CC BY
43
УДК 519.7
А. С. Викторов (маг., инж.), П. А. Гущин (к.т.н., с.н.с.), И. Б. Фуртат (к.т.н., доц.)
Адаптивное управление процессом адсорбции
Российский государственный университет нефти и газа им. И. М. Губкина, кафедра физической и коллоидной химии 119991, г. Москва, Ленинский проспект, 65, корп. 1, ГСП -1, В-296, тел. (499) 2339225,
e-mail: vinok_ac@mail.ru
A. S. Viktorov, P. A. Gushchin, I. B. Furtat
Adaptive management of the process of adsorption
Gubkin Russian State University of oil and gas, 65, Leninskii av., 119991, Moscow, Russia; ph. (499) 2339225, e-mail: vinok_ac@mail.ru
Решена задача управления процессом адсорбции установки «Осушка и отбензинивание обессеренного газа», находящейся на Астраханском газоперерабатывающем заводе. При управлении доступна измерению только концентрация влаги на выходе из адсорбера. Для решения задачи предложено использовать модифицированный алгоритм адаптации высокого порядка. Приводятся результаты моделирования, показывающие лучшие показатели качества переходных процессов по сравнению с существующей системой управления.
Ключевые слова: адаптивный алгоритм; моделирование; осушка и отбензинивание обессеренного газа.
The problem of managing of the adsorption unit «Dehydration and topping sweet gas», located on the Astrakhan gas processing plant, is solved. In managing only measuring of the concentration of moisture at the outlet of the adsorber way available. To solve the problem a modified adaptation algorithm of high order proposed to use. The results of simulations showing the best quality of transients compared with the existing mana-gement system.
Key words: an adaptive algorithm; modeling; drying and topping sweet gas.
В статье рассматривается управление процессом адсорбции в адсорберах установки «Осушка и отбензинивание обессеренного газа», находящейся на Астраханском газоперерабатывающем заводе. Процесс осушки и от-бензинивания газа предназначен для удаления воды, остаточных сернистых соединений и тяжелых углеводородов из обессеренного газа для достижения требуемых показателей качества товарного газа и жидких углеводородов, получаемых на выходе с установки. Высокая концентрация вредных соединений в газе объясняется тем, что Астраханское месторождение газа является одним из самых серосодержащих месторождений,
Для получения качественного товарного газа необходима надежная работа всех аппаратов установки. Одними из таких аппаратов являются адсорберы, необходимые для осушки газа после его промывки от амина. В настоящее время управление адсорберами установки «Осушка и отбензинивание обессеренного
Дата поступления 20.09.11
газа» осуществляется программным путем, основанным на переключении режима осушки в режим регенерации и обратно через определенные интервалы времени. Очевидно, что такое управление не позволяет обеспечить необходимую концентрацию влаги в газе. Однако высокая концентрация влаги в газе снижает качество товарного газа, качество углеводородного конденсата (снижается качество бензина, дизельного топлива и различных тяжелых углеводородов) и срок действия последующих за адсорберами установок (высокая концентрация влаги в газе ведет к скоплению жидкости в резервуарах хранения и трубопроводах, существенно снижает время безаварийной работы турбодетандеров, предназначенных для охлаждения газа до —103 °С за счет его изоэнтропического расширения на лопатках детандера).
Очевидно, что для получения товарного газа и жидких углеводородов с низким содержанием жидкости необходимо создание новых систем управления. Однако проектирование
систем управления затрудняется неопределенностью процесса адсорбции. Это связано с изменением параметров адсорбера в зависимости от адсорбируемых свойств цеолитов («износ» цеолитов, степень осушки адсорберов после режима регенерации) и постоянного действия неизвестного возмущения на входе в аппарат, связанного с неидеальностью функционирования предыдущих аппаратов. Для качественного регулирования неопределенным процессом адсорбции предлагается рассмотреть адаптивное управление.
