CC BY
95
m
Балтии Р. Р.
Baltin Я. Я.
магистрант кафедры «Автоматизация технологических процессов и производств», ФГБОУВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Уфа, Российская Федерация
Краснов А. Н. Krasnov А. N.
кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация технологических процессов и производств», ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Уфа, Российская Федерация
Майский Р. А. Maiski Я А.
кандидат технических наук, доцент кафедры «Математика», ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Уфа, Российская Федерация
УДК 681.5:621.396.13
СИСТЕМА МОНИТОРИНГА УТЕЧЕК ГАЗА ЧЕРЕЗ ПРОДУВОЧНЫЕ ТРУБОПРОВОДЫ
Одной из главных проблем, возникающих при транспортировке природного газа по магистральным газопроводам, является образование утечек, что негативно сказывается на экологической обстановке окружающей среды, способствует возникновению взрыво- и пожароопасных ситуаций, а также составляет весьма значительную часть финансовых потерь. В частности, согласно исследованиям ООО «Газпром ВНИИГАЗ», среднее значение утечек по ПАО «Газпром» составляет 0,3 м3/ч на 1 км трубопровода. Именно поэтому обнаружение удельных потерь метана как доминирующего компонента природного газа на сегодняшний день является актуальной задачей автоматизации газотранспортных систем.
В статье предложена концептуальная модель системы мониторинга утечек метана, построенная на базе перспективных технологий LPWAN, позволяющих передавать сигналы измерительной информации на расстояния в несколько десятков километров, используя частоты нелицензируемого частотного диапазона. Приведены существующие решения в области LPWAN, обозначены преимущества и недостатки технологии в целом.
Помимо выбора структуры системы мониторинга, а также технологии передачи измерительной информации очень важно спрогнозировать время ее автономной работы, позволяющее получить представление и рекомендации по обслуживанию и дальнейшей эксплуатации системы. Информация об автономной работе сети приводится производителями сетевых технологий довольно часто, однако на практике такие данные существенно варьируются в зависимости от аппаратной составляющей (узлов) сети.
Для получения верной информации о длительности автономной работы очень часто пользуются специальными формулами, позволяющими рассчитать энергопотребление узла сети. В статье рассмотрены наиболее часто используемые на практике формулы расчета энергии, потребляемой узлом, а также предложена формула расчета энергопотребления узла, учитывающая как технические параметры оборудования, входящего в состав сетей и влияющего на их энергоемкость, так и расписание передачи информации, а также обладающая прогностической составляющей.
Ключевые слова: продувочный трубопровод, беспроводные технологии, LPWAN, мониторинг удаленных объектов, утечки газа, сеть сбора информации, расчет энергопотребления, транспорт газа, передача данных на дальние расстояния, концептуальная модель системы мониторинга утечек газа.
GAS LEAK MONITORING SYSTEM THROUGH PURGEABLE PIPELINES
One of the main problems that arise when transporting natural gas through main gas pipelines is the formation of leaks, which adversely affects the environmental situation of the environment, contributes to the occurrence of explosive and fire-hazardous situations, and also constitutes a significant part of financial losses. In particular, according to «Gazprom VNIIGAZ», the average leakage rate for Gazprom is 0.3 cubic meters per hour per kilometer of the pipeline.That is why the detection of specific losses of methane, as the dominant component of natural gas, today is quite an actual task of automation of gas transmission systems.
The article proposes a conceptual model of a methane leakage monitoring system based on advanced LPWAN technologies that allow the transmission of measurement information signals over distances of several tens of kilometers using frequencies of an unlicensed frequency range. Present solutions are presented in the field of LPWAN, the advantages and disadvantages of the technology as a whole are indicated.
In addition to choosing the structure of the monitoring system, as well as the technology for transmitting the measurement information, it is very important to predict the time of its autonomous work, which allows getting an idea and recommendations for servicing and further operation of the system. Manufacturers of wireless network technologies often provide indicative data on the autonomous operation of the network, but this information can vary significantly in practice, depending on the hardware component (nodes) of the network. To obtain the correct information about the duration of autonomous work, very often use special formulas that allow you to calculate the power consumption of a network node. The most frequently used formulas for calculating the energy consumed by a node are considered in the article, and a formula for calculating the energy consumption of a node is proposed. In addition to expanding the mathematical model of the network, the transmission schedule of information and technical parameters of network equipment affecting their energy intensity were taken into account.
