RU2497574C2 - Method of load distribution between gas production complex gas drier shop process lines - Google Patents
Method of load distribution between gas production complex gas drier shop process lines Download PDFInfo
- Publication number
- RU2497574C2 RU2497574C2 RU2011117667/05A RU2011117667A RU2497574C2 RU 2497574 C2 RU2497574 C2 RU 2497574C2 RU 2011117667/05 A RU2011117667/05 A RU 2011117667/05A RU 2011117667 A RU2011117667 A RU 2011117667A RU 2497574 C2 RU2497574 C2 RU 2497574C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- gas
- complex
- absorber
- absorbers
- correction
- Prior art date
Links
Images
Abstract
Description
Изобретение относится к области добычи природного газа и, в частности, к ведению процесса осушки газа с использованием автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) установок комплексной подготовки газа (УКПГ) газоконденсатных месторождений Крайнего Севера (газодобывающих комплексов).The invention relates to the field of natural gas production and, in particular, to the conduct of the gas drying process using automated process control systems (ACS) of integrated gas treatment plants (UKPG) of gas condensate fields of the Far North (gas production complexes).
Известен способ ведения процесса осушки газа, включающий контроль средствами АСУ ТП расхода газа по каждой i-ой технологической нитке газодобывающего комплекса, его сравнение с предельно допустимыми значениями и автоматическое поддержание расхода газа с соблюдением условия
Существенным недостатком указанного способа является то, что он не учитывает все возмущающие факторы и исключает полноценную корректировку хода технологического процесса, протекающего в технологической нитке подготовки газа (ТЛПГ). Корректировка ведется только по тем параметрам, значения которых измеряются средствами АСУ ТП. На практике есть ряд параметров (количество поступающей пластовой и метанольной воды в абсорбер, количество механических примесей, поступающих с газом в абсорбер, количество ингредиентов в составе реагента для осушки газа и т.д.), которые могут существенно влиять на гидравлическое сопротивление ТЛПГ и в конечном итоге на ход технологического процесса. Принципиально то, что их значения либо невозможно, либо нецелесообразно измерять средствами АСУ ТП из-за высокой стоимости измерительного оборудования.A significant drawback of this method is that it does not take into account all disturbing factors and excludes a full adjustment of the technological process flowing in the gas preparation process line (TLPG). Correction is carried out only for those parameters whose values are measured by means of industrial control systems. In practice, there are a number of parameters (the amount of produced formation and methanol water in the absorber, the amount of mechanical impurities that enter the absorber with gas, the number of ingredients in the reagent for gas dehydration, etc.), which can significantly affect the hydraulic resistance of TLHG and ultimately on the progress of the process. Fundamentally, their values are either impossible or impractical to measure by means of automated process control systems because of the high cost of measuring equipment.
Известен способ управления процессом осушки газа, включающий контроль средствами АСУ ТП расхода газа по каждой i-ой технологической нитке газодобывающего комплекса, его сравнение с предельно допустимыми значениями и автоматическое поддержание расхода газа с соблюдением условия
Существенным недостатком указанного способа является то, что он не учитывает все возмущающие факторы и исключает полноценную корректировку хода технологического процесса, протекающего в технологической нитке подготовки газа. Корректировка ведется только по тем параметрам, значения которых измеряются средствами АСУ ТП. Данный способ позволяет управлять процессом осушки газа в автоматическом режиме в пределах заданных значении
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому изобретению является способ управления процессом осушки газа, включающий контроль средствами АСУ ТП расхода газа по каждой i-ой технологической нитке газодобывающего комплекса, его сравнение с предельно допустимыми значениями и автоматическое поддержание расхода с соблюдением условия
Существенным недостатком указанного способа является то, что он не учитывает все возмущающие факторы и исключает полноценную корректировку хода технологического процесса, протекающего в технологической нитке подготовки газа. Корректировка ведется только по тем параметрам, значения которых измеряются средствами АСУ ТП. Данный способ позволяет управлять процессом осушки газа в автоматическом режиме в пределах заданных значении
Целью настоящего изобретения является управление процессом осушки газа в автоматическом режиме в пределах заданных ограничений с учетом всех возмущающих факторов, влияющих на процесс.The aim of the present invention is to control the process of drying gas in an automatic mode within specified limits, taking into account all the disturbing factors affecting the process.
