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 PDF

Info

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
Application number
RU2011117667/05A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2011117667A (en
Inventor
Олег Петрович Андреев
Баязетдин Саяхетдинович Ахметшин
Сергей Владимирович Мазанов
Анатолий Кузьмич Арабский
Александр Александрович Дьяконов
Сергей Иванович Гункин
Этибар Гурбанали оглы Талыбов
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Газпром добыча Ямбург"
Priority to RU2011117667/05A priority Critical patent/RU2497574C2/en
Publication of RU2011117667A publication Critical patent/RU2011117667A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2497574C2 publication Critical patent/RU2497574C2/en

Links

Images

Abstract

FIELD: process engineering.
SUBSTANCE: invention relates to production of natural gas, in particular, to gas drying with application of ACS PE to complex gas processing of gas condensate deposits in Far North. Gas flow rate ACS PE means are controlled in every ith process line of said complex and compared with maximum permissible magnitudes and to automatically maintain said flow rate to conform with relationship
Figure 00000007
Hydraulic resistance of absorbers of every gas processing line is estimated. Only inspected absorbers with completely recovered serviceability are operated at maximum efficiency. Absorbers operated for a long time run in partial load mode. For this ACS PE defines the correction for absorber output ΔQi with allowance for parameters the measurement of which is impossible or unreasonable. Said correction is used to set and to maintain the output of every ith absorber at the level calculated by the formula Q result. i=Qi-ΔQi, where Qi is the design magnitude of required efficiency of ith process line. Note here that ACS PE follows the conditions consisting in that total output of gas production complex
Figure 00000008
equals the magnitude set of central dispatcher service for gas production complex.
EFFECT: efficient gas drying at minimum power and material input, decreased number of personnel.
2 cl, 3 dwg

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

Figure 00000001
(см. Тараненко Б.Ф., Герман В.Т. Автоматическое управление газопромысловыми объектами. М., «Недра», 1976, 213 с.).A known method of conducting a gas drying process, including controlling by means of an automated process control system the gas flow rate for each i-th technological string of the gas production complex, its comparison with the maximum permissible values and automatic maintenance of the gas flow rate subject to the conditions
Figure 00000001
(see Taranenko B.F., German V.T. Automatic control of gas production facilities. M., "Nedra", 1976, 213 pp.).

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

Figure 00000001
(см. Исакович Р.Я., Логинов В.И., Попадько В.Е. Автоматизация производственных процессов нефтяной и газовой промышленности. Учебник для вузов. М., Недра, 1983, 424 с.).A known method of controlling the process of gas dehydration, including control by means of automatic process control systems of gas flow for each i-th technological string of the gas production complex, its comparison with the maximum permissible values and automatic maintenance of gas flow in compliance with the conditions
Figure 00000001
(see Isakovich R.Ya., Loginov V.I., Popadko V.E. Automation of production processes in the oil and gas industry. Textbook for high schools. M., Nedra, 1983, 424 pp.).

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

Figure 00000001
, но без учета тех параметров, значения которых нельзя определить средствами АСУ ТП из-за отсутствия средств измерения либо из-за высокой стоимости этих измерений.A significant drawback of this method is that it does not take into account all disturbing factors and excludes a full adjustment of the process flow that takes place in the process line of gas preparation. Correction is carried out only for those parameters whose values are measured by means of industrial control systems. This method allows you to control the process of drying gas in automatic mode within the specified value
Figure 00000001
, but without taking into account those parameters whose values cannot be determined by means of industrial control systems due to the lack of measuring instruments or because of the high cost of these measurements.

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

Figure 00000001
, (см. патент РФ №2 344 339 «Способ управления технологическими процессами газового промысла»).The closest in technical essence to the claimed invention is a method of controlling the gas drying process, including controlling by means of an automated process control system of gas flow for each i-th technological string of the gas production complex, its comparison with the maximum permissible values and automatic maintenance of the flow subject to the conditions
Figure 00000001
, (see RF patent No. 2 344 339 "Method for the control of technological processes in the gas field").

