CC BY
10
УДК 622.691.48
https://doi.org/10.24412/0131-4270-2023-2-11-15
ЧИСЛЕННЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ С МЕТОДОМ RTFS НА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОТБОРОВ ИЗ НЕФТЕПРОВОДА ПРИ СТАЦИОНАРНОМ РЕЖИМЕ ПЕРЕКАЧКИ
NUMERICAL EXPERIMENTS WITH THE RTFS METHOD ON THE MATHEMATICAL MODEL OF LEAKS IN AN OIL PIPELINE UNDER A STATIONARY PUMPING MODE
Альперович И.В.
ООО «Вэйвконтроль», 119454, Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6380-2727, E-mail: alperi@yandex.ru
Резюме: Для обнаружения утечек в трубопроводах предложен метод Real Time Flow Speed (RTFS). Этот метод построен на математической модели, где по замеренным давлениям вычисляются скорости потоков на участках между замерами. Представлены результаты численных экспериментов, которые проводились на стационарном режиме при заметном дребезге давления. Отборы задавались размером менее 0,1% объема перекачки и с временем развития 20". Показано, что метод RTFS позволяет выявлять волны падения давления даже при сравнительно небольших и плавных отборах и отличать их от внешних волн для предотвращения ложных сообщений об утечках.
Ключевые слова: система обнаружения утечек в трубопроводах, метод RTFS, метод RTTM, метод NPW, численные эксперименты, математическая модель.
Для цитирования: Альперович И.В. Численные эксперименты с методом RTFS на математической модели отборов из нефтепровода при стационарном режиме перекачки // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2023. № 2. С. 11-15.
D0I:10.24412/0131-4270-2023-2-11-15
Alperovich Ilya V.
Wavecontrol LLC, 119454, Moscow, Russia
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6380-2727, E-mail: alperi@yandex.ru
Abstract: A method Real Time Flow Speed (RTFS) for detecting leaks in pipelines is proposed. The method is based on mathematical calculation of flow velocities in the pipe segments between pressure sensors. The article presented the results of numerical experiments which were carried out on a stationary mode with a noticeable rattling of pressure.Leaks less than 0.1% of the pumping volume and a development time of 20" were set. It is shown that the RTFS method makes possible to detect pressure drop waves even for relatively small and slow leaks and distinguish them from external waves to prevent false leak alarms.
Keywords: Leak detection system in pipelines, RTFS method, RTT method, NPW method, numerical experiments, mathematical model.
For citation: Alperovich I.V. NUMERICAL EXPERIMENTS WITH THE RTFS METHOD ON THE MATHEMATICAL MODEL OF LEAKS IN AN OIL PIPELINE UNDER A STATIONARY PUMPING MODE. Transport and Storage of Oil Products and Hydrocarbons, 2023, no. 2, pp. 1115.
DOI:10.24412/0131-4270-2023-2-11-15
К числу основных способов обнаружения утечек жидкости и газа из магистральных трубопроводов на основании расчетов по реальным данным относятся методы Real Time Transient Model (RTTM) и Negative Pressure Wave (NPW) [1]. В методе RTTM по граничным значениям давления на трубе выполняется математическое моделирование с вычислением потоков на границах трубопровода и давлений по трассе. Вывод об утечке принимается при заметном отличии расчетных величин от замеров расхода в начале и конце трубы, а также от промежуточных давлений. Для такого расчета необходимо иметь точные значения параметров модели, получать замеры давления без систематических ошибок и ввести определенную задержку по времени для набора статистики по замерам расхода.