Техническим результатом, достигаемым от реализации настоящего изобретения, является обеспечение заданной степени осушки газа при минимальных энергетических и материальных затратах и соблюдении всех ограничений на технологические параметры процесса.The technical result achieved by the implementation of the present invention is to provide a given degree of gas dehydration with minimal energy and material costs and compliance with all restrictions on the process parameters.
Поставленная цель достигается за счет того, что в процессе эксплуатации газодобывающего комплекса оценивают гидравлическое сопротивление абсорбера каждой технологической линии подготовки газа, и те абсорберы, которые только что прошли ревизию, и их работоспособность восстановлена в полном объеме, эксплуатируют в режиме максимальной производительности. Те абсорберы, которые находятся в эксплуатации достаточно длительное время - эксплуатируют в щадящем режиме. Для этого АСУ ТП определяет значение поправки на производительность каждого абсорбера ΔQi с учетом параметров, которые невозможно и/или нецелесообразно измерять, и использует эту поправку для задания и поддержания производительности i-го абсорбера на уровне, вычисляемом по формуле Qрезул. i=Qi-ΔQi, где Qi расчетное значение необходимой производительности i-й технологической нитки. При этом АСУ ТП следит за выполнением условия, чтобы общая производительность газодобывающего комплекса
Значение поправки на производительность каждого абсорбера ΔQi определяют с учетом состояния оборудования, качества поступающего из скважин газа, параметров, которые невозможно и/или нецелесообразно измерять, и формализованных знаний профессионалов-экспертов в виде продукций нечеткой логики логико-лингвистических моделей. Определение поправки ΔQi осуществляет подсистема АСУ ТП, имеющая соответствующую базу знаний и реализующая комплексный алгоритм нечеткой логики.The value of the correction for the productivity of each absorber ΔQ i is determined taking into account the condition of the equipment, the quality of the gas coming from the wells, parameters that are impossible and / or inexpedient to measure, and formalized knowledge of professional experts in the form of fuzzy logic logic-linguistic models. The correction ΔQ i is determined by the ACS TP subsystem, which has an appropriate knowledge base and implements a complex fuzzy logic algorithm.
Заявляемый способ реализуется следующим образом. Те абсорберы, которые только что прошли ревизию, и была восстановлена их работоспособность в полном объеме, эксплуатируют в режиме максимальной производительности. Абсорберы, которые находятся достаточно длительное время в эксплуатации (непрерывно эксплуатирующиеся более шести месяцев) - эксплуатируют в щадящем режиме.The inventive method is implemented as follows. Those absorbers that have just undergone an audit, and their full functionality has been restored, are operated in maximum performance mode. Absorbers that have been in operation for quite a long time (continuously operated for more than six months) are operated in a gentle manner.
Состояние абсорберов, количество поступающей пластовой и метанольной воды, количество механической примеси, поступающее с газом в абсорбер, количество ингредиентов в составе реагента для осушки и т.д., которые сильно влияют на гидравлическое сопротивление абсорберов, в реальном масштабе времени средствами АСУ ТП не измеряются. Это связано с тем, что они не поддаются количественной оценке из-за отсутствия соответствующих технических средств измерений или экономической не целесообразности их использования. Поэтому, для определения режима эксплуатации абсорберов регулярно, в соответствии с технологическим регламентом газодобывающего комплекса, обслуживающий персонал и специалисты соответствующих служб (технологи, геологи, химики и т.д.) анализируют состояние каждого абсорбера.The condition of the absorbers, the amount of produced formation and methanol water, the amount of mechanical impurity that enters the absorber with gas, the number of ingredients in the composition of the reagent for drying, etc., which strongly affect the hydraulic resistance of the absorbers, are not measured in real time by automated process control systems . This is due to the fact that they cannot be quantified due to the lack of appropriate technical means of measurement or the economic inappropriateness of their use. Therefore, to determine the operating mode of the absorbers, regularly, in accordance with the technological regulations of the gas production complex, maintenance personnel and specialists of the relevant services (technologists, geologists, chemists, etc.) analyze the status of each absorber.
