Cтраница 2
Однако в любом случае выбору критерия оптимизации ( 9) должен предшествовать анализ экономической целесообразности оптимизации процессов газопромысловой технологии, позволяющий учесть, во-первых, точность работы системы автоматизированного управления и, во-вторых, нечувствительность критерия оптимальности к изменению управляющих и возмущающих воздействий. [16]
ЭВМ - работающей в замкнутом контуре управления с СЦКУ или локальными средствами автоматизации, обеспечивает решение задач централизованного контроля и управления УКПГ и оптимизации режимов процессов газопромысловой технологии. [17]
Рассмотренная обобщенная постановка задачи оптимального управления используется в практике эксплуатации процессов на УКПГ для выбора оптимальных технологических режимов, позволяющих в идеале улучшить качественные показатели промысловой обработки природного газа, если предварительно обоснована экономическая целесообразность оптимизации процессов газопромысловой технологии [14], например возможности обеспечения автоматизированной системой стабилизации рассчитанных оптимальных режимов с заданной точностью. [18]
В условиях двухуровневой структуры автоматизированного управления помимо требований надежности, быстродействия, своевременности и агрегативности КТС должен соответствовать задачам, реализуемым на каждом уровне управления с целью существенного повышения надежности работы технологического оборудования, обеспечения централизованного автоматического управления процессами газопромысловой технологии, дистанционного контроля и регулирования режимов работы технологического оборудования. [19]
В процессе эксплуатации объектов газопромысловой технологии возникает задача определения наилучших технологических режимов установок ГДП, которые позволяют получать максимальный эффект от промысловой обработки природного газа. Эта задача формулируется как задача оптимизации процессов газопромысловой технологии, а в качестве показателя эффективности используется критерий оптимизации, являющийся целью оптимального управления. Реализация функций оптимизации осуществляется с помощью параметров управления, позволяющих переводить технологический объект из начального состояния в заданное. [20]
В настоящее время в газовой отрасли накоплен определенный опыт создания автоматизированных систем управления, работающих в информационно-советующем режиме и обеспечивающих автоматизированное управление работой периферийных технических средств сбора и передачи технологической информации с объектов контроля и управления, автоматизированный сбор, обработку, хранение и корректировку поступающей в базу данных технологической информации, формирование и представление по запросу пользователей данных о состоянии и режимах работы технологических объектов промысловой обработки природного газа. Находящиеся в эксплуатации системы осуществляют в реальном масштабе времени автоматизированный контроль за процессами газопромысловой технологии, ведут с заданной периодичностью оперативный учет режимных показателей и формируют режимные листы и диспетчерские сводки о работе технологических объектов, автоматизируют выработку решений по управлению технологическими процессами промысловой обработки газа проведением многовариантных машинных расчетов технологических режимов, в том числе оптимизационных. [21]
Известно, что модель тем ближе к описываемому процессу, чем полнее выявлены и учтены основные физические и газогидродинамические зависимости, характеризующие рассматриваемый объект. Чтобы математические модели достаточно точно отражали условия протекания газопромысловых процессов, необходимо базировать их на экспериментальных данных, которые должны быть получены на действующих газопромысловых установках и обработаны на основе обобщаемых газогидродинамических закономерностей с учетом аппаратурного оформления процессов. В математические модели процессов газопромысловой технологии входят постоянные коэффициенты, которые либо являются газогидродинамическими или физико-химическими константами, известными до проведения эксперимента, либо подбираются так, чтобы обеспечить совпадение рассчитываемых и определяемых в эксперименте величин. [22]
Данная структура применяется в случае, если ЭВМ удалена от системы телемеханики, находящейся на расстоянии, превышающем дальность действия терминальных устройств ЭВМ. При такой структуре КТС ЭВМ осуществляет функции контроля и управления процессами газопромысловой технологии, используя для связи с системой телемеханики аппаратуру передачи данных ( АПД), которая подключается к ЭЕМ через стандартный модуль сопряжения. На УКПГ ( ГС) функции контроля и управления реализуются системой телемеханики и системами централизованного контроля и управления ( СЦКУ), имеющими автоматическую связь с ЭВМ. [23]
При использовании вероятностно-статистических методов математическое описание газопромысловой технологии представляет собой систему эмпирических зависимостей, включающих статистический анализ характера связей между группами параметров, позволяя определять существенность влияния отдельных параметров на протекание процессов. Такое представление дает система уравнений, связывающих различные группы параметров как в установившемся, так и в неустановившемся режимах эксплуатации объектов. Очевидно, если бы отсутствовали неконтролируемые возмущающие воздействия, при исследованиях процессов газопромысловой технологии правомерно было бы говорить о функциональных связях. Наличие случайных помех вынуждает рассматривать связи в вероятностно-статистической постановке. Получение упомянутой системы статистических уравнений связи ( математическое описание) сопряжено с преодолением значительных трудностей, поскольку эксперименты пассивны по своему характеру и проводятся в условиях нормальной эксплуатации газопромысловых Объектов. [24]
