авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 ||

«В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть 10 ЕСТЕСТВОЗНАНИЕ УДК 538.56: 513.627 В.П. Лапшин ...»

-- [ Страница 8 ] --

Изучение термо- и гидродинамических процессов в насыщенных кислотой пористых средах, происходящих под воздействием внешних интенсивных ВЧ ЭМП, построение математических моделей этих процессов, их анализ является актуальным как в научном, так и в прикладном отношениях, по скольку они могут составить основу новых технологических применений.

Достигнутый уровень процесса исследования заключается в том, что предложена математиче ская модель нагрева карбонатосодержащего нефтяного пласта при совместном воздействии соляной кислоты и высокочастотного электромагнитного поля. На основе математического моделирования ис следованы пространственно – временные распределения температуры при раздельном и совместном воздействиях.

Закачка кислоты в высокочастотном электромагнитном поле позволяет повысить температуру в середине пласта при длительных воздействиях по сравнению с раздельной закачкой кислоты и дости гается более равномерный нагрев пласта по его толщине в течение всего процесса воздействия. Следо вательно, в этом случае закачка кислоты позволяет более равномерно разработать пласт по его толщи не и повысить эффективность процесса высокочастотного нагрева.

Глубина теплового воздействия на пласт, которая достигается закачкой кислоты, увеличивается в несколько раз при совмещении ее с высокочастотным электромагнитным воздействием. Расстояние, - 143 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть на которое продвигается тепловой фронт по радиальной координате, зависит от коэффициента погло щения. В связи с этим были проведены подробные расчетные исследования пространственно - вре менного распределения температуры в пласте при закачке кислоты в высокочастотном электромагнит ном поле в зависимости от значения коэффициента поглощения электромагнитных волн. При этом температура на забое скважины увеличивается, градиент температуры в радиальном направлении уменьшается, значение уменьшения его возрастает с повышением коэффициента поглощения электро магнитных волн. Глубина теплового воздействия увеличивается незначительно. Однако значение сред ней температуры в области нагрева значительно повышается. Вместе с тем, увеличивается градиент температуры в продольном направлении [12]. Середина пласта нагревается быстрее, вблизи кровли и подошвы пласта скорость изменения температуры уменьшается, повышается температура окружаю щих пласт пород. Скорость повышения этой температуры меньше, чем скорость увеличения темпера туры в середине пласта. В случае нагрева среды только в высокочастотном электромагнитном поле данная закономерность проявляется с точностью наоборот.

Таким образом, особенности нагрева карбонатосодержащей пористой среды в высокочастотном электромагнитном поле при закачке соляной кислоты существенно зависят от значений коэффициента поглощения электромагнитных волн, а, следовательно, от их частоты.

Сопоставлены полученные результаты с экспериментальными данными и результатами других исследователей.

Достоверность результатов работы обеспечивается использованием проверенных практикой со временных представлений и моделей;

применением апробированных и широко используемых методик исследований;

совпадением полученных результатов с надежными экспериментальными и теоретиче скими данными других исследователей;

применением современных методов обработки и моделирова ния численных результатов исследований.

Список использованных источников 1. Сучков Б.М. Добыча нефти из карбонатных коллекторов. – Москва-Ижевск: НИЦ «регулярная и хаотическая динамика», 2005. – 688 с.

2. Филиппов А.И., Филиппов К.А., Михайлов П.Н., Багаутдинов Р.Н., Потапов А.А. Температур ные поля при кислотном воздействии на нефтегазовые пласты // ИФЖ. - 2005.-Т78, №2. - С.51.

3. Иногамов Н.А. Математическое моделирование процесса солянокислотного воздействия на пласт // Итоги исследований ИММС СО РАН.- Тюмень.- 1990.-№2.- С.82.

4. Федоров К.М., Иногамов Н.А. Исследование солянокислотного воздействия для интенсифика ции извлечения нефти из пластов // Итоги исследований ТОММС.- Тюмень.- 1990.-№1.- С.49.

