Содержание к диссертации
Введение
1 Диагностирование технического состояния газоперекачивающих агрегатов 13
1.1 Методы моделирования технических систем газотранспортных предприятий 14
1.2 Диагностические методы контроля технического состояния газоперекачивающих агрегатов 20
1.3 Учет состава выхлопных газов в решении задач технической диагностики газоперекачивающих агрегатов 29
2 Оценка технического состояния газоперекачивающих агрегатов на основе анализа данных вибромониторинга 36
2.1 Оценка технического состояния газокомпрессорной установки с помощью фрактальных характеристик виброспектров 37
2.2 Интерпретация виброспектров при помощи коэффициента Джини... 43
2.3 Диагностирование технического состояния газоперекачивающих агрегатов на основе ранговых статистик виброспектров 51
3 Диагностирование технического состояния газо перекачивающих агрегатов на основе количест венного состава выхлопных газов 58
3.1 Количественная характеристика выхлопных газов ГПА 59
3.2 Оценка технического состояния газоперекачивающих агрегатов на основе количественной характеристики выбросов оксидов азота и углерода 72
3.3 Моделирование динамики изменения уровня выбросов оксидов азота и оксида углерода 83
4 Расчетные методы производственного монито ринга газоперекачивающих агрегатов 95
4.1 Анализ влияния технологических параметров работы газоперекачивающих агрегатов на состав выхлопных газов 96
4.2 Построение многопараметрических моделей для мониторинга выхлопных газов ГПА 107
4.3 Прогнозирование вибрационного состояния газоперекачивающих агрегатов 122
Выводы и рекомендации 128
Список использованной литературы
- Методы моделирования технических систем газотранспортных предприятий
- Оценка технического состояния газокомпрессорной установки с помощью фрактальных характеристик виброспектров
- Количественная характеристика выхлопных газов ГПА
- Анализ влияния технологических параметров работы газоперекачивающих агрегатов на состав выхлопных газов
Введение к работе
ОАО «Газпром» - крупнейшая в мире газодобывающая, газотранспортная и газоперерабатывающая компания. Одним из главных условий устойчивого развития газовой отрасли является обеспечение надёжности и эффективности эксплуатации газотранспортных предприятий.
Проблемы повышения надежности и эффективности эксплуатации газоперекачивающих агрегатов (ГПА) тесно связаны с задачей снижения производственных затрат на проведение ремонтно-восстановительных мероприятий. Значительное повышение стоимости ремонтно-технического обслуживания, запасных частей, строительно-монтажных и аварийно-восстановительных работ в условиях дефицита средств диктуют необходимость внедрения новых современных технологий технического обслуживания компрессорных станций. В этих условиях резко возрастает необходимость в научных разработках, направленных на решение неотложных задач, связанных с совершенствованием методов и средств диагностирования технического состояния газоперекачивающего оборудования. Современные системы диагностирования достаточно совершенны с технической точки зрения. Однако интерпретация результатов диагностирования по-прежнему остается серьезной проблемой.
Важная роль в решении задач по повышению эффективности, надежности и безопасности газотранспортных предприятий отводится оперативному, достоверному мониторингу эксплуатационных параметров газоперекачивающих агрегатов. При этом на этапе становления и развития систем производственного мониторинга (вибрационного, экологического, теплотехнического и т.д.) действующие информационно-измерительные системы должны дополняться расчетными методами мониторинга параметров эксплуатации ГПА.
Разработка методов решения перечисленных задач должна строиться с учетом возросшего уровня компьютеризированной обработки, хранения и передачи диагностической информации на предприятиях газовой отрасли.
Целью диссертационной работы является разработка методов диагностирования технического состояния газоперекачивающих агрегатов, позволяющих повысить надежность и эффективность их эксплуатации.
Основные задачи исследований:
Повышение достоверности диагностирования подшипниковых узлов газоперекачивающих агрегатов на основе анализа данных вибромониторинга.
Прогнозирование уровня вибрации газоперекачивающих агрегатов в межремонтный период на основе статистических методов.
Разработка способов количественной оценки состава выхлопных газов газоперекачивающих агрегатов.
Разработка методов диагностирования технического состояния газоперекачивающих агрегатов по содержанию оксидов азота и углерода в выхлопных газах.
Изучение влияния технологических параметров газоперекачивающих агрегатов на концентрации оксидов азота и углерода в выхлопных газах.
Разработка расчетных методов мониторинга выбросов оксидов азота и углерода газоперекачивающими агрегатами.
Научная новизна заключается в следующем:
Предложены дополнительные диагностические признаки для оценки технического состояния ГПА на основе анализа данных виброобследования газоперекачивающего оборудования.
Предложен комплексный показатель Кр, позволяющий определять динамику изменения содержания оксидов азота и оксида углерода в выхлопных газах газоперекачивающего агрегата на переменных режимах его работы.
