CC BY
19
УДК 622.692.4.053 https://doi.org/10.24412/0131-4270-2023-1-5-10
РАЗРАБОТКА МЕТОДА КОНТРОЛЯ НАЛИЧИЯ ВОДЫ В ПОТОКЕ ДИЗЕЛЬНОГО ТОПЛИВА НА ОСНОВЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОЗРАЧНОСТИ
DEVELOPMENT OF A METHOD FOR MONITORING OF WATER IN A DIESEL FUEL FLOW BASED ON THE DETERMINATION OF ITS TRANSPARENCY
Валеев А.Р.1, Мукминова О.А.1, Севницкий С.А. 2 , Мастобаев Б.Н. 1
Valeev Anvar R.1, Mukminova Oksana A.1, Sevnitskiy Sergey A.2, Mastobaev Boris N.1
1 Уфимский государственный нефтяной технический университет, 450062, г. Уфа, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7197-605X,
E-mail: anv-v@yandex.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8313-129X,
E-mail: kawainayaotaky@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5379-9520,
E-mail: mastoba@mail.ru
2 ФБУ Государственный региональный центр стандартизации, метрологии и испытаний в Республике Башкортостан, 450006, г. Уфа, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9682-4463, E-mail: sevnizkii@rambler.ru
Резюме: Статья посвящена разработке метода оперативного определения наличия воды в дизельном топливе. В качестве инструмента предлагается использовать изменение прозрачности. Разработана экспериментальная установка по определению прозрачности жидкости в зависимости от ее мутности. Проведены экспериментальные исследования по определению прозрачности воды при наличии красителя и дизельного топлива при наличии воды. Проведена обработка экспериментальных данных. Определен порог срабатывания сигнализации при наличии недопустимой концентрации воды в дизельном топливе для различных вариантов постановки задачи, в том числе и в случае риск-ориентированного подхода.
Ключевые слова: дизельное топливо, вода, концентрация воды в топливе, эксперимент, риск-ориентированный подход.
Для цитирования: Валеев А.Р., Мукминова О.А., Севницкий С.А., Мастобаев Б.Н. Разработка метода контроля наличия воды в потоке дизельного топлива на основе определения прозрачности // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2023. № 1. С. 5-10.
D0I:10.24412/0131-4270-2023-1-5-10
1 Ufa State Petroleum Technological University, 450062, Ufa, Russia ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7197-605X,
E-mail: anv-v@yandex.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8313-129X,
E-mail: kawainayaotaky@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5379-9520,
E-mail: mastoba@mail.ru
2 FBU State Regional Center for Standardization, Metrology and Testing in the Republic of Bashkortostan, 450062, Ufa, Russia ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9682-4463,
E-mail: sevnizkii@rambler.ru
Abstract: The Paper is devoted to the development of a method for the rapid determination of the presence of water in diesel fuel. As a tool, it is proposed to use a change in transparency. An experimental setup has been developed to determine the transparency depending on the turbidity of the liquid. Experimental studies were carried out to determine the transparency of water in the presence of a dye and diesel fuel in the presence of water. The processing of experimental data has been carried out. The threshold for triggering an alarm in the presence of an unacceptable concentration of water in diesel fuel is determined for various options for setting the problem, including in the case of a risk-based approach.
Keywords: diesel fuel, water, water content in fuel, experiment, risk-based approach.
For citation: Valeev A.R., Mukminova O.A., Sevnitskiy S.A., Mastobaev B.N. DEVELOPMENT OF A METHOD FOR MONITORING OF WATER IN A DIESEL FUEL FLOW BASED ON THE DETERMINATION OF ITS TRANSPARENCY. Transport and storage of Oil Products and hydrocarbons. 2023, no. 1, pp. 5-10.