5. Еникеев Т.И., Доломатов М.Ю., Телин А.Г., Филиппов А.И., Хисамутдинов А.И. Математиче ское моделирование процессов фильтрации раствора соляной кислоты в карбонатосодержащих нефтя ных пластах // Башкирский химический журнал.- 1999.-Т.6, №1.- С.67.

6. Саяхов Ф.Л., Чистяков С.И., Бабалян Г.А., Федоров Б.Н. Расчет прогрева призабойной зоны нефтяных скважин высокочастотными электромагнитными полями //Изв. ВУЗов: Нефть и газ. - 1972. №2.- С.47.

7. Саяхов Ф.Л., Фатыхов М.А., Дыбленко В.П. Расчет основных показателей процесса высоко частотного нагрева призабойной зоны нефтяных скважин //Изв. Вузов. Нефть и газ.- 1977.-№6.- С. 23.

8. Abernethy E.R. Production increase of heavy oils by electromagnetic heating // J.Can. Petr. Tech.

1976. - №. 3. - Р. 91.

9. Кислицын А.А., Нигматулин Р.И. Численное моделирование процесса нагрева нефтяного пла ста высокочастотным электромагнитным излучением // Журнал прикладной механики и технической физики.- 1990.- № 4.- С.59.

10. Фатыхов М.А., Саяхов Ф.Л. Определение радиуса теплового влияния при стационарной фильтрации битумной нефти в высокочастотном электромагнитном поле //Физико-химическая гидро динамика: Межвуз. сб.. –Уфа: Башгосуниверситет, 1989. – С.26.

12. Фатыхов М.А., Худайбердина А.И. Математическое моделирование процесса нагрева карбо натосодержащего нефтяного пласта при совместном воздействии соляной кислоты и высокочастотного электромагнитного поля //Башкирский химический журнал, 2008. – Т.15. -№ 3. – С. 29.

- 144 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть УДК 523. В.А. Абдуллина, М.А. Фатыхов Башкирский государственный педагогический университет им. М.Акмуллы г. Уфа, Россия ОСОБЕННОСТИ ИЗМЕНЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ ТЕПЛА В КРУГЛОМ ВОЛНОВОДЕ, ЗАПОЛНЕННОМ МНОГОФАЗНОЙ СРЕДОЙ Исследован новый способ ликвидации асфальто-парафиновых и газогидратных пробок в нефте проводах с помощью передвижного источника электромагнитного излучения. Передвижной источник электромагнитного излучения устраняет пробку путем ее расплавления вследствие выделения тепла при поглощении электромагнитной волны. Для модельной задачи получены выражения объемных ис точников тепла для 2-х типов волн: Е01 и Н11;

рассчитаны изменения температуры на внутренней поверхности трубы.

Введение В последние годы в различные отрасли народного хозяйства внедряются технологии, связанные с интенсификацией физических и физико-химических процессов с использованием энергии высокочас тотных и сверхвысокочастотных электромагнитных полей. Однако при добыче, транспортировке и пе реработке нефти и газа это направление слабо развито. Между тем, существует острая необходимость внедрения электромагнитных полей с целью ликвидации различных отложений в скважинах, трубах, узлах нефтехимического оборудования. Причиной такой задержки является недостаточное физическое обоснование предложенных технологий. В этой работе для устранения парафиновых пробок в реаль ных нефтепроводах предлагается использовать передвижной источник электромагнитного излучения.

Скорость его передвижения будет определяться скоростью движения границы раздела жидкой и твер дой фаз в процессе плавления асфальтово-парафинового отложения.

Вычисление объемных источников тепла.