Для этого уточняют различными методами физико-химического лабораторного анализа количество поступающей пластовой и метанольной воды, количество механических примесей, поступающих с газом в абсорбер, количество ингредиентов в составе реагента для осушки и т.д. Указанные параметры относятся к медленно меняющимся во времени параметрам, и в течение некоторого времени (заданного интервала времени между проводимыми анализами) их можно считать квазистационарными.For this purpose, the amount of produced formation and methanol water, the amount of mechanical impurities entering the absorber with gas, the amount of ingredients in the reagent for drying, etc., are specified using various methods of physicochemical laboratory analysis. The indicated parameters relate to parameters slowly varying in time, and for some time (a given time interval between the analyzes), they can be considered quasistationary.
Состояние i-ого абсорбера носит описательный характер и в значительной мере субъективен. Исходя из опыта эксплуатации промысла и контролируемых количественно параметров средствами АСУ ТП и результатами стандартных периодических лабораторных исследований оператор (эксперт) описывает состояние каждого адсорбера, регистрируя его в соответствующих журналах. Описанное состояние оборудования каждого абсорбера эксперт оценивает условно количественно. Для этого используется, например, интервал [0,1] разделенный на десять частей с шагом 0,1 (условная шкала на 10 шагов для оценки уровня описываемого параметра: от низкого уровня к среднему уровню, и далее, к высокому уровню).The state of the i-th absorber is descriptive and largely subjective. Based on the experience of operating the field and quantitatively controlled parameters by means of automated process control systems and the results of standard periodic laboratory tests, the operator (expert) describes the state of each adsorber, registering it in the relevant journals. The described condition of the equipment of each absorber expert evaluates conditionally quantitatively. For this purpose, for example, the interval [0,1] is divided into ten parts with a step of 0.1 (a conditional scale of 10 steps to assess the level of the described parameter: from a low level to an average level, and then to a high level).
Учет в АСУ ТП параметров, не поддающихся количественной оценке, возможен с использованием блока, реализующего комплексный алгоритм нечеткой логики с соответствующей базой знаний. Комплексный алгоритм нечеткой логики используется для расчета распределения нагрузки между ТЛПГ, что позволяет осуществить заявляемый способ и реализовать поставленные цели. Принцип работы АСУ ТП с указанным блоком и базой знаний (БЗ) описан ниже.Accounting in ACS TP parameters that are not amenable to quantitative assessment is possible using a block that implements a complex algorithm of fuzzy logic with an appropriate knowledge base. A complex algorithm of fuzzy logic is used to calculate the load distribution between the TLG, which allows us to implement the inventive method and realize the goals. The principle of operation of industrial control systems with the indicated unit and knowledge base (KB) is described below.
Входными переменными блока, реализующего комплексный алгоритм нечеткой логики являются: Х1i - состояние оборудования (СО); X2i - качество поступающего газа (КПГ) на осушку. Для простоты изложения принципа работы алгоритма под параметром X2i объединим несколько параметров, не поддающихся измерению непосредственно средствами АСУ ТП, но периодически контролируемых лабораторными методами. К ним относятся, в частности: количество поступающей пластовой и метанольной воды; количество механических примесей, поступающих с газом в абсорбер; количество ингредиентов в составе реагента для осушки и т.д.The input variables of the block that implements the complex fuzzy logic algorithm are: X1 i - equipment status (CO); X2 i is the quality of the incoming gas (CNG) for drying. For simplicity of exposition of the principle of operation of the algorithm under the parameter X2 i, we combine several parameters that are not directly measurable by automated process control systems, but are periodically monitored by laboratory methods. These include, in particular: the amount of incoming formation and methanol water; amount of mechanical impurities entering the absorber with gas; the amount of ingredients in the composition of the reagent for drying, etc.
Выходом блока, реализующего комплексный алгоритм нечеткой логики, является экспертная поправка к производительности i-го абсорбера ΔQi. После определения поправки ΔQi результирующую производительность технологической линии АСУ ТП определяет по соотношению:The output of the block that implements the complex fuzzy logic algorithm is an expert correction to the performance of the ith absorber ΔQ i . After determining the correction ΔQ i, the resulting productivity of the technological process control line is determined by the ratio:
Qрезул. i=Qi-ΔQi Q rez. i = Q i -ΔQ i
где Qi - расчетное значение необходимой производительности i-ой технологической нитки.where Q i is the calculated value of the required productivity of the i-th technological thread.