Key words: purge pipeline, wireless technology, LPWAN, remote monitoring, gas leakage, information collection network, energy consumption calculation, gas transportation, long-distance data transmission, conceptual model of gas leak monitoring system.
Одной из главных проблем, возникающих при транспортировке природного газа по магистральным газопроводам, является образование утечек, что негативно сказывается на экологической обстановке окружающей среды, способствует возникновению взрыво-и пожароопасных ситуаций, а также составляет значительную часть финансовых потерь [1, 2]. В частности, согласно исследованиям ООО «Газпром ВНИИГАЗ», среднее значение утечек по ПАО «Газпром» составляет 0,3 м3/ч на 1 км трубопровода. Таким образом, для участка магистрального газопровода длиной, например, 200 км потери составят 60 м3/ч и 518,4 тыс. м3 в год.
За последние годы был проведен ряд крупномасштабных исследований по обнаружению утечек метана как доминирующего компонента природного газа от газотранспортных объектов. В процессе исследований рассчитывались объемы утечек на линейной части магистральных газопроводов от арматуры и свечей свечных кранов в закрытом положе-
нии. Анализ полученных результатов показал, что в большинстве случаев основная доля потерь метана приходится на свечи продувочных трубопроводов и составляет порядка 70-80 % от суммарного объема всех утечек [3].
Таким образом, создание системы комплексного мониторинга и оперативного обнаружения утечек газа в продувочных трубопроводах является довольно перспективной задачей автоматизации газотранспортных систем.
При проектировании подобной системы необходимо, в первую очередь, учесть то, что средства обнаружения утечек ввиду большой протяженности трубопровода располагаются на достаточно обширной территории, что существенно сказывается на объеме подготовительных и монтажных работ, а также затрудняет обслуживание системы. Наиболее рациональным подходом к реализации системы мониторинга видится ее организация на базе энергоэкономных беспроводных
1_РИ?АМ-станция
Рисунок 1. Структура системы мониторинга утечек газа со свечей продувочных трубопроводов
технологии и аппаратных средств с максимальным автономным временем работы. На рисунке 1 представлен упрощенный вариант такой системы.
Предлагаемая система состоит из автономных газовых сенсоров с возможностью подключения двух дополнительных измерительных каналов. Передача измерительной информации от датчиков на базовую станцию осуществляется по радиоканалу либо напрямую, либо ретрансляцией приборами из состава сети. На АРМ оператора производится отображение и архивация собранных данных, а также их отправка на верхний уровень АСУ ТП. Подобный подход позволяет расширить арсенал технических средств газового мониторинга для случаев отсутствия в зоне контроля систем электроснабжения и кабельного телеизмерения.
С целью энергосбережения в автономных сенсорах предполагается реализовать периодический режим измерения концентрации газов и передачи данных на диспетчерский пульт. Результатом этого будет повышение надежности работы устройства в составе беспроводной сети и увеличение времени автономной работы за счет включения в состав беспроводного датчика независимого питания для цифровой и аналоговой измерительной части, а также возможности полного
отключения питания измерительной части в «спящем» режиме работы.
В составе автономного преобразователя могут использоваться как обычные штыревые антенны, так и узконаправленные лого-периодические или панельные антенны для обеспечения большей дальности связи.
Анализ беспроводных технологий передачи данных показал, что наиболее подходящим вариантом будет организация системы мониторинга на базе LPWAN-сети.
LPWAN (Low-Power Wide-Area Network) представляет собой беспроводную технологию организации глобальных сетей с низким энергопотреблением. Традиционными областями применения LPWAN являются телеметрия и межмашинное взаимодействие. Архитектурой сети предусматривается также и наличие обратных каналов связи для управления устройствами. Для передачи информации применяются радиоканалы нелицензиру-емого спектра частот: 2,4 ГГц, 868/915 МГц, 433 МГц, 169 МГц.