Парафино- и газогидраты представляют собой диэлектрики, которые характеризуются ком плексной относительной диэлектрической проницаемостью[1]:

d (, T, p ) = [ d (, T, p ) j d (, T, p )], j = 1, где, - действительная и мнимая части диэлектрической проницаемости среды;

= 2f – цик & лическая частота;

f - линейная частота электромагнитной волны;

T и p – температура и давление.

Мнимая часть диэлектрической проницаемости, как известно, определяет плотность источников тепла, возникающих в материале при его взаимодействии с высокочастотным электромагнитным по лем вида:

&& & & E =E 0 exp( jt ), H = H 0 exp( jt ).

Плотность источников тепла при этом вычисляется по следующей формуле:

0 tg & E, tg d, Q= d ста;

комплексная амплитуда напряженности электрического поля. Возникновение внутренних ис где – абсолютная диэлектрическая проницаемость;

- тангенс угла диэлектрических потерь пла точников тепла в таком диэлектрике при его взаимодействии с высокочастотным электромагнитным полем и, как следствие, изменение температуры и давления в нем представляет физическую основу метода разложения парафино- газогидратных пробок, образующихся в различных узлах нефтегазопро мыслового оборудования.

Рассмотрим 2 типа электромагнитных волн, распространяющихся в круглом волноводе.

Волны типа E Составляющие векторов поля волны типа E mn, в круглом волноводе имеет вид:

h & & E r = j E0 J m ( gr ) cos me jhz, H r = j 2 a mE0 J m ( gr ) sin me jhz, g gr hm & & E = j 2 E 0 J m ( gr ) sin me jhz, H = j a E 0 J m ( gr ) cos me jhz, g gr & = E J ( gr ) cos me jhz, H = 0.

& Ez 0m z - 145 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть &&& Волна E 01 является низшим типом среди Е – волн. Она содержит компоненты E z, E r, E. Для рассматриваемого нами случая волны типа E 01 отличными от нуля являются компоненты электриче & & ского поля E z и E r. В данном случае m=0 и n=1, и пусть z=0, тогда получим:

h & & & E r = E 0 J 0 ( gr ), E = 0, E z = E0 J 0 ( gr ).

g & & т.к. непрерывными являются компоненты E z и E r, тогда получим:

h = E 0 J 0 ( gr ), E = ( E0 J 0 (gr ) ).

&2 &2 & & & E = Er + E z, где E r g 2 h h = E 0 J 0 ( gr ) + (E 0 J 0 ( gr )) = E 0 2 J 02 ( gr ) 2 + J 0 ( gr ) 2, &2 2 & & E = Er + Ez 2 g g 2 где h = 2 0 g 2 - продольное волновое число, = ;

g= - поперечное волновое число, 0 кр 2R кр =, µ mn – n-й корень уравнения J m ( x) = 0, µ mn кр – критическая длина волны.

Плотность мощности объемного тепловыделения для неподвижного источника может быть оп ределенна исходя из определения потерь ВЧ мощности при прохождении электромагнитной волны че рез поглощающую среду:

E.

Q= Для рассматриваемого нами случая волны типа E 01 :

r µ 2 kz R2 r Q= P J 0 µ 01 + J 0 µ 01, Re(k z 0 ) R 4 µ R R где P - ВЧ мощность источника электромагнитного излучения.

µ r [ ] a h a h 2 01 Re EH * dS = 2 E02 [J 0 ( gr )rddr ] = 1 E 0 J 1 ( x)dx.

& P= g 20 0 g S µ µ 01 2 a h J 1 ( x) xdx = J 1 ( µ 01 ) = 0.778, получим P = 0. Учитывая, что E0.

g Наиболее однородному в поперечном сечении распределению плотности мощности тепловых потерь соответствует волна с частотой f = 2.0 10 9 Гц. Расплав парафиновой пробки идет приблизи тельно от середины радиуса диэлектрического цилиндра. Для этого случая распределение температуры нефти и парафина по поперечному сечению оказывается наиболее однородным.