Такая последовательность решения задачи требует создания БЗ профессионалов-экспертов (операторов) для определения экспертной поправки ΔQi. Использование знаний профессионалов-экспертов (операторов) в системе осуществляется на базе логико-лингвистических моделей в виде продукций нечеткой логики. Это связано с тем, что именно эксперт, основываясь на своем высокопрофессиональном опыте и интуиции, приобретенных в течение нескольких лет кропотливого труда, может правильно оценить влияние характеристик Х1i, X2i на производительность ТЛПГ, которое нельзя описать в рамках четких математических моделей.Such a sequence of solving the problem requires the creation of a knowledge base of professional experts (operators) to determine the expert amendment ΔQ i . The use of knowledge of professional experts (operators) in the system is based on logical-linguistic models in the form of fuzzy logic products. This is due to the fact that it is an expert, based on his highly professional experience and intuition, acquired over several years of painstaking work, that can correctly assess the influence of the characteristics X1 i , X2 i on the performance of TLGs, which cannot be described in the framework of clear mathematical models.
Алгоритм нечеткой логики работает следующим образом (см. фиг.1): из БЗ системы значения Х1i, Х2i поступают на вход блока фаззификации (БФ). Шкала, включающая в себя информацию об этих параметрах, условно разделена на десять частей в интервале [0,1].The fuzzy logic algorithm works as follows (see Fig. 1): from the KB of the system, the values of X1 i , X2 i are fed to the input of the fuzzification unit (BF). The scale, which includes information about these parameters, is conditionally divided into ten parts in the interval [0,1].
В БФ производится трансформация четких сигналов в нечеткие множества. Для этого используется оператор фаззификации (см. Р.А. Алиев, P.P. Алиев. SOFT COMPUTING. В 3 ч. Ч.1: Нечеткие множества и системы. - Баку: АГНА, 1998. - 181 с.):The BF transforms clear signals into fuzzy sets. For this, the fuzzification operator is used (see R.A. Aliev, P.P. Aliev. SOFT COMPUTING. In 3 hours, Part 1: Fuzzy sets and systems. - Baku: AGNA, 1998. - 181 pp.):
F=fuzzifier (x0),F = fuzzifier (x 0 ),
где x0 - четкий сигнал, поступающий на вход блока фаззификации;where x 0 is a clear signal input to the fuzzification unit;
F - нечеткое множество;F is a fuzzy set;
fuzzifier - оператор фаззификации.fuzzifier - fuzzification operator.
Входной сигнал x0 преобразовывается в нечеткое множество с функцией принадлежности µ(х), причем, форма распределения значений каждой нечеткой переменной принята в треугольном виде, т.е. функция принадлежности определяется выражением:The input signal x 0 is converted into a fuzzy set with membership function µ (x), moreover, the distribution form of the values of each fuzzy variable is accepted in a triangular form, i.e. membership function is determined by the expression:
где
α и β левое и правое отклонения от центра, в котором значение функции µ(х)=1;α and β the left and right deviations from the center, in which the value of the function µ (x) = 1;
x - текущее значение сигнала.x is the current signal value.
Значение каждой переменной в БЗ представлено тремя нечеткими лингвистическими термами («низкое» - Н, «среднее» - С, «высокое» - В). В результате общее количество правил-продукций составляет 9.The value of each variable in the KB is represented by three fuzzy linguistic terms (“low” - H, “medium” - C, “high” - B). As a result, the total number of production rules is 9.
Ниже приведено содержание БЗ системы управления, реализующей алгоритм нечеткой логики для параметров Х1i и X2i.Below is the content of the knowledge base of the control system that implements the fuzzy logic algorithm for parameters X1 i and X 2i .