DOI:10.24412/0131-4270-2023-1-5-10
Во многих технических системах и устройствах наличие воды является нежелательным обстоятельством. Например, наличие воды в топливе приводит к образованию ржавчины и коррозии компонентов топливной системы автомобиля [1]. Современные топливные системы стали настолько чувствительнее к воде по сравнению с системами более низкого давления, что в требования производителей теперь входит запрет на поступление свободной воды в двигатель. При этом на предприятиях существует следующий ряд проблем: обводненность принимаемого нефтепродукта и отсутствие чувствительных приборов, способных уловить превышение допустимой концентрации воды. На сегодняшний день в России при отпуске нефтепродуктов необходимо, чтобы они соответствовали требованиям, предъявляемым к физико-химическим и эксплуатационным
показателям, в частности массовая доля воды не должна превышать 200 мг/кг (по ГОСТ 32511-2013 [2]).
Таким образом, оперативное определение наличия воды в дизельном топливе является актуальной задачей. Определение содержания воды в лабораторных условиях является стандартным методом [3, 4]. Основной из них -титрование по Карлу Фишеру. Но крайне важно обеспечивать контроль именно в оперативных условиях еще до отпуска продукта, в потоке. Причем точность определения в данном случае будет на втором плане, на первом - факт наличия повышенного содержания воды. Наиболее распространенными оперативными методами контроля являются диэлькометрический, оптический и ультразвуковой [5-7].
Целью следующего исследования является разработка метода оперативного определения наличия воды в
1 • ?П?3
5
дизельном топливе. В качестве инструмента рассматривается изменение прозрачности жидкости.
Порядок осуществления метода следующий:
1) установка источника света (светодиода) и фоторезистора внутри трубопровода, перекачивающего дизельное топливо на диаметрально противоположных точках, так чтобы источник был направлен на фоторезистор (возможна установка внутри трубы из стекла или прозрачного пластика);
2) контроль сопротивления фоторезистора в режиме реального времени. Можно предусмотреть определения значений по отношению к значениям, определенным некоторое время назад (к примеру, сутки) для исключения влияния старения и выгорания элементов;
3) наличие воды в дизельном топливе повышает его мутность, прозрачность падает, что вызывает снижение сигнала на фоторезисторе. Снижение сигнала ниже определенного уровня будет сигнализировать о недопустимой концентрации воды.
Задачей следующего исследования будет формирование методики для определения порога недопустимой концентрации воды в дизельном топливе для заданного устройства.
Исследования выполнены для условия контроля наличия красителя в воде и наличия воды в дизельном топливе. Опыт с использованием воды позволит лучше отработать проведение экспериментов и нагляднее определить вид зависимости прозрачности топлива от концентрации воды.
Для исследования прозрачности воды в зависимости от концентрации красителя была изготовлена экспериментальная установка, состоящая из контроллера Arduino Nano, светодиода, фоторезистора. Были подготовлены различные растворы воды красителем Романовского-Гимзе с диапазоном концентраций 0,00-0,65% с шагом 0,05% (фото 1).
Для исключения влияния солнечного и искусственного света измерения проводились в темной комнате.
Получены результаты замеров. Для каждой концентрации фиксировалось по 10 значений (табл. 1 и рис. 1).