Разработан метод расчета коэффициента технического состояния по мощности для диагностирования газоперекачивающих агрегатов на
основе количественной характеристики выбросов оксидов азота и углерода и температуры рабочего тела. 4 Получены математические модели для оценки концентраций оксидов азота и углерода по комплексу технологических параметров газоперекачивающих агрегатов.
На защиту выносятся методы и модели диагностирования технического состояния газоперекачивающего оборудования, основанные на результатах исследований и данных производственного мониторинга на компрессорных станциях.
Основные положения работы докладывались:
на 51-й научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых УГНТУ в апреле 2000 г.;
Межрегиональной научно-методической конференции «Проблемы нефтегазовой отрасли» в г. Уфе 14 декабря 2000 г.;
Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов в г. Уфе в апреле 2002 г.;
III Энергетическом форуме «Уралэнерго-2003» в г. Уфе 21-24 октября 2003 г.;
VIII Международной научно-технической конференции «Проблемы строительного комплекса» в г. Уфе 2-5 марта 2004 г.;
Международной научно-практической конференции «Энергоэффективные технологии» в г. Уфе 19 мая 2004 г.
По материалам диссертации автором опубликовано 12 работ.
Во введении приводится обоснование актуальности выбранной темы диссертационной работы, формируются цель, задачи и основные направления исследований.
Первая глава диссертации посвящена обзору современных методов моделирования технических систем газотранспортных предприятий, проводится анализ методов диагностирования газоперекачивающего оборудования.
Показано, что для диагностирования газотранспортного оборудования широкое применение получили аналитические и статистические модели. Аналитические модели подробно рассмотрены в работах Дубинского В.Г., Микаэляна Э.А., Поршакова Б.П., Седых А.Д. и др. Разработке статистических моделей в трубопроводном транспорте нефти и газа посвящены работы Мир-заджанзаде А.Х., Байкова И.Р., Шаммазова A.M., Галлямова А.К., Гольянова А.И., Гумерова А.Г., Зарицкого СП., Смородова Е.А., Тухбатуллина Ф.Г. и других авторов.
В последнее время все более широкое применение в диагностике технического состояния сложных систем находят методы теории динамического хаоса, разрабатываемые И.Р. Байковым с сотрудниками.
Большая роль в работах по диагностике технического состояния оборудования отводится так называемым феноменологическим моделям. Основой для построения подобных моделей так же, как и для статистических, служит накопленная за большой период времени база данных, например, по отказам оборудования, временным рядам измеряемых параметров и т.п. К феноменологическим моделям можно отнести, в частности, эмпирические уравнения, полученные путем подбора тем или иным способом вида эмпирического соотношения, что само по себе является сложной задачей.
В последние несколько лет большой интерес проявляется к нейронным сетям. Они вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, анализа данных, поскольку нейронные сети применимы практически в любой ситуации, когда имеется связь между входными и прогнозируемыми переменными, даже если эта связь имеет очень сложную природу.
Сделан вывод, что основными мероприятиями повышения уровня эксплуатационной надежности газоперекачивающего оборудования следует считать внедрение информационно-измерительных систем производственного мониторинга и разработку на их основе дополнительных диагностических признаков посредством современных методов моделирования технических систем.
Рассмотрены основные методы диагностики технического состояния газоперекачивающего оборудования; показано, что они не обладают требуемой достоверностью. Так, анализ результатов вибрационного диагностирования газоперекачивающих агрегатов показал, что во многих случаях развитие дефектов не распознается с помощью существующих методов обработки вибросигналов. Показано, что параметрическая диагностика, например, по мощности или расходу топливного газа не всегда позволяет достоверно и оперативно оценить изменение технического состояния ГПА. Причина этого заключается, прежде всего, в сложности определения фактического расхода рабочего тела по тракту ГТУ или отсутствии штатных измерений необходимых для расчетов параметров.
Проведенный анализ методов диагностики позволил сделать вывод о необходимости расширения набора диагностических признаков и совершенствования методов обработки диагностических данных, позволяющих адекватно оценивать текущее техническое состояние газоперекачивающих агрегатов.
Одним из направлений решения этой задачи является учет состава выхлопных газов в диагностировании ГПА. Проведен обзор работ Канило П.М., Сударева А.В., Тумановского А.Г., Тухбатуллина Ф.Г., Христич В.А., Щуров-ского В.А. и других авторов, посвященных изучению выбросов оксидов азота и углерода. Показана необходимость изучения влияния технологических параметров и технического состояния газоперекачивающих агрегатов на концентрации СО и NOx и разработки методов диагностирования технического состояния ГПА на основе количественной характеристики выхлопных газов.
Вторая глава посвящена разработке дополнительных способов анализа данных систем вибромониторинга, способных повысить достоверность оценки технического состояния газоперекачивающих агрегатов.