П1. ЕСЛИ: Х1i=«Н» и X2i и «Н», ТО «Н»P1. IF: X1 i = “H” and X2 i and “H”, THEN “H”
П2. ЕСЛИ: X1i=«Н» и X2i и «С», ТО «Н»P2. IF: X1 i = “H” and X2 i and “C”, THEN “H”
П3. ЕСЛИ: Х1i=«Н» и X2i и «В», ТО «Н»P3. IF: X1 i = “H” and X2 i and “B”, THEN “H”
П4. ЕСЛИ: Х1i=«С» и X2i и «Н», ТО «Н»P4. IF: X1 i = “C” and X2 i and “H”, THEN “H”
П5. ЕСЛИ: X1i=«С» и X2i и «С», ТО «Н»A5. IF: X1 i = “C” and X2 i and “C”, THEN “H”
П6. ЕСЛИ: Х1i=«С» и X2i и «В», ТО «С»P6. IF: X1 i = "C" and X2 i and "B", THEN "C"
П7. ЕСЛИ: Х1i=«В» и X2i и «Н», ТО «С»P7. IF: X1 i = “B” and X2 i and “H”, THEN “C”
П8. ЕСЛИ: Х1i=«В» и X2i и «С», ТО «В»P8. IF: X1 i = "B" and X2 i and "C", THEN "B"
П9. ЕСЛИ: Х1i=«В» и X2i и «В», ТО «В»P9. IF: X1 i = "B" and X2 i and "B", THEN "B"
У оператора (эксперта) должна быть возможность в интерактивном режиме редактировать содержания БЗ с учетом опыта работы АСУ ТП.The operator (expert) should have the opportunity to interactively edit the contents of the knowledge base taking into account the experience of automated process control systems.
На фиг.2 показаны формы лингвистических термов Х1i, Х2i и ΔQi.Figure 2 shows the forms of linguistic terms X1 i , X2 i and ΔQ i .
При поступлении входных сигналов на вход БФ определяется их принадлежность к тому или иному терму. Блок логического вывода (БЛВ) активизирует соответствующие им правила, в которых функция принадлежности по всем входным сигналам больше нуля. После срабатывания правил осуществляется логический вывод на базе max-min правила Заде (см. Р.А. Алиев, P.P. Алиев. SOFT COMPUTING. В 3 ч. Ч.1: Нечеткие множества и системы. - Баку: АГНА, 1998. - 181 с.): Оно для данного процесса имеет следующую форму:Upon receipt of the input signals to the input of the BF determines their belonging to a particular term. The logical output unit (BLV) activates the corresponding rules in which the membership function for all input signals is greater than zero. After the rules are triggered, a logical conclusion is made on the basis of the max-min Zade rule (see R.A. Aliev, PP Aliev. SOFT COMPUTING. In 3 hours, Part 1: Fuzzy sets and systems. - Baku: AGNA, 1998. - 181 c.): It for the given process has the following form:
µ(y)=max min{µ(x)1, µ(х)2,…, µ(х)n}µ (y) = max min {µ (x) 1 , µ (x) 2 , ..., µ (x) n }
где n количество входных параметров нечеткой системы (для данного случая n=2)where n is the number of input parameters of the fuzzy system (for this case, n = 2)
При этом по каждому активизированному правилу находится значение самой минимальной функции принадлежности входных сигналов. По вычисленному значению функции принадлежности определяется площадь выходного нечеткого сигнала. Далее, на выходах активизированных правил, все полученные выходные нечеткие сигналы суммируются. После суммирования в блоке дефаззификации (БДФ) осуществляется процесс обратной трансформации нечеткого сигнала в четкий сигнал. При этом используют метод "Centre of Gravity" (см. Р.А. Алиев, P.P. Алиев. SOFT COMPUTING. В 3 ч. Ч.1: Нечеткие множества и системы. - Баку: АГНА, 1998. - 181 с.), согласно которомуMoreover, for each activated rule, the value of the minimum function of membership of the input signals is found. The calculated value of the membership function determines the area of the output fuzzy signal. Further, at the outputs of the activated rules, all received output fuzzy signals are summed. After summing in the block of defuzzification (BDF), the process of reverse transformation of the fuzzy signal into a clear signal is carried out. The Center of Gravity method is used (see R.A. Aliev, PP Aliev. SOFT COMPUTING. In 3 hours, Part 1: Fuzzy sets and systems. - Baku: AGNA, 1998. - 181 pp.), Whereby
где yk, µ(yk) - минимальное значение и функция принадлежности входных переменных x1,…xn.where y k , µ (y k ) is the minimum value and membership function of the input variables x 1 , ... x n .
На фиг.3 показано геометрическое представление механизма получения нечеткого логического вывода.Figure 3 shows a geometric representation of the mechanism for obtaining fuzzy inference.
