RU2762597C1 - Method for diagnosing oil product leakage from a coil during fire heating in a pipe furnace - Google Patents
Method for diagnosing oil product leakage from a coil during fire heating in a pipe furnace Download PDFInfo
- Publication number
- RU2762597C1 RU2762597C1 RU2021111189A RU2021111189A RU2762597C1 RU 2762597 C1 RU2762597 C1 RU 2762597C1 RU 2021111189 A RU2021111189 A RU 2021111189A RU 2021111189 A RU2021111189 A RU 2021111189A RU 2762597 C1 RU2762597 C1 RU 2762597C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- values
- furnace
- calculated
- measured
- radiant
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C10—PETROLEUM, GAS OR COKE INDUSTRIES; TECHNICAL GASES CONTAINING CARBON MONOXIDE; FUELS; LUBRICANTS; PEAT
- C10G—CRACKING HYDROCARBON OILS; PRODUCTION OF LIQUID HYDROCARBON MIXTURES, e.g. BY DESTRUCTIVE HYDROGENATION, OLIGOMERISATION, POLYMERISATION; RECOVERY OF HYDROCARBON OILS FROM OIL-SHALE, OIL-SAND, OR GASES; REFINING MIXTURES MAINLY CONSISTING OF HYDROCARBONS; REFORMING OF NAPHTHA; MINERAL WAXES
- C10G9/00—Thermal non-catalytic cracking, in the absence of hydrogen, of hydrocarbon oils
- C10G9/14—Thermal non-catalytic cracking, in the absence of hydrogen, of hydrocarbon oils in pipes or coils with or without auxiliary means, e.g. digesters, soaking drums, expansion means
- C10G9/18—Apparatus
- C10G9/20—Tube furnaces
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Oil, Petroleum & Natural Gas (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Thermal Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Waste-Gas Treatment And Other Accessory Devices For Furnaces (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области нефтяной,The invention relates to the field of oil,
нефтеперерабатывающей, нефтехимической, газовой промышленности, в частности, к способам диагностики утечек нефтепродукта из змеевиков трубчатых печей при огневом нагреве газовым или жидким топливом, и может быть использовано для оперативной диагностики факта утечки, локализации места, величины утечки нефтепродукта в режиме нормальной эксплуатации на основе вычислительной процедуры оценки теплового баланса процесса нагрева, анализа температурного профиля радиантной и/или конвективной зон печи.in the oil refining, petrochemical, gas industry, in particular, to methods for diagnosing oil product leaks from the coils of tube furnaces when fired with gas or liquid fuel, and can be used for prompt diagnosis of the fact of a leak, localization of the place, the amount of oil product leakage in normal operation on the basis of computational procedures for evaluating the heat balance of the heating process, analyzing the temperature profile of the radiant and / or convective zones of the furnace.
Общеизвестно, что трубчатые печи (ТрП) являются одними из наиболее взрыво- и пожароопасных аппаратов с высокими показателями вероятности аварий. Наиболее опасный вид аварий, так называемый прогар змеевиков, связан с разгерметизацией трубчатых элементов, по которым прокачивается нагреваемый нефтепродукт. В настоящее время приказом Ростехнадзора от 15.12.2020 г. N 533 «Об утверждении федеральных норм и правил в области промышленной безопасности «Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств» перечень контролируемых параметров, указывающих на прогар змеевика, порядок их использования для диагностики определены нечетко, и диагностирование по ним возможно только при больших утечках. Практика эксплуатации трубчатых печей предлагает определять прогар по следующим признакам:It is well known that tube furnaces (TP) are one of the most explosive and fire hazardous devices with high rates of accident probability. The most dangerous type of accidents, the so-called burnout of the coils, is associated with the depressurization of the tubular elements through which the heated oil product is pumped. At present, by order of Rostekhnadzor dated December 15, 2020 N 533 "On the approval of federal norms and rules in the field of industrial safety" General explosion safety rules for explosive and fire hazardous chemical, petrochemical and oil refineries ", a list of controlled parameters indicating the burnout of the coil, the procedure for their use for diagnostics are not clearly defined, and diagnostics based on them is possible only with large leaks. The practice of operating tube furnaces suggests determining burnout according to the following criteria:
- падение давления в змеевике на выходе ТрП;- pressure drop in the coil at the TPP outlet;
- повышение содержания угарного газа в дымовых газах;- increasing the content of carbon monoxide in flue gases;
- снижение содержания кислорода в дымовых газах;- reduction of oxygen content in flue gases;
- большое (по сравнению с нормальным режимом) повышение температуры дымовых газов на перевале печи.- large (in comparison with the normal mode) increase in the temperature of the flue gases at the pass of the furnace.
