CC BY
59АВТОМАТИЗАЦИЯ
УДК 532.546
М.Ю. Прахова1, e-mail: prakhovamarina@yandex.ru; А.Н. Краснов1, e-mail: ufa-znanie@mail.ru;
Е.А. Хорошавина1, e-mail: khoroshavinaelena@rambler.ru; Э.А. Шаловников1, e-mail: shalov2@yandex.ru;
Г.Ю. Коловертнов2, e-mail: gk34@yandex.ru
1 Кафедра автоматизации технологических процессов и производств (АТПП), Уфимский государственный нефтяной технический университет (Уфа, Республика Башкортостан, Россия).
2 Научный центр нелинейной волновой механики и технологии Российской академии наук (НЦ НВМТ РАН) (Москва, Россия).
Оптимизация управления подачей метанола в системах сбора природного газа
Проблема образования гидратов в промысловой системе сбора газа в наибольшей степени актуальна для газовых месторождений Крайнего Севера. Гидратообразование зависит от сочетания термобарических условий, состава газа и влагосодержания. Оно возможно на любой стадии разработки месторождения, поэтому создание безги-дратного режима эксплуатации является актуальной проблемой. Наиболее часто это обеспечивается подачей в скважины и шлейфы ингибиторов гидратообразования, в частности метанола. Существующие методики не обеспечивают оперативную оптимизацию расхода метанола. Это связано с трудностями получения исходной информации для расчетов и с тем, что режимы работы скважин, шлейфов и коллекторов могут существенно различаться между собой. Поскольку недостаточная концентрация водно-метанольного раствора превращает его из ингибитора гидратов в катализатор, в скважины и шлейфы подают заведомо избыточное количество метанола. В статье предлагается определять расход метанола в зависимости от значения теоретической температуры гидратообразования (ТТГ). Для оптимизации расхода предложено использовать следующий алгоритм оперативного управления. При определении ТТГ используются результаты измерения температуры и давления на устье скважины, полученные в режиме реального времени. Если в процессе непрерывного мониторинга температуры газа на входе установки комплексной подготовки газа (УКПГ) обнаруживается, что ее значение стало меньше ТТГ, проводится дополнительная проверка динамики изменения давления на входе УКПГ, по результатам которой либо делается вывод о начале гидратообразования и увеличивается подача метанола, либо производится коррекция ТТГ с помощью базы знаний, а расход метанола остается прежним. Предложенный алгоритм оптимизации управления подачей метанола позволяет повысить достоверность диагностирования и более рационально использовать метанол.
Ключевые слова: гидратообразование, метанол, оптимизация расхода, теоретическая температура гидратообразования, коэффициент теплопередачи шлейфа, база знаний.
M.Yu. Prakhova1, e-mail: prakhovamarina@yandex.ru; А.N. Krasnov1, e-mail: ufa-znanie@mail.ru; YeKhoroshavina1, e-mail: khoroshavinaelena@rambler.ru; E^. Shalovnikov1, e-mail: shalov2@yandex.ru; G.Yu. Kolovertnov2, e-mail: gk34@yandex.ru
1 Department of processes and production automation (PPA), Ufa State Oil Technical University (Ufa, Bashkortostan, Russia).
2 Research Center of Nonlinear Wave Mechanics and Technology, Russian Academy of Sciences (RAS NVMT RAS) (Moscow, Russia).
Optimization of methanol supply control in gas collection systems
Hydrating is a great problem for a gas-field gathering system specially for high north's gas foundations. Hydrating depends on pressure-temperature conditions, gas composition and specific humidity of gas. Hydrating occurs at any stage of reservoir development, so it's very important to establish non hydrating regime. This regime is achieved by well injection of hydrate growth inhibitor. As usual it is methanol. There are many known methods of injection, but they don't provide real time optimalization of methanol flow rate. This is caused by difficulties of collecting measuring information for calculation and by difference in operation processes of wells, pipelines and collectors. Methanol underconcentration makes it from inhibitor to catalyzator. That's why surplus amount of methanol is given to the well. It is offered in the article to count methanol flow rate according to theoretical hydrating temperature (THT). To optimize methanol flow rate it is offered to use following algorithm of operational control. In order to detect THT temperature
AUTOMATION
and pressure measurement are used. These meanings could be get in real time. If while monitoring gas temperature on the entrance of Gas Processing Plant is lower than THT, the additional testing is carried out. The dynamic of pressure changing on the entrance of Gas Processing Plant is checking. According to this we can increase methanol flow rate in case of the beginning of hydrating or correct THT using knowledge data base, but methanol flow rate remains the same. The offered algorithms of optimal control of methanol flow rate allows to improve the confidence level of diagnosis and to use methanol more reasonable.