Волны типа H Выражения для составляющих векторов поля волн типа H mn в круглом волноводе имеют вид:

µ h & Er = j 2 a mH 0 J m ( gr ) sin m e jhz, H r = j H 0 J m ( gr ) cos m e jhz, & g gr µ a hm & & H 0 J m ( gr ) cos m e jhz, H = j 2 H 0 J m ( gr ) sin m e jhz, E = j g gr & = 0, H = H J ( gr ) cos m e jhz.

& E z 0 m z Выражения для составляющих векторов поля волн типа H 11 в круглом волноводе имеют вид:

- 146 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть µ a µ & & & Er = j 2 a mH 0 J m ( gr ) sin m e jhz, E = j H 0 J m ( gr ) cos m e - jhz, E z = 0.

g gr Для волны типа H 11, m=1 и n=1, и пусть z=0, тогда получим следующее выражение:

µ a µ & & & E r = 2 a H 0 J 1 ( gr ) sin, E = H 0 J 1 ( gr ) cos, т.к. непрерывным является компонента E r и g gr &2 & & & E то получим: E = E r + E.

2 µ µ & E = 2 11 H 0 J 1 ( gr ) sin + 11 H 0 J 1 ( gr ) cos, g gr 0 tg 2 r r Q= P J 12 µ11 cos 2 + J 12 µ11 sin 2, µ11 R R 2 где P - ВЧ мощность источника электромагнитного излучения.

Формула для расчета мощности, переносимой волной типа H 11 в круглом волноводе, вычисля ется по следующей формуле:

2 0 R 2 2 r P = 0.5Re E r H rdrd = && E0 1 кр 4.28µ 01 r1 2R где кр = - критическая длина волны.

µ Процесс перехода твердой фазы в жидкую фазу асфальто-парафина существенным образом оп ределяется распределением плотности мощности объемного тепловыделения Q(r,z). Мы рассматривали распределения Q(r,z=0), нормированные на мощность источника, в поперечном сечении волновода для различных собственных частот при неподвижном источнике. В минимуме коэффициента затухания (и для низких частот) главную роль в распределении плотности мощности Q играет продольная компо нента электрического поля волн E 01 и H 11 с максимумом на оси цилиндрического волновода. С уве личением частоты растет поперечная компонента электрического поля.

Список использованных источников 1. Фатыхов М.А. Изучение плавления парафиновой пробки в коаксиальной системе энергией электромагнитного излучения // Электронная обработка материалов, 2001, №3. – С.69- 2. Балакирев В.А., Сотников Г.В., Ю.В. Ткач, Т.Ю. Яценко Разрушение асфальто-парафиновых отложений в нефтяных трубопроводах движущимся источником высокочастотного электромагнитного излучения // ЖТФ, 2001, Т. 2, вып.3. – С.396- 400.

УДК 621.002:661. В.А. Скачков, В.И. Иванов, В.П. Грицай, С.В. Болюк Запорожская государственная инженерная академия г. Запорожье, Украина МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПЛОТНЕНИЯ УГЛЕРОД-УГЛЕРОДНЫХ КОМПОЗИТОВ ПИРОУГЛЕРОДОМ В ПЛОСКОМ РЕАКТОРЕ Предложена модель процесса уплотнения пористой структуры углерод-углеродных композитов в рабочем объеме плоского реактора, учитывающая распределение концентрации реакционного газа (пропана) по длине реактора, его доставку к нагретым поверхностям и последующую диффузию в по ристую структуру уплотняемых композитов.

Расширение области применения углерод-углеродных композитов в значительной степени опре деляется снижением их себестоимости, и в первую очередь, энергозатрат на их производство. Так, снижение уровня температуры уплотнения пористой структуры данных композитов до 600…700 С при использовании сжиженных газов позволяет найти подход к проблеме энергосбережения [1].

- 147 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть В работах [2-4] рассмотрены вопросы уплотнения пористой структуры углерод-углеродных ком позитов, однако не учтена реальная структура пор данных композитов и не выполнена оценка ее влия ния на процесс уплотнения.