Следующим шагом является определение типа зависимости. Для анализа приняты следующие зависимости:
- линейная регрессия 1-го порядка (линейная зависимость);
11. Опытные образцы: вода с разбавленным в ней красителем Романовского-Гимзе (слева с концентраций 0,05%, справа -0,65%)
|Рис. 1. Показания контроллера в зависимости от концентрации растворителя
7
1
m
► < >
0, 05 0 1 0, 15 0 2 0, 25 0 Конце 3 0, нтрация 35 0 красит 4 0, еля, % 45 0 5 0, 55 0 б 0, 55 0
I Таблица 1
Показания контроллера в зависимости от концентрации растворителя
Н0мер Концентрация растворителя, %
замера 0 | 0,05 | 0,1 | 0,15 | 0,2 | 0,25 | 0,3 | 0,35 | 0,4 | 0,45 | 0,5 | 0,55 | 0,6 | 0,65
1 843 583 447 297 164 154 117 102 92 62 54 44 33 32
2 844 584 446 295 165 153 114 103 89 61 53 42 34 29
3 843 586 447 296 165 153 116 101 90 61 52 44 36 29
4 843 585 445 295 166 152 115 103 90 60 55 45 34 30
5 845 587 447 295 167 151 114 103 91 62 54 41 35 30
6 844 586 446 296 165 154 115 102 89 62 55 42 37 29
7 843 587 447 297 166 154 116 101 91 63 56 43 35 30
8 844 586 448 298 165 152 116 103 90 61 55 44 35 28
9 843 586 447 297 169 153 117 101 90 62 53 43 34 31
10
845
587
446
296
166
154
114
100
89
63
54
42
33
30
Таблица 2
Результаты обработки экспериментальных данных для измерения показаний контроллера в зависимости от концентрации растворителя в воде
Среднеква-
Вид зависимости Аргументы функции Значение функции Коэффициенты регрессии Смещение регрессии дратичное отклонение относительных величин
Линейная X Y -997,5 540,01 0,14834
Регрессия 2-го порядка X, X2 Y -30323 3131 743,56 0,14269
Регрессия 3-го порядка X, X2, X3 Y -4964 10839 -7906 828,35 0,04488
X, -5743
Регрессия 4-го порядка X2, X3, X4 Y 16708 -22272 11050 845,28 0,00726
X, -5257
Регрессия 5-го порядка X2, X3, X4, X5 Y 10716 3469 -34171 27828 839,95 0,00840
Экспоненциальная зависимость X Ln(Y) -5,02077 6,4695 0,002842
Примечание. Регрессии 6-го и 7-го порядка опущены.
|Рис. 2. Результаты обработки экспериментальных данных с водой экспоненциальной зависимостью
_1_1_ - Расчетные значения ф Лкгп^римрнтллчныр данные
0.3
Концентрация.
2. Опытные образцы: дизельное топливо без воды (слева) и с водой (справа)
- линейная регрессия 2-го порядка (квадратичная зависимость);
- линейная регрессия 3-го порядка (кубическая зависимость);
- линейная регрессия 4-го и больших порядков;
- показательная функция (экспоненциальная зависимость).
Данные зависимости имеют различное количество степеней свободы. Более простые зависимости, например линейная, могут недостаточно точно описывать измерения, с другой стороны, использование сложных зависимостей может привести к переобучению.
При определении оптимальной функции аппроксимации будем использовать в качестве функции потерь сумму среднеквадратичных отклонений, которая здесь будет минимизироваться. Поскольку далее будет использоваться логарифмирование при использовании функции экспоненты, то при определении среднеквадратичных отклонений будут использованы относительные величины.
При определении функции потерь воспользуемся кросс-валидацией. Разобьем все имеющиеся измерения на 140 различных пар, состоящих из обучающей выборки размером 139 и одного тестирующего значения. Для каждой из пар подберем коэффициенты функции аппроксимации, определим функцию потерь. Далее выберем ту зависимость, для которой сумма потерь будет наименьшей.
Результаты вычислений представлены ниже (табл. 2 и рис. 2).
На основе обработки экспериментальных данных видно, что оптимальным методом является использование экспоненциальной зависимости. Более того, такая форма зависимости более очевидна с физической точки зрения: затухание сигналов в средах обычно как раз и описывается такой формой зависимости.
Для лаконичного изложения материала статьи здесь представлен только график экспоненциальной зависимости показаний микроконтроллера от содержания красителя (см. рис. 2).
