WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 6 |

Результаты расчетов приведены на рис.9. По вертикальной оси отложено отношение /R, где есть среднеквадратическое отклонение установившегося нормального распределения. Как следует из графика, по всем трем направлениям колебаний прослеживается отчетливая зависимость между отношением /R и остаточным ресурсом ГПА. Недостаточный объем информации по аварийным отказам не позволяет установить вид функции распределения N(/R), однако можно утверждать, что при /R > 2мм/с вероятность аварии весьма высока. Заметим при этом, что проведение стандартных диагностических процедур в рассмотренных случаях не выявило опасных симптомов, что следует из фактов аварий.

Важной и ответственной Рис. 3.8а составляющей системы транспорта газа являются элементы а) запорной арматуры. Определение текущего технического состояния 0 500 1000 1500 2000 2500 Частота, Гц данного вида оборудования без Рис. 3.8б отключения участка трубопровоПолоса турбулентного шума да возможно при использовании б ) акустических методов диагностики. Нарушение герметичности 0 500 1000 1500 2000 2500 Частота, Гц уплотнений приводит к возникРис.10. Спектрограммы акустического сигнала, новению турбулентных потоков возбуждаемого шаровым краном а) – герметичный кран; б) – негерметичный кран;

Виброскорость, отн.

ед.

Интенсивность, дБ Ви ивно орос Интенс брос с к ть, дБ ть, отн.

ед.

газа. Турбулентная струя газа при истечении из отверстия или при обтекании помещенного в поток тела, генерирует акустические колебания, частота которых зависит от характерных размеров повреждения и параметров движущейся среды (рис.10).

Генерируемые колебания имеют широкий спектр, что связано с физическими процессами, приводящими к генерации акустических волн, а именно – образованию и срыву газовых вихрей. Каждый элементарный вихрь имеет определенные физические и энергетические характеристики, но поскольку параметры элементарных вихрей являются в значительной степени случайной величиной, то и спектр акустических колебаний в различные интервалы времени различен.

Если ввести понятие «мгновенного» спектра, понимая под этим спектр колебаний за достаточно малый интервал времени t = 1/f0, (4) где f0 – самая низкочастотная из интересующих нас компонент спектра, то можно сказать, что узкополосный «мгновенный» спектр совершает стохастические перемещения в некотором частотном диапазоне, средняя частота fср которого связана с числом Струхаля Sh = fср·D/V, (5) где D – характерный размер турбулизатора или щели, V – скорость потока.

Следовательно, изучение спектральных и статистических закономерностей акустических характеристик дает возможность получить информацию о геометрических размерах излучающего объекта и скорости (расходе) газовой среды. Зная среднюю частоту полосы шума в акустическом спектре, из соотношения (5) можно получить оценки характерного размера повреждения D на уплотнении крана и величину утечки Q газа. Для спектра, представленного на рис.10 (fср = 1750 Гц), имеем D=ShV/fпик.=0,3330/1750=0,05 м, Q=VF=3300,052=0,825 м3/с, что составляет около одного процента перекачиваемого газа агрегатом ГТК-10 и соизмеримо с погрешностью расходомера. Достоинством предлагаемого метода диагностики является возможность проведения измерений без остановки работы крана.

В третьем разделе главы рассмотрена возможность построения диагностической феноменологической модели, позволяющей производить расчеты КПД ГТУ без привлечения дополнительных измерений.

Актуальной задачей контроля технического состояния оборудования являются исследования, направленные на разработку методов расчета параметров эксплуатации оборудования, для которых требуются дополнительные измерения, не обеспечиваемые штатными приборами. К ним относятся, в частности, методы расчетов КПД насосных и компрессорных агрегатов. Каждый из узлов механической системы можно охарактеризовать некоторым результирующим параметром, который является критерием технического состояния данного узла. Например, для ГПА как целого, в качестве оценки технического состояния можно взять величину общего КПД агрегата или остаточный ресурс работы.

Обозначим i-й регистрируемый штатными приборами параметр работы агрегата через xi, тогда техническое состояние Yj j-го узла можно определить как функцию параметров, т.е. Yj = fj(X), где X = {xi}.

Каждый из регистрируемых параметров xi изменяется с течением времени, причем запись производится через равные промежутки времени с интервалом t, т.е. tk=nt, где n - номер измерения в серии. Поэтому регистрируемые временные ряды значений параметров можно представить в виде xi= xi(tk). Рассчитываемый показатель технического состояния Yj также будет являться временным рядом Yj(tk), что дает возможность изучения тренда технического состояния и прогнозирования дефектов нефтегазового оборудования.