Задачей настоящих исследований является разработка методики расчета процесса уплотнения пористых углерод-углеродных композитов в условиях пиролиза пропана с учетом его диффузии в ре альную пористую структуру при изотермическом нагреве.

Известно, что реальная пористая структура данных композитов представляется порограммой с распределением эффективного радиуса пор в пределах от нескольких нанометров до нескольких сотен микрометров. Для более точного расчета процессов уплотнения реальных конструкций из углерод углеродных композитов в расчетные модели необходимо вводить реальную структуру пористого объе ма указанных материалов.

Дифференциальное уравнение диффузии реакционного газа в модельной поре с эффективным радиусом r при его разложении на поверхности поры имеет вид [3]:

d 2C 2k = C, (1) rD dl где C – концентрация реакционного газа;

l – координата по длине поры;

k – константа скорости раз ложения реакционного газа на нагретой поверхности;

D – коэффициент диффузии в поре.

Уравнение (1) дополняется граничными условиями dC C l =0 = C0П ;

=0, (2) dl l =h П где C0 – концентрация реакционного газа у входа в пору;

h – половина толщины (2h) стенки угле род-углеродного композита.

Решение уравнения (1) с учетом условий (2) можно записать как exp (z l ) exp ( z l ) C (l ) = C0П +, (3) 1 + exp (2 z h ) 1 + exp ( 2 z h ) где z – корень характеристического уравнения, z = (2 k / r D)0,5.

В объеме реактора реализуются два диффузионных потока реакционного газа: один поток на правлен от центра реактора на беспористую поверхность его стенки, второй – на пористую поверх ность углерод-углеродного композита.

Поток на беспористую поверхность стенки реактора можно определить методом равнодоступ ных поверхностей Франк-Каменецкого [5]. В этом случае концентрацию реакционного газа на поверх C ности реактора C0 рассчитывают с использованием выражения C0 = P P, где С – концентрация +k реакционного газа в ядре реактора;

– константа скорости диффузии.

На поверхности углерод-углеродного композита реакционный газ разлагается на пористых уча стках и диффундирует в поры с осаждением пироуглерода на их поверхности.

С учетом изложенного концентрацию реакционного газа на пористой поверхности углерод П углеродного композита C 0 определяют по формуле С C0П =, (4) N + k (1 qn ) + qn i i = где qn – пористость поверхности углерод-углеродного композита;

exp ( 2 zi h ) exp (2 zi h ) i = ri 2 Di zi pi ;

ri, p i – средний эффективный радиус и отно 2 + exp (2 zi h ) + exp ( 2 zi h ) сительная доля i-той характерной группы пористой структуры композита соответственно;

N – число характерных групп пор (N = 4).

Рассматривают плоский реактор шириной bp и длиной L. В центре, между боковыми стенками реактора, располагают плоскую пластину углерод-углеродного композита шириной bn и толщиной 2h.

Реакционный газ (пропан) равномерно обтекает данную пластину с обеих сторон и диффундирует на поверхности стенок реактора и пластины. Стенки реактора и пластина нагреты до постоянной темпера - 148 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть туры, при которой пропан разлагается на нагретых поверхностях с отложением твердого осадка (пиро углерода) в соответствии с уравнением k С3 H 8 3C + 4 H 2. (5) Константа скорости гетерогенного разложения пропана k на нагретых поверхностях определена в работе [1].

Дифференциальное уравнение переноса пропана по длине плоского реактора с учетом его раз ложения можно записать b d (C U ) bn = k C p +, (6) + k + k (1 q ) + q N i dx n n i= где U – скорость тока пропана по длине реактора;

х – координата, направленная по длине реактора от входа пропана в реактор.