Для исследования прозрачности дизельного топлива в зависимости от концентрации воды была использована экспериментальная установка из предыдущего опыта. Концентрация воды изменялась в опыте в интервале 0,0200,065% с шагом 0,005% (фото 2). Результаты расчетов представлены в табл. 3. Приходим к выводу, что наилучшей зависимостью является экспоненциальная. На основе полученных результатов получаем, что показания прибора зависят от концентрации
1
• 2 0 2 3
7
Таблица 3
Показания контроллера в зависимости от концентрации воды
Номер Концентрация растворителя,%
замера 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6 0,65
1 825 809 806 789 776 737 721 707 675 658
2 827 808 809 787 774 736 719 705 677 655
3 829 808 807 786 774 735 720 709 675 657
4 821 810 805 788 775 737 722 707 676 655
5 824 811 810 786 773 733 718 706 679 660
6 826 809 809 787 775 736 721 708 678 657
7 824 808 805 787 775 734 720 709 678 655
8 820 809 806 788 774 736 719 706 679 656
9 826 810 807 789 776 737 717 705 680 659
10 825 808 810 786 777 739 721 708 678 660
Таблица 4
Результаты обработки экспериментальных данных для измерения показания контроллера в зависимости от концентрации воды в дизельном топливе
Среднеква-
Вид зависимости Аргументы функции Значение функции Коэффициенты регрессии Смещение регрессии дратичное отклонение относительных величин
Линейная X Y -3844 913,45 0,001123
Регрессия 2-го порядка X, X2 Y -1076 -32561 861,36 0,000831
Регрессия 3-го порядка X, X2, X3 Y 5827 -206781 1366434 777,73 0,000731
X, 9273
Регрессия 4-го порядка X2, X3, X4 Y -341800 3589510 -13076923 746,78 0,000728
X, -117823
Регрессия 5-го порядка X2, X3, X4, X5 Y 6414327 -168112028 2081846154 -9858461538 1658,0 0,000649
Экспоненциальная зависимость X -5,0208 6,8372 0,000195
Примечание. Регрессии 6-го и 7-го порядка опущены.
I
Рис. 3. Результаты обработки экспериментальных данных с дизельным топливом экспоненциальной зависимостью
- Расчетные значения • Экспериментальные данные
1
004
Концентрации. %
воды в дизельном топливе согласно следующему уравнению:
Y = е6,837 - 5,021л" (1)
где Y - показания микроконтроллера; х - концентрация воды в дизельном топливе, %.
Отметим, что показания прибора при нулевой концентрации воды составят:
^0) = 931,69. (2)
Далее необходимо определить, при каком значении показаний прибора концентрация воды превышает пороговое 0,02% (согласно требованиям нормативной документации [2]). Это можно сделать различными способами в зависимости от деталей постановки задачи [8]. Рассмотрим некоторые из возможных случаев.
В случае абсолютной точности прибора пороговое значение для сигнализации определяется простой обратной поставкой значения 0,02% в уравнение (1). Это приводит к получению значения 842,67.
Однако оборудование имеет определенную погрешность. В условиях эксперимента при каждой концентрации среднее среднеквадратичное отклонение показаний прибора составило ст = 1,563. Если считать, что среднее значение концентрации воды в дизельном топливе в нормальных условиях неизвестно, то можно оценить, при каких значениях показаний с заданной доверительной вероятностью оно достигнет порогового значения. В том случае если стоит задача надежного определения нештатной ситуации, к примеру с доверительной вероятностью 95%, то пороговое значение для срабатывания прибора определится из следующего уравнения:
F(х; ц = 842,67; ст = 1,563) = 0,95, (3)
где F - функция нормального распределения; х- показание срабатывания прибора; р - математическое ожидание показаний прибора; ст - среднеквадратичное отклонение показаний прибора.
Решением данного уравнения является х = 845,24.
В случае если стоит задача преждевременного определения нештатной ситуации, к примеру с доверительной вероятностью 5%, то пороговое значение для срабатывания прибора определится из следующего уравнения:
F(x; ц = 842,67; ст = 1,563) = 0,05, (4)
Решением данного уравнения является x = 840,10.
