Удосконалення інформаційного забезпечення системи антипомпажного захисту відцентрованого нагнітача газоперекачувального агрегату на засадах штучного інтелекту

Abstract

Дисертацію присвячено удосконаленню динамічного методу автоматичного антипомпажного захисту системи “відцентровий нагнітач газоперекачувального агрегату - трубопровід” дотискувальної компресорної станції підземного сховища газу на основі раннього виявлення відхилень технологічного процесу компримування газу від норми, що досягається за рахунок використання інформаційної технології злиття даних. В результаті багатопараметричного злиття основних параметрів, що характеризують роботу відцентрового нагнітача газоперекачувального агрегату, отримано сумарний випадковий сигнал, який підпорядковується нормальному закону розподілу. Це дозволяє проектувати контури систем автоматичного антипомпажного захисту, які інваріантні щодо функціонального розподілу випадкового процесу діючого в контурі зворотного зв’язку. Запропоновано модель визначення зон втрати стійкості розв’язків системи диференціальних рівнянь та встановлено, що явище помпажу корелює з втратою стійкості розв’язків системи, яка описує взаємозв’язок між контрольованими параметрами (тиск та витрата). Встановлено тип кожної із точок положення рівноваги та визначено як відповідні значення типу точок характеризують явище помпажу або виникнення передпомпажних ефектів. Розроблено гібридну нейро-нечітку мережу для злиття даних і виявлення явища помпажу на основі адаптивної нейро-нечіткої системи виводу — Adaptive- Network-Based Fuzzy Inference System та інформаційну технологію раннього виявлення відхилення процесу компримування газу від нормальних робочих характеристик, яка ґрунтується на багатовимірному аналізі та формуванні фазових портретів показників помпажу й порівнянні їх з атракторами.

Диссертация посвящена совершенствованию динамического метода автоматической антипомпажной защиты системы "центробежный нагнетатель газоперекачивающего агрегата - трубопровод" дожимной компрессорной станции подземного хранилища газа на основе раннего выявления отклонений технологического процесса компримирования газа от нормы, которая достигается за счет использования информационной технологии слияния данных. В результате многопараметрического слияния основных параметров, характеризующих работу центробежного нагнетателя газоперекачивающего агрегата, получено суммарный случайный сигнал, который подчиняется нормальному закону распределения, что позволяет проектировать контуры систем автоматической антипомпажной защиты, инвариантные относительно функционального распределения случайного процесса действующего в контуре обратной связи. Предложена модель определения зон потери устойчивости решений системы дифференциальных уравнений и установлено, что явление помпажа коррелирует с потерей устойчивости решений системы, описывающей взаимосвязь между контролируемыми параметрами (давление и расход). Установлен тип каждой из точек положения равновесия и определено как соответствующие значения типа точек характеризуют явление помпажа или возникновения передпомпажних эффектов. Разработана гибридная нейро-нечеткая сеть для слияния данных и эпределения явления помпажа на основе адаптивной нейро-нечеткой системы вывода Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System и информационная гехнология раннего выявления отклонения процесса компримирования газа от нормальных рабочих характеристик, основанная на многомерном анализе и формировании фазовых портретов показателей помпажа и сравнении их с аттракторами.

In the research the actual scientific and practical task, the main aim of which was to improve the dynamic method of automatic anti-surge protection of the system "centrifugal supercharger of the gas pumping unit — the pipeline" of the compressor station of the underground storage of gas on the basis of early detection of deviations of the technological gas compression process from normal operating characteristics , being achieved by the using of merging data informative technology, has been solved. As a result of the multiparameter merging of the main parameters characterizing the work of the centrifugal supercharger of a gas-pumping unit, a total random signal was obtained according to the normal distribution, which allowed the design of contours of automatic antisurge protection systems being invariant under the functional distribution of the random process of feedback loop. The model of determination of zones of loss of stability of solutions of the system of differential equations was proposed, it was established the phenomenon of the fall correlates with the loss of stability of the system solutions, describing the relationship between the parameters (pressure and flow), controlled at the operating compressor stations. The type of each of the points of equilibrium position was determined and the relevant values were defined as the phenomenon of a storm or the appearance of pre-exiting effects. A hybrid neuro-fuzzy network for merging data and detecting the phenomenon of a phenomenon on the basis of an adaptive neuro-fuzzy output system - the Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System has been developed. The informative technology of early detection of the deviation of the process of gas compression from normal operating characteristics, based on multidimensional analysis and the formation of phase portraits of impulse parameters and comparable with attractors, has been developed for the first time.