. Так как объект управления представляет собой объект с тремя входами и одним выходом, обратная ему модель будет представлять собой объект с одним входом и тремя выходами. В таком случае множество его выходов будут составлять лишь одну из вероятных комбинаций, причём вне зависимости от метода моделирования. Чтобы получить одно конкретное выходное значение, необходимо фиксировать остальные – и так с каждым выходом. Получается итерационная задача, решение которой занимает достаточно длительное время и не дает никаких преимуществ. Таким образом, построение обратной модели для такого объекта не является целесообразным. Предлагаемая структура адаптивной системы построена с использованием прямой модели объекта управления. Вместо корректировки обратной модели объекта необходим регулятор, который будет компенсировать рассогласование выхода модели G и управляющего воздействия U. За счёт этого будет формироваться входное воздействие на объект управления V. Второй регулятор будет компенсировать рассогласование выхода модели G и выхода объекта управления Y. На рисунке 3.5 представлена структура системы с эталонной моделью. 91 Рисунок 3.5 – Система управления с эталонной моделью для объекта без запаздывания Для учёта транспортного запаздывания объекта управления необходимо производить корректировку объекта управления в момент времени, когда значение выхода объекта управления сформировалось под действием определенных входных воздействий. На рисунке 3.6 представлена система управления с учётом запаздывания объекта. Рисунок 3.6 – Система управления для объекта с запаздыванием Величина транспортного запаздывания у реального объекта может быть рассчитана по скорости течения жидкости в трубопроводе. Формула для расчета времени транспортного запаздывания: F c V T , (3.6) где T – время отстаивания (мин), V – объем аппарата (м 3 ), c – коэффициент заполнения аппарата (характерная особенность емкости), F – расход жидкости на входе в аппарат (м 3 /мин). 92 Приведённая на рисунке 3.6 структура позволяет нам рассматривать транспортное запаздывание объекта управления, обусловленное длительной доставкой реагента–деэмульгатора в отстойник и длительным временем отстаивания, как один из управляющих параметров, числовое значение которого легко рассчитывается. В приведенной на рисунке 3.6 структуре системы управления помеха F, действующая на объект управления, является составной величиной, в которой есть как переменная, так и постоянная часть. Для учета постоянной части помехи введем третий контур адаптации, представляющий собой блок актуализации модели. Он предназначен для сбора данных и измерения значений параметров функционирования технологической установки. Структура системы управления представлена на рисунке 3.7. Рисунок 3.7 – Система адаптивного управления с тремя контурами адаптации В итоге полученная система адаптивного управления с эталонной моделью имеет три контура адаптации, каждый из которых выполняет следующие функции: 1. В первом контуре по заданному значению U проводится адаптация управляющего воздействия V с учетом реакции эталонной модели. 93 2. Во втором контуре проводится адаптация расчетного управляющего воздействия к объекту управления с учетом действующих на него помех для достижения цели управления. 3. В третьем контуре адаптации проводится сбор информации о значениях управляющих воздействий и реакции объекта управления на них с целью дальнейшей периодической актуализации эталонной модели в первом контуре. Для синтеза контуров адаптации подробно рассмотрены типы внешних воздействий, которые будут учитываться в этих контурах. |