Keywords: hydrating, methanol, optimization of flow rate, theoretical hydrating temperature, coefficient of heat transmission of the pipelines, knowledge data base.
При разработке большинства газовых и газоконденсатных месторождений возникает проблема гидратообразо-вания. Особое значение этот вопрос приобретает при разработке месторождений Западной Сибири и Крайнего Севера. Низкие пластовые температуры и суровые климатические условия этих районов создают благоприятные условия для образования гидратов не только в скважинах и газопроводах, но и в пластах. При этом опасность возникновения гидратов существует на всех этапах разработки газоконденсатных месторождений (ГКМ). Так, например, на Ямбургском ГКМ в начальный период разработки давление газа составляло 9,4-9,8 МПа при температуре на устье скважин 10-16 °С [1]. Температура начала гидратообразования при этих давлениях для составов газа данного ГКМ составляет 12-13 °С [2], соответственно, часть шлейфов (главным образом длинных, от 8 до 12 км) изначально работала в режиме гидратообразования. В настоящее время давление на устье скважин понизилось до значений порядка 3 МПа, но почти во всех скважинах наблюдается интенсивный неконтролируемый вынос пластовой воды, что создает благоприятные условия для образования газовых гидратов.
Образование гидратов в шлейфах не только приводит к уменьшению проходного сечения трубопровода, уменьшению производительности как куста газовых скважин, так и УКПГ и всего промысла в целом, но и при определенных условиях может привести к полному прекращению прохождения
газа по шлейфу. Поэтому затраты, связанные с предупреждением гидратообразования в условиях Крайнего Севера, весьма значительны и достигают 30% себестоимости добываемого газа [3]. Соответственно, создание безгидратного режима эксплуатации шлейфов является актуальной научно-технической и производственной проблемой.
Безгидратный режим может быть создан несколькими способами: выбором технологического режима работы скважин и шлейфов, подогревом газа [4] или, когда это невозможно, подачей ингибитора гидратообразования в ствол скважины и шлейф. При этом надо учитывать следующее обстоятельство. Даже в скважинах, работающих с дебитами, обеспечивающими безгидратный режим, при отклонении от него возможно образование гидратов. Поэтому для таких ситуаций все равно должна быть обеспечена возможность подачи ингибитора, в качестве которого можно использовать метанол,гликоли (в частности, диэтиленгликоль), электролиты (например, 30%-ный раствор хлористого кальция) или смесь различных ингибиторов, например метанола с раствором хлористого кальция [5]. В России на газовых месторождениях практически повсеместно используется метанол. На ингибирование систем добычи, сбора и подготовки газа приходится более 90% метанола, потребляемого в газовой отрасли [6]. Это обусловлено сочетанием его многих положительных качеств [7].
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Для характерных термобарических условий эксплуатации шлейфов на северных месторождениях теоретический расход метанола может изменяться в довольно широких пределах (от 0 до 300 г на 1000 м3 газа). На практике же необходим дополнительный запас в 2025% по расходу метанола при ингиби-ровании шлейфов с целью устранения опасности появления гидратов в коллекторе [7]. Кроме того, в присутствии разбавленных водных растворов метанола для предупреждения гидратов недостаточной концентрации возникает противоположный эффект ускоренного роста кристаллогидратов. Поэтому на большинстве месторождений при дозировании метанола исходят из того, что экономный расход может стать причиной серьезной аварии, ликвидация которой обойдется значительно дороже, чем затраты на расход метанола с запасом. Таким образом, задача определения оптимального расхода метанола имеет большое значение как для обеспечения надежной эксплуатации систем промыслового сбора, так и для экономической эффективности работы промысла.
ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДИК ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАСХОДА МЕТАНОЛА
Подача метанола на объектах промысловой системы сбора нормируется ведомственным руководящим документом ВРД 39-1.13-010-2000 [7]. Эта методика рекомендует при определении удельного расхода метанола, вводимого в поток газа для предупреждения гидра-
Ссылка для цитирования (for citation):
Прахова М.Ю., Краснов А.Н., Хорошавина Е.А., Шаловников Э.А., Коловертнов Г.Ю. Оптимизация управления подачей метанола в системах сбора природного газа // Территория «НЕФТЕГАЗ». 2016. № 6. С. 22-28.