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

Figure 00000001
, но без учета тех параметров, значения которых нельзя определить средствами АСУ ТП из-за отсутствия средств измерения либо из-за высокой стоимости этих измерений.A significant drawback of this method is that it does not take into account all disturbing factors and excludes a full adjustment of the process flow that takes place in the gas preparation process line. Correction is carried out only for those parameters whose values are measured by means of industrial control systems. This method allows you to control the process of drying gas in automatic mode within the specified value
Figure 00000001
, but without taking into account those parameters whose values cannot be determined by means of industrial control systems due to the lack of measuring instruments or because of the high cost of these measurements.

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

Figure 00000002
была равна заданной центральной диспетчерской службой для газодобывающего комплекса.This goal is achieved due to the fact that during the operation of the gas production complex, the hydraulic resistance of the absorber of each gas processing line is evaluated, and those absorbers that have just been inspected and restored to their full capacity are operated at maximum capacity. Those absorbers that have been in operation for quite a long time are operated in a gentle manner. For this, the automatic process control system determines the value of the correction for the performance of each absorber ΔQ i taking into account parameters that are impossible and / or inexpedient to measure, and uses this correction to set and maintain the performance of the i-th absorber at the level calculated by the formula Q results. i = Q i -ΔQ i , where Q i is the estimated value of the required productivity of the i-th technological thread. At the same time, the automatic process control system monitors the fulfillment of the condition so that the total productivity of the gas production complex
Figure 00000002
was equal to the specified central dispatch service for the gas production complex.

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:

Figure 00000003
Figure 00000003

где

Figure 00000004
- среднее значение сигнала;Where
Figure 00000004
- the average value of the signal;

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

Figure 00000005
Figure 00000005

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)

1. Способ распределения нагрузки между технологическими линиями цеха осушки газа газодобывающего комплекса, включающий контроль средствами АСУ ТП расхода газа по каждой i-й технологической нитке газодобывающего комплекса, его сравнение с предельно допустимыми значениями и автоматическое поддержание расхода с соблюдением условия
Figure 00000001
, отличающийся тем, что оценивают гидравлические сопротивления абсорберов 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, а те абсорберы, которые находятся в эксплуатации достаточно длительное время - эксплуатируют в щадящем режиме, для чего 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
Figure 00000002
была равна заданной центральной диспетчерской службой для газодобывающего комплекса.
1. The method of load distribution between the production lines of the gas dehydration plant of the gas production complex, including control by means of automated process control systems of gas consumption for each i-th technological string of the gas production complex, its comparison with the maximum permissible values and automatic maintenance of the flow subject to the conditions
Figure 00000001
, characterized in that the hydraulic resistance of the absorbers of each gas preparation line is evaluated, and those absorbers that have just been inspected, and their functionality has been fully restored, are operated at maximum capacity, and those absorbers that have been in operation for quite some time - operate in the power saving mode, for which the ACS determines the correction value on the performance of each absorber ΔQ i with the parameters, which is impossible and / or netselesoobra but measured, and uses this correction to set and maintain the performance of i-th absorber at a level computed by the formula Q the results. i = Q i -ΔQ i , where Q i is the calculated value of the required productivity of the i-th technological string, while the automatic process control system monitors the fulfillment of the condition that the total productivity of the gas production complex
Figure 00000002
was equal to the specified central dispatch service for the gas production complex.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что значение поправки на производительность каждого абсорбера ΔQi с учетом состояния оборудования, качества поступающего газа, параметров, которые невозможно и/или нецелесообразно измерять, и формализованных знаний профессионалов-экспертов в виде продукций нечеткой логики логико-лингвистических моделей, определяет подсистема АСУ ТП, имеющая соответствующую базу знаний и реализующая комплексный алгоритм нечеткой логики. 2. The method according to claim 1, characterized in that the value of the correction for the performance of each absorber ΔQ i taking into account the condition of the equipment, the quality of the incoming gas, parameters that are impossible and / or impractical to measure, and formalized knowledge of professional experts in the form of fuzzy logic products logical-linguistic models, determines the subsystem of industrial control system, which has an appropriate knowledge base and implements a complex algorithm of fuzzy logic.
RU2011117667/05A 2011-05-05 2011-05-05 Method of load distribution between gas production complex gas drier shop process lines RU2497574C2 (en)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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