В первом разделе рассматривается возможность оценки технического состояния газоперекачивающих агрегатов на основе фрактальных характеристик виброспектров. Применительно к задаче оценки технического состояния подшипников ПСУ на основе анализа данных вибромониторинга спектр представ-
9 ляется в виде частотной последовательности амплитуд виброскорости. Полученный ряд представляет собой фрактальное множество, для описания которого в теории динамических систем используется показатель Херста Н, который количественно характеризует меру хаотичности значений амплитуд в частотном ряду спектра. Изучение динамики изменения показателя Херста Н показывает, что уже за 2 месяца до аварии наблюдается возрастание величины Н вплоть до максимальных значений (Н~0,92), что может служить дополнительным критерием зарождения и развития дефекта, приводящего к наступлению отказа газоперекачивающей установки.
Во втором разделе в качестве дополнительного информативного признака при анализе спектров вибрации в контрольной точке подшипников роторов ГПА предлагается использование коэффициента Джини. Информативность данного критерия рассматривается на примере обработки виброспектров колебаний в контрольной точке на корпусе подшипника качения газоперекачивающего агрегата ГПУ-10 «Волна». Традиционные методы обработки вибросигнала по среднеквадратическому значению виброскорости и по характерной частоте дефекта того или иного элемента подшипника не позволили идентифицировать разрушение задней опоры компрессора высокого давления (ЗО КВД). Однако, учитывая, что при углублении дефекта подшипника структура спектра становится более равномерной, мы предположили, что коэффициент Джини при этом будет уменьшаться. Анализ результатов обработки виброспектров показал, что снижение коэффициента Джини до значений менее 0,5 свидетельствует об ухудшении состояния подшипника и требует принятия мер. Сделан вывод о том, что использование коэффициента Джини позволяет количественно охарактеризовать структуру спектра виброскорости колебаний, возбуждаемых корпусом подшипника в диапазоне подшипниковых частот, включающих частоту наружного кольца, частоту внутреннего кольца и частоту тел качения.
В третьем разделе главы показано, что при помощи ранговых коэффициентов корреляции Спирмена R и Кендалла Ть можно количественно оценить изменение виброспектра во времени. В качестве примера характерного поведе-
10 ния предлагаемого диагностического параметра рассмотрена временная динамика порядковых статистик, определенных по виброспектрам колебаний корпуса подшипника ЗО КВД ГПА ГПУ-10 в горизонтальном направлении, полученных с помощью системы периодического вибромониторинга - Prism2 фирмы SKF Condition Monitoring. Были определены коэффициенты ранговой корреляции Спирмена р и КендаллаХь для установления степени соответствия полученных при виброобследовании спектров спектру виброскорости заведомо бездефектного подшипника. Показано, что в течение безаварийной эксплуатации значения коэффициентов ранговой корреляции довольно высоки и составляют: р=0,5-Ю,6; Ть =0,3-Ю,45. Снижение ранговых статистик в 2,5-^5 раз свидетельствует о наличии существенных различий в спектрах виброскорости и, следовательно, об ухудшении технического состояния подшипника.
В заключении второй главы сделан вывод о том, что применение показателя Херста, коэффициента Джини и ранговых статистик для вибродиагностики газоперекачивающих агрегатов позволяет определить наличие дефекта в подшипниковом узле ГПА и может быть рекомендовано для достоверной оценки технического состояния ГПА.
В третьей главе рассматривается диагностирование газоперекачивающих агрегатов на основе количественной характеристики выхлопных газов.
На основе проведенных исследований состава выхлопных газов ГПА установлено, что фактические концентрации оксидов азота и углерода существенно отличаются от номинальных и варьируют в широких пределах. Так, статистическая обработка базы данных показала, что выборочное значение коэффициента вариации о концентраций NOx для ГТК-10-4 составляет 39,6 %, для ГПУ-10 - 18,5 % и для ГПА-12Р - 8,6%. Значительным разбросом характеризуется фактическое содержание в уходящих газах оксида углерода: выборочное значение коэффициента вариации и концентраций СО для ГТК-10-4 составляет 31,8 %, для ГПУ-10 - 34,0 %, и для ГПА-12Р - 31,2 %.
Сделан вывод о том, что процессы старения и износа узлов и элементов ГПА сопровождаются изменением концентраций оксидов азота и углерода в продуктах сгорания, а потому величина уровня выбросов СО и NOx может использоваться как дополнительный критерий при оценке технического состояния газоперекачивающих агрегатов.
Однако оценка динамики изменения параметров выбросов по результатам измерений продуктов сгорания осложняется тем, что содержание оксидов азота и углерода в уходящих газах зависит не только от технического состояния, но и от режима работы агрегата. Для решения этой задачи предложен комплексный показатель Кр, позволяющий проводить сравнительную оценку выбросов СО и NOx для различных агрегатов или для одного агрегата на переменных режимах его работы, независимо от коэффициента избытка воздуха в камере сгорания.