Prakhova M.Yu., Krasnov А.М., Khoroshavina Ye^., Shalovnikov Е.А., Kolovertnov G.Yu. Optimization of methanol supply control in gas collection systems (In Russ.). Territorija «NEFTEGAZ» = Oil and Gas Territory, 2016, No. 6, P. 22-28.
TERRITORIJA NEFTEGAS - OIL AND GAS TERRITORY No. 6 june 2016
23
АВТОМАТИЗАЦИЯ
тообразования на некотором защищаемом участке, учитывать следующие факторы:
• количество содержащейся в газе жидкой воды;
• минимально необходимую для предотвращения гидратообразования в защищаемой точке концентрацию метанола в водной фазе;
• концентрацию закачиваемого в газ метанола (обычно 90-95% масс.);
• количество метанола, содержащееся в поступающем газе и в поступающем с газом углеводородном конденсате, а также растворяющееся в газовой фазе и в углеводородном конденсате при минимально необходимой концентрации водометанольного раствора.
По сути, в этой методике учитывается особенность применения метанола, состоящая в необходимости корректировки его расхода в том случае, если этот реагент уже содержится в потоке поступающего газа. Это обусловлено высокой летучестью паров метанола, вследствие чего введенный ранее в газ метанол (например, в скважину или шлейф) содержится и на последующих участках сбора, подготовки и транспортировки газа. Сложность же такой корректировки обусловлена тем,что остаточное количество метанола в газе не измеряется.
В документе также отмечается, что наибольшие затруднения при нормировании расхода метанола связаны с условиями ингибирования системы «скважина - шлейф (коллектор) - входной сепаратор УКПГ». Это обусловлено в первую очередь тем,что режимы работы скважин, шлейфов и коллекторов могут существенно различаться между собой. Вследствие этого расходные показатели по метанолу для них также могут заметно отличаться. К числу факторов, способствующих такому различию, относятся производительность скважин, длина шлейфов и их загрузка, что обуславливает температурный режим их работы; количество выносимой из скважины воды и ее минерализация; количество углеводородной жидкости и др. Так, например, при минерализации воды свыше 30-40 мг/л необходимо также учитывать снижение температуры ги-
дратообразования, обусловленное присутствием растворенных в воде солей. Однако чтобы воспользоваться приведенными в документе зависимостями, нужно знать остаточную концентрацию водно-метанольного раствора, которая опять-таки не измеряется. Необходимое количество метанола можно также определить по равновесной температуре гидратообразования в конкретном шлейфе [2]. Теоретическое значение этой температуры рассчитывается по формуле [3]:
АТ V с и\
I
.1-е
с*с„'
С*С
где Кт - теоретический расчетный коэффициент теплопередачи шлейфов, ккал/(м2.час.°С);
^ - температура окружающей среды, °С;
D. - коэффициент Джоуля - Томпсона, °С/атм;
I - расстояние от куста скважины до УКПГ, м;
G - массовый расход газа, кг/ч; Ср - теплоемкость газа, ккал/(кг.°С). Процентное содержание метанола в газе, необходимое для предотвращения гидратообразования, и соответствующий этому проценту расход метанола в килограммах на 1000 м3 газа можно определить либо по номограммам [8], либо по формуле Гаммершмидта [7]. Несмотря на то что существующие методики позволяют достаточно корректно обосновать расход метанола для конкретных условий работы скважины или шлейфа, реально в промысловую систему сбора практически на всех северных месторождениях подается избыточное количество метанола.Это объясняется несколькими причинами. Во-первых, расход метанола определяется из соотношений материального баланса, которые корректны только при установившемся термогидродинамическом режиме (условия материального баланса по воде, летучему и нелетучему компонентам ингибитора, отнесенные к единице массы (или объема) газа). На практике же это реализуется далеко не всегда. Например, в пусковой период водный раствор ингибитора мо-
жет постепенно накапливаться в местах с повышенным гидравлическим сопротивлением. Иногда реализуется периодический режим, когда накопившаяся жидкая фаза время от времени выносится из системы (это характерно для систем сбора газа на поздней стадии эксплуатации месторождения). В некоторых случаях при практически установившемся гидродинамическом режиме имеет место неустановившийся температурный режим. Во-вторых, из-за отсутствия индивидуальных систем дозировки и метаноло-проводов к каждой скважине, а также контроля за распределением метанола по индивидуальным отводам от общего метанолопровода метанол подается в максимально требуемом количестве. В-третьих, при попадании водно-ме-танольного раствора в газовый поток при наличии в нем выносимой со скважины воды происходит разбавление ингибитора, поэтому для обеспечения надежного безгидратного режима УКПГ концентрацию метанола увеличивают в 1,1-1,2 раза по сравнению с теоретическим расчетным значением. В-четвертых, сказывается недостоверность и неполнота исходной информации для расчета количества метанола. Так, например, существующий на Ям-бургском ГКМ алгоритм определения расхода метанола по данным оперативных измерений температуры и давления на входе УКПГ и периодических измерений температуры и давления на устье скважин, осуществляемых операторами вручную, недостаточно эффективен, т.к. не учитывает многие параметры шлейфов и кустов скважин, такие как фактический коэффициент теплопередачи шлейфов,обводненность скважин и др. [3].