Из уравнения (5) следует:

CC3 H 8 = Cвх3 H 8 (1 ) ;

CH 2 = Cвх3 H 8 4 ;

U = U вх (1 + 3 ), С C (7) СС3H где – концентрация пропана на входе в реактор;

U – скорость подачи реакционного газа в вх реактор;

– удельная степень разложения пропана по длине реактора.

С учетом соотношений (7) уравнение (6) имеет вид:

2 (1 3 ) d + = 0, (8) 1 dx b k bn p +.

где = U вх + k + k (1 qn ) + qn i N i = Уравнение (8) задает степень разложения пропана по длине реактора, которая учитывает процес сы осаждения пироуглерода на стенках реактора и в пористой структуре пластины композита.

Разделяя переменные в уравнении (8) и интегрируя его левую часть от 0 до, а правую часть – от 0 до х с учетом малой величины удельной степени разложения пропана, будем иметь [ ] ( x ) = 0,25 (1 + 8 x ) 1.


0, (9) Для нахождения константы скорости диффузии опытным путем определяют скорость выхода реакционных газов Uвых и вычисляют предельную степень разложения пропана на выходе из реактора 1 U (L ) = вх 1. (10) U 3 вых Подставляя соотношение (10) в уравнение (9) для х = L, получают выражение для определения константы скорости диффузии пропана от ядра реактора к поверхности разложения ( ) = Q + Q 2 G 0,5, (15) ( ) V k F N где Q = F b p V + k (bn V ) ;

F = k (1 qn ) + qn ;

G= ;

V b p bn i i = [ ] U вх (4 + 1) V=.

8k L Определение константы скорости диффузии и константы скорости разложения газа на нагре той поверхности k позволяет рассчитывать основные технологические параметры уплотнения порис той структуры углерод-углеродных композитов плоского типа.

Список использованных источников 1. Скачков В. А., Шаповалов Р. А., Иванов В. И. Определение кинетических параметров процес са осаждения пиролитического углерода // Металлургия (Научные труды ЗГИА). – Запорожье: ЗГИА, 2000. – Вып. 3. – С. 52-55.

- 149 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть 2. Колесников С. А., Костиков В. И., Васильева А. М. Уплотнение углеродных заготовок путем пиролиза газа в промышленных печах // Химия твердого топлива. – 1991. – №. 6. – С. 114-122.

3. Скачков В. А., Карпенко В. Д., Иванов В. И. Математические модели процессов температур ной обработки и уплотнения в производстве углеродных композиционных материалов // Вопросы атомной науки и техники. – Харьков: ННЦ ХФТИ, 1999. – Вып. 4 (76). – С. 3-12.

4. Гурин В. А., Гурин И. В., Фурсов С. Г. Исследование газофазного уплотнения пироуглеродом пористых сред методом радиально движущейся зоны пиролиза // Вопросы атомной науки и техники. – Харьков: ННЦ ХФТИ, 1999. – Вып. 4 (76). – С. 32-45.

5. Франк-Каменецкий, Д. А. Диффузия и теплопередача в химической кинетике / Д. А. Франк Каменецкий. – М.: Наука, 1967. – 491 с.

УДК 669.713. Е.А. Арефьева, А.А. Ершов Саратовский государственный технический университет г. Саратов, Россия МЕТОДЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ Рассматривается ряд подходов к обнаружению и идентификации отказов технологического оборудования производственных систем: использование аналитической и аппаратной избыточности, построение проверочных уравнений, ориентированные графы, деревья отказов, модели «здравого смысла», экспертные системы, качественный анализ трендов, метод главных компонент.

Существенную часть производственных издержек современного предприятия составляют расхо ды, связанные с внеплановым простоем оборудования из-за отказов. Нередко краткосрочная остановка производства ведёт к значительному материальному ущербу, а зачастую просто недопустима. Если же отказ вовремя обнаружить, можно предотвратить его наступление или принять меры по устранению последствий неисправности.