Эксплуатация технологических установок, расположенных на большой площади газоносности, осуществляется согласно режимам, определенным проектом обустройства месторождения. Однако в производственных условиях газопромысловые параметры изменяются и тем самым нарушается проектный режим эксплуатации установок. В связи с этим возникают задачи поиска технологических режимов, обеспечивающих наилучшие показатели процессов газопромысловой технологии при выбранном критерии. Это соответствует решению задач оптимизации, позволяющих определять такие режимы эксплуатации, при которых критерий оптимизации принимал бы экстремальное ( максимальное или минимальное) значение. Этим определяется цель оптимизации, для реализации которой должны быть выявлены ресурсы, обеспечивающие работу технологических объектов в оптимальных режимах, а также органы управления, обладающие правом распоряжаться имеющимися ресурсами и в определенные моменты принимать оперативные решения по оптимальному управлению процессами газопромысловой технологии. Функционирование систем оптимизации ограничивается определенной областью их состояний, многомерностью переменных и их количественными значениями. [25]
Если порядок aa окажется хотя бы на порядок меньше а, то коэффициенты af считаются значимыми. Однако нахождение уравнения поверхности регрессии в виде полной квадратичной формы часто занимает большой объем памяти вычислительной машины и неоправданно. Поэтому необходимо предварительно провести анализ парных коэффициентов корреляции и соответствующих дисперсионных отношений для каждой пары входных и внутренних переменных исследуемого процесса газопромысловой технологии. После такого анализа все параметры, связанные линейно с выходной переменной, включаются в уравнение поверхности регрессии в первой степени. При таком выборе уравнения регрессии ( 220) пропадут некоторые члены из последней и предпоследней сумм. Коэффициенты регрессии должны находиться по описанной схеме. [26]
AJ ( в частном-случае, когда пространство состояний объекта не распадается на области, не теряя общности рассуждений, считаем, что пространство состояний такого объекта эквивалентно области А), можно, наконец, приступить к идентификации структуры моделей в каждой А - й области. Для этого можно использовать алгоритмы самоорганизации, позволяющие на основе опытных данных определить систематическую составляющую процесса. Общие тенденции изменения временных рядов ( опытных данных, полученных через определенные интервалы времени) могут иметь регулярный ( например, возрастающий) или циклический характер. Так как процессы газопромысловой технологии имеют, как правило, регулярный характер ( во всяком случае, на достаточно коротких выборках, не учитывающих цикличность неконтролируемых возмущений), то ниже рассматривается алгоритм, ориентированный на гипотезу о регулярном характере изменения временных рядов. [27]
Завышенная частота опроса газопромысловых параметров ведет к усилению схемных решений аппаратуры контроля и управления и, следовательно, к снижению ее надежности. В то же время заниженная частота опроса ведет к потере технологической информации. Периодичность замеров технологических параметров процессов определяется на основе специальных исследований и математических расчетов. В качестве исходных данных для расчета берутся диаграммы записи различных параметров процессов газопромысловой технологии. [28]
Данное направление, безусловно, относится к перспективным, поскольку экономически оправдано, так как в процессе эксплуатации объектов ГДП система управления стремится к достижению поставленной перед ней цели. Одновременно повышается оперативность принятия решений по управлению установками обработки природного газа и ГДП в целом. Такой принцип многоуровневого управления базируется на системном подходе, позволяющем увязать локальные критерии управления процессами газопромысловой технологии таким образом, чтобы реализовывался глобальный критерий оптимальности ГДП. [29]
Определение зависимостей между входными и выходными параметрами, отражающих основные закономерности, характерные для исследуемых технологических процессов, - один из наиболее трудных и в то же время существенных этапов разработки моделей. Успех моделирования и его ценность с точки зрения приложений в значительной мере определяются решением данного вопроса. Если найденные зависимости не отражают реальных взаимосвязей, то все дальнейшие результаты, полученные на основе моделей, лишены реального смысла и ошибочны. При нахождении взаимосвязей возникают вопросы о форме и виде зависимостей, числе переменных и точности получаемых результатов. Вид зависимостей моделей процессов газопромысловой технологии предопределяет необходимое условие принадлежности разрабатываемых моделей к тому или иному типу. Число взятых переменных характеризует размерность моделей и зачастую их сложность. В отдельных случаях уже сравнительно небольшая размерность может оказаться непреодолимым препятствием при нахождении оптимальных решений. Поэтому в каждом конкретном случае необходимо стремиться, насколько это возможно, к уменьшению числа переменных. Выделение основных параметров - существенный момент в конкретизации моделей, поскольку он приводит к сокращению числа переменных и отсеву второстепенных факторов, усложняющих разработку моделей технологических процессов. [30]