Данные показатели определения прогара дают адекватный диагноз только при очень больших объемах утечки нефтепродукта из-за разгерметизации змеевиков. Снижение давления заметно при расходе утечки сырья не менее 2-3%. Если нагрузка по сырью, например, 50 т/ч, это означает, что будет заметное падение давления при утечке порядка 500 кг/ч. Эта цифра сопоставима с массовым расходом топлива. Содержание угарного газа или кислорода в дымовых газах зависит от целого ряда причин и может рассматриваться как устойчивый диагностический признак только при существенных изменениях по сравнению со средними значениями. Кроме того, измерение этих параметров встречает значительные технические трудности. Температура дымовых газов также колеблется в значительных пределах (десятки градусов} и заметно изменяется, как правило, уже только при начавшемся пожаре в топочных камерах. Можно утверждать, что используемые меры не обеспечивают диагностику прогаров на ранних стадиях развития процесса прогара, и, соответственно, не обеспечивают безопасность производства.These indicators for determining burnout give an adequate diagnosis only for very large volumes of oil product leakage due to depressurization of the coils. The decrease in pressure is noticeable when the raw material leakage rate is at least 2-3%. If the load on the raw material is, for example, 50 t / h, this means that there will be a noticeable pressure drop at leakage of the order of 500 kg / h. This figure is comparable to the mass fuel consumption. The content of carbon monoxide or oxygen in flue gases depends on a number of reasons and can be considered as a stable diagnostic sign only when there are significant changes in comparison with the average values. In addition, the measurement of these parameters encounters significant technical difficulties. The temperature of flue gases also fluctuates within significant limits (tens of degrees} and changes noticeably, as a rule, only when a fire has begun in combustion chambers. ensure production safety.
Известны способы диагностики состояния змеевиков печей, например, из https://nova78.ru/nerazrushayuschiy-kontrol-metody-nerazrushayuschego-kontrolya/. Известный способ основан на методах аппаратно-программного неразрушающего контроля толщины стенки змеевика в условиях неработающей печи. В результате осуществления способа определяются существующие или потенциально опасные места для прогара змеевиков.Known methods for diagnosing the state of furnace coils, for example, from https://nova78.ru/nerazrushayuschiy-kontrol-metody-nerazrushayuschego-kontrolya/. The known method is based on the methods of hardware-software non-destructive testing of the coil wall thickness in an idle furnace. As a result of the implementation of the method, existing or potentially dangerous places for the burnout of the coils are determined.
Известны способы диагностики прогаров змеевика (Веревкин А.П., Матвеев Д.С, Хуснияров М.Х., Чикуров А.В. Построение математической модели трубчатой печи пиролиза для целей оптимизации режимов и диагностики прогаров змеевика // Нефтегазовое дело. 2010. Т. 8, №1. С. 70-73; Хуснияров М.Х., Веревкин А.П., Кузеев И.Р., Тляшева P.P., Матвеев Д.С., Гаевская О.И., Чикуров А.В., Харисов P.M., Наумкин Е.А., Симарчук АС. Под редакцией Хусниярова М.Х. Техногенный риск и управление промышленной безопасностью нефтеперерабатывающих предприятий//учебное пособие, Уфа: «Нефтегазовое дело», 2012. - 324 с.), которые базируются на анализе изменения некоторых признаков работы печей и изменении технологических параметров, таких как неравномерность нагрева потоков в многопоточных печах, локальное повышение температуры змеевиков, изменение перепада давления на змеевике, скорость изменения разности температур продукта на входе и выходе из печи нагрева.Known methods for diagnosing coil burnouts (Verevkin A.P., Matveev D.S., Khusniyarov M.Kh., Chikurov A.V. Construction of a mathematical model of a pyrolysis tube furnace for the purpose of optimizing modes and diagnosing coil burnouts // Oil and Gas Business. 2010. T 8, No. 1. P. 70-73; Khusniyarov M.Kh., Verevkin A.P., Kuzeev I.R., Tlyasheva PP, Matveev D.S., Gaevskaya O.I., Chikurov A.V. , Kharisov PM, Naumkin E.A., Simarchuk AS. Edited by Khusniyarov M.Kh. on the analysis of changes in some signs of furnace operation and changes in technological parameters, such as uneven heating of streams in multi-flow furnaces, a local increase in the temperature of the coils, a change in the pressure drop across the coil, the rate of change in the temperature difference of the product at the inlet and outlet of the heating furnace.
Известен способ обнаружения прогара охлаждаемого теплового агрегата, который включает измерение разности температур хладагента на входе и выходе теплового агрегата и скорость изменения этой разности. Заранее определяют значения разности температуры входящего и выходящего потоков охлаждающего агрегат хладагента и скорости изменения этой разности, которые соответствуют моменту прогара теплового агрегата. Прогар стенки теплового агрегата регистрируют при одновременном превышении заранее определенных предельно допустимых значений разности температуры входящего и выходящего потоков охлаждающего агрегат хладагента и скорости ее изменения (патент RU2243265, МПК С21В 7/10, опубл. 27.12.2004 г. ).A known method for detecting burnout of a cooled heating unit, which includes measuring the temperature difference of the coolant at the inlet and outlet of the heating unit and the rate of change of this difference. The values of the temperature difference between the inlet and outlet flows of the cooling unit of the refrigerant and the rate of change of this difference are determined in advance, which correspond to the moment of burnout of the thermal unit. Burnout of the wall of the thermal unit is recorded while simultaneously exceeding predetermined maximum permissible values of the temperature difference between the inlet and outlet flows of the cooling unit of the refrigerant and the rate of its change (patent RU2243265, IPC C21V 7/10, publ. 27.12.2004).