На основе исследований состава выхлопных газов газоперекачивающих агрегатов с различным техническим состоянием получена аналитическая зависимость коэффициента технического состояния ГПА по мощности Кме от температуры газа за ТНД и индекса концентрации Кр, количественно характеризующего выбросы оксидов азота и углерода.
Предлагаемый метод позволяет оперативно определять техническое состояние ГПА во всем диапазоне эксплуатационных нагрузок по фактическим данным анализа продуктов сгорания и температуре рабочего тела.
В заключении третьей главы рассматривается динамика изменения уровня выбросов оксидов азота и углерода. Установлено, что в период нормальной эксплуатации ГПА состав выхлопных газов достаточно стабильный (изменение Кр в этот период не превышает 5 %). Ухудшение технического состояния газоперекачивающего агрегата приводит к заметному увеличению индекса концентрации - на 20 % и более, а в отдельных случаях, как показали исследования, в 2-3 раза. В связи с этим для контроля динамики изменения уровня выбросов оксидов азота и углерода и определения момента перехода к этапу «старения» агрегата рекомендовано проведение мониторинга выхлопных газов ГПА.
Четвертая глава посвящена разработке расчетных методов мониторинга выбросов оксидов азота и углерода, основанных на постоянно действующей системе измерений технологических параметров работающих агрегатов.
В первом разделе приводятся результаты корреляционного анализа базы данных, включающих в себя измерения содержания оксидов азота, оксида углерода и кислорода в выхлопных газах ГПА, а также сопутствующие режимные параметры и внешние условия. Целью анализа является ранжирование технологических параметров по их влиянию на состав продуктов сгорания. Установлено, что концентрации оксидов азота и углерода в выхлопных газах газоперекачивающих агрегатов на базе судовых и авиационных двигателей имеют тесную корреляционную связь с такими технологическими показателями, как температура рабочего тела, частота вращения роторов и температура воздуха на входе в осевой компрессор. Для ГПА ГТК-10-4 давление воздуха за компрессором также имеет значимую взаимосвязь с выбросами продуктов сгорания. С учетом данного вывода методом множественного регрессионного анализа исходных данных получены статистически значимые модели для мониторинга выхлопных газов ГПА ПТА-12Р «Урал» и ГТК-10-4 по комплексу технологических параметров.
Построены нейросетевые модели для оценки, с погрешностью около 7 %, выбросов оксидов азота и углерода от ГПА ГПУ-10 «Волна».
Полученные модели позволяют реализовать расчетные методы производственного мониторинга на КС и на этой основе диагностировать техническое состояние газоперекачивающих агрегатов на текущем режиме работы.
В заключении четвертой главы на основе анализа временного ряда СКЗ виброскорости колебаний контрольной точки подшипника ГПА методом экспоненциального сглаживания получена модель для прогнозирования динамики изменения уровня вибрации в межремонтный период эксплуатации агрегата с погрешностью не более 6%.
Методы моделирования технических систем газотранспортных предприятий
Как было отмечено выше, важным условием поддержания высокого уровня надежности эксплуатации оборудования компрессорных станций является применение современных методов сбора и обработки производственной информации, методов построения математических моделей для контроля и прогнозирования технологических параметров и технического состояния газоперекачивающего оборудования.
В недавнем прошлом основным источником производственной информации служили записи в диспетчерских журналах, в которые с периодичностью от нескольких часов до суток заносились показания штатных измерительных приборов. При таком способе записи информации оперативность реагирования на возникшие неисправности оказывалась недопустимо низкой, кроме того, многие эффективные математические методы обработки информации и моделирования оказывались принципиально не применимы из-за недостаточного объема выборок измеряемых параметров.
Современные информационно-измерительные системы производственного мониторинга позволяют практически неограниченно пополнять базы данных по эксплутационным параметрам газоперекачивающего оборудования. При этом решаются следующие основные задачи мониторинга: измерение параметров различных видов сигналов, несущих диагностическую информацию; наблюдение за развитием этих параметров во времени, в том числе сравнение их с устанавливаемыми им пороговыми значениями; построение трендов для прогноза развития контролируемых параметров.
Выбираемые параметры могут рассматриваться как скалярные величины, представляющие одно или несколько не связанных между собой значений, например, температуры, давления, химического состава среды в точке контроля. Но чаще они рассматриваются как векторные величины, представляемые группой значений, часть из которых связана друг с другом, например, спектром вибрации в точке контроля, в котором часть спектральных составляющих определяется частотой вращения ротора в момент измерения.