Метод NPW базируется на определении моментов прохода через датчики волн падения давления, исходящих из места утечки. Координата утечки определяется по известной скорости звука и меткам времени от двух соответствующих волн на соседних датчиках. Если локализация утечки попадает с определенным допуском в участок между датчиками, то принимается решение об утечке. Если утечка попадает на границу трубы, то надо еще проверить, не являются ли эти события следствием сквозной волны, пришедшей извне
охраняемой трубы. При достаточно быстром и большом отборе уловить момент прохода волны через датчики с определенной точностью возможно. Если же требуется обнаруживать незначительные отборы с медленным развитием, к тому же на фоне заметного дребезга давления или при нестационарном режиме, то время прохода волны в таких случаях определяется со значительной погрешностью и ошибка в локализации утечки может достигать нескольких километров. Кроме того, в этих случаях волны от внутренних отборов трудно отличить от внешних волн. При большом количестве таких волн с большой вероятностью будут появляться ложные утечки. Если же поднять порог выявления событий, то медленные утечки и отборы с небольшой интенсивностью могут быть пропущены. Обычно для методов RTTM и NPW величина обнаруживаемых утечек со временем развития меньше 1" составляет в зависимости от уровня флуктуации давления 0,5-1% объема перекачки или больше.
Ниже предлагается метод обнаружения утечек Real Time Flow Speed (RTFS), сочетающий идеи этих двух методов -моделирование режима по известным замерам давления и анализ его отклонения от нормальных значений. В отличие от метода RTTM здесь не требуется замерять граничные
потоки и проводить точную идентификацию параметров модели. Отличие же от метода NPW состоит в том, что утечка обнаруживается не по волнам давления, а по отклонению расчетной скорости потока от ожидаемой. При этом разделение волн с внутренним источником от внешних сквозных волн сводится к оценке средней флуктуации скорости потока. Используется следующее следствие законов движения несжимаемой жидкости по трубопроводу: давление в сечении трубы уменьшается, когда входящий поток жидкости меньше выходящего [2]. При моделировании труба разбивается на сегменты между датчиками давления, и на каждом сегменте производится решение задачи расчета потока при известных граничных давлениях. Если волна падения давления пришла сверху (по потоку), то расчетная скорость потока ниже этого датчика уменьшается. В случае если волна разрежения пришла снизу (против потока), то дальше расчетная скорость потока увеличивается. Если же волна падения давления вызвана отбором между датчиками, то изменение скорости потока будет зависеть от положения отбора. Она может увеличиться, уменьшиться или остаться прежней.
Расчеты проводились на трубе, близкой по параметрам к реальной. Ее длина 33 км, диаметр 340 мм, начальное давление 31-0,1 МПа. Расход задавался 640 м3/ч, плотность продукта 820 кг/м3, скорость звука принималась равной
1000 м/сек. Коэффициент гидравлического сопротивления подбирался так, чтобы падение давления соответствовало реальному. В начале и конце трубы располагалось по паре датчиков, между которыми устанавливалось расстояние 200 м. (табл. 1). Для определенности перекачка продукта происходила слева направо по возрастанию километровых отметок.
Рассматривался стационарный режим перекачки с имитацией дребезга давления на границах трубы, сопоставимого по величине с падением давления на проходе фронта волны через датчики. Эксперименты состояли из двух этапов. На первом этапе имитировались отборы продолжительностью 100 сек. и временем развития 20 сек. Диаметр открываемого крана подбирался так, чтобы при полном его открытии интенсивность отбора была не более 0,6 м3/ч, что меньше 0,1% объема перекачки. Рассчитанные давления записывались в файл с частотой 20 значений в секунду. На втором этапе проводился расчет давлений и расходов на сегментах между датчиками при записанных граничных давлениях в качестве замеров. Задача решалась конечно-разностным методом с дискретностью по координате 70 м и по времени 0,05 сек. Математические модели режима и отборов изложены в [3-7].
В табл. 2. представлены результаты пяти экспериментов с различным расположением отборов - два отбора снаружи
Таблица 1
Расположение датчиков
№ датчика Координата, км
1 0,0
2 0,2
3 32,8
4 33,0
Таблица 2
Список отборов
№ эксперимента Координата отбора, км Расположение
1 -0,5 Снаружи слева
2 0,5 Внутри слева
3 32,5 Внутри справа
4 33,5 Снаружи справа
5 16,0 В середине трубы
| Рис. 1. Эксперименты 1 и 2. Волны падения давления на левой паре датчиков
зо,эе 3052 30,9 " 'н "'ИРГ
ЗОг£Й И =. заг84
Внешний отбор Внутренний отбор
трубы и три внутри, Целью экспериментов было выяснить, возможно ли по скорости потока, рассчитанной на основании замеров давления, определить, с какой стороны относительно сегмента по движению потока находится источник волны падения давления.