К сильным сторонам LPWAN-технологии прежде всего следует отнести:
— дальность передачи информации более 10 км (в зависимости от условий окружающей среды и используемого протокола максимальное расстояние передачи может достигать 50 км);
— использование нелицензируемого частотного диапазона, что снимает необходимость получения частотного разрешения и платы за использование радиоканала;
— низкое энергопотребление сети, способное обеспечить автономную работу входящих в нее устройств на 5-10 лет;
— высокую масштабируемость сети на больших территориях;
— возможность управлять временем задержки соединения, что позволяет интегрировать в сеть устройства, требующие прогнозируемого времени отклика [4].
К недостаткам LPWAN обычно относят:
— довольно низкую скорость передачи данных, которая лежит в пределах от сотен бит/с до десятков кбит/с в зависимости от используемого протокола передачи информации;
— небольшое количество передаваемых сообщений в сутки (50-150 сообщений).
В настоящее время уже используются следующие решения для LPWAN: SIGFOX, RPMA, WAVIoT, LoRaWAN, Стриж, среди которых наиболее динамично развивающимся предстает LoRaWAN — открытый стандарт, объединяющий протокол для организации высокоемких (поддержка до 1000000 устройств) сетей и особый метод модуляции LoRa (LongRange), который основывается на технологии модуляции с расширенным спектром и вариации линейной частотной модуляции [5]. LoRaWAN позволяет осуществлять двунаправленную передачу информации на расстоянии до 15 км с адаптивной скоростью передачи данных 0,3-50 Кбит/с и возможностью выбора пользователем размера пакета данных.
Помимо выбора структуры системы мониторинга, а также технологии передачи измерительной информации очень важно спрогнозировать время ее автономной работы, позволяющее получить представление и рекомендации по обслуживанию и дальнейшей эксплуатации системы [6]. Информация об автономной работе сети приводится производителями сетевых технологий довольно часто, однако на практике такие данные существенно варьируются в зависимости от аппаратной составляющей (узлов) сети. Для получения верной информации о длительности автономной работы очень часто пользу-
ются специальными формулами, позволяющими рассчитать энергопотребление узла сети. На сегодняшний день наиболее используемыми на практике являются следующие соотношения.
Энергия, потребляемая мотом за один цикл с заданным количеством опросов:
ii = {T-n-(4tr + tmc + tm + tc + 2-(t1 + tt + tp) + + (10'RadI + Rad8 + 5-(R! + Rcrc + +R!er))-cK+2n-(2tr+t1 + tp)ir + + 3n-(2Radr + R, + RaB + R,er)Oir +n-(tmc + tc)imc + + nVu+2n'tlil + п-(4Ял + R¡uk. + 2-(Rs + + R^-Ci,,
где i. — ток, потребляемый мотом за 1 цикл;
т — длительность цикла;
n — количество запросов за цикл;
— время включения микроконтроллера;
— время включения передатчика;
— время включения приемника; m — время измерения; ; — время ожидания сигнала приемником; — время прослушивания канала; „ — время обработки информации микроконтроллером;
is — ток, потребляемый в режиме сна;
i тс — ток, потребляемый микроконтроллером;
it — ток, потребляемый передатчиком;
ir — ток, потребляемый приемником;
iadc — ток, потребляемый аналого-цифровым преобразователем;
Radc — количество символов результата измерения;
Radr — количество символов адреса;
Rs — количество символов синхронизации;
R — количество служебных символов;
ser J 1
Rcrc — разрядность контрольной суммы;
C — скорость передачи информации [7].
Энергия, потребляемая узлом сети за один цикл:
— Eslep + Емси + Е^ + E^j. + Eather,
где E — энергия, потребляемая узлом в фазе сна;
EMCU — энергия, потребляемая узлом во время работы микроконтроллера или вычислительного ядра приемопередатчика при его отсутствии;
Ercv — энергия, потребляемая узлом во время приема;
E — энергия, потребляемая узлом во
trans i^i j
время передачи;
Eather — энергия, потребляемая узлом в других режимах (режим пробуждения и др.) [8].