Диагностирование состояния оборудования в системах производственного мониторинга основано на интерпретации обнаруженных изменений величин контролируемых параметров. И если в результате появления каких-либо опасных дефектов эти изменения не обнаружены, то система не может фиксировать наступление аварийно опасного состояния. Для того, чтобы избежать подобных ошибок, используются, как правило, два основных подхода. Первый заключается в количественном росте системы мониторинга, объединяющей вибрационный, теплотехнический, химический, экологический и другие виды мониторинга с целью снижения вероятности пропуска дефекта на начальной стадии развития. Второй заключается в разработке дополнительных диагностических признаков на основе моделирования технических систем.
Для диагностирования газотранспортного оборудования широкое применение получили аналитические и статистические модели. Аналитические моде ли подробно рассмотрены в работах Дубинского В.Г., Микаэляна Э.А., Порша-кова Б.П., Седых А.Д. и других авторов [39, 48,101, 118].
Статистические модели, по сравнению с аналитическими, более точны и достоверны, позволяют учесть большое число факторов [29].
Основными задачами статистического моделирования являются определение законов и параметров распределений случайных величин, учитывающих не только износ и старение элементов и узлов оборудования, но и изменение условий их работы. Разработке подобных моделей в трубопроводном транспорте нефти и газа посвящены работы [6, 7, 121, 124,134, 137]. Так, Зарицким СП. в работе [45] предложена статистическая модель диагностирования подшипников ГПА на основе определения среднеквадратического отклонения разности приведенной и средней приведенной температур подшипников. Разработке статистических моделей для интерпретации неисправностей подшипников посвящена работа [124], в которой на основе вероятностно-статистических методов разработана диагностическая модель, позволяющая по виброспектрам с достоверностью не ниже 95 % определять наступление аварийного отказа ГПА как на стадии обкатки и нормальной эксплуатации, так и на стадии возникновения отказов усталостного типа.
Принципиальные ограничения, накладываемые на модель в рамках детерминированного подхода, привели к все более широкому использованию стохастических моделей, поведение которых может быть значительно более сложным, что во многих случаях позволяет адекватно описать реальную техническую систему. Для целей моделирования и прогнозирования поведения сложных технических систем все шире применяется подход, основанный на методах теории самоорганизации, или синергетики, и динамического хаоса [27, 92, 103].
В последнее время активно развивается теория динамических систем и фрактальных множеств и, в частности, приложения методов этой теории к анализу нефтегазовых систем [7, 74]. В соответствии с этим подходом реальная система моделируется системой обыкновенных дифференциальных уравнений.
Существуют динамические системы, поведение которых описывается небольшим числом уравнений, но демонстрирующие весьма сложное развитие, в котором присутствуют элементы хаоса (детерминированный хаос). В теории динамических систем разработаны методы, позволяющие по записи временного ряда одного из параметров восстановить сложность системы и некоторые характеристики всей системы.
Для динамических систем принятым представлением развития процесса во времени является построение "портрета" в фазовом пространстве. Наименьшее число независимых переменных, однозначно определяющее установившееся движение динамической системы называют размерностью вложения т. Нелинейная динамическая система характеризуется странным аттрактором -притягивающим множеством в фазовом пространстве, в котором расположены хаотические траектории; множество, соответствующее странному аттрактору, фрактально. Фрактальное множество - самоподобный объект - характеризуется целым набором различно определяемых размерностей [135]. Для количественной характеристики аттрактора используются такие величины, как корреляционная размерность, показатель Хаусдорфа, показатель Херста.
Перспективность использования методов динамического хаоса в области диагностирования технического состояния нефтегазового оборудования обусловлена сложностью и многофакторностью воздействия внешних условий на измеряемый диагностический сигнал. Это зачастую приводит к тому, что вариации измеряемого параметра считаются помехами или погрешностью приборов и применяются специальные методы борьбы с ними, такие, как сглаживание, усреднение, фильтрация и т.п. В тоже время такие сигналы могут нести полезную информацию, которая может быть использована для диагностических целей.
Оценка технического состояния газокомпрессорной установки с помощью фрактальных характеристик виброспектров
Как было отмечено в главе 1, вибрационные обследования являются на сегодняшний день наиболее эффективным способом оценки технического состояния газоперекачивающих агрегатов в процессе их эксплуатации. Для решения задач вибродиагностики в настоящее время на компрессорных станциях применяются различные системы периодического вибромониторинга - Prism2 фирмы SKF Condition Monitoring, Master Trend фирмы С SI, АНТЕС-КАСКАД, разработанная ВНИИГАЗ и НИН Ви-Конт, и т.д. Современные вибродиагностические системы позволяют получить достоверность диагноза (отношение числа верных диагнозов к общему их числу) до 80% [115].
Следует отметить, что достоверность вибродиагностики зависит не только от совершенства техники измерения и регистрации сигналов, но и от математических методов, которые применяются при их анализе.
В качестве руководства для нормирования вибросостояния оборудования обычно используют общепризнанные и широко применяемые во всем мире рекомендации - ИСО 2372, VDI 2050, BS4675, в которых указаны предельные среднеквадратические значения (СКЗ) виброскорости.