Известен способ диагностики прогара змеевика, который может быть использован для оперативной диагностики факта утечки (Матвеев Д.С. Диагностирование состояния элементов автоматизированных технологических комплексов на примере трубчатой печи: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; Хуснияров М.Х., Веревкин А.П., Кузеев И.Р., Тляшева P.P., Матвеев Д.С, Гаевская О.И., Чикуров А.В., Харисов P.M., Наумкин Е.А., Симарчук А.С., под редакцией Хусниярова М.Х. Техногенный риск и управление промышленной безопасностью нефтеперерабатывающих предприятий: учебное пособие, Уфа, «Нефтегазовое дело», 2012., 324 с.). Способ предполагает применение диагностических переменных, которые определяются по разностям значений измеряемых параметров технологического объекта и параметров динамической модели («цифрового двойника») автоматизированного технологического комплекса печи и позволяют на основе продукционных правил (правил формирования диагноза) устанавливать причинно-следственные связи между фактами превышения ограничений диагностическими переменными и возможными причинами их появления, включая неисправности средств измерения параметров и прогар змеевика. Для формирования диагностических показателей используются: температура нагрева продукта на выходе из печи, температура на перевале печи, расход топливного газа, величина невязки фактического теплового баланса с теоретическим.There is a known method for diagnosing a burnout of a coil, which can be used for prompt diagnosis of the fact of a leak (Matveev D.S. P., Kuzeev I.R., Tlyasheva PP, Matveev D.S, Gaevskaya O.I., Chikurov A.V., Kharisov PM, Naumkin E.A., Simarchuk A.S., edited by Khusniyarov M.Kh Technogenic risk and industrial safety management of oil refineries: textbook, Ufa, "Oil and Gas Business", 2012., 324 p.). The method involves the use of diagnostic variables, which are determined by the differences in the values of the measured parameters of the technological object and the parameters of the dynamic model ("digital twin") of the automated technological complex of the furnace and allow, on the basis of production rules (rules for the formation of a diagnosis), to establish causal relationships between the facts of exceeding the diagnostic limits variables and possible reasons for their appearance, including malfunctions of the measuring instruments and burnout of the coil. For the formation of diagnostic indicators, the following are used: the temperature of heating the product at the outlet of the furnace, the temperature at the pass of the furnace, the consumption of fuel gas, the magnitude of the discrepancy between the actual heat balance and the theoretical one.
Недостаток способа заключается в том, что не учитывается влияние случайных факторов на параметры печи, таких как температура окружающего воздуха, колебания теплотворной способности топлива и теплоемкости сырья, погрешности измерительных преобразователей, а также не проводится локализация места и не определяется величина утечки нефтепродукта. Поэтому данный способ диагностики прогара змеевика не обеспечивает полную функциональность диагностики и не является достаточно информативным с точки зрения точности диагностики.The disadvantage of this method is that the influence of random factors on the parameters of the furnace is not taken into account, such as the ambient temperature, fluctuations in the calorific value of the fuel and the heat capacity of the raw materials, the errors of the measuring transducers, and the location is not localized and the amount of oil product leakage is not determined. Therefore, this method for diagnosing coil burnout does not provide full diagnostic functionality and is not sufficiently informative in terms of diagnostic accuracy.
Технической проблемой, решаемой изобретением, является повышение безопасности эксплуатации трубчатых печей огневого нагрева за счет диагностики ранних прогаров с установлением факта утечки нефтепродукта из змеевика и локализацией места и величины утечки.The technical problem solved by the invention is to increase the safety of operation of fired tube furnaces by diagnosing early burnouts with the establishment of the fact of oil product leakage from the coil and localization of the place and size of the leak.
Технический результат - определение факта утечки нефтепродукта из змеевика с локализацией места утечки и величины утечки с учетом влияния случайных факторов на параметры печи.EFFECT: determination of the fact of oil product leakage from the coil with localization of the leak and the amount of leakage, taking into account the influence of random factors on the parameters of the furnace.