После дефаззификации сигнал поступает в АСУ ТП газодобывающего комплекса, которая выдает величину поправки ΔQi для i-го адсорбера, после чего из формулы (1) определяется значения результирующей производительности - Q резул.i i-й технологической нитки.After defuzzification, the signal enters the automatic process control system of the gas production complex, which gives the correction value ΔQ i for the i-th adsorber, after which the resulting productivity is determined from formula (1) - Q result i of the i-th technological thread.
Предложенный способ распределения нагрузки между ТЛПГ с использованием комплексного алгоритма нечеткой логики позволяет: полностью учитывать влияние всех факторов (даже не поддающихся прямому количественному измерению) на производительность каждой технологической линии подготовки газа в УКПГ, что значительно улучшает качество подготавливаемого газа и позволяет более эффективно использовать возможности технологического оборудования.The proposed method of load distribution between the TLPG using the integrated fuzzy logic algorithm allows you to: fully take into account the influence of all factors (even not directly quantifiable) on the productivity of each gas preparation line in the gas treatment plant, which significantly improves the quality of the gas being prepared and allows more efficient use of the technological equipment.
Заявляемое изобретение отработано и реализовано на АСУ ТП УКПГ Ямбургского НГКМ. Результаты эксплуатации показали его высокую эффективность. Заявляемое изобретение может широко использоваться и на других действующих и вновь осваиваемых газоконденсатных месторождениях Надым-Пуртазовской газоносной провинции, полуостровов Ямал и Гыданский.The claimed invention is worked out and implemented at the automated process control system of the gas treatment plant at the Yamburgskoye oil and gas condensate field. The results of operation have shown its high efficiency. The claimed invention can be widely used in other existing and newly developed gas condensate fields of the Nadym-Purtazov gas province, the Yamal and Gydansky peninsulas.
Claims (2)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011117667/05A RU2497574C2 (en) | 2011-05-05 | 2011-05-05 | Method of load distribution between gas production complex gas drier shop process lines |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011117667/05A RU2497574C2 (en) | 2011-05-05 | 2011-05-05 | Method of load distribution between gas production complex gas drier shop process lines |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2011117667A RU2011117667A (en) | 2012-11-10 |
RU2497574C2 true RU2497574C2 (en) | 2013-11-10 |
Family
ID=47321968
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2011117667/05A RU2497574C2 (en) | 2011-05-05 | 2011-05-05 | Method of load distribution between gas production complex gas drier shop process lines |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2497574C2 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2657313C1 (en) * | 2017-03-21 | 2018-06-13 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург" | Method of regulation the productivity of a gas production enterprise located in the areas of the far north |
RU2771215C1 (en) * | 2020-12-07 | 2022-04-28 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Газпром Добыча Надым" | Method of continuous distribution of equipment load between parallel operating facilities, process lines and equipment |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU747507A1 (en) * | 1978-05-03 | 1980-07-15 | Специальное проектно-конструкторское бюро "Промавтоматика" | Apparatus for conducting sorption processes |
SU753450A1 (en) * | 1978-09-27 | 1980-08-07 | Специальное проектно-конструкторское бюро "Промавтоматика" | Automatic control system for gas preparation ab sorption plaht |
SU1397067A1 (en) * | 1986-07-07 | 1988-05-23 | Казанское научно-производственное объединение "Нефтепромавтоматика" | Apparatus for automatic control of cleaning gas in adsorbers |
SU1745316A1 (en) * | 1989-07-04 | 1992-07-07 | Краснодарское Научно-Производственное Объединение "Промавтоматика" | Method of control of gas absorption drying process |
RU2344339C1 (en) * | 2007-07-12 | 2009-01-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Ямбурггаздобыча | Method of gas field technological processes control |
US7531030B2 (en) * | 1999-06-15 | 2009-05-12 | Heath Rodney T | Natural gas dehydrator and system |
WO2011026230A1 (en) * | 2009-09-01 | 2011-03-10 | Blue-Zone Technologies Ltd. | Systems and methods for gas treatment |
-
2011
- 2011-05-05 RU RU2011117667/05A patent/RU2497574C2/en not_active Application Discontinuation
