WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |

С помощью генератора случайных чисел выбрасывалось случайное число R, 0 R элемент считался вышедшим из строя и фиксировался факт аварии Аk элемента k в момент времени ti. Дальнейшее развитие системы зависело от вида и условий ремонтов. При замене неисправного элемента новым время наработки в момент, следующий после аварии, принималось равным нулю: Ti+1=0. При проведении восстановительного ремонта текущее время наработки Ti снижалось на некоторую заданную величину Ti+1= Ti(1-), где – коэффициент восстановления, 0< <1.

Увеличение интенсивности отказов после любого из ремонтов могло быть учтено последовательным подключением к реальному элементу «фиктивного» элемента, обладающего функцией распределения времени наработки на отказ с убывающей интенсивностью. «Время наработки» Tvi такого узла отсчитывалось с момента аварии/ремонта и при следующей аварии/ремонте обнулялось (в расчете принято Tv0= t, где – малое число ).

Для рассмотренной модели не имеет значения конкретный вид распределений Fi(t), более того, эти распределения могут быть экспериментальными.

Результаты расчетов представлены на рис.14.

Общее число аварий (рис.14, кривая 1) имеет минимум при межремонтном периоде около 15000 часов. С учетом того, что капитальный ремонт также требует остановки ГПА (кривая 2), общее число остановок имеет резко выраженный минимум (рис.14, кривая 3).

Таким образом, рассмотренный пример показывает, что при наличии достаточного объема статистических данных по отказам ГПА предлагаемая модель позволяет рассчитать оп0,тимальный межремонтный пе0,риод эксплуатации газоперека0,чивающих агрегатов. В частно0,сти, для ГПА с турбинным при0,водом ГТК-10 со временем об0 10 20 30 40 50 щей наработки около 120 тыс.

Период между ремонтами,тыс.часов часов оптимальным является временной интервал 15000 чаРис.14. Результаты численного моделирования сов.

отказов. Зависимость числа остановок ГПА от межремонтного периода по причинам:1- аварий, 2 С учетом возможности капитальных ремонтов, 3 - общее число остановок.

произвольного расширения числа узлов в модели ГПА и задания реальных характеристик их надежности рассмотренная модель может быть применена для планирования календарных сроков проведения плановопредупредительных и капитальных ремонтов ГПА любого типа.

Во втором разделе главы исследованы временные закономерности увеличения энергозатрат на перекачку нефтепродуктов вследствие образования внутритрубных отложений различной природы для планирования очистных мероприятий.

часов Среднее число остановок за Введем обозначения: S – накопленная сумма общих затрат на перекачку нефтепродукта за достаточно длительный срок t (t>>T, где T - период между очистными мероприятиями); A0 – затраты на перекачку в единицу времени (удельные затраты) при условии отсутствия отложений; В(t) – возрастающая функция, описывающая увеличение удельных затрат вследствие увеличения гидравлических потерь, причем В(0) = 0; С – стоимость очистных мероприятий. Тогда количество очистных мероприятий за время t будет составлять N=t/T и, следовательно, функцию затрат можно выразить следующим образом:

T t t S(t,T) = A0t + (13) B()d + T C T =Обозначив усредненные за время t общие удельные затраты s(T)=S(t,T)/t, получим искомую целевую функцию вида:

T 1 C s(T) = A0 + (14) B()d + T.

T =Для решения поставленной задачи необходимо определить период Т из условия s(T) min. (15) Параметры Ao, С являются нормативными и определяются исходя из диаметра и длины очищаемого трубопровода.

Функция B(t) зависит в общем случае от условий перекачки, темпа образования ВТО, физико-химических свойств перекачиваемого продукта и, в общем случае, является вероятностной функцией. Вид и параметры функционала В(t) необходимо определять исходя из зависимости, описывающей рост энергозатрат на перекачку вследствие уменьшения эффективного диаметра.

Проведенный нами ретроспективный анализ динамики энергозатрат на перекачку нефтепродуктов по нефтепродуктопроводам Уральского УМНПП показал, что наиболее адекватно описать функцию В(t) удается экспоненциальной или степенной зависимостью вида r t B(t) = B0, (16) T где То – интервал времени, на котором определяются параметры данных зависимостей;

r, Bo – эмпирические коэффициенты.

Подставляя (16) в (14), получим r B0 =T r C B0T C s(T ) = A0 + (17) d + = A0 + T0r (r +1) + T.

TT0r =0 T Проведя элементарные преобразования (из условия dS/dT=0), определим минимум функционала (17):

r+ C(r +1) T = T0. (18) T0B0r Результаты исследования поведения минимизируемого функционала в зависимости от различных показателей r представлены на рис.15. Анализ полученных результатов свиr = 0,детельствует о том, что r = 0,r = оптимальный период проведения очисток труr = бопровода в наибольшей степени зависит от темпа 0 изменения энергозатрат Стоимость очистки, тыс. руб на перекачку продукта.