Проблема решается, а технический результат достигается способом диагностики утечки нефтепродукта из змеевика при огневом нагреве в трубчатой печи, заключающимся в том, что по нескольким измеренным и соответствующим им рассчитанным по моделям прогнозным значениям температур стенки радиантной и/или конвективной зон печи рассчитывают усредненные на некоторых временных интервалах т значения невязок между рассчитанными и измеренными значениями и при превышении этими невязками граничных значений диагностируют факт и место утечки, при этом локализацию района утечки определяют по месту установки датчиков температуры, для которых невязка максимальна, для чего измеряют температуры стенки радиантной и/или конвективной зон печи не менее, чем тремя датчиками температуры в каждой зоне, и показания передают в вычислительное устройство, в котором на основе измеренных значений температур вычисляют средние за заданный период значения температур, по которым рассчитывают значения тех же температур по моделям виртуальных датчиков в соответствии с выражением:The problem is solved, and the technical result is achieved by a method for diagnosing oil leakage from a coil during fired heating in a tubular furnace, which consists in the fact that according to several measured and corresponding predicted values of the temperatures of the walls of the radiant and / or convective zones of the furnace, they are calculated averaged over some time periods. at intervals t, the values of the residuals between the calculated and measured values and when these residuals exceed the boundary values, the fact and location of the leak is diagnosed, while the localization of the leakage area is determined at the location of the temperature sensors, for which the residual is maximum, for which the wall temperatures of the radiant and / or convective zones are measured ovens with at least three temperature sensors in each zone, and the readings are transmitted to a computing device, in which, on the basis of the measured temperature values, the average temperatures over a given period are calculated, according to which the values of the same temperatures are calculated according to the mode lam virtual sensors according to the expression:
где - среднее за период τ расчетное по модели значение температуры в радиантной и/или конвективной зонах установки датчика Ti;where is the average over the period τ calculated according to the model the temperature value in the radiant and / or convective zones of the sensor installation T i ;
параметры моделей получают регрессионным анализом статистических данных;parameters models are obtained by regression analysis of statistical data;
- среднее за период τ измеренное значение температуры в радиантной и/или конвективной зонах датчиком Tj, который также установлен в радиантной и/или конвективной зонах соответственно, при этом i,j=1,2,3, i≠j, причем средние значения температур стенки радиантной и/или конвективной зон печи рассчитывают как где n - количество измерений на периоде τ, а также вычисляют невязки моделей, сравнивая расчетные значения с измеренными: - the average over the period τ measured temperature value in the radiant and / or convective zones by the sensor T j , which is also installed in the radiant and / or convective zones, respectively, with i, j = 1,2,3, i ≠ j, and the average values wall temperatures of the radiant and / or convective zones of the furnace are calculated as where n is the number of measurements over the period τ, and the residuals of the models are also calculated by comparing the calculated values with the measured ones:
затем определяют невязку теплового баланса печи ΔВ как then the discrepancy of the heat balance of the furnace ΔВ is determined as
где Fт, Fc - массовые расходы топлива и нефтепродукта соответственно;where F t , F c - mass flow rates of fuel and oil product, respectively;
q -теплотворная способность топлива;q is the calorific value of the fuel;
n - к.п.д. печи;n - efficiency ovens;
Сс - теплоемкость нефтепродукта,С с - heat capacity of the oil product,
tвых, tвх - температуры нефтепродукта сырья на выходе и входе в печь соответственно,t out , t in are the temperatures of the oil product of the raw material at the outlet and inlet to the furnace, respectively,
и, исходя из значений невязок теплового дебаланса, расчетных и измеренных значений, делают диагностическое заключение о состоянии средств измерения и змеевика печи, при этом прогар змеевика в зоне установки датчика температуры Ti диагностируют, если выполняется условиеand, based on the values of the residuals of the thermal imbalance, the calculated and measured values, a diagnostic conclusion is made about the state of the measuring instruments and the furnace coil, while the burnout of the coil in the zone of the temperature sensor Ti is diagnosed if the condition is met
где εдоп.- допустимая погрешность модели виртуального датчика; i=1,2,3…N, j=i-1, k=i+1, при этом для j<1 принять j=N, для k>N принять k=1;where ε add. - permissible error of the model virtual sensor; i = 1,2,3… N, j = i-1, k = i + 1, while for j <1 take j = N, for k> N take k = 1;
N - количество датчиков температуры, участвующих в алгоритме диагностики;N is the number of temperature sensors participating in the diagnostic algorithm;
- допустимый тепловой дебаланс, невязка, после чего рассчитывают величину утечки нефтепродукта как Fy=ΔВ/(qy*k), - permissible thermal imbalance, discrepancy, after which the amount of oil product leakage is calculated as F y = ΔВ / (q y * k),
где qy - теплотворная способность нефтепродукта;where q y is the calorific value of the petroleum product;
k - коэффициент эффективного использования теплоты сгорания нефтепродукта, назначается эмпирически.k - coefficient of effective use of the heat of combustion of a petroleum product, is assigned empirically.
Технический результат достигается заявленной совокупностью существенных признаков за счет того, что для диагностики применяются:The technical result is achieved by the stated set of essential features due to the fact that the following are used for diagnostics:
- усредненные на интервалах времени значения параметров;- parameter values averaged over time intervals;
- модели виртуальных датчиков;- models of virtual sensors;
- модели расчета теплового баланса, учитывающие усредненные значения параметров и техническое состояние средств измерения (датчиков температуры, расхода).- models for calculating the heat balance, taking into account the averaged values of the parameters and the technical condition of the measuring instruments (temperature and flow sensors).