Однако, как показывают практические наблюдения, установленные нормы для контроля вибрации достаточно условны: слишком велик разброс типов оборудования, условий их монтажа, эксплуатации, обслуживания. Даже для одного и того же агрегата норма на вибрацию может значительно меняться в зависимости от типа фундамента, срока эксплуатации, качества технического обслуживания и в значительной степени - от технологической нагрузки, параметров рабочей среды. Поэтому диагностирование технического состояния агрегатов по среднеквадратическому значению виброскорости в значительной степени основывается на практическом опыте и квалификации вибродиагностов.
Некоторое повышение достоверности заключения о техническом состоянии агрегатов сможет быть достигнуто методами спектральной вибродиагностики [115]. В этом случае точность диагноза в еще большей мере зависит от опыта и квалификации специалистов по оценке технического состояния оборудования. Как показал статистический анализ аварийных отказов газоперекачивающих агрегатов компрессорных станций, достоверность диагностирования по среднеквадратичному значению (СКЗ) виброскорости составляет 60-70%, по спектрам вибросигналов - 80%, с применением кепстрального анализа - 83%.
В связи с этим возникает задача разработки дополнительных способов анализа данных систем вибромониторинга, способных повысить достоверность оценки технического состояния газоперекачивающих агрегатов.
Одним из условий обеспечения эксплуатационной надежности и безопасности газокомпрессорных установок (ПСУ) является контроль и поддержание оптимального технического состояния подшипников.
Рассмотрим динамику ТС ПСУ как результат движения некой сложной технической системы в фазовом пространстве, интерпретируя его с помощью совокупности характерных параметров. В ряде работ [13, 14, 122, 124] отмечается, что переход сложной технической системы к хаотическому изменению параметров служит признаком существования того или иного дефекта. Так, в работе [14] была обнаружена высокая чувствительность методов теории детерминированного хаоса к зарождению дефектов в конструкции ротационных машин.
Применительно к задаче оценки технического состояния подшипников ПСУ на основе анализа данных вибромониторинга спектр представляется в виде частотной последовательности амплитуд виброскорости. Полученный ряд представляет собой фрактальное множество, для описания которого в теории динамических систем используется показатель Херста Н, который количественно характеризует меру хаотичности значений амплитуд в частотном ряду спектра. По мере изменения уровня хаотичности вибрационного сигнала меняются и его фрактальные характеристики, что позволило рассматривать показатель Херста как дополнительный диагностический критерий оценки технического состояния подшипников ПСУ.
Для определения показателя Херста применяется метод нормированного размаха [135]. Значения амплитуды вибрации представляют в виде массива данных (xk, Xk+i, Xk+m-i), содержащих m последовательных замеров х.
Как правило, для рядов параметров многих природных процессов величина нормированного размаха описывается эмпирическим соотношением: m где показатель Н и называется показателем Херста.
Исследование возможности диагностирования дефектов подшипников на основе изменения показателя Херста проводились нами на базе газокомпрессорной установки одного из нефтеперерабатывающих заводов г. Уфы, предназначенной для сжатия нефтяного газа и подачи его в технологические циклы по переработке нефти. Установка состоит из двух редукторов, компрессора низкого давления с частотой вращения ротора 100 с"1, компрессора высокого давления с частотой вращения ротора 178 с"1, электродвигателя мощностью 2,1 МВт. Схема виброконтроля установки включает 14 стационарных точек, расположенных на корпусах подшипников.
Экспериментальную базу данных составили более 300 спектров, зарегистрированных за период эксплуатации ПСУ с января 1996 г. по февраль 2000 г.
Исходные фрактальные ряды представляют собой значения амплитуд виброскорости в диапазоне частот 10- 1200 Гц.
Было установлено, что значения Н принадлежат области 0,72 Н 0,98, в которой чаще всего и располагаются показатели Херста всех естественных процессов [135].
Анализ изменения показателя Н за весь исследуемый период работы ПСУ показывает, что на стадии зарождения и развития дефекта подшипника вплоть до аварии наблюдается заметное его увеличение (на 20 % от среднего значения). В то же время традиционный критерий уровня вибрации - СКЗ виброскорости - составлял не более 3 мм/с, что соответствует малой вероятности отказа.
На рисунке 2.1 представлены тренды показателя Херста для вертикальных и горизонтальных колебаний в контрольной точке на подшипнике редуктора компрессора высокого давления, где 2.09.1998г. произошла авария из-за разрушения 80% поверхности антифрикционного вкладыша.