Для уменьшения перерасхода метанола предлагаются различные меры. Например, в [9] предлагается достаточно сложный алгоритм определения коэффициента теплопередачи шлейфов в реальном времени по данным телеметрии кустов скважин. В работах [10-12] предлагаются графоаналитические способы определения количества метанола. В [3, 13] предложено измерять температуру и давление на устье каждой скважины также в режиме
AUTOMATION
Измерение температуры и давления на устье скважины
Ar
Ввод данных вручную (обводненность, плотность)
Группа экспертов
Оценка профиля шлейфа и состояния его изляции, толщины снежного покрова, направления и скорости ветра и др.
s «
з
СУПМ
Измерение температуры и давления на входе в УКПГ, температуры окружающей среды
Расчет температуры гидратообразования
Блок
логической обработки
АСУТП УКПГ
Определение поправочного коэффициента
Определение оптимального расхода метанола
Рис. 1. Структурная схема системы управления подачей метанола Fig. 1. Structural diagram of methanol supply control system
реального времени, для чего установить на них регистраторы технологических параметров, входящие в систему телеметрического контроля технологических параметров газоконденсатных скважин и шлейфов [14], а для учета не измеряемых непосредственно факторов - использовать базу знаний.
РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОДАЧЕЙ МЕТАНОЛА
Рассмотрим один из возможных вариантов реализации такой системы управления подачей метанола (СУПМ), структурная схема которой приведена на рисунке 1.
СУПМ является одной из подсистем АСУ ТП УКПГ. В рамках этой подсистемы осуществляется диагностирование условий возможного гидратообразования и управление процессом предупреждения гидратообразования во входных шлейфах и самой УКПГ посредством оптимизации подачи метанола. Она включает три основных блока: базу данных, базу знаний и блок логической обработки.
Операторы УКПГ записывают в базу данных СУПМ в раздел нормативной и справочной информации следующую информацию: количество входных шлейфов; теоретическое значение ко-
эффициента теплопередачи шлейфов от газа к окружающей среде; расстояние от куста скважин до УКПГ; концентрации ингибитора, подаваемого в устье скважин и поступающего из шлейфа;
НЕфТЬ. ГАЗ. ХИМ
ш
m
20-я юбилейная специализированная
выставка
с международным участием
23-25 августа
НЕФТЕГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ ХИМИЧЕСКАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ
(СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ РАЗДЕЛ)
ПП в ы с т ■ ■ с о а
Гж" тел-: ES'
ВЫСТАВОЧНЫЕ/) ЦЕНТР
сашит-экспо
ТЕП.: (S4SS] ЭQ5-17D, 20е-Э2В http://expo.soflt.ru http://vk,com/sdfit .expo
АВТОМАТИЗАЦИЯ
количество пластовой воды, поступающей из скважин; плотность газа и др. Содержание этого раздела по мере необходимости регулярно обновляется. В этот же раздел записывается остальная часть информации, необходимая для нормального функционирования системы.
В раздел оперативной информации базы данных записываются результаты измерений температуры и давления на устье скважин, поступающие по радиоканалу от регистраторов (например, РТП-4), и температуры и давления на входе в УКПГ, измеряемые средствами, входящими в состав АСУ ТП УКПГ.