Также возможно применение риск-ориентированного подхода. Согласно данному подходу, неправильное предсказание нештатной ситуации потенциально несет за собой расходы, при этом стоит разделять цену ложной тревоги (ошибка 1-го рода) С1 и цену пропуска нештатной ситуации (ошибка 2-го рода) С2. Очевидно, что цена пропуска нештатной ситуации в условиях производства крайне высока, но при этом и ложная тревога приводит к определенным затратам, хоть и меньшим. Каждое предсказание верно с некоторой вероятностью а и ß соответственно, и суммарно цена ошибки в общем виде определяется следующим выражением:
R = С1а + C2ß ^ min,
| Рис. 4. Зависимость риска от порога сигнализации
/
/
/
/
/
/
/
/
/
г
(5)
(
R-.
C J-
0 CT
0
+C2 J
exp
t - \2 ^
2ст2
dx +
Чл/2П
i - \2\ (x- хн)
2стН
dx,
(6)
dR = -c
1
(
dx
exp
-
x0
+C2 J-
exp
(x- хш)
2стШ
1 - \2\ (x- хн)
2стН
(7)
2 2
(8)
Концентрация воды, %
Очевидно, что работу прибора и метода необходимо оптимизировать таким образом, чтобы цена ошибки была минимальной. При условии, что показания прибора соответствуют нормальному закону распределения, приходим к выводу, что последнюю формулу можно переписать следующим образом [9]:
1
где х хн, <зш, <зн - среднее значение концентрации и среднеквадратичное отклонение концентрации воды при штатной и нештатной ситуации соответственно; х0 - концентрация, определенная разработанным прибором, при котором происходит сигнализация аварийной ситуации; х - значение концентрации.
Для определения минимума функции найдем ее производную:
При решении квадратного уравнения выбираем положительный корень. Значение С2/С1, среднее значение концентрации воды в топливе и соответствующее среднеквадратичное отклонение должны определяться для условий каждого конкретного предприятия. Также величины касательно прибора определяются исходя из его фактических параметров.
Для данных эксперимента дополнительно примем следующие условные параметры: хШ = 0,01; = 0,003; С2/С1 = 100. Исходя из результатов проведения эксперимента: Хн = 0,02; стн = 0,000369. В этом случае получаем следующую зависимость риска от порога сигнализации (рис. 4).
Минимальное значение риска Я = -0,9975 достигается при х0 = 0,01849%. Таким образом, прибор должен срабатывать при значении У(0,01849%) = 849,10 согласно формуле (1).
В этом случае вероятность ложной тревоги (ошибка 1-го рода) равна:
x0
„42П
exp
2ст2,,
dx.
(9)
Вероятность пропуска нештатной ситуации (ошибка 2-го рода) равна:
x0 J0
чЛ/2п
exp
—^
2ст
н
dx.
(10)
Приравняем выражение (7) к нулю и после преобразований получаем квадратное уравнение и далее следующее выражение:
Применяя принятые ранее значения, получаем вероятности ошибки 1-го и 2-го рода: а = 0,23%; р = 0,00208%.
Таким образом, представлен прототип устройства для измерения прозрачности дизельного топлива, что позволит оперативно контролировать наличие воды в дизельном топливе. Также предложена методическая база для интерпретации результатов экспериментальных данных и выбора порогового значения срабатывания сигнализации на наличие предельной концентрации воды в топливе.
J
1
ß
(
x =
1
• 2023
9
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Рагозин Н.А. Реактивные топлива. М.: Гостоптехиздат, 1959. 122 с.
2. ГОСТ 32511-2013 Топливо дизельное ЕВРО. Технические условия
3. Фахрутдинов М.Р. Магнитооптический анализ бензиновых фракций нефти и продуктов нефтехимических процессов: дис. ... канд. хим. наук. Казань, 2004. 137 с.
4. Рыбак Б.М. Анализ нефти и нефтепродуктов. 5-е изд. М.: Гостоптехиздат, 1962. 880 с.
5. Патент РФ № 2243544 МПК G 01 N 27/22 Индикатор марки автомобильногобензина / Жалковский Э.И., Костяков В.А., Ляшенко А.В. Опубл.: 27.12.2004. Бюл. № 36.