Динамика изменения показателя Херста показывает, что уже за 2 месяца до аварии наблюдается возрастание величины Н вплоть до максимальных значений (Н 0,92), а после замены подшипника и этапа его приработки показатель Херста уменьшается до средних значений (Н 0,84-Ю,86), характерных для нормальной эксплуатации агрегата. Увеличение показателя Н при развитии дефекта подшипника можно объяснить увеличением амплитуд целой гаммы оборотных гармоник с номерами до 10, а также появлением большого количества дробных гармоник с кратностью Уг от оборотной частоты вращения вала. Это приводит к упорядочению значений амплитуд в частотном ряду, а значит, к увеличению детерминированности спектра виброскорости.
Количественная характеристика выхлопных газов ГПА
Известно, что «старение» газоперекачивающего агрегата всегда сопровождается необратимыми процессами ухудшения его технического состояния, интенсивность которых зависит от условий эксплуатации, режима работы, качества ремонта и влияния внешней среды. При этом изменяются не только теплотехнические характеристики ГПА, но и, как показали проведенные нами исследования, экологические параметры, характеризующие содержание оксидов азота и углерода в продуктах сгорания. Экологические параметры серийно выпускаемых промышленностью России газоперекачивающих агрегатов представлены в каталоге удельных выбросов загрязняющих веществ газотурбинных установок газоперекачивающих агрегатов [106]. При этом номинальные концентрации СО и NOx определены как усредненные по каждому типу газоперекачивающего оборудования данные о результатах испытаний ГПА в различных регионах эксплуатации с различным техническим состоянием и различной наработкой и близки к максимальным значениям концентраций этих веществ на всех возможных эксплуатационных режимах.
В таблице 3.1 представлены номинальные концентрации СО и NOx газоперекачивающих агрегатов типа ГТК-10-4, модернизированных с установкой горел очных устройств типа ПСТ («Экогор» УГАТУ), и агрегатов на базе конвертированных авиационных и судовых двигателей. Здесь же приводятся и фактические значения концентраций продуктов сгорания на выхлопе газоперекачивающих агрегатов с различным техническим состоянием и работающих в реальном диапазоне эксплуатационных нагрузок, обусловленных требованиями по перекачке газа по магистральному трубопроводу.
Фактические концентрации получены на основе инструментальных измерений содержания вредных веществ в продуктах сгорания, проводимых на КС ООО «Баштрансгаз». Экспериментальную базу составили 24 агрегата ГТК-10-4 (модернизированные горелочными устройствами типа ПСТ), 16 судовых ГПА ГПУ-10 «Волна» и 3 агрегата ГПА-12Р «Урал» на базе авиационного двигателя.
Исследование состава уходящих газов осуществлялось на рабочем режиме агрегата. Следует отметить, что во время проведения измерений режим работы ГПА был стационарным. Требование стационарности режима работы ПТА обусловлено необходимостью одновременного измерения концентраций оксидов азота и углерода и технологических параметров в разных точках тракта ГТУ, хотя, безусловно, обеспечить строгую одновременность всех измерений практически невозможно.
Теплотехнические характеристики газоперекачивающих агрегатов определялись с помощью штатных приборов и по данным системы автоматизированного контроля параметров работы ГПА. Концентрации оксидов азота и углерода, содержание кислорода в уходящих газах измерялись с помощью газоанализаторов КМ-900 и ДАГ-500 (погрешность измерения 02 составляет 0,2%, оксидов азота и углерода - 5%). Выборка измерений параметров газоперекачивающих агрегатов охватывает 3 года. Данные производственного мониторинга представлены в Приложении 1: объем выборки составил около 100 измерений -для ГТК-10-4 и судовых агрегатов, около 25 измерений - для авиационных двигателей.
Проведенная статистическая обработка базы данных показала, что выборочное значение коэффициента вариации и концентраций NOx для ГТК-10-4 составляет 39,6 %, для ГПУ-10 - 18,5 % и для ГПА-12Р - 8,6 %. Значительным разбросом характеризуется фактическое содержание в уходящих газах оксида углерода: выборочное значение коэффициента вариации и концентраций СО для ГТК-10-4 составляет 31,8 %, для ГПУ-10 - 34,0 %, и для ГПА-12Р - 31,2 %.
На рисунках 3.1...3.6 диапазоны варьирования содержания оксидов азота и углерода в продуктах сгорания на рабочих режимах ГПА представлены графически в виде гистограмм распределения фактических концентраций NOx и СО для рассматриваемых типов агрегатов. Как видно из рисунков 3.1...3.6, измеренные концентрации оксида углерода различаются более чем в 5 раз для агрегатов типа ГТК-10-4 и ГПУ-10 и в 2,5 раза для ГПА-12Р. Концентрации оксидов азота различаются в 3 раза для агрегатов типа ГТК-10-4 и ГПУ-10 и в 1,3 раза для ГПА-12Р.
Такой значительный разброс фактических значений концентраций СО и N0X связан с тем, что процессы генерации этих веществ зависят от режима работы агрегата, его технического состояния и внешних условий.