Эффективный КПД ГТУ зависит от режима работы ГПА и является известной функцией многих режимных параметров: = F(X), где X = {xi} – комплекс параметров, измеряемых (в том числе нештатными средствами) для проведения расчетов. С течением времени, при изменениях режима работы ГПА, изменяются и параметры, т.е. xi= xi(tj), и КПД j = F(tj).

С другой стороны, можно представить сложную функцию F более простой (например, линейной) функцией параметров xк (измеряемых штатными приборами) с неизвестными постоянными коэффициентами:

N *j = F *(t ) = A0 + Ak xk (t ), (6) j j k=где Аk – постоянные коэффициенты, подлежащие определению;

N – число параметров, измеряемое штатными средствами.

Число измеряемых Динамика коэффициента технического состояния по к.п.д. ГПА №на 19 июня параметров можно сократить, если 0,0,отбросить те параметры, которые 0,0,не оказывают «существенного 0,0,влияния» на определяемую 0,величину, в нашем случае на КПД.

0,0 100 200 300 400 500 «Существенность влияния» того Время, мин или иного параметра можно определить методами Рис.11. Динамика коэффициента технического корреляционного анализа, состояния по КПД ГПА (через 2 месяца после вычисляя коэффициенты парной получения уравнения регрессии): 1 – тепловой расчет; 2 – расчет по уравнению регрессии rx, корреляции между k временными рядами параметров xк(tj) и КПД (tj) и задав уровень достоверности корреляционной связи.

Коэффициенты Аk вычисляются из условия минимизации функционала F(X)-F*(X) min. (7) Аналогичным образом ставится задача определения других диагностических показателей - коэффициентов технического состояния по мощности, КПД или топливному газу.

Коэффициент На рис.11 приведено сравнение КПД, рассчитанного по стандартной методике (требующей дополнительных измерений) с расчетами по предложенной модели. Погрешность расчетных значений K составляет 2 % и является систематической, в то время как кривые эквидистантны. Поэтому можно считать, что уравнения регрессии, получаемые с помощью предложенных процедур, достаточно точны, и с их помощью возможно проведение оценок коэффициентов технического состояния ГПА.

Преимуществами предложенного метода является использование только штатных измерений, оперативность расчета и возможность включения разработанного алгоритма в состав функций ИИС компрессорной станции для отображения текущего технического состояния каждого из агрегатов.

Четвертая глава посвящена вопросам рационального технического обслуживания объектов добычи и транспорта углеводородов.

В первом разделе главы рассмотрены возможные схемы организации обслуживания объектов добычи и транспорта нефти и газа, позволяющие минимизировать производственные затраты и снизить ущерб от простоев оборудования.

Анализ показывает, что более половины дефектов оборудования являются развивающимися во времени. Характерными временами полного развития дефекта, например, в нефтедобыче, является интервал времени до 90 суток.

Проведение ремонтных работ непосредственно после обнаружения развивающегося дефекта нецелесообразно, поскольку оборудование еще не полностью выработало ресурс, а замена его на новое требует значительных затрат. С другой стороны, эксплуатация оборудования с развивающимся дефектом приводит к снижению прибыли из-за уменьшения добычи нефти. Кроме того, убыточен и простой скважины в течение восстановительных работ. Таким образом, необходимо решать многокритериальную оптимизационную задачу - определить момент начала ремонтных работ, при котором ущерб предприятия от уменьшения добычи нефти будет минимален. Рассмотрим решение поставленной задачи оптимизации сроков проведения ремонтных работ в предположении, что функ ция, описывающая снижение дебита Q(t) скважины, уже определена и параметризирована.

Примем за начало отсчета времени t=0 момент начала снижения дебита.

Прибыль предприятия, получаемая при эксплуатации скважины в этот период, определяется доходом от продажи продукта раб C = c, (8) Q(t)dt за вычетом стоимости обслуживараб, сут ния (ремонта) оборудования сква18.16.жины Срем и электроэнергии Сэл = 14.cэлPt. В формуле (8) раб - это ис12.Оптимальное комое время начала ремонта; с - 10.8.стоимость единицы объема про6.дукта; cэл - тариф на электроэнер4.2.гию; Р - мощность приводного 2.00 4.00 6.00 8.двигателя скважинного насоса.

