CC BY
63
Оптимизация технологических режимов при управлении процессами
промысловой подготовки нефти
Т.Н. Караневская, А.Г. Шумихин Пермский национальный исследовательский политехнический университет, г. Пермь
Аннотация: Рассматривается подход к решению задачи, связанной с расчетом оптимальных параметров технологического процесса в установках промысловой подготовки нефти. Алгоритм расчета основан на методе динамического программирования, реализующем принцип оптимальности Беллмана с аддитивным критерием оптимальности. Обобщенный критерий задачи формируется как функция суммы локальных приведенных затрат по стадиям подготовки нефти. Предложенный метод решения задачи позволяет спрогнозировать оптимальные параметры технологического режима и передать их в систему управления в качестве заданий операторам и автоматическим регуляторам.
Ключевые слова: Промысловая подготовка нефти, установка, технологический режим, модель, оптимизация, оперативное управление.
Введение
В период эксплуатации объектов подготовки нефти и газа происходит изменение технологических параметров добычи сырья (давления, температуры), состава и свойств добываемой нефтяной эмульсии (в частности, увеличивается обводненность нефти), снижаются объемы добычи и, соответственно, производительность установок подготовки нефти.
Для получения оптимального режима необходимо вести непрерывный контроль расходов и обводненности и с учетом изменения этих характеристик производить перерасчет и реализовать необходимые управляющие воздействия в реальном масштабе времени [1].
Технология промысловой подготовки нефти представляет собой многостадийный процесс, характеризующийся набором переменных и управлений по стадиям подготовки нефти [2, 3].
Материалы и методы исследования
Схема многостадийного процесса подготовки нефти с соответствующими обозначениями показана на рис. 1. Описание переменных
и управлений [4] по стадиям подготовки нефти приведено в таблице 1.
X1 МС X' МПО X МП X" МГО х^ МОС X" МКС X1
к и1 1 1 и2 1 1 и3 1 'и4 1 1 и5 1 и6
Рис. 1. Блок-схема процесса подготовки нефти МС - модуль сепарации; МПО - модуль предварительного обезвоживания; МП - модуль подогрева; МГО - модуль глубокого обезвоживания; МОС - модуль обессоливания; МКС - модуль концевой ступени сепарации.
Таблица 1
Описание переменных и управлений по стадиям подготовки нефти
№ п/п Стадии процесса подготовки Вектор входных переменных - О , г = 1,6 Вектор выходных переменных X1, 1 = 16 Вектор управлений и', 1 = 16 Функция (модель), связывающая переменные
1 сепарация Qнгс, w нгс, Т Р нгс нгс Qж, Qг1, Рж Р, т, Ь 1 С? "с ^ ж X0, X \и= 0
2 предварительное обезвоживание Qж1, ^Ь РжЬ wн1 Рпо, Qдэ, тпо ¥2( X\ X 2,и2) = 0
3 подогрев Тж1 Tп, Fm, Qт —>2 —»3 -.3 ¥3(X ,X ,и ) = 0
4 глубокое обезвоживание Qж2, Qв2, Рж2, Wн2 Р Т Т 1 го ± го 1го —3 — 4 — 4 ¥4^ ,X ,и ) = 0
5 обессоливание Qв3, Qcоль, wн Рос Qпр.в, тос —►4 —»5 -.-5 ¥5(X ,X ,и ) = 0
6 концевая ступень сепарации & Qг2, Рг Р т Ь 1 кс? 'ко ^кс — 5 —-6 — 6 ¥6^ ,X ,и ) = 0
Условные обозначения: Q - расход; w - обводненность; Т - температура; Р - давление; т - время пребывания; Ь - уровень; - поверхность теплообмена. Индексы переменных: нгс - нефтегазожидкостная смесь; ж, ж1, ж2 - жидкость (1, 2); г, г1, г2 - газ (1, 2); в1, в2, в3 - вода 1 (2, 3); н, н1, н2 - нефть (1, 2); дэ -деэмульгатор; т - топливо; пр.в - пресная вода. Индексы стадий подготовки: с - сепарация; по - предварительное обезвоживание; п - подогрев; го - глубокое обезвоживание; ос - обессоливание; кс - концевая ступень сепарации.