На фиг. 1 проиллюстрирован заявляемый способ для случая установки трех датчиков температуры в радиантной зоне печи с приведением принципиальной схемы автоматизированного технологического комплекса диагностики утечки нефтепродукта из змеевика трубчатой печи огневого нагрева.FIG. 1 illustrates the claimed method for the case of installing three temperature sensors in the radiant zone of the furnace with a schematic diagram of an automated technological complex for diagnosing oil leakage from the coil of a fired tube furnace.
На фиг. 2 показана схема определения взаимосвязи моделей виртуальных датчиков температуры радиантной зоны печи (для трех датчиков).FIG. 2 shows a diagram for determining the relationship of models of virtual temperature sensors of the radiant zone of the furnace (for three sensors).
На фигурах обозначено:The figures indicate:
1 - объект диагностики (печь огневого нагрева);1 - diagnostic object (fired heating furnace);
TI 1, TI 2, TI 3 - датчики температуры стенки радиантной зоны печи;
TI 4, TI 5 - датчики температуры нефтепродукта на входе и выходе из печи;TI 4, TI 5 - oil product temperature sensors at the inlet and outlet of the furnace;
FT 1, FT 2 - датчики расхода нефтепродукта и топлива, соответственно;
η - к.п.д. печи;η - efficiency ovens;
Сс - теплоемкость нефтепродукта;C c - heat capacity of the oil product;
q -теплотворная способность топлива;q is the calorific value of the fuel;
k - коэффициент эффективного использования теплоты сгорания нефтепродукта;k is the coefficient of effective use of the heat of combustion of a petroleum product;
2 - вычислительное устройство, в котором на основе измеренных значений температур TI 1, TI 2, TI 3 рассчитывают значения температур по моделям виртуальных датчиков и значения невязок εij, которые используются для формирования диагностического сообщения, а также рассчитывается объем утечки;2 - a computing device in which, on the basis of the measured values of
I - нефтепродукт на входе в печь нагрева;I - oil product at the entrance to the heating furnace;
II - нефтепродукт на выходе из печи нагрева;II - oil product at the exit from the heating furnace;
III - топливо к горелкам печи.III - fuel for the burners of the furnace.
Ti - значение параметра «температура стенки», измеряемое датчиком i, i=l…3;T i - the value of the "wall temperature" parameter, measured by the sensor i, i = l ... 3;
Mij - модель виртуального датчика для расчета значения Ti по показаниям датчика Tj, j=i-l и j=i+1 (для j<1 принять j=3, для j>3 принять j=1).M ij is a model of a virtual sensor for calculating the value of T i from the readings of the sensor T j , j = il and j = i + 1 (for j <1, take j = 3, for j> 3, take j = 1).
Диагностику утечки нефтепродукта из змеевика при огневом нагреве в трубчатых печах осуществляют следующим образом.Diagnostics of the leakage of oil from the coil during fired heating in tubular furnaces is carried out as follows.
Нефтепродукт (сырье) поступает в змеевик печи 1, где нагревается открытым пламенем от сжигания жидкого или газообразного топлива в горелках. Процесс горения в топке печи контролируется по датчикам температуры стенки в радиантной зоне печи. Количество датчиков должно быть не менее 3-х. Сигналы о значениях температуры стенки от датчиков TI 1, TI 2, TI 3 поступают в вычислительное устройство 2. В устройстве 2 на основе измеренных значений температур TI 1, TI 2, TI 3 вычисляются средние за заданный период значения по которым рассчитывают значения тех же температур по моделям виртуальных датчиков и значения невязок εij, которые используются для формирования диагностического сообщения, а также рассчитывается объем утечки нефтепродукта из змеевика в случае диагностирования прогара на основе данных измерения FT 1, FT 2, TI 4, TI 5 и множества А, задаваемых в (2) в качестве постоянных значений, The oil product (raw material) enters the coil of the
По нескольким измеренным и соответствующим им рассчитанным по моделям прогнозным значениям температур стенки радиантной и/или конвективной зон печи рассчитываются усредненные на некоторых временных интервалах т значения невязок между рассчитанным и измеренным значениями, и при превышении этими невязками граничных значений диагностируют факт и место утечки. Локализацию района утечки определяют по месту установки датчиков температуры, для которых невязка максимальна.According to several measured and corresponding predicted values of the wall temperatures of the radiant and / or convective zones of the furnace, the values of the residuals between the calculated and measured values averaged over certain time intervals t are calculated, and when these residuals exceed the boundary values, the fact and place of leakage is diagnosed. The localization of the leakage area is determined by the installation site of the temperature sensors, for which the discrepancy is maximum.