База знаний формируется путем извлечения информации по опросам экспертов в виде когнитивной модели, устанавливающей закономерности между коэффициентами теплопередачи с профилем шлейфа, оценивающей профиль шлейфа и состояние его изоляции, толщину снежного покрова, направление и скорость ветра, определяющей оптимальный расход метанола. Причем содержание базы знаний в процессе работы периодически уточняется и дополняется.
По результатам измерений температуры и давления и сведениям, хранящимся в базе данных, в блоке логической обработки производится расчет теоретической температуры гидратообразования и соответствующий ей номинальный расход метанола qноn. Управление процессом предупреждения гидратообразования в шлейфах осуществляется на основе контроля температуры t2 и давления Р2 в конце шлейфа (на входе УКПГ). Эти параметры в рамках АСУ ТП автоматически измеряются в реальном масштабе времени с заданной периодичностью и заносятся в базу данных, являющуюся единой для АСУ ТП УКПГ и СУПМ. Диагностирование возможного начала процесса гидратообразования во входных шлейфах и на самой УКПГ осуществляется постоянным сравнением теоретической расчетной температуры гидратообразования в шлейфе на входе УКПГ с температурой tг, которая измеряется средствами АСУ ТП УКПГ. Пока выполняется условие t2 » ^ метанол подается в шлейф с номинальным расходом. Если измеряемая температура становится ниже значения ^ теоретически это означает начало процесса гидратообразования. Однако невыполнение указанного условия может быть следствием того, что при расчете не были учтены такие не измеряемые непосредственно факторы, как, например, рельеф местности, по которой проложен шлейф, состояние его изоляции, толщина снежного покрова, влияющие на коэффициент теплопередачи, и т.п. Поэтому далее производится сравнение значения давления Р2' на входе УКПГ со значением Р2, полученным в предыдущем измерительном цикле.
Рис. 2. Алгоритм работы системы управления подачей метанола Fig. 2. Operating procedure of methanol supply control system
26
№ 6 июнь 2016 ТЕРРИТОРИЯ НЕФТЕГАЗ
AUTOMATION
Если давление возросло на некоторую величину, конкретное значение которой устанавливается по когнитивной модели (например, на 10%) и это превышение (P2'') сохраняется в течение определенного времени (например, не менее 30 минут, период времени также устанавливается по когнитивной модели), можно сделать однозначный вывод о начале процесса гидратообразования и необходимости увеличения количества подаваемого метанола до значения, соответствующего устранению гидратной пробки (определяется технологическим регламентом УКПГ). Если же давление не изменилось, то блок логической обработки производит обращение к базе знаний и формирует на основе заложенных в нее знаний заключения о начале гидратообразования. Если заключение отрицательное, производится уточнение теоретической температуры гидратообразования tri. на основе формализованных знаний, хранящихся в базе, а расход метанола не увеличивается. В случае положительного заключения запускается процесс перерасчета расхода метанола и формирование управляющего воздействия для системы подачи метанола.
Очень важным с точки зрения надежности функционирования СУПМ является безотказная работа преобразователей давления, установленных на устье сква-
жины. Для оценки их работоспособности можно использовать так называемые виртуальные преобразователи. Это, по сути, математические модели, назначение которых - поиск потенциальных несоответствий информации в работе АСУ ТП в режиме реального времени [15, 16]. Такой виртуальный преобразователь давления,установленный в блоке логической обработки, в режиме реального времени анализирует соответствие значений давления на всех скважинах, подключенных к шлейфу, определенной модели, и при его нарушении диагностирует неисправность какого-либо из датчиков. Алгоритм работы СУПМ показан на рисунке 2.
Влияние используемого при расчете значения коэффициента теплопередачи на расход метанола можно проиллюстрировать следующим расчетом. Экспериментальные исследования, проведенные на Ямбургском ГКМ, показывают, что значение фактических коэффициентов теплопередачи КТ, полученных по промысловым замерам, изменяются в зависимости от времени года и погодных условий в диапазоне от 0,3 до 3-4 ккал/(м2.час.°С) при расчетном проектном значении для новой сухой и неповрежденной теплоизоляции 1 ккал/(м2.час.°С). Рассчитанные по этим коэффициентам значения t
(для шлейфа длиной 5 км при температурах окружающей среды -20 °С, на устье скважины 12 °С, на входе УКПГ 5 °С и массовом дебите газа 172 тыс. кг/ час) изменяются в диапазоне от -14,5 до -17,3 °С. Соответствующая этим температурам необходимая концентрация метанола в водно-метанольном растворе составляет 43,67-30,89% масс. Эта разность и есть ресурс для оптимизации.