Далее на рис. 1-5 представлены расчетные давления на датчиках, полученные на первом этапе, и расчетные скорости потока (расходы), полученные на втором этапе при воспроизведении режима по замерам. По оси абсцисс на всех графиках время в секундах. По оси ординат - давление или расход соответственно.
Характерные графики давлений на левой паре датчиков (эксперименты 1 и 2) для внешнего и внутреннего отбора рядом с этими датчиками представлены на рис. 1. Черный тренд сверху - левый датчик, серый тренд снизу - правый. Слева эксперимент 1, справа - 2. Размерность оси ординат на графиках давления 0,1 МПа.
Аналогичные тренды давления на правой паре датчиков при отборах рядом с датчиками в экспериментах 3 и 4 представлены на рис. 2. Слева эксперимент 3, справа 4. Тренды давлений для эксперимента 5 с центральным отбором выглядят аналогично и не приводятся.
Из рассмотрения этих графиков можно заключить, что моменты прохода волны падения давления через датчик для медленных отборов при заметном шуме фиксируются лишь приблизительно и только по ним определить с какой стороны пришла волна падения давления, слева или справа, практически невозможно. Например, корреляция трендов давления в этих примерах всегда указывает слева направо, то есть по направлению распространения основного шума.
Далее показаны результаты второго этапа экспериментов по расчету скорости потока на сегментах между датчиками при известных давлениях на границах сегментов. На
| Рис. 2. Эксперименты 3 и 4. Волны падения давления на правой паре датчиков
19,76 19,74 19,72 15,7 19,6в 19,66 19,64 19,62 19,6
Внутренний отбор
I Рис. 3. Эксперименты 1 и 2. Расходы между датчиками 1 и 2
Внешний отбор
Отбор слева от сегмента
Отбор справа от сегмента
I Рис. 4. Эксперименты 3 и 4. Расходы между датчиками 3 и 4
Отбор слева от сегмента
Отбор справа от сегмента
I Рис. 5. Эксперименты 1-5. Расходы на центральном сегменте между датчиками 2 и 3
Отборы слева (1 и 2)
Отбор в центре(5)
Отборы справа(3 и 4)
рис. 3 и 4 представлены расходы на левом и правом коротких сегментах в начале и конце трубы между концевыми датчиками, а на рис. 5 - расходы на длинном сегменте. Черный тренд здесь - расход в начале сегмента справа от левого датчика, серый тренд - расход в конце сегмента слева от правого датчика. Размерность оси ординат на графиках скорости потоков - м3/ч.
На рис. 3 слева результаты эксперимента 1, а справа -эксперимента 2. На рис. 4 слева результаты эксперимента 3, а справа - эксперимента 4. Из анализа рис. 3 и 4 с короткими сегментами можно сделать вывод, что, как и предполагалось, для волны падения давления, распространяющейся в направлении по потоку, расчетная скорость потока действительно уменьшается, а для волны против потока она возрастает. При этом средняя величина сдвига расхода
примерно равна половине отбора при полном открытии крана (0,2-0,3 м3/ч).
Графики расхода между датчиками 2 и 3 на длинном центральном сегменте показаны на рис. 5 (эксперименты 1-5). Здесь флуктуация скорости потоков менее наглядно выявляет волну падения давления.
Из анализа трендов рис. 5 следует, что на центральном сегменте средняя скорость входящего и выходящего потока также испытывает заметные неслучайные колебания. Для отборов слева (эксперименты 1 и 2) скорость потока слева несколько падает, а справа сначала поднимается, а затем тоже опускается. Для отборов справа (эксперименты 3 и 4) ситуация аналогичная. Подъем справа и падение - подъем слева. Для центрального отбора (эксперимент 5) средние скорости терпят колебания спустя несколько секунд после
начала отбора по приходу волн падения давления. Затем они возвращаются примерно к прежним значениям. Можно также отметить, что в соответствии с расположением основного граничного шума дребезг скорости слева больше, чем справа. Различить отборы в начале, середине и конце сегмента по относительному колебанию расхода еще возможно. Но отделить внешние волны падения давления, пришедшие извне, от внутренних волн, для отборов, расположенных на краю сегмента, эти колебания не позволяют.