В настоящее время разработан ряд подходов к обнаружению и идентификации отказов техноло гического оборудования производственных систем. По количеству и характеру априорной информации методы обнаружения и идентификации отказов делятся на три класса: использующие количественные модели, использующие качественные модели, использующие ретроспективные данные [1].

В том случае, когда имеется аналитическая модель технологического процесса, используются методы, основанные на количественных моделях. К ним относятся: использование аналитической или аппаратной избыточности, построение проверочных уравнений.

При аппаратной избыточности применяются методы, основанные на слиянии данных. В этих ме тодах выходное значение каждого датчика представляется в виде двух значений: среднего и параметра, описывающего неопределённость измерения. После этого значения датчика «сливаются» с помощью таких техник, как метод снижения неопределённости, для того, чтобы получить одного представителя для группы избыточных датчиков. Сбойный датчик выявляется путём сравнения его неопределённости и неопределённости представителя.


В методах, основанных на аналитической избыточности, дополнительные значения переменных процесса получаются с помощью различных моделей процесса. Наиболее часто используются такие методы, как фильтры Кальмана, наблюдатели Люэнбергера, проверочные равенства, искусственные нейронные сети, байесовские сети доверия.

Применение проверочных выражений основано на проверке «целостности» модели с помощью измеренных значений входов и выходов.

Идея использования проверочных выражений состоит в следующем. Пусть yRn – вектор изме ренных значений, xRm – вектор состояний. Избыточность имеет место при nm. При отсутствии сбо ев x и y связаны выражением y (t ) = Cx(t ). (1) При сбое в одном из датчиков y (t ) = Cx(t ) + y (t ), (2) где C – матрица параметров модели. Необходимо найти матрицу проектирования V такую, что VC = 0, (3) ( ) V T V = I n C CT C CT.

- 150 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Проверочный вектор p определяется выражением p (t ) = Vy (t ) = VCx (t ) + Vy (t ) = Vy (t ). (4) При отсутствии сбоев все элементы вектора p равны нулю. При возникновении сбоя в i-ом дат чике i-й элемент вектора p отличен от нуля. Следовательно, столбцы матрицы V определяют n направ лений, соответствующих n сбоям датчиков. Это даёт возможность определить n сигнатур сбоев.

При наличии качественного описания технологического процесса используют методы, основан ные на нечисловых моделях. К ним относятся продукционные правила и ориентированные графы, де ревья отказов, модели «здравого смысла».

При использовании продукционных правил для того, чтобы выявить нарушения работы, которые могут привести к отказу, используется логический вывод [2]. Причинно-следственные соотношения могут быть представлены в форме означенного ориентированного графа. Направление дуг графа зада ётся от вершины-причины к вершине-следствию. Каждая вершина соответствует отклонению перемен ной от значения в нормальном режиме работы.

Дерево отказа – логическое дерево, с помощью которого можно проследить путь от отказа до его возможных последствий.

В общем случае анализ состоит из четырёх этапов:

1) определение системы;

2) построение дерева отказов;

3) нечисловая обработка;

4) числовая обработка.

Дерево отказов строится с помощью вопросов типа «что будет, если произойдёт вот это?», зада ваемых эксперту. Нечисловая обработка состоит в определении минимальных сечений, которые опре деляются как наборы сбоев, каждый из которых ведёт к отказу всей системы. На стадии числовой об работки с использованием вероятностей, соответствующих вершинам дерева, определяется вероят ность отказа всей системы.

Модели «здравого смысла» представляются двумя способами [1]. Первый состоит в получении нечисловых выражений из дифференциальных уравнений. В результате получаются так называемые конфлюэнтные выражения. Эти уравнения могут быть решены нечисловыми методами после введения соответствующих операций. Например, можно определить знак отклонения переменной. Если будет получен результат «-», а переменная может только возрастать, то имеет место сбой.