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU747507A1 (en) * | 1978-05-03 | 1980-07-15 | Специальное проектно-конструкторское бюро "Промавтоматика" | Apparatus for conducting sorption processes |
SU753450A1 (en) * | 1978-09-27 | 1980-08-07 | Специальное проектно-конструкторское бюро "Промавтоматика" | Automatic control system for gas preparation ab sorption plaht |
SU1397067A1 (en) * | 1986-07-07 | 1988-05-23 | Казанское научно-производственное объединение "Нефтепромавтоматика" | Apparatus for automatic control of cleaning gas in adsorbers |
SU1745316A1 (en) * | 1989-07-04 | 1992-07-07 | Краснодарское Научно-Производственное Объединение "Промавтоматика" | Method of control of gas absorption drying process |
US7531030B2 (en) * | 1999-06-15 | 2009-05-12 | Heath Rodney T | Natural gas dehydrator and system |
RU2344339C1 (en) * | 2007-07-12 | 2009-01-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Ямбурггаздобыча | Method of gas field technological processes control |
WO2011026230A1 (en) * | 2009-09-01 | 2011-03-10 | Blue-Zone Technologies Ltd. | Systems and methods for gas treatment |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2657313C1 (en) * | 2017-03-21 | 2018-06-13 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург" | Method of regulation the productivity of a gas production enterprise located in the areas of the far north |
RU2771215C1 (en) * | 2020-12-07 | 2022-04-28 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Газпром Добыча Надым" | Method of continuous distribution of equipment load between parallel operating facilities, process lines and equipment |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2011117667A (en) | 2012-11-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20200024168A1 (en) | Intelligent identification method of sludge bulking based on type-2 fuzzy neural network | |
US5581459A (en) | Plant operation support system | |
Mir et al. | Neural network-based interval forecasting of construction material prices | |
CN111105332A (en) | Highway intelligent pre-maintenance method and system based on artificial neural network | |
CN109492265B (en) | Wastewater effluent index prediction method based on dynamic nonlinear PLS soft measurement method | |
CN111949700A (en) | Intelligent safety guarantee real-time optimization method and system for petrochemical device | |
CN106503919A (en) | A kind of power distribution network evaluation methodology based on power supply zone characteristic | |
CN110186505B (en) | Method for predicting standard reaching condition of rural domestic sewage treatment facility effluent based on support vector machine | |
CN105571645A (en) | Automatic dam monitoring method | |
CN106845767A (en) | A kind of industry development in science and technology power quantitative estimation method and assessment system | |
CN114169254A (en) | Abnormal energy consumption diagnosis method and system based on short-term building energy consumption prediction model | |
CN110132629B (en) | Method for predicting operation effectiveness of rural domestic sewage treatment facility by using support vector machine | |
RU2497574C2 (en) | Method of load distribution between gas production complex gas drier shop process lines | |
CN103399134B (en) | Sewage COD soft measurement method based on output observer | |
CN113539382B (en) | Early warning positioning method and system for key technological parameters of dimethyl phosphite | |
CN112884197B (en) | Water bloom prediction method and device based on double models | |
CN107665288A (en) | A kind of water quality hard measurement Forecasting Methodology of COD | |
FAN et al. | Research and application of project settlement overdue prediction based on xgboost intelligent algorithm | |
Kern et al. | COD and NH 4-N estimation in the inflow of Wastewater Treatment Plants using Machine Learning Techniques | |
CN113269384B (en) | Method for early warning health state of river system | |
Xing et al. | Dynamic soft sensing of organic pollutants in effluent from UMIC anaerobic reactor for industrial papermaking wastewater | |
CN103593552B (en) | A kind of metallurgy industry sewage treatment process regulate and control method | |
CN103488145A (en) | System and method for controlling emission of noxious substances of incinerator to reach standard based on crowd-sourcing fuzzy network | |
CN103472728A (en) | Machine learning system and method for controlling pesticide incinerator injurant discharge to meet standard | |
Sylaios et al. | CHLfuzzy: a spreadsheet tool for the fuzzy modeling of chlorophyll concentrations in coastal lagoons |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FA92 | Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted) |
Effective date: 20130423 |
|
FZ9A | Application not withdrawn (correction of the notice of withdrawal) |
Effective date: 20130524 |