Рис.15. Зависимость оптимального периода очистных В третьем разделе мероприятий от их стоимости и показателя степени r.

главы решаются задачи снижения затрат на ремонтно-восстановительные работы в нефтегазовой отрасли. Эффективное управление ремонтно-восстановительными службами предприятия позволяет значительно повысить оперативность обслуживания оборудования и тем самым снизить потери от недополученной прибыли.

Одним из путей решения подобных задач является использование методов теории массового обслуживания. Эти методы позволяют определить длину очереди (т. е. в нашем случае число единиц оборудования, ожидающего ремонта) и время необходимого простоя скважины. По известному дебиту (на осноле Оптим.

период Т, т вании априорной информации ИИС) простаивающей скважины можно оценить объем недополученной продукции, определить финансовые потери и принять решение о целесообразности увеличения (сокращения) затрат на содержание ремонтных служб, т. е. решить двухкритериальную задачу оптимизации.

Использование методов теории массового обслуживания предполагает наличие информации о характере распределения временных интервалов между запросами на обслуживание ts и длительности ремонтных работ tw или связанных с ними потока отказов оборудования и потока восстановления µ. При экспоненциальном законе распределения интервалов поступления запросов на обслуживание ts средняя длина очереди может быть вычислена по соотношению / µ n =. (19) 1 - / µ Если известна оценка математического ожидания дебита фонда добывающих скважин по нефти Qср и цена реализации продукции предприятием S, убытки за сутки простоя можно вычислить по соотношению / µ Z = Qср S, (20) 1- / µ Анализ имеющейся априорной информации показал, что зависимость потока восстановления µ от затрат на ремонтные службы (оплата труда персонала, стоимость техники, транспорта и т.п.) имеет линейный характер вида µ = k Z, (21) р где Zр – суточные затраты на содержание ремонтных служб;

k – коэффициент пропорциональности, характеризующий эффективность работы ремонтных служб.

В таком случае минимальные суточные убытки предприятия соответствуют минимуму функционала F(Z ) = Z + Z = Qср S + Z min. (22) р р р kZ - р Взяв производную dF/dZр и приравняв ее нулю, получим величину оптимальных суточных затрат на содержание ремонтных служб:

+ k Qср S Z =. (23) р опт k Разработанная методика расчета затрат на содержание ремонтновосстановительных бригад нефтедобывающих предприятий позволяет минимизировать ущерб от аварий технологического оборудования нефтедобычи и оперативно управлять аварийно-ремонтными службами в зависимости от степени изношенности основных фондов и динамики цен на добываемую нефть.

Пятая глава диссертационной работы посвящена вопросам обеспечения энергетической эффективности и производственной безопасности предприятий нефтегазовой отрасли.

Наиболее адекватным показателем энергоэффективности предприятия является удельное энергопотребление. Для использования уровня удельных энергозатрат в качестве показателя совершенства технологического процесса или в качестве диагностического признака необходимо определить нижний теоретический предел удельных затрат. Эта величина является специфичной для каждого месторождения и определяется, в основном, динамическими уровнями добывающих скважин и структурой эксплуатируемого парка насосного оборудования.

Удельные затраты на извлечение жидкости зависят от высоты подъема (динамического уровня), плотности извлекаемой жидкости и КПД системы «насос - приводной двигатель».

В простейшем случае, приняв высоту подъема жидкости равной динамическому уровню и пренебрегая остаточным давлением на уровне устья скважины, получим нижний предел удельных затрат Z = g H, (24) где – плотность добываемой жидкости;

g – ускорение свободного падения;

H – динамический уровень жидкости в скважине.

Проведем расчеты теоретического предела удельных энергозатрат на примере одного из месторождений Западной Сибири. Распределение динамических уровней добывающих скважин для данного месторождения близко к нормальному закону с математическим ожиданием Н=800 м. Оценка нижнего предела удельных энергозатрат в этом случае дает Z = g H = 800 10 800 = 6,4 106 Дж / м3 = 1,78кВт ч / м. (25) В реальном случае следует учитывать характеристики насосно-силового оборудования и режимы его работы.

Номинальные удельные энергозатраты вычисляются по формуле 24 N Z =, (26) Q где N – мощность привода, кВт;

Q – номинальная производительность, м3/сут.

График зависимости Z=Z(Q), рассчитанный по приведенной формуле на основании характеристик насосов и построенный для высоты подъема жидкости в пределах 600-1000 м, приведен на рис.16. Из графика следует, что КПД насосно-силового агрегата зависит от его производительности и меняется от ~0,35 при Q = 30-50 м3/сут до ~0,70 при Q > 100 м3/сут.