Пластовая нефть с определенным составом и свойствами поступает на установку и проходит несколько ступеней (стадий) подготовки. Каждое стационарное состояние нефтяной эмульсии на стадии характеризуется
J
определенным набором переменных. В результате определенного набора управлений на стадии на выходе получается продукт с составом х (/ -стадия подготовки), что соответствует набору управлений, реализуемому в каждом конкретном случае из допустимого набора управлений стадии.
На рис. 2 представлена структурная схема модели процесса, отображающая связь переменных на стадиях подготовки нефти.
Рис. 2. Структурная схема модели процесса подготовки нефти
Выбор и реализация управлений на любой стадии подготовки связана с некоторым значением критерия оптимальности этой стадии. Критерий оптимальности для всего многостадийного процесса Я формулируется как аддитивная функция критериев оптимальности каждой стадии г{.
RIX0,и W,iX -1,U
i =1
(1)
Требуется найти такой набор управлений с учетом ограничений на них и значения выходных переменных каждой стадии, чтобы критерий оптимальности всего процесса R достиг экстремального значения.
Сформулированная задача оптимизации запишется следующим образом:
|r|X0, и j = ^ ri ^Xi -1, U j ^ nun| и = uU , i = 16; U e Uan ; X e Хт , X = и X1 J ^ UOpt, i = 16, (2)
где i - стадия технологического процесса.
Решение задачи обычным перебором вариантов имеет существенный недостаток, который состоит в том, что при решении задачи оптимизации требуется производить анализ всех возможных вариантов, число которых очень быстро возрастает с ростом числа стадий и числа допустимых состояний на них. Например, если число стадий 6, а число состояний на каждой стадии 3, то необходимо проанализировать 36 вариантов, т.е. 729.
При такой постановке задачи оптимизации для ее декомпозиции может быть применен метод динамического программирования, реализующий принцип оптимальности Р. Беллмана для многостадийных процессов [5].
Решение задачи с использованием принципа оптимальности Р. Беллмана для многостадийных процессов дает существенный выигрыш в количестве необходимых вычислений, в соответствии с которым решение задачи оптимизации должно выполняться с выбора оптимального управления на последней стадии, затем на предпоследней и т.д., двигаясь от конца процесса к его началу.
Исходной информацией для алгоритма оптимизации являются временные ряды (тренды) технологических параметров установки подготовки нефти в режиме ее нормальной эксплуатации, а также обработанные статистически данные периодического лабораторного контроля показателей качества (ПК) и экономические данные для формирования частных критериев оптимальности стадий [6].
В качестве примера рассмотрена задача оптимизации одной из стадий процесса (стадии предварительного обезвоживания) по частному критерию г2, представляющему собой себестоимость 1 тонны подготовленной нефти.
Постановка и решение задачи оптимизации включает следующие шаги:
1) определение параметров модели расчета ПК в форме уравнения регрессии, полученного при обработке экспериментальных данных -обводненности нефти на выходе со стадии предварительного обезвоживания;
2) определение параметров модели расчета для стадии предварительного обезвоживания показателя технико-экономической эффективности (ПТЭЭ) г2 - себестоимости 1 тонны подготовленной нефти;
3) поиск оптимума критерия г2 (себестоимости) в пространстве допустимых значений технологических параметров.
Параметры моделей расчета ПК и ПТЭЭ получены с оценкой значимости уравнений регрессии и проверкой их адекватности экспериментальным данным по критерию Фишера [7-9].
Полученные по экспериментальным данным конкретной установки модели расчета ПК и ПТЭЭ используются на третьем шаге для оптимизации процесса из условия минимума суммарных затрат на стадии 2 подготовки нефти [10]:
где üj2, j = 1,m - изменяемые технологические переменные, входящие в
регрессионные уравнения расчета функции обводненности на выходе стадии 2 (расход жидкости Q^, температура в аппарате tan и др.).
Для нахождения оптимальных условий ведения технологического процесса находятся и приравниваются к нулю частные производные от полученного уравнения регрессии для суммарных затрат на стадии в пространстве варьируемых переменных - температуры в аппарате, нормы деэмульгатора и времени пребывания жидкости в аппарате. Расход жидкости и ее обводненность не относятся к варьируемым переменным, так как определяются промыслом или регулятором, обеспечивающим заданное значение обводненности на выходе, которое определяется стандартами на качество подготовки нефти.
Поиск оптимума критерия r2 с учетом ограничений на управляющие переменные осуществляется методом нелинейного программирования.
