Управление УЭЦН на основе нейросетей. Автореферат. Общая характеристика работы
 Скачать 199 Kb.
|
|
В четвертой главе проводится оценка эффективности работы АСУ в промысловых условиях. Для реализации разработанной системы необходимо чтобы компоненты всех уровней управления были связаны единой сетью передачи данных. Предложена физическая и логическая архитектура промышленной сети. В качестве протокола обмена нижнего уровня был выбран наиболее простой в реализации и недорогой в аппаратном обеспечении протокол PLCNet. Уровни руководителей и операторов, как правило, уже содержит сетевую структуру, так как корпоративные сети передачи данных появились давно. Общая структура сети разрабатываемой АСУ показана на рисунке 3.  Рис. 3 Так как физические каналы связи от кустов до операторов различные, то естественно применяются различные протоколы обмена, и, следовательно, ОРС – сервера различных фирм производителей. Для того чтобы клиенты могли иметь доступ к данным различных серверов, необходим менеджер данных DataWorX. Основная его задача: получение информации с различных ОРС-серверов и предоставление ее клиентам, т.е. менеджер выполняет функцию моста между различными сегментами сети. Для реализации программного обеспечения была выбрана SCADA система GENESIS32 от фирмы Iconics по следующим причинам: система полностью основана на ОРС технологии; все компоненты системы поддерживают VBA. Это позволяет программистам разрабатывать свои модули; 3) OPC основана на модели распределенных компонентных объектов Microsoft DCOM. Хорошо известная модель для многих программистов, поэтому не возникает вопросов при ее использовании; 4) большой набор инструментов роботы с данными: подсистема визуализации; подсистема графического представления; подсистема архивации; подсистема генерации отчетов; подсистема обнаружения аварийных событий и оповещения персонала; подсистема мультимедийного оповещения; 5) много бесплатных сервисных утилит; 6) гибкая ценовая политика. Апробация разработанной системы проводилась на 4-х вертикальных скважинах (рис. 4), расположенных на территории ЗАО «ЛУКОЙЛ ЭПУ Сервис». Глубина каждой скважины 500 метров.  PLCNet RS - 485 Рис. 4 Скважины гидравлически связны, динамические уровни в скважинах постоянные, так как выкачиваемая жидкость поступает обратно в скважину. Измерительная магистраль имеет три расходомера фирмы HALLIBURTON разных диапазонов измерения. Это необходимо для того, чтобы перекрыть весь диапазон подач существующих насосов. Переключение между расходомерами осуществляется автоматически. Подключение каждой установки к замерной магистрали происходит последовательно через 2 минуты. Таким образом, период сбора информации о дебите одной установки составляет 6 минут. При необходимости время замера и последовательность опроса установок оператор может изменить. Устья скважин снабжены задвижками. С их помощью мы можем имитировать давление столба жидкости, или, что то же самое, глубину подвеса установки. Таким образом, на данных скважинах можно тестировать все типы установок. Подача насоса измеряется при помощи датчика высокого давления, установленного также на устье скважины. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ 1. Разработана АСУ процесса добычи нефти на основе нейросетевых технологий. Предложена структура, методы, алгоритмы и программное обеспечение. 2. Разработан многоуровневый нейрорегулятор переменной структуры. 3. Разработаны алгоритмы адаптации нейрорегулятора путем изменения его структуры: добавления и удаления нейронов по результатам логического вывода. 4. Сформирована база знаний о предметной области процесса добычи нефти подсистемы принятия решений на основе логического вывода 5. Проведена апробация работы системы на вертикальных скважинах в промысловых условиях. ОСНОВЫНЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Комелин А.В. Автоматизированная система управления стендами тестирования погружного электрооборудования.16с.//Современные технологии автоматизации №3/ М.:2004. Комелин А.В. Автоматизированная система управления стендом тестирования гидрозащиты электродвигателя.58с.//Современные технологии автоматизации №2/ М.:2005. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Комелин А.В. Автоматизация процесса добычи нефти на основе нейронных сетей.89с.//Технологии ТЭК №3/М.:2005. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Комелин А.В. УЭЦН как сложный динамический объект управления.94с.//Технологии ТЭК №5/М.:2005. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Комелин А.В. Интеллектуальная система обработки информации в автоматических системах управления процессом добычи нефти на основе нейросетевых технологий. // Труды второй международной всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника автоматизация управление»/М.:2005. Ilyasov B.G., Tagirova K.F., Komelin A.V. системный подход. |