С учетом корреляции значений температур датчиков схема определения взаимосвязи моделей виртуальных датчиков, например, температуры радиантной зоны печи для достаточно типичного случая трех датчиков, представлена на фиг. 2. Принцип моделирования не изменяется для большего числа датчиков и зоны печи. В общем виде структура моделей виртуальных датчиков имеет вид:Taking into account the correlation of the sensor temperatures, the scheme for determining the relationship of the virtual sensor models, for example, the temperature of the radiant zone of the furnace for a fairly typical case of three sensors, is shown in Fig. 2. The principle of simulation does not change for more sensors and a zone of the furnace. In general, the structure of models of virtual sensors is as follows:
Параметры моделей получают регрессионным анализом статистических данных.Parameters models are obtained by regression analysis of statistical data.
Для примера на фиг. 2 модели М12, M13 будут иметь видFor example, in FIG. 2 models M 12 , M 13 will look like
По значениям εij невязок моделейBy the values ε ij of the residuals of the models
и значению теплового дебаланса (невязки)and the value of the thermal imbalance (discrepancy)
формируется диагностическое заключение. При формировании диагностического заключения принимается, что действует простейший поток событий (закон Пуассона), т.е. одновременно может произойти только одно событие. Диагноз формируется на основе следующих правил:a diagnostic conclusion is formed. When forming a diagnostic conclusion, it is assumed that the simplest flow of events (Poisson's law) is at work, i.e. Only one event can occur at a time. The diagnosis is based on the following rules:
1. Если εij≤εдоп,.то технологическая ситуация в норме, т.е. прогара нет, датчики исправны;1. If ε ij ≤ε dop,. then the technological situation is normal, i.e. no burnout, sensors are in good order;
2. Если ИЛИ (εij>εдоп.и εki>εдоп.), то вероятна неисправность датчика температуры Ti;2. If OR (ε ij > ε add. And ε ki > ε add. ), Then the temperature sensor T i is likely to malfunction;
3. Если условия по правилу 2 выполняются, т.е. диагностируется неисправность какого-либо датчика, то следует прекратить диагностику до устранения неисправности, переход на п. 5 цикла диагностики;3. If the conditions under
4. Если 4. If
то вероятен прогар в зоне установки датчика температуры Ti;then burnout is likely in the area of installation of the temperature sensor T i ;
5. Окончание цикла алгоритма диагностики исправности датчиков температуры и (или) факта наличия утечки.5. The end of the cycle of the diagnostic algorithm for the serviceability of temperature sensors and (or) the fact of a leak.
Применение в алгоритме расчета дебаланса по (5) предполагает определенные допущения, а именно;Application in the unbalance calculation algorithm according to (5) assumes certain assumptions, namely;
- теплотворная способность топлива (q) постоянная или меняется в узких пределах;- the calorific value of the fuel (q) is constant or varies within narrow limits;
- теплоемкость нефтепродукта (сырья) (Сс) постоянная или меняется в узких пределах;- the heat capacity of the oil product (raw material) (С с ) is constant or varies within narrow limits;
- массовые расходы топлива и сырья (Fτ, Fc) измеряются с достаточной точностью.- mass consumption of fuel and raw materials (F τ , F c ) are measured with sufficient accuracy.
Если в оснащении техническими средствами измерения температуры в радиантной и (или) конвективной зонах печи применяются датчики со средствами самодиагностики или реализуется автономно организованное диагностирование датчиков за счет дублирования (троирования) датчиков, то диагностика прогара змеевика может проводиться только проверкой условия нарушения дебаланса . В этом случае, алгоритм формирования диагноза может быть реализован без правила 2. Выражение (5) позволяет определить объем утечки Fy какIf in the equipment with technical means for measuring the temperature in the radiant and (or) convective zones of the furnace, sensors with self-diagnostic means are used, or an autonomously organized diagnostics of sensors is implemented due to duplication (tripleting) of sensors, then the diagnostics of the burnout of the coil can only be carried out by checking the unbalance violation condition ... In this case, the diagnosis formation algorithm can be implemented without
Для формирования диагностического сообщения выполняются следующие действия (алгоритм):To generate a diagnostic message, the following actions (algorithm) are performed:
1. Рассчитывают средние значения температур стенки, например, радиантной зоны печи как n - количество измерение на периоде τ.1. Calculate the average wall temperatures, for example, the radiant zone of the furnace as n is the number of measurements in the period τ.
2. Рассчитывают по (1) значения температур по моделям виртуальных датчиков.2. Calculate according to (1) the values of temperatures by models of virtual sensors.
3. Рассчитывают по (4) невязки моделей виртуальных датчиков.3. Calculate according to (4) the residuals of the models of virtual sensors.
4. По значениям невязок моделей виртуальных датчиков формируют диагностическое сообщение, исходя из анализа невязок.4. Based on the residual values of the virtual sensor models, a diagnostic message is generated based on the residual analysis.
