Введение к работе
Актуальность работы
В настоящее время трубопроводный транспорт нефти является одним из наиболее дешевых видов транспорта нефти и нефтепродуктов. Однако, в связи с тем, что подавляющее большинство нефтепроводов в России было построено еще в 70-80-е годы прошлого века, имеет место естественный износ нефтепроводов и, как следствие, высокая вероятность аварий с разрывом на линейной части трубопровода. Это влечет за собой разливы нефти, которые наносят гигантский ущерб окружающей среде, а ликвидация последствий таких разливов представляет собой очень трудозатратный и дорогостоящий процесс. Чтобы избежать подобных ситуаций, либо минимизировать ущерб для окружающей среды в случае аварии, принимается целый ряд мер в части мониторинга режимов перекачки и показателей течения в нефтепроводе.
По большей части контроль над ходом перекачки принято осуществлять по измерениям показателей течения в контролируемых пунктах (КП). Такими показателями являются давление и расход. Однако длина трубопровода может достигать тысяч километров, в то время как стоимость установки и эксплуатации измерительных приборов высока. В связи с этим принято устанавливать датчики давления в среднем через каждые 20 км, а расходомеры только на нефтеперекачивающих станциях (расстояние между которыми порядка 200-300 км). Частота обновления данных с КП и расходомеров порядка 1-2 секунд. Таким образом, при управлении трубопроводом диспетчер имеет достаточно ограниченную информацию о процессе, который происходит в трубопроводе. Особенно это критично при пуске, останове или переходе с одного режима перекачки на другой, т.к. переходные процессы несут бльшую опасность заброса давления выше предельно допустимого значения.
В этой связи возникает задача оценки состояния перекачки (а именно, подробных профилей давлений и скоростей течения) по имеющимся измерениям. Решение этой задачи в режиме реального времени позволило бы дать актуальную и подробную информацию диспетчеру, управляющему перекачкой, о том, какие процессы происходят в трубопроводе.
Математические модели течения нефти в трубопроводе уже много лет используются при проектировании и расчете режимов эксплуатации трубопроводов. Численные методы, разработанные для решения уравнений данных моделей, позволяют решать нестационарные задачи при задании начального состояния и граничных условий. При этом, в качестве граничных условий выступают показатели работы оборудования. Начальное же состояние как правило неизвестно и это еще одна актуальная проблема при моделировании трубопровода в реальном времени. Решению этих двух задач: оценке начального и текущего состояния (профилей давлений и скоростей), и посвящена данная работа.
Актуальность работы также обусловлена созданием и внедрением системы поддержки принятия решений для трубопроводных систем Восточная Сибирь – Тихий Океан (ВСТО) и ВСТО-2. Данная система содержит в своём составе динамическую математическую модель, функционирующую в режиме реального времени на основании данных, поступающих из системы телемеханики.
Цель работы
Целью данной работы в общем смысле является построение моделей и методов для поддержки управления магистральными нефтепроводами в части диагностики утечек и аварийных ситуаций.
Первой задачей, решаемой в рамках данной работы, является построение эффективного алгоритма оценки начального состояния (профилей давлений и скоростей) в трубопроводной системе. При этом, в качестве исходных данных для моделирования помимо показателей работы оборудования (частота вращения колеса насоса, угол закрытия заслонки регулятора, уровень нефти в резервуаре и т.д.) могут использоваться оперативные измерения показателей течения (давление и объемный расход жидкости в конкретных точках трубопровода), а также.
Рис. 1. К описанию цели работы.
Трубопроводная система является объектом с распределенными параметрами. Для того, чтобы получить профили давлений и скоростей с достаточно хорошей точностью необходимо выбрать шаг по длине трубопровода порядка 1 км. При этом на линейной части трубопровода измеряется только давление, а расстояние между КП с датчиками давления составляет порядка 20 км (в отдельных случаях эта величина может варьироваться от 1 до 60 км). Расстояние между точками измерения объемного расхода (который можно пересчитать в линейную скорость потока) составляет порядка 200-400 км. Таким образом, напрямую измерить состояние течения (профили давлений и скоростей с шагом 1 км) невозможно. В связи с этим ставится задача оценки начального состояния с использованием истории изменения показателей в контрольных точках.
В момент начинают поступать измерения с датчиков давления, расположенных на КП, и продолжают поступать до текущего момента времени . Необходимо на основании полученных данных за период оценить начальное состояние в момент времени и текущее состояние в момент времени .
Также необходимо оценить, какой «глубины» историю нужно использовать, чтобы она, с одной стороны, была достаточна для получения оценки текущего состояния с наперед заданной точностью, а с другой стороны, не оказалось избыточной. Иными словами, необходимо оценить время от момента начала поступления измерений до момента полной инициализации математической модели.
Второй важной задачей в рамках данной работы является построение алгоритма, осуществляющего аналогичную оценку состояния в режиме реального времени, основываясь на оценке, полученной на предыдущем шаге и вновь поступивших данных (измерениях параметров перекачки и параметров работы оборудования).
При решении обеих задач важно соблюдать принцип: построенный алгоритм должен быть применим для любой конфигурации трубопроводной системы. Т.е. при изменении всей топологии или отдельной её части алгоритм должен не терять работоспособности. Под топологией здесь понимаются геометрические параметры (диаметры, длины) объектов с распределенными параметрами (линейной части трубопровода), а также места расположения, условия стыковки и гидравлические характеристики элементов с сосредоточенными параметрами (задвижек, насосов, тройников, регуляторов давления, местных сопротивлений и т.д.).
Таким образом, разрабатываемые алгоритмы должны быть легко применимы к трубопроводным системам различной конфигурации.
Научная новизна
Существующие методы оценки состояния трубопроводных систем характеризуются следующей ограниченностью. В целом, их можно разделить на две группы.