6. Патент РФ № 2287811 Прибор для экспресс-контроля качества автомобильного бензина / Ляшенко А.В., Жалковский Э.И., Костяков В.А. Опубл.: 20.11.2006. Бюл. № 32.
7. Шиганов И.Н., Мельников Д.М., Якимова М.А. Оборудование и методики лазерного экспресс-анализа нефтепродуктов // Фотоника. 2016. № 3. С. 98-107.
8. Красовский Г.И., Филаретов Г.Ф. Планирование эксперимента. Минск: Изд-во БГУ, 1982. 302 с.
9. Науменко А.П., КудрявцеваИ.С., Одинец А.И. Вероятностно-статистические методы принятий решений: Теория, примеры, задачи: учебное пособие. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2018 . 56 с.
REFERENCES
1. 2.
5.
7.
Ragozin N.A. Reaktivnyye topliva [Jet fuels]. Moscow, Gostoptekhizdat Publ., 1959. 122 p.
GOST 32511-2013 Toplivo dizel'noye YEVRO. Tekhnicheskiye usloviya [State Standard 32511-2013. Diesel fuel
EURO. Specifications].
Fakhrutdinov M.R. Magnitoopticheskiy analiz benzinovykh fraktsiy nefti iproduktov neftekhimicheskikh protsessov. Diss. kand. khim. nauk [Magneto-optical analysis of gasoline fractions of oil and products of petrochemical processes. Cand. tech. sci. diss.]. Kazan, 2004. 137 p.
Rybak B.M. Analiz nefti i nefteproduktov [Analysis of oil and oil products]. Moscow, Gostoptekhizdat Publ., 1962. 880 p.
Zhalkovskiy E.I., Kostyakov V.A., Lyashenko A.V. Indikator marki avtomobil'nogobenzina [Indicator of the brand of automobile gasoline]. Patent RF, no. 2243544, 2004.
Lyashenko A.V., Zhalkovskiy E.I., Kostyakov V.A. Pribor dlya ekspress-kontrolyakachestva avtomobil'nogo benzina [Device for express quality control of motor gasoline]. Patent RF, no. 2287811, 2006.
Shiganov I.N., Mel'nikov D.M., Yakimova M.A. Equipment and methods for laser express analysis of petroleum products. Fotonika, 2016, no. 3, pp. 98-107 (In Russian).
Krasovskiy G.I., Filaretov G.F. Planirovaniye eksperimenta [Experiment planning]. Minsk, BGU Publ., 1982. 302 p. Naumenko A.P., Kudryavtseva I.S., Odinets A.I. Veroyatnostno-statisticheskiye metodyprinyatiya resheniy: teoriya, primery, zadachi [Probabilistic-statistical decision-making methods: theory, examples, tasks]. Omsk, OmGTU Publ., 2018. 56 p.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Валеев Анвар Рашитович, д.т.н., доцент кафедры транспорта и хранения нефти и газа, Уфимский государственный нефтяной технический университет.
Мукминова Оксана Аликовна, студент кафедры транспорта и хранения нефти и газа, Уфимский государственный нефтяной технический университет.
Севницкий Сергей Анатольевич, директор, ФБУ Государственный региональный центр стандартизации, метрологии и испытаний в Республике Башкортостан
Мастобаев Борис Николаевич, д.т.н., проф., завкафедрой транспорта и хранения нефти и газа, Уфимский государственный нефтяной технический университет.
Anvar R. Valeev, Dr. Sci. (Tech.), Assoc. Prof. of the Department of Transport and Storage of Oil and Gas, Ufa State Petroleum Technological University.
Oksana A. Mukminova, Student of the Department of Transport and Storage of Oil and Gas, Ufa State Petroleu m Technological University. Sergey A. Sevnitskiy, Director, FBU State Regional Center for Standardization, Metrology and Testing in the Republic of Bashkortostan Boris N. Mastobaev, Dr. Sci (Tech.), Prof., Head of the Department of Transport and Storage of Oil and Gas, Ufa State Petroleum Technological University.