рем, сут Примем также, что время, Рис.12. Зависимость оптимального времени затрачиваемое на ремонтные меработы раб от времени ремонта рем роприятия, составляет рем. Тогда удельная прибыль S определится как раб c Q(t)dt - Cрем - cэлPраб S(раб ) = (9) раб + рем где раб+ рем – продолжительность цикла эксплуатации оборудования.

На рис.12 графически представлен вид этой зависимости в виде функции двух переменных - раб и рем.

Определяя экстремум функционала (9), получим раб [cQ(раб ) - cэлP](раб + рем)- c Q(t)dt + Cрем + cэлPраб = 0 (10) или с учетом квадратичной зависимости Q(t)=Q0(1+Bt+Ct2):

[cQ0(1+ Bраб + Cраб2)- cэлP](раб + рем). (11) Bраб2 Cраб - cQ0раб + + + Cрем + cэлPраб = 2 Уравнение (11) представляет алгебраическое уравнение третьей степени относительно искомого решения раб, которое может быть вычислено по формулам Кардано.

Расчеты, приведенные с учетом наработки насосного оборудования на отказ, показали, что при условии выполнения данных рекомендаций удельная прибыль нефтедобывающего предприятия возрастает на 5-7%.

Аналогичная задача возникает при планировании ремонтных работ на газотранспортном оборудовании. В работе предложена имитационная модель, позволяющая на основе статистических данных по отказам элементов газотранспортного оборудования рассчитать оптимальный межремонтный период эксплуатации газоперекачивающих агрегатов. Разработанная модель может быть применена для планирования календарных сроков проведения плановопредупредительных и капитальных ремонтов ГПА любого типа.

Принятая для расчетов модель имеет следующую структуру.

Предположим, что ГПА состоит из N элементов, для каждого из которых можно определить интегральную функцию распределения времени наработки на отказ Fi(t), 1

Для проведения расчетов необходимо знать вид и параметры законов распределения Fi(t), которые могут быть получены из анализа статистических данных по аварийным отказам ГПА. Известно, что начальный участок эксплуатации, отсчитываемый от момента пуска ГПА после капитального ремонта, явля ется наиболее опасным в смысле неожиданных отказов, что характерно для большинства технических устройств. Отказы на начальном участке эксплуатации связаны с развитием скрытых дефектов после некачественного ремонта, их интенсивность с течением времени достаточно быстро убывает (период приработки). После окончания периода приработки отказы, в основном, происходят в результате физического износа элементов ГПА, и функция распределения отказов в этом случае соответствует нормальному закону.

Для определения 0,0,07 необходимого количества 0,элементов, наработка на 0,0,отказ которых будет учи0,тываться моделью, был 0,0,проведен статистический 0 10 20 30 40 50 анализ данных по характеВремя, тыс.часов ру аварий. Результаты этих исследований показывают, Рис.13. Графики распределений, принятых для расчета:

что аварийные отказы 1 - плотность распределения отказов первого элемента;

2 - плотность распределения отказов второго элемента;

можно разделить на три 3 - плотность распределения отказов фиктивного элемента большие группы – отказы камеры сгорания, отказы подшипников и роторов и отказы вследствие осевого сдвига ротора ГПА. Последние две группы относятся к отказам турбинной части ГПА и их можно рассматривать как отказы одного функционального блока. Такое разделение удобно еще и тем, что причины, вызывающие отказы элементов ГПА внутри каждой из классификационных групп, относительно независимы.

С учетом рассмотренных обстоятельств при построении математической модели ГПА было принято, что агрегат состоит из двух функциональных элементов, которые могут выходить из строя по независимым причинам, причем отказ любого из них приводит к остановке агрегата в целом. Учет повышенной интенсивности отказов в период приработки проводился путем последовательПлотность вераятности ного подключения к реальным элементам ГПА дополнительного «фиктивного» элемента, плотность распределения отказов f(t) которого описывается распределением с убывающей интенсивностью отказов, а именно - распределением Вейбулла (рис.13). Описанная математическая модель была реализована в виде компьютерной программы, работающей по следующему алгоритму.

Изменение состояния системы прослеживалось вдоль оси времени, разделенной на малые равные интервалы t. Общая протяженность рассматриваемого временного промежутка T= nt >> T0, где T0 – математическое ожидание времени наработки на отказ наиболее надежного узла ГПА. В расчетах принималось T=(100…500)T0. Для каждого момента времени ti рассчитывались условные вероятности F(t | Ti) аварий для всех элементов Fk (Ti+1) - Fk (Ti ) Fk (t | Ti ) =, (12) 1 - Fk (Ti ) где Ti – наработка элемента ГПА к моменту времени ti.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 6 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»