Методы, первой группы основаны на различных вариантах задания граничных условий. При этом механизм идентификации начального состояния фактически отсутствует: в течение продолжительного времени на границах рассматриваемого участка задается измеряемое давление, или расход, или их совокупность, и далее с помощью математической модели шаг за шагом рассчитывается процесс течения. С каждым шагом состояние, рассчитываемое моделью, приближается к реальному состоянию системы. К недостаткам такого подхода относятся:
Большое время от момента поступления данных до момента, когда оценка состояния имеет необходимую точность. Особенно это сказывается на нестационарных процессах.
Большинство получаемых измерений не используется, т.к. находится внутри расчетной области, а не на границе.
Вторая группа методов,, линеаризует уравнения математической модели и далее все алгоритмы оценки состояния строятся уже для линейной модели. Это очень плохо отражается на точности оценки и особенно сказывается при оценке состояния в нестационарных процессах. По сути, эти методы не позволяют полностью уловить всю нелинейную динамику процесса течения.
В данной работе разработаны эффективные методы, использующие в качестве входных данных все измерения, поступающие из системы телемеханики. При этом сохранена нелинейность математической модели течения. Получены оценки для количества измерений, необходимых для оценки начального состояния. Время, необходимое для получения оценки текущего состояния с заданной точностью значительно меньше, чем у методов первой группы.
Впервые для трубопроводных систем применен расширенный фильтр Калмана, реализующий процедуру рекуррентной оценки текущего состояния течения при поступлении новых данных. Тем самым впервые построен алгоритм оценки состояния трубопроводной системы, работающий в режиме реального времени и основанный на нелинейной нестационарной модели течения.
Практическая и научная ценность
Начиная с 2009 года на трубопроводах ОАО «АК «Транснефть» внедряется новая система поддержки принятия решений, основной принцип работы которой состоит в следующем. В режиме реального времени в систему телемеханики поступают измерения показателей течения и показателей работы оборудования. Наряду с этим функционирует математическая гидродинамическая модель нефтепровода, которая использует часть этих измерений в качестве граничных условий.
Далее, в режиме реального времени анализируется отклонение фактических показателей течения от аналогичных показателей, рассчитанных математической моделью. В случае расхождения более, чем на заданную величину (например, если фактическое давление в какой-либо точке нефтепровода превышает рассчитанное на 2.0 кгс/см2 ), система сигнализирует об этом диспетчеру, т.к. это означает, что произошла нештатная ситуация. Структурная схема Системы Поддержки Принятия Решений изображена на рис. 2.
Рис 2. Структурная схема системы поддержки принятия решений.
Для нормального функционирования математической модели в составе описанной системы поддержки принятия решений необходимо решить целый ряд задач, связанных с взаимодействием математической модели с данными из системы телемеханики. Одной из этих задач является инициализация модели при запуске системы. В момент запуска в математической модели отсутствует начальное состояние и его необходимо идентифицировать на основании входных данных. Далее, необходимо в режиме реального времени получать оценку текущих профилей давлений и скоростей для сравнения с фактическими величинами, а также для анализа отклонений на предмет возможного наличия аварии. Таким образом, задачи, решаемые в рамках данной работы, имеет высокую практическую ценность в разработке системы поддержки принятия решений.
Система поддержки принятия решений установлена и функционирует в территориальном диспетчерском пункте “Братск” в рамках Единой Системы Управления Трубопроводной Системой «Восточная Сибирь – Тихий Океан» (ТС «ВСТО»), а также в территориальном диспетчерском пункте «Ноябрьск» в рамках системы поддержки принятия решений нефтепровода «ПурПе - Самотлор». В настоящее время ведутся пуско-наладочные работы СППР для Трубопроводной Системы «Восточная Сибирь – Тихий Океан - 2» (ТС «ВСТО-2»).
Положения, выносимые на защиту
-
Построена модель трубопроводной системы в виде уравнения относительно вектора состояния динамической системы .
-
Построен алгоритм оценки состояния (профилей давления и скорости) течения для трубопроводной системы на базе истории измерений показателей течения с использованием метода квазилинеаризации.
-
Построен рекуррентный алгоритм оценки вектора состояния для трубопроводной системы на основе расширенного фильтра Калмана.
-
Установлено, что разработанные алгоритмы идентификации применимы для трубопроводных систем любой конфигурации, т.к. построены на принципах декомпозиции и поэлементного моделирования.
-
Получены результаты исследования применимости разработанных методов при проведении численных экспериментов и на экспериментальных данных с реальной трубопроводной системы.
-
Результаты внедрены в Систему Поддержки Принятия Решений на магистральных нефтепроводах «Восточная Сибирь – Тихий Океан» и ПурПе – Самотлор.
Обоснованность и достоверность
Достоверность полученных в диссертации результатов обеспечивается сопоставлением результатов расчетов с фактическими данными с реального нефтепровода. Использованные численные методы являются хорошо обоснованными математически и апробированными на широком классе задач.
Также достоверность результатов подтверждается внедрением разработанных методов в системе поддержки принятия решений, в которой при использовании разработанных алгоритмов автоматически производится сравнение с фактическими измерениями.
Апробация результатов
Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах:
1. 51 и 54 научно-техническая конференции Московского Физико-Технического Института, Москва, октябрь 2008 и октябрь 2011.
2. 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, INCOM'09 Moscow, June, 2009.
3. Международная научная школа-конференция "Теория и численные методы решения обратных и некорректных задач", Новосибирск, июль, 2009.
4. Pipeline Simulation Interest Group annual Conference, Bonita Springs, FL, USA, May, 2010.
5. VI международная конференция по математическому моделированию, Якутск, июль 2011.
Структура и объем диссертации