(3)
Ниже приведены результаты оптимизации по критерию суммарных затрат на стадии предварительного обезвоживания.
Результаты исследования и их обсуждение
На основании показателей операционных затрат по технологической подготовке нефти действующей установки предварительного сброса пластовой воды (УПСВ) получены зависимости суммарных затрат на стадии предварительного обезвоживания от температуры, времени пребывания жидкости в аппарате УПСВ и нормы расхода деэмульгатора.
По рис. 3 видно, что зависимость суммарных затрат от температуры в аппарате при разных расходах деэмульгатора не является монотонной, и для достижения обводненности нефти на выходе менее 5% масс. минимум суммарных затрат Зсум. = 3 692 668 руб./мес. обеспечивается при Т=40 °С и норме расхода деэмульгатора gдэ = 20 г/т нефти. При более низких температурах данный расход деэмульгатора не обеспечивает достижение обводненности нефти на выходе менее 5% масс., в связи с чем при большем расходе деэмульгатора суммарные затраты увеличиваются. При более высоких температурах возрастают затраты на топливо.
4200000
4100000
»о 4000000 о.
, 3900000 г
£ 3800000
3700000 3600000
20
25
30
35
40
45
50
55
Т, С
Зсум. от Т при ддэ=30 г/т г|н от Т при ддэ=30 г/т
Зсум. от Т при ддэ=50 г/т г|н от Т при ддэ=50 г/т
Зсум. от Т при ддэ=20 г/т г|н от Т при ддэ=20 г/т
Рис. 3. Зависимость суммарных затрат от температуры в аппарате
:
при разных расходах деэмульгатора
На рис. 4 представлена зависимость суммарных затрат от норм расхода деэмульгатора при температурах 30 °С и 40 °С, где также видно, что для достижения обводненности нефти на выходе менее 5% масс. минимум суммарных затрат Зсум. = 3 692 668 руб./мес. обеспечивается при норме деэмульгатора gдэ = 20 г/т нефти и 7=40 °С.
4600000 4400000 4200000
ю
>
а
. 4000000
2
>
м 3800000
3600000 3400000
N —
___--— / -
Ч ч _ Ч ^ —. -
—
14
12
10
8
6
ш
X
4 с
2
10
20
30
40 ддэ, г/т
50
60
70
80
Зсум. от ддэ при Т=30С г|н от ддэ при Т=30С
Зсум. от ддэ при Т=40С г|н от ддэ при Т=40С
Рис. 4. Зависимость суммарных затрат от норм расхода деэмульгатора
при температурах 30 °С и 40 °С
На промысле в данное время в исследуемых аппаратах УПСВ для достижения обводненности менее 5% масс. поддерживаются значения технологических параметров: 1ап = 40 °С, gдэ = 30 г/т и тпр = 30 мин, при которых суммарные затраты на подготовку нефти составляют Зсум. = 3 812 876 руб./мес.
Оптимизация технологического процесса подготовки нефти по критерию минимума себестоимости достигается при поддержании значений технологических параметров: 1ап = 40 °С, gдэ = 20 г/т и тпр = 30 мин, при
0
0
которых экономия суммарных затрат на подготовку нефти составляет ДЗсум. = 120 208 руб./мес. или 1 442 496 руб./год.
Разработка программной оперативно-управляющей системы оптимизации технологических режимов работы оборудования является актуальной научной задачей. Система позволяет учесть динамику изменения показателей работы действующих установок с целью оперативного управления и минимизировать затраты по эксплуатации технологических объектов промысловой подготовки нефти.
Структурная схема алгоритмов автоматизированной оперативной системы управления технологическими процессами установок промысловой подготовки нефти представлена на рис. 5. Условные обозначения:
- заданные значения температуры в аппарате, расхода
деэмульгатора и обводненности нефти;
1ш^ау,П/ Т " фактические значения температуры в аппарате, расхода
деэмульгатора, обводненности нефти и времени пребывания жидкости в аппарате;
, g1аУ) , Тд - оптимальные значения температуры в аппарате, расхода
деэмульгатора и времени пребывания жидкости в аппарате;
Р1, Р2, Р3 - регуляторы температуры, расхода деэмульгатора и обводненности нефти.
:
Рис. 5. Структурная схема алгоритмов автоматизированной оперативной системы управления технологическими процессами
Решение задачи управления осуществляется с целью прогнозирования (расчета) параметров нового технологического режима, передаваемых в систему управления в качестве заданий операторам и автоматическим регуляторам.