Для того чтобы выявить зависимость выбросов СО и NO от технического состояния, проведем сравнение концентраций этих веществ в выхлопных газах при одинаковых внешних условиях и температурном режиме рабочего тела агрегатов. На рисунке 3.7 представлены значения концентраций СО и NOx в выхлопных газах ГПА ГПУ-10 «Волна» (при ТТВд =510 С). На рисунках 3.8...3.9 построены экспериментальные зависимости концентраций оксидов азота и оксида углерода от температуры газов за ТНД для ГПА ГТК-10-4. Как видно из рисунков 3.7...3.9, уровень выбросов СО и N0 для отдельных ГПА различается в 1,1+2,5 раза. С учетом того, что эксперименты проводились при одинаковых условиях работы агрегатов, это можно объяснить лишь их различным техническим состоянием.
Анализ влияния технологических параметров работы газоперекачивающих агрегатов на состав выхлопных газов
Важная роль в решении задач технической диагностики отводится оперативному, достоверному мониторингу эксплуатационных параметров газоперекачивающих агрегатов. При этом на этапе становления и развития систем производственного мониторинга (вибрационного, экологического, теплотехнического и т.д.) действующие информационно-измерительные системы должны дополняться расчетными методами мониторинга параметров эксплуатации ГПА.
Как было показано в главе 3, количественная характеристика выбросов оксидов азота и углерода с выхлопными газами ГПА может служить дополнительным диагностическим признаком при оценке технического состояния агрегатов. С учетом того, что инструментальные измерения состава выхлопных газов проводятся периодически, не чаще 1 раза в квартал, представляется актуальной задача разработки расчетных методов мониторинга выхлопных газов.
Следует заметить, в мировой практике для контроля выбросов вредных веществ используются автоматические системы мониторинга, которые характеризуются высокой стоимостью, недостаточной надежностью и сложным эксплуатационным обслуживанием [145]. В настоящее время в газовой отрасли создается система производственного экологического мониторинга (ПЭМ), однако оснащение всех газоперекачивающих агрегатов ОАО «Газпром» автоматическими газоанализаторами - дорогостоящий и на современном этапе нереальный путь, практическая реализация которого ожидается только на проектируемых и сооружаемых компрессорных станциях.
Поэтому на данном этапе следует развивать расчетные методы мониторинга выбросов оксидов азота и углерода, основанные на постоянно действующей системе измерений технологических параметров работающих агрегатов.
Необходимым условием повышения качества диагностического обслуживания агрегатов является прогнозирование контролируемых системами производственного мониторинга параметров ГПА. В связи с этим представляет интерес построение моделей прогноза вибрационного состояния узлов и элементов газоперекачивающих агрегатов на основе анализа данных систем вибромониторинга.
В разделе 3.1 диссертации было показано, что эксплуатация газоперекачивающих агрегатов с частичной загрузкой приводит к значительной вариабельности концентраций оксидов азота и углерода. Определим, какие основные технологические параметры следует учитывать при анализе влияния режимных параметров работы ГПА на выбросы NOx и СО. Известно, что основными факторами, влияющими на выход оксидов азота и углерода, являются температура пламени и коэффициент избытка воздуха [127].
Температура пламени в значительной мере определяется температурой и давлением воздуха на входе в камеру сгорания [138]. Учитывая, что данные параметры не контролируются автоматизированными системами, принимаем для анализа температуру рабочего тела в штатной точке (Т) и давление воздуха за компрессором (Рок)- Следует заметить, что выбор температуры (перед турбиной или после) не принципиален, так как для схемы ГТУ со свободной силовой турбиной все температуры цикла взаимосвязаны между собой.
Коэффициент избытка воздуха в камере сгорания зависит от нагрузки агрегата, которая в свою очередь определяется частотой вращения роторов №вд, NKHA, NCT) Так как на режим работы агрегата влияют внешние условия, то следует рассмотреть влияние на состав продуктов сгорания температуры и давления воздуха на входе в двигатель.
С целью выявления степени взаимосвязи концентраций NOx и СО в уходящих газах и перечисленных выше технологических параметров был проведен корреляционный анализ базы данных производственного мониторинга, представленной в разделе 3.1. В рамках исследования были определены выборочные коэффициенты линейной корреляции Гу и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена ру [63], значения которых для различных типов ГПА представлены в таблицах 4.1 ...4.3.
Для проверки значимости коэффициентов линейной корреляции r4j были использованы квантили распределения на уровне значимости 0,05 [77]. Так, для выборки объемом 115 точек (для агрегатов ГТК-10-4) корреляционная связь признается значимой, если выборочный коэффициент линейной корреляции не меньше 0,185, для выборки объемом 94 точки (судовые двигатели для привода ГПА) - 0,203 и для выборки объемом 24 точки (авиационные двигатели для привода ГПА типа ГПА-12Р «Урал») - 0,404.