ВЫВОДЫ
Таким образом, предлагаемая система оперативного управления позволяет повысить точность определения теоретической температуры гидратообразования за счет измерения температуры и давления в режиме реального времени не только на входе УКПГ, но и на устье скважин. Диагностирование начала процесса гидратообразования по двум факторам (уменьшению температуры газа и повышению давления на входе УКПГ в установившемся режиме эксплуатации) позволяет повысить достоверность диагностирования и более рационально использовать метанол. В конечном итоге использование системы оперативного управления предотвращением гидратообразования позволяет не только эффективно предотвращать гидратообразование, но и улучшить экономические показатели работы газового промысла.
Литература:
1. Актуальные проблемы и новые технологии освоения месторождений природных газов в XXI веке. М.: ОАО «Газпром», 2003. 252 с.
2. Бекиров Т.М., Шаталов А.Т. Сбор и подготовка к транспорту природных газов. М.: Недра, 1986. 261 с.
3. Жожикашвили В.А., Фархадов М.П., Рыков В.А. Система управления процессом предупреждения гидратообразований в УКПГ месторождений Крайнего Севера на основе обработки экспертных знаний. М.: ИРЦ «Газпром»,1998. С. 15-27.
4. Прахова М.Ю., Мымрин И.Н. Локальная автоматическая система электроподогрева для предотвращения гидратообразования на сбросном трубопроводе // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2014. № 2. С. 3-6.
5. Бешенцева С.А. Анализ методов предупреждения гидратообразования в трубопроводах // Вестник кибернетики. 2012. № 11. С. 40-44.
6. ВРД 39-1.13-010-2000. Инструкция по расчету нормативов потребления метанола для использования в расчетах предельно допустимых или временно согласованных сбросов метанола для объектов ОАО «Газпром». М., 2000. Режим доступа: http://www.opengost.ru/3206-vrd-39-1.13-010-2000-instrukciya-po-raschetu-normativov-potrebLeniya-metanoLa-dLya-ispoLzovaniya-v-raschetah-predeLno-dopustimyh-sbrosov-metanoLa.html. Дата обращения 07.06.2016.
7. Грунвальд А.В. Использование метанола в газовой промышленности в качестве ингибитора гидратообразования и прогноз его потребления в период до 2030 г. // Нефтегазовое дело. 2007. № 2. Режим доступа: http://ogbus.ru/articLe/ispoLzovanie-metanoLa-v-gazovoj-promyshLennosti-v-kachestve-ingibitora-gidratoobrazovaniya-i-prognoz-ego-potrebLeniya-v-period-do-2030-g/. Дата обращения 07.06.2016.
8. Макоган Ю.Ф. Газовые гидраты, предупреждение их образования и использование. М.: Недра, 1985. 232 с.
9. Арабский А.К., Дьяконов А.А., Гункин С.И., Завьялов С.В., Вить Г.Е., Куклин С.С., Соснин М.Л., Талыбов Э.Г. Способ определения коэффициента теплопередачи газа в газосборном шлейфе в окружающую среду в АСУ ТП установок комплексной подготовки газа газоконденсатных месторождений Крайнего Севера. Патент 2474753 РФ, МПК7 F17D 5/00. Заявитель и патентообладатель ООО «Газпром добыча Ямбург». № 2011117664/06; заявл. 05.05.2011; опубл. 10.02.2013, бюл. № 4. 6 с.
10. CampbeLL John M. Quick Determination of the Methanol Injection Rate for NaturaL-Gas Hydrate Inhibition. Режим доступа: http://www.jmcampbeLL.com/ tip-of-the-month/2009/04/quick-determination-of-the-methanoL-injection-rate-for-naturaL-gas-hydrate-inhibition/. Дата обращения 07.06.2016.
11. Moshfeghian M., Taraf R. New method yieLds MEG injection rate. OiL & Gas JournaL, 106 (33): pp. 44-48.
12. Dimitrios Anatassios Avionitis. Thermodynamics of gas hydrate equiLibria. Department of PetroLeum Engineering. Heriot-Watt University, Edinburgh, February, 1992, 202 р.