По итогам проведенных численных экспериментов можно сделать следующие выводы.
1. По расчетной скорости потока на коротких сегментах между парами датчиков по краям трубы возможно различить внешние волны и внутренние отборы размером примерно
0,1% объема перекачки. Для волн по потоку скорость понижается, для волн против потока - повышается.
2. Изменение скорости потока на границах примерно равно половине отбора.
3. Метод RTFS может применяться совместно с методом NPW для фильтрации ложных утечек, так как они имеют общую информацию с датчиков давления на линейной части трубопровода. Кроме того, для метода NPW обычно используются достаточно быстродействующие манометры, и он предполагает установку пары близких датчиков на границах трубы, особенно информативных, для метода RTFS. При этом внешние волны можно фильтровать по RTFS, а локализацию отборов производить по NPW с учетом информации от RTFS.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. API 1130: Computational Pipeline Monitoring for Liquid Pipeline. Pipeline Segment. API 1130 SECOND EDITION, NOVEMBER 2002 URL: https://law.resource.org/pub/us/cfr/ibr/002/api.1130.2002.pdf (дата обращения 04.03.2023).
2. Чарный И.А. Неустановившееся движение реальной жидкости в трубах. М.: Недра, 1975. 296 с.
3. Альперович И.В. Фронт и шлейф волны от утечки в магистральном нефтепроводе // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2020. № 4. С. 29-33.
4. Альперович И.В. Сравнение отборов из магистрального нефтепровода с математической моделью утечки // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2021. № 2-3. С. 32 - 35.
5. Альперович И.В. Квазитурбулентная модель отборов из магистрального нефтепровода // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2021. № 5-6. С. 27- 30.
6. Альперович И.В. Адаптация модели утечки из магистрального нефтепровода // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2022. № 1-2. С.24-28.
7. Альперович И.В. Волновой анализ отборов жидкости и газа на лабораторной трубе // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2022. № 3-4. С. 32 - 36.
REFERENCES
1. API 1130: Computational pipeline monitoring for liquid pipeline. Pipeline segment. API 1130 SECOND EDITION, NOVEMBER 2002 Available at: https://law.resource.org/pub/us/cfr/ibr/002/api.1130.2002.pdf (accessed 04 March 2023).
2. Charnyy I.A. Neustanovivsheyesya dvizheniye real'noyzhidkosti v trubakh [Unsteady motion of a real fluid in pipes]. Moscow, Nedra Publ., 1975. 296 p.
3. Al'perovich I.V. Front and plume of a wave from leakage in the main oil pipeline. Transportikhraneniye nefteproduktov i uglevodorodnogo syr'ya, 2020, no. 4, pp. 29-33 (In Russian).
4. Al'perovich I.V. Comparison of extractions from the main oil pipeline with a mathematical model of leakage. Transport i khraneniye nefteproduktov i uglevodorodnogo syr'ya, 2021, no. 2-3, pp. 32 - 35 (In Russian).
5. Al'perovich I.V. Quasi-turbulent model of sampling from the main oil pipeline. Transport ikhraneniye nefteproduktov i uglevodorodnogo syr'ya, 2021, no. 5-6, pp. 27- 30 (In Russian).
6. Al'perovich I.V. Adaptation of the leakage model from the main oil pipeline. Transport i khraneniye nefteproduktov i uglevodorodnogo syr'ya, 2022, no. 1-2, pp. 24-28 (In Russian).
7. Al'perovich I.V. Wave analysis of liquid and gas sampling on a laboratory pipe. Transportikhraneniye nefteproduktov i uglevodorodnogo syr'ya, 2022, no. 3-4, pp. 32 - 36 (In Russian).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ / INFORMATION ABOUT THE AUTHOR
Альперович Илья Владимирович, к.т.н., ведущий специалист, ООО «Вэйвконтроль».
Ilya V. Alperovich, Cand. Sci. (Tech.), Leading Specialist, Wavecontrol LLC.