Нами для управления процессом адсорбции предлагается использовать модифицированный алгоритм адаптации высокого порядка, предложенный в \ и обобщенный на объекты с запаздыванием по управлению в 2,э. По сравнению с существующими аналогами, разработанными с использованием алгоритмов адаптации высокого порядка4, рассматриваемый здесь подход позволяет сократить динамический порядок системы управления, тем самым упростить ее реализацию и обеспечить лучше показатели качества переходных процессов и применить к процессам с запаздывающим входом. К тому же, по сравнению с 4, здесь значительно проще выбор настраиваемых параметров, что является важным при решении инженерных задач. Отметим, что для реализации нового адаптивного управления процессом адсорбции проблема в выборе технических средств автоматизации несущественна, т.к. для получения и обработки информации существующий уровень технических средств на Астраханском газоперерабатывающем заводе достаточен. Техническая реализация заключается лишь в изменении математической структуры регулятора.
Математическая модель процесса адсорбции
В настоящее время предложено достаточно моделей процесса адсорбции, например 5-7. Однако модели 5-7 представлены системой дифференциальных уравнений в частных производных, что создает трудности при проектировании системы управления. К тому же, модели 5-7 не учитывают влияние запаздывания входного сигнала, которое очевидно при исследовании переходных процессов адсорбера. В 8 предложена модель процесса адсорбции, которая представлена системой дифференциальных уравнений в форме Коши и учитываю-
щая время запаздывания. Следуя результатам 8, с использованием переходных характеристик процесса адсорбции установки «Осушка и от-бензинвание обессеренного газа», получены частные реализации модели этого процесса, представленные следующим уравнением:
Q(p)y(t) = kJ\Ap(t-300)\ (1)
где y(t) , Дp{t) — концентрация жидкости в газе на выходе из адсорбера [ррм (относительное содер жание влаги в газе)] и давление газа на входе в адсорбер, кПа/см2, соответственно,
Q(p) = яУ + ЯгР2 + Я\Р + Яо > к > О
где р = d/dt — оператор дифференцирования, 300 — время запаздывания, с. При изучении переходных процессов адсорбера было установлено, что множество возможных значений в коэффициентов оператора Q(p) и числа к может быть представлено неравенствами:
380439872 <q, <620258112,
1573228 < q2 < 1602640 , 1963 <qt< 2081, 0.5 <<?0 < 10, 0.04<£<0.2
Синтез системы управления процессом адсорбции
Введем обозначение
u(t - 300) = Ар(/ - 300)|
и перепишем модель (1) в виде: Q(p)y(t) = ku(t -300)
Для реализации адаптивного алгоритмического обеспечения системы управления адсорберами воспользуемся результатами работ 2>3.
Поскольку deg Q(p) = 3 и исходя из множества возможных значений (1), уравнение эталонной модели выберем в виде
{р + 0.0008)2 (р + 0.00\)ут (/) = 4 • 1О"11 • 0.3
Согласно 2,3, для адаптивного управления неопределенным процессом адсорбции необходимо сформировать систему управления, состоящую из следующих устройств:
у( 0 =
(о) о
— фильтр состояния
' о о
] О 4
О 1
-6.4-10"10 -2.24-10"6 -2.6-10"
У(0 +
и(/-300), У(0) = 0
где У(0 € 5?3 — вектор состояния наблюдателя;
' О О
1 о ^
О 1
-6.4-1040 -2.24-10"6 -2.6-10"
— мат-
рица в форме Фробениуса с характеристическим многочленом (/?-Ь 0,0008)2 (/? + 0,001)
—наблюдатель
£(О = -100(<г,(О-у(О),
где у(/) — вспомогательное управляющее воздействие;
— закон управления
4Р(0 = «2 (0 = (4(0+(0+£ (о)2.
у(/) = с7(0ВД
где с(/)— алгоритм настройки параметров;
(р + 1)2 ^(0 = ^(0, И;(0 = [Г/'(/), 2.5-10'°КГ(/), О.З]' .
— алгоритм настройки параметров
¿(0 = -0.3 [яо - ут (/)] Щ - 300) - о.овд.