TERRITORIJA NEFTEGAS - OIL AND GAS TERRITORY No. 6 june 2016
27
АВТОМАТИЗАЦИЯ
13. Прахова М.Ю., Краснов А.Н., Хорошавина Е.А., Шаловников Э.А. Методы и средства предотвращения гидратообразования на объектах газодобычи // Нефтегазовое дело. 2016. № 1. С.101-118. Режим доступа: http://ogbus.ru/issues/1_2016/ogbus_1_2016_p101-118_PrakhovaMU_ru.pdf. Дата обращения 07.06.2016.
14. Краснов А.Н., Федоров С.Н. Система телеметрического контроля технологических параметров газоконденсатных скважин и шлейфов Уренгойского НГКМ (СКТП) // Сборник трудов Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы управления и автоматизации технологических процессов и производств». Уфа, 2010. С. 60-65.
15. Verevkin A., KaLashnik D. Improving industrial safety based prediction models (on example the polymerization of ethylene in a tubular reactor) // Сборник трудов IV Всероссийской заочной научно-практической интернет-конференции. Т. 1: Проблемы автоматизации технологических процессов добычи, транспорта и переработки нефти и газа. Уфа: УГНТУ, 2016. С. 13-20.
16. Verevkin А. «Advanced» control systems engineering // Сборник трудов IV Всероссийской заочной научно-практической интернет-конференции. Т. 1: Проблемы автоматизации технологических процессов добычи, транспорта и переработки нефти и газа. Уфа: УГНТУ, 2016. С. 21-32.
References:
1. Relevant problems and new technology of natural gas fields development in the twenty-first century [AktuaL'nye probLemy i novye texnoLogii osvoeniya mestorozhdenij prirodnyx gazov v XXI veke]. Gazprom JSC, Moscow, 2003, 252 pp.
2. Bekirov T.M., ShataLov A.T. Collection and preparation for natural gas transportation [Sbor i podgotovka k transportu prirodnyx gazov]. Nedra, Moscow, 1986, 261 pp.
3. ZhozhikashviLi V.A., Farkhadov M.P., Rykov V.A. Hydrate Deposits Prevention Process Control System in the Far North GPP based on the expertise processing [Sistema upravLeniya processom preduprezhdeniya gidratoobrazovanij v UKPG mestorozhdenij Krajnego Severa na osnove obrabotki e'kspertnyx znanij]. Gazprom SRC, Moscow, 1998, P. 15-27.
4. Prahova M.Yu., Mymrin I.N. Local automatic electric heating system for hydrate deposits formation prevention at waste pipeline [LokaL'naya avtomaticheskaya sistema e'Lektropodogreva dLya predotvrashheniya gidratoobrazovaniya na sbrosnom truboprovode]. Avtomatizaciya, teLemexanizaciya i svyaz' v neftyanoj promyshLennosti = Automation, telemechanics and communication in the oil industry, 2014, No. 2, P. 3-6.
5. Beshentseva S.A. Analysis of hydrate deposits formation prevention methods in pipelines [AnaLiz metodov preduprezhdeniya gidratoobrazovaniya v truboprovodax]. Vestnik kibernetiki = Bulletin of cybernetics, 2012, No. 11, P. 40-44.
6. VRD 39-1.13-010-2000. Instructions on the calculation of methanol consumption standards for calculation of the maximum permissible or temporarily agreed methanol discharges for the facilities of Gazprom JSC [Instrukciya po raschetu normativov potrebLeniya metanoLa dLya ispoL'zovaniya v raschetax predeL'no dopustimyx iLi vremenno sogLasovannyx sbrosov metanoLa dLya ob"ektov OAO «Gazprom»]. Moscow, 2000. Access mode: http://www.opengost.ru/3206-vrd-39-1.13-010-2000-instrukciya-po-raschetu-normativov-potrebLeniya-metanoLa-dLya-ispoLzovaniya-v-raschetah-predeLno-dopustimyh-sbrosov-metanoLa.html. Application date 07.06.2016.
7. GrunwaLd A. V. MethanoL appLication in the gas industry as a hydrate inhibitor and forecast of its consumption in the period of up to 2030 [IspoL'zovanie metanoLa v gazovoj promyshLennosti v kachestve ingibitora gidratoobrazovaniya i prognoz ego potrebLeniya v period do 2030 g.]. Neftegazovoe deLo = OiL and gas business, 2007, No. 2. Access mode: http://ogbus.ru/articLe/ispoLzovanie-metanoLa-v-gazovoj-promyshLennosti-v-kachestve-ingibitora-gidratoobrazovaniya-i-prognoz-ego-potrebLeniya-v-period-do-2030-g/. AppLication date 07.06.2016.