Второй способ построения моделей применяется при отсутствии построенных числовых моде лей. Нечисловые модели не требуют точной информации о процессе. Часто достаточно только инфор мации о направлении изменения значения. Например, будет достаточной информация о том, что уро вень в цистерне увеличивается при изменении некоторых переменных.

Для многих технологических процессов аналитических описаний не построено, а качественное описание очень громоздко. С другой стороны, часто имеется большое количество ретроспективных данных о технологическом процессе. В этом случае необходимы такие методы диагностирования, ко торые позволяли бы получить недостающую информацию из массива ретроспективных данных. Такие методы делятся на числовые и нечисловые. К нечисловым методам относится использование эксперт ных систем и качественный анализ трендов. К числовым – применение статистических методов (метод главных компонент, дискриминантный анализ), использование нейронных сетей [1].

При использовании экспертных систем в данных сначала осуществляется поиск сбоев [3]. При обнаружении сбоя соответствующая часть ретроспективных данных передаётся для анализа эксперту.

Эксперт формулирует правила, описывающие сбой, его причину, связь сбоя со значениями параметров процесса. Правила заносятся в экспертную систему и в дальнейшем используются для обработки те кущих данных о ходе технологического процесса. К недостаткам экспертной системы следует отнести узость возможной области применения, а также трудности при опросе эксперта.

Качественный анализ трендов – построение описания тренда с использованием заранее выбран ного набора примитивов [1]. Например, участок тренда может описываться тройкой чисел, среди кото рых: наклон касательной к тренду в двух критических точках и прямая, соединяющая эти точки. Нали чие сбоя приводит к специфическим конфигурациям примитивов, для обнаружения которых исполь зуются методы распознавания образов.

Метод главных компонент (МГК) используется для снижения размерности [1]. В основе МГК лежит ортогональное преобразование ковариационной матрицы параметров процесса. Пусть p – число измеряемых параметров процесса, X – матрица измерений, ковариационная матрица которых. Мат рица может быть представлена как =ULU, где U – ортонормальная матрица размерности pp.

Матрица X декомпозируется в соответствии с выражением - 151 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть p X = TU ' = i u 'i. (5) i = Векторы i определяют вклад каждого из главных компонент. Они упорядочены в соответствии с величиной собственных чисел матрицы. Для анализа можно использовать только часть главных ком понент, соответствующих наибольшим собственным числам.

Задачу обнаружения сбоев можно рассматривать как задачу классификации, для решения кото рой используются дискриминантные функции. Набор значений параметров технологического процесса в каждый момент времени представляет собой точку в n-мерном пространстве. С помощью заранее построенной дискриминантной функции можно отличить точки, соответствующие нормальному ходу процесса от точек, соответствующих сбою. Недостаток данного подхода состоит в необходимости по строения дискриминантных функций, а также в том, что в большинстве случаев добиться безошибоч ной классификации очень трудно.

Выбор одного из методов обнаружения и идентификации технологического оборудования всегда определяется условиями задачи: наличием аналитической модели, возможностью проведения активных экспериментов и т.д. При этом нередки ситуации, когда нужно сравнить результаты работы нескольких методов. Поэтому программное обеспечение диагностики оборудования технологических процессов должно реализовывать как можно больше методов.

Авторы выражают признательность А.П. Козлецову за помощь в подготовке статьи.

Список использованных источников 1. Venkatasubramanian V. A Review of Process Fault Detection and Diagnosis.

/ V. Venkatasubramanian, R. Rengaswamy, S.N. Kavuri, K. Yin. // Computers and Chemical Engineering, No. 27. P. 327-346.

2. Willsky A. A Survey of Design Methods for Failure Detection in Dynamic Systems. / A. Willsky //Automatica, No.12. P. 601-611.

3. Kramer M. A. Malfunction Diagnosis Using Quantitative Models with nonboolean Reasoning in Expert Systems. / M.A. Kramer. // AIChE Journal, No. 33, P. 130-140.

- 152

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.