5. Если диагностирован прогар змеевика, по (6) производят вычисление объема утечки нефтепродукта.5. If the coil burnout is diagnosed, according to (6), the volume of oil product leakage is calculated.
Пример осуществления способа.An example of the implementation of the method.
Расход нефтепродукта (сырья), 50000 кг/ч.Consumption of oil product (raw materials), 50,000 kg / h.
Количество тепла в сырье на входе, 150 0 КДж*гр.The amount of heat in the raw material at the input, 150 0 KJ * gr.
Теплотворная способность топлива - газа (калорийность), принята 44257 кДж/кг.The calorific value of fuel - gas (calorific value) is taken as 44257 kJ / kg.
Теплотворная способность сырья (калорийность), принята 49908 кДж/кг.The calorific value of raw materials (calorific value) is taken as 49908 kJ / kg.
Температура сырья на входе, 30°С.Raw material temperature at the inlet, 30 ° С.
Теплоемкость сырья, 2140Дж/кг*К.Heat capacity of raw materials, 2140J / kg * K.
Диагностика проводится по трем температурам стенки радиантной части: Т2, Т4, Т6.Diagnostics is carried out by three temperatures of the wall of the radiant part: T2, T4, T6.
По статистическим данным были получены модели взаимосвязи температур:According to statistical data, models of the temperature relationship were obtained:
Тм2=0,791*Т6+156,6; Тм4=1,008*Т2+37;
Тм6=1,546*Т4-2856235 (или Т4=0,6468*Т6+184,49).T m 6 = 1.546 * T4-2856235 (or T4 = 0.6468 * T6 + 184.49).
При отсутствии прогара погрешности воспроизведения измеряемых температур Т2, Т4, Т6 на интервале усреднения 10-20 минут в среднем составилиIn the absence of burnout, the errors in the reproduction of the measured temperatures T2, T4, T6 in the averaging interval of 10-20 minutes averaged
соответственно. respectively.
Колебания относительного теплового баланса при отсутствии утечки по усредненным данным оцениваются в ±1,8%.Fluctuations in the relative heat balance in the absence of leakage according to the averaged data are estimated at ± 1.8%.
Расчетами было установлено, что на каждый процент утечки сырья тепловой баланс меняется на 0,15, т.е. на 15%. Поэтому можно считать, что заметным (значимым) изменение теплового баланса становится при утечках выше 0,15%.Calculations have established that for each percentage of raw material leakage, the heat balance changes by 0.15, i.e. by 15%. Therefore, it can be considered that a noticeable (significant) change in the heat balance becomes at leaks above 0.15%.
Например, при утечке 0,2% погрешности расчета температур по моделям относительно измеренных значений составят в среднемFor example, with a leakage of 0.2%, the errors in calculating temperatures by models relative to the measured values will average
εт26=4-5%,ε т26 = 4-5%,
εт42=5-6%,ε т42 = 5-6%,
Тепловой дебаланс будет более 2,5%,The thermal imbalance will be more than 2.5%,
получим выполнение условия наличия утечки. we obtain the fulfillment of the condition for the presence of a leak.
Анализ погрешностей по температурам указывает на то, что место прогара с наибольшей вероятностью находится вблизи расположения датчика температуры Т2, т.к. максимальные отклонения зафиксированы для моделей Тм2(Т6) и Тм4(Т2)The analysis of temperature errors indicates that the place of burnout is most likely located near the location of the temperature sensor T2, because the maximum deviations are recorded for models T m 2 (T6) and T m 4 (T2)
По тепловому балансу оценка величины утечки равна примерно 100 кг/ч.According to the heat balance, the estimated leak rate is approximately 100 kg / h.