По данным о структуре насосного парка и дебитах скважин вычислим удельные затраты в целом по месторождению (для реальной структуры парка ЭЦН):

n Zi Qi i=Z =, (27) n Qi i=где Qi – производительность агрегатов в i-м диапазоне;

Zi – удельные затраты для i-го диапазона производительностей;

n – число диапазонов.

Вычисления по соотно6,5,шению (27) для изучаемого 4,месторождения дают величи3,ну Z = 3,38 кВтч/м3.

Нижняя оценка 2,Полученная оценка явля1,0,ется нижним пределом удель0 50 100 150 ных энергозатрат для сущестПроизводительность, м3/сут вующего парка ЭЦН.

Оценка реальных затрат Рис.16. Расчет удельных затрат по паспортным данпроводилась по данным изменым ЭЦН.

рения суммарного дебита скважин, оборудованных ЭЦН, и суммарной мощности, потребляемой насосным оборудованием. Принятая в эксплуатацию на изучаемом месторождении ИИС «Скат-95» позволяет провести подобные оценки. Так, на момент измерений суммарный суточный дебит скважин нефтепромысла по жидкости составил 35031 м3/сут, при этом фактическая суммарная мощность приводных двигателей составляла 9622 кВт. Расчет по соотношению (26) в этом случае дает Z=6,кВтч/м3. Таким образом, фактические удельные затраты энергии почти в два раза превышают нижний предел для данного месторождения.

Анализ, проведенный с целью выяснения причин расхождения фактических и теоретически возможных для условий данного месторождения удельных энергозатрат, выявил следующие основные причины:

- неполная загрузка насосов при недостаточном притоке жидкости;

- значительные тепловые потери в силовом кабеле из-за малого сечения токопроводящих жил;

- несоответствие величины питающего напряжения на трансформаторной подстанции номинальному или перекос фаз;

- потери в трансформаторах;

ч / м Удельные затраты, кВт - неудовлетворительное техническое состояние насоса, двигателя или насосно-компрессорных труб.

Одним из методов снижения нерациональных потерь электрической энергии является обеспечение рациональной нагрузки трансформаторных подстанций. Эта задача решается в диссертационной работе путем разработки алгоритма расчета нагрузок, позволяющего оптимизировать распределение нагрузки трансформаторных подстанций нефтегазовых промыслов с учетом возможных изменений фактической мощности потребителей энергии.

Нерациональная загрузка технологического оборудования приводит к сокращению ресурса его работы и одновременно увеличивает удельные энергозатраты на добычу углеводородного сырья. Это в полной мере относится и к кустовым трансформаторным подстанциям (КТП), установка которых была произведена в большинстве случаев на начальных стадиях разработки нефтяных и газовых месторождений.

Работавшие ранее в номинальном режиме КТП вследствие падения добычи нефти оказались в большинстве случаев либо недогруженными, либо перегруженными. Статистический анализ баз данных ИИС "Скат-95" показал, что общим правилом в настоящее время является недогрузка КТП на 40-60%. Более того, распределение нагрузки между КТП (при наличии более чем одного КТП на кусте скважин) в реальном случае может быть совершенно случайным.

Необходимо также заметить, что нагрузка КТП не остается постоянной во времени. Например, выход из строя одного из насосов приводит к снижению нагрузки. С учетом времени ожидания ремонта (10-30 суток) и самого ремонта (3-5 суток) возникающее нерациональное распределение нагрузок приводит к существенному перерасходу электроэнергии.

Для повышения надежности эксплуатации кустовых трансформаторных подстанций и снижения нерациональных потерь электроэнергии необходимо решить задачу распределения нагрузок между КТП с учетом фактической производительности насосного оборудования и временного характера изменения присоединенных нагрузок, вызванного аварийным отключением насосов.

Формализуем постановку задачи следующим образом. Имеется n КТП, обслуживающих m скважин. Все КТП работают с недогрузкой (на левой ветви кривой КПД). Необходимо перераспределить нагрузку потребителей между КТП таким образом, чтобы суммарные потери электроэнергии были наименьшими.

Проведенный сравнительный анализ характеристик КПД трансформаторов показал, что наиболее достоверно в классе элементарных функций левая ветвь кривой КПД описывается функцией вида = a(1- exp(- N)), (28) где – КПД трансформатора;

a, – эмпирические коэффициенты;

N – потребляемая мощность.

Рассмотрим функцию Y, характеризующую работу группы КТП:

n n = = a (1- exp(-i Ni )). (29) i i i=1 i=В физическом смысле максимизация функционала соответствует минимуму тепловых потерь в магнитопроводе и обмотках группы трансформаторов.

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |






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