8. Makogan Yu.F. Gas hydrates, deposits prevention and usage [Gazovye gidraty, preduprezhdeniya ix obrazovaniya i ispoL'zovanie]. Nedra, Moscow, 1985, 232 pp.
9. Arabskiy A.K., Dyakonov A.A., Gunkin S.I., ZavyaLov S.V., Vit G.E., KukLin S.S., Sosnin M.L., TaLybov E.G. Method of gas heat transfer coefficient determination in the gas coLLecting apron to the atmosphere for APCS of CGTP at gas condensate fieLds of the Far North [Sposob opredeLeniya koe'fficienta tepLoperedachi gaza v gazosbornom shLejfe v okruzhayushhuyu sredu v ASU TP ustanovok kompLeksnoj podgotovki gaza gazokondensatnyx mestorozhdenij Krajnego Severa]. Patent 2474753 RF MPK7 F17D 5/00. AppLicant and patentee Gazprom Dobycha Yamburg LLC. No. 2011117664/06; appL. 05.05.2011; pubL. 10.02.2013, buL. No. 4. 6 pp.
10. CampbeLL John M. Quick Determination of the MethanoL Injection Rate for NaturaL-Gas Hydrate Inhibition. Access mode: http://www.jmcampbeLL. com/tip-of-the-month/2009/04/quick-determination-of-the-methanoL-injection-rate-for-naturaL-gas-hydrate-inhibition/. AppLication date 07.06.2016.
11. Moshfeghian M., Taraf R. New method yieLds MEG injection rate. OiL & Gas JournaL, 106 (33): pp. 44-48.
12. Dimitrios Anatassios Avionitis. Thermodynamics of gas hydrate equiLibria. Department of PetroLeum Engineering. Heriot-Watt University, Edinburgh, February, 1992, 202 p.
13. Prakhova M.Yu., Krasnov A.N., Khoroshavina E.A., Shalovnikov E.A. Methods and tools of hydrate deposits formation prevention at the gas production faciLities [Metody i sredstva predotvrashheniya gidratoobrazovaniya na ob"ektax gazodobychi]. Neftegazovoe deLo = OiL and gas business, 2016, No. 1, p. 101-118. Access mode: http://ogbus.ru/issues/1_2016/ogbus_1_2016_p101-118_PrakhovaMU_ru.pdf. AppLication date 07.06.2016.
14. Krasnov A.N., Fedorov S.N., TeLemetry controL system of gas-condensate weLLs and aprons process parameters of the Urengoy oiL, gas condensate fieLd (PPCS) [Sistema teLemetricheskogo kontroLya texnoLogicheskix parametrov gazokondensatnyx skvazhin i shLejfov Urengojskogo NGKM (SKTP)]. Sbornik trudov Vserossijskoj nauchno-texnicheskoj konferencii «ProbLemy upravLeniya i avtomatizacii texnoLogicheskix processov i proizvodstv» = CoLLection of the ALL-Russian scientific conference "Management and automation probLems of technoLogicaL processes and production faciLities". Ufa, 2010, P. 60-65.
15. Verevkin A., KaLashnik D. Improving industriaL safety based prediction modeLs (on exampLe the poLymerization of ethyLene in a tubuLar reactor). CoLLection of the IV ALL-Russia absentee scientific and practicaL Internet-conference [Sbornik trudov IV Vserossijskoj zaochnoj nauchno-prakticheskoj internet-konferencii]. VoL. 1: ProbLems of technoLogicaL processes automation for oiL and gas production, transportation and processing processes [ProbLemy avtomatizacii texnoLogicheskix processov dobychi, transporta i pererabotki nefti i gaza]. Ufa State OiL TechnicaL University, Ufa, 2016, P. 13-20.
16. Verevkin A. «Advanced» controL systems engineering. CoLLection of the IV ALL-Russia absentee scientific and practicaL Internet-conference [Sbornik trudov IV Vserossijskoj zaochnoj nauchno-prakticheskoj internet-konferencii]. VoL. 1: ProbLems of technoLogicaL processes automation for oiL and gas production, transportation and processing processes [ProbLemy avtomatizacii texnoLogicheskix processov dobychi, transporta i pererabotki nefti i gaza]. Ufa State OiL TechnicaL University, Ufa, 2016, P. 21-32.
28
№ 6 июнь 2016 ТЕРРИТОРИЯ НЕФТЕГАЗ