Claims (19)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2021111189A RU2762597C1 (en) | 2021-04-20 | 2021-04-20 | Method for diagnosing oil product leakage from a coil during fire heating in a pipe furnace |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2021111189A RU2762597C1 (en) | 2021-04-20 | 2021-04-20 | Method for diagnosing oil product leakage from a coil during fire heating in a pipe furnace |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2762597C1 true RU2762597C1 (en) | 2021-12-21 |
Family
ID=80039389
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2021111189A RU2762597C1 (en) | 2021-04-20 | 2021-04-20 | Method for diagnosing oil product leakage from a coil during fire heating in a pipe furnace |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2762597C1 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU97534U1 (en) * | 2010-04-22 | 2010-09-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Нейросетевые технологии" | PIPELINE DAMAGE DETECTION SYSTEM |
RU2466195C1 (en) * | 2011-06-16 | 2012-11-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тольяттинский государственный университет" | Method of automatic diagnostics and control of thermal power processing of low stiff axisymmetrical parts, and device for its implementation |
WO2015091170A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-06-25 | Areva Gmbh | Leak-monitoring system for space-enclosing objects and coupling regions lying therebetween, as well as an associated method |
CN108871712A (en) * | 2018-07-02 | 2018-11-23 | 杭州宜清自动化控制技术有限公司 | A kind of method and apparatus of the economizer leakage diagnosis based on TDLAS |
RU2722636C1 (en) * | 2019-12-11 | 2020-06-02 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпромнефть Научно-Технический Центр" (ООО "Газпромнефть НТЦ") | Device and method for in-pipe diagnostics of pipeline technical condition |
-
2021
- 2021-04-20 RU RU2021111189A patent/RU2762597C1/en active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU97534U1 (en) * | 2010-04-22 | 2010-09-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Нейросетевые технологии" | PIPELINE DAMAGE DETECTION SYSTEM |
RU2466195C1 (en) * | 2011-06-16 | 2012-11-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тольяттинский государственный университет" | Method of automatic diagnostics and control of thermal power processing of low stiff axisymmetrical parts, and device for its implementation |
WO2015091170A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-06-25 | Areva Gmbh | Leak-monitoring system for space-enclosing objects and coupling regions lying therebetween, as well as an associated method |
CN108871712A (en) * | 2018-07-02 | 2018-11-23 | 杭州宜清自动化控制技术有限公司 | A kind of method and apparatus of the economizer leakage diagnosis based on TDLAS |
RU2722636C1 (en) * | 2019-12-11 | 2020-06-02 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпромнефть Научно-Технический Центр" (ООО "Газпромнефть НТЦ") | Device and method for in-pipe diagnostics of pipeline technical condition |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Technique and technology of petrochemical and oil and gas production: proceedings of the 10th Intern. sci.-tech. conf. (Russia, Omsk, February 26-29, 2020) / Ministry of Education Om. region and others [editor: V. A. Likholobov et al.]. Omsk: Publishing house of OmGTU, INFORMATION AUTOMATED SYSTEM FOR CONTROL OF GAS LEAKAGE IN BUILDINGS AND STRUCTURES, p. 254, 2020. * |
Техника и технология нефтехимического и нефтегазового производства: материалы 10-й Междунар. науч.-техн. конф. (Россия, Омск, 26-29 февр. 2020 г.) / Мин-во образования Ом. обл. и др. [редкол.: В. А. Лихолобов и др.]. Омск : Изд-во ОмГТУ, ИНФОРМАЦИОННАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ УТЕЧКИ ГАЗА В ЗДАНИЯХ И СООРУЖЕНИЯХ, с.254, 2020. * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109253870B (en) | The assessment device and method in biomass fuel boiler heat-exchange tube service life | |
TW442613B (en) | Thermocouple failure detection in power generation turbines | |
JP4466232B2 (en) | Boiler deterioration diagnosis method, apparatus, system, and recording medium recording program | |
JP7368612B2 (en) | Combustion analyzer that can measure carbon monoxide and methane simultaneously | |
RU2762597C1 (en) | Method for diagnosing oil product leakage from a coil during fire heating in a pipe furnace | |
JP2022550183A (en) | Combustion analyzer with dual measurement of carbon monoxide and methane | |
Prinetto et al. | Terrestrial demonstrator for a low-temperature carbothermal reduction process on lunar regolith simulant: Design and AIV activities | |
US11215574B2 (en) | Monitoring of heated tubes | |
RU2692438C1 (en) | Method of evaluation of strength and determination of service life of drums and header of boiler | |
JP2018190246A (en) | Heat exchanger abnormality diagnosis method, abnormality diagnosis system, and control device for the same | |
CN106568074B (en) | Boiler heating surface method for diagnosing faults, device and system | |
JP5355710B2 (en) | Process signal extraction system and method | |
JP2019144667A (en) | Valve device abnormality detection system and valve device abnormality detection method | |
JP7142545B2 (en) | Boiler tube leak diagnostic system and boiler tube leak diagnostic method | |
JPS58211625A (en) | Method for estimating life of high temperature fluid container | |
Fedorov et al. | Algorithm for Diagnostics of Technical Condition of the Tube Furnace Coils | |
WO2011148431A1 (en) | Plant diagnostic device and diagnostic method using same | |
Morton | Development of Non-Nuclear Microreactor Experimental Capability | |
US20170003178A1 (en) | Method and apparatus for determining the skin temperatures of heat-exchange tubes in a fired tubular gas heater | |
JP2024515930A (en) | Virtual sensor system for measuring the amount of volatile organic compounds (VOCs) inflow into regenerative thermal incinerators (RTOs) and verification method for volatile organic compounds (VOCs) measurement sensors using the same | |
CN103591981B (en) | A kind of refinery furnace energy consumption remote monitoring and diagnosis method | |
TWI689696B (en) | Burner monitoring method and burner monitoring system | |
EP4235041A1 (en) | Method for controlling the operation of a combustion appliance | |
JP7305378B2 (en) | Machine learning method, heating furnace abnormality cause identification model, heating furnace abnormality cause identification method, and heating furnace abnormality cause identification device | |
CN109682075B (en) | Organic heat carrier boiler overheating early warning method based on gas phase analysis |