На рис. 1 представлена общая схема адаптивного управления процессом адсорбции установки «Осушка и отбензинивание обессеренного газа». На рис. 2 для модели (1) вида
(619008000рг +1571468.75р2 + +1955.26р + 1М0 = 0.0848^ Ар(/-300>|
На рис. 3 для модели (1) вида (380439872/?3 +1602639.75/>2 +
+2080.09/? + 1)Х0 = 0.087л/|Д/7(/-300)|, На рис. 4 для модели (1) вида
(620258112/?3 +1573228.63 р2 + +1963.76/? + 1)с(/) = 0.17^/1 Др(/-300)|
представлены результаты переходных процессов по концентрациям при существующей дискретной системе управления (ДСУ), предложенной адаптивной системе управления (АСУ) и эталонной модели (ЭМ) при начальных условиях в адсорбере (1) >>(0) = >>(0) = )>(0) = 0.
"(О
Закон управления
т
Наблюдатель
Адсорбер
0,15
Эталонная модель
Л о
у Л О
"(О
Фильтр состояния
У( о
с(0
Алгоритмы адаптации
Мультиплек- 1
сор (р+1)2 ~
по
Рис. 1. Общая схема адаптивного управления процессом адсорбции
ррм
0.03
0.02
0.01
ДСУ
ЭМ V-
АСУ
i, с
5000
10000
15000
Рис. 2. Переходные процессы по выходам ДСУ, ЭМ и АСУ
0.03
0.02
0.01
ррм
ДСУ .
ЭМ .....\........
1 АСУ
t, с
5000
10000
15000
Рис. 3. Переходные процессы по выходам ДСУ, ЭМ и АСУ
Рис. 4. Переходные процессы по выходам ДСУ, ЭМ и АСУ
Результаты переходных процессов показали, что синтезированная система управления обладает достаточной для рассматриваемого технологического процесса точностью, удовлетворительным качеством динамических процессов регулирования в заданном классе неопределенности параметров объекта и при
наличии времени запаздывания в канале управления.
Полученные переходные процессы демонстрирует небольшое время регулирования ( «100 мин) при отработке реакций на задающее воздействие. Уменьшение времени регулирования представляет трудности в виду большой инерционности процесса и ограниченности управляющего воздействия.
В работе предложен адаптивный алгоритм, разработанный с использованием модифицированного алгоритма адаптации высокого порядка, который позволяет управлять неопределенным процессом адсорбции, осуществляемом на Астраханском газоперерабатывающем заводе. Показано, что алгоритм прост как в расчете настраиваемых параметров, так и в технической реализации и обеспечивает заданные показатели качества переходных процессов в системе управления с требуемой точностью. Результаты моделирования показали хорошие показатели качества переходных процессов, что не обеспечивала существующая система управления данным процессом. Стоит отметить, что для проектирования алгоритмической
можно использовать аналог
структуры управляющего устройства
9 предложенного
алгоритма.
Литература
1. Цыкунов А. М. // Автоматика и телемеханика,- 2006.- №8.- С.143.
2. Фуртат И. Б., Цыкунов А. М. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2006.- №8.- С.15.
3. Furtat I. B., Thykunov A. M. // IPACS Electronic Library. 9th IFAC Workshop «Adaptation and Learning in Control and Signal Processing» (ALCOSP '07). 2007. http://lib.physcon.ru/ getfile.html?item=1528.
4. Мирошник И. В., Никифоров В. О., Фрадков А. Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами.- СПб.: Наука, 2000.
5. Жоров Ю. М. Моделирование физико-химических процессов нефтепереработки и нефтехимии.- М.: Химия, 1978.- 376 с.
6. Зимон А. Д., Лещенко Н. Ф. Коллоидная химия.- М.: Химия, 1995.- 336 с.
7. Кафаров В. В. Методы кибернетики в химии и химической технологии.- М.: Химия, 1985.468 с.
8. Фуртат И. Б. // Вестн. Астрахан. ГТУ.-2008.- №1.- С.24.
9. Фуртат И. Б., Цыкунов А. М. // Изв. вузов. Приборостроение.- 2005.- №7.- С.15.
Исследование проводится в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009—2013 годы.