Заключение
Анализ результатов экспериментальной проверки метода и алгоритма управления технологическими объектами промысловой подготовки нефти показал, что функция приведенных затрат (показателя технико-экономической эффективности) от таких технологических параметров как температура, время пребывания в аппарате и нормы деэмульгатора не является монотонной.
Оптимизация технологических режимов позволяет повысить эффективность работы установки и сэкономить до 15 % суммарных затрат на подготовку нефти.
Предложенная концепция решения задачи оптимизации технологических режимов при управлении объектами промысловой подготовки нефти предназначена для реализации в автоматизированной оперативно-управляющей системе установки.
Литература
1. Караневская Т.Н. Задача комплексной оптимизации технологических систем промыслового обустройства // Химия. Экология. Урбанистика. -Пермь, 2018. - Т. 1. - С. 684-688.
2. Бормотова Т.Н., Сокольчик П.Ю. Анализ и представление данных о модульных технологических системах сбора, подготовки и транспорта нефти // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Химическая технология и биотехнология. 2015. №3. С. 7-20.
3. Кравцов А.В., Иванчина Э.Д., Ивашкина Е.Н., Шарова Е.С. Системный анализ химико-технологических процессов // Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. - 96 с.
4. Леонтьев С.В., Курзанов А. Д., Радыгин Р.В. Комплексный подход при обосновании факторов управления качеством процесса
структурообразования неавтоклавного газобетона // Инженерный вестник Дона, 2018, №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/nly2018/4685.
5. Караневская Т.Н. Применение метода динамического программирования в задачах оптимизации параметров нефтепромысловых систем // В сборнике: Опыт, актуальные проблемы и перспективы развития нефтегазового комплекса: материалы Международной научно-практической конференции обучающихся, аспирантов и ученых. - Нижневартовск, 2017. -С. 258-263.
6. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии. Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1985. - 327 с.
7. Сташков С.И., Шумихин А.Г., Сокольчик П.Ю. Прогнозирование и управление качеством битумов на основе формальных моделей // Инженерный вестник Дона, 2019, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/nly2019/5508.
8. Process Modelling and Univariate Analysis of Comminution Circuits / T. Song, T.H. Yang, J.W. Zhou, Q.K. Wang // IFAC-PapersOnLine, Volume 51, Issue 21, 2018, PP. 19-23.
9. Meerschaert M. Mathematical Modeling. Academic Press, 2013. - 384 p.
10. Лапидус А.С. Экономическая оптимизация химических производств. - М.: Химия, 1986. - 208 с.
References
1. Karanevskaia T.N. Himija. Jekologija. Urbanistika. 2018. V. 1. pp. 684688.
2. Bormotova T.N., Sokol'chik P.Ju. Vestnik Permskogo nacional'nogo issledovatel'skogo politehnicheskogo universiteta. Himicheskaja tehnologija i biotehnologija. 2015. № 3. pp. 7-20.
3. Sistemnyj analiz himiko-tehnologicheskih processov [System analysis of chemical and technological processes]. Kravcov A.V., Ivanchina Je.D., Ivashkina E.N., Sharova E.S. Tomsk: Izd-vo Tomskogo politehnicheskogo universiteta, 2008. 96 p.
4. Leont'ev S.V., Kurzanov A.D., Radygin R.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2018, №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4685.
5. Karanevskaia T.N. Opyt, aktual'nye problemy i perspektivy razvitija neftegazovogo kompleksa. 2017. pp. 258-263.
6. Akhnazarova S.L., Kafarov V.V. Metody optimizatsii eksperimenta v khimicheskoy tekhnologii [Methods of experiment optimization in chemical technology]. 2nd ed. Moscow: Vysshaya shkola, 1985, 327 p.
7. Stashkov S.I., Shumihin A.G., Sokol'chik P.Ju. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2019, №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2019/5508.
8. Song T., Yang T. H., Zhou J. W., Wang Q. K. IFAC-PapersOnLine, Volume 51, Issue 21, 2018, pp. 19-23.
9. Meerschaert M. Mathematical Modeling. Academic Press, 2013. - 384 p.
10. Lapidus A.S. Jekonomicheskaja optimizacija himicheskih proizvodstv [Economic optimization of chemical production]. Moscow: Himija, 1986, 208 p.