Приведенные подходы к математическому описанию энергопотребления узла сети, несмотря на достойный охват составляющих процесса приемопередачи, все же оставляют возможность их улучшения за счет привнесения прогностической составляющей. Модифицированная формула была предложена в работе [9]:
е =Т,е +irt "(в +е -е) +
1 1 s vm \ т w s/
+ n-tc-(ew -es) + n-tw-(ew -es) + ntp-(ew + er -- es) + ((2n - l)-tr)-(er + ew - es) + ((2n - l)-t> x(Si+n-(ew-es)) + ((2n-l)-tt)x x(z +e -e ),
V i w '
где tm — время, затрачиваемое аналого-цифровым преобразователем для измерения всех необходимых параметров;
tc — время, затрачиваемое микропроцессором на обработку значений, полученных от аналого-цифрового преобразователя;
tw — время перехода микропроцессора из спящего режима в рабочий;
tp — временной интервал, отсчитываемый от момента включения приемника данных до начала передачи информации передатчиком;
tr — время, затрачиваемое радиомодулем на переход в режим приема;
tt — время, затрачиваемое радиомодулем на переход в режим передачи;
es — ток, потребляемый в спящем режиме микропроцессором;
em — ток, потребляемый аналого-цифровым преобразователем в режиме измерения;
ew — ток, потребляемый в рабочем режиме микропроцессором;
er — ток, потребляемый радиомодулем в режиме приема;
T1 — длительность цикла сбора данных (реальная);
n — среднее ожидаемое количество попыток связи;
s. — сумма значений энергопотребления радиопередатчика /-го узла при передаче откликов во все узлы, передающие данные напрямую узлу i с учётом необходимых уровней мощности;
z. — энергопотребление радиопередатчика i-го узла при передаче пакетов сообщений измерительной информации с учётом требуемого уровня мощности.
Предлагаемый вариант формулы содержит переменные, введение которых было основано на расширении описания сетевого графа, обычно задаваемого множеством, состоящим из подмножеств вершин (узлов сети) и ребер (расстояний между ними), подмножеством минимальных мощностей передатчиков, при которых возможен бесперебойный обмен информацией между узлами. Данное введение позволило рассмотреть работу передающего радиомодуля в экономном режиме, подразумевающем переключение используемых уровней мощности (подобная функция имеется практически у всех современных радиомодулей). Также в предлагаемой формуле были учтены технические параметры оборудования сетей, влияющего на их энергоемкость и расписание передачи информации.
Вывод
Таким образом, предлагаемый вариант системы мониторинга утечек газа от свечей продувочных трубопроводов, реализованный на базе современных технологий LPWAN, позволит своевременно предупредить возникновение взрыво- и пожароопасных ситуаций и, как следствие, избежать значительных финансовых потерь, а применение формулы расчета энергопотребления узла сети с привнесенной прогностической составляющей предоставит возможность рассчитать время автономной работы как всей сети, так и ее элементов в частности, что может быть полезно при планировании обслуживания и эксплуатации системы.
Список литературы
1. Гумеров А.Г., Шагиев Р.Г., Хал-лыев Н.Х. Аварийное истечение из наклонных участков трубопроводов сжиженных углеводородных газов // Проблемы сбора,
подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. 2012. Вып. 1 (87). С. 96-102.
2. Коркишко А.Н., Рахматуллин Ш.И., Карамышев В.Г. Локация утечек нефти, нефтепродуктов и нестабильных углеводо-
родных жидкостей на магистральных трубопроводах // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. 2011. Вып. 2 (84). С. 142-147.
3. Акопова Г.С., Дорохова Е.В., Попов П.Б. Оценка объемов потерь метана с утечками от технологического оборудования газотранспортных объектов ОАО «Газпром» // Вести газовой науки. 2013. № 2(13). С. 63-67.
4. Centenaro M., Vangelista L., Zanella A., Zorzi M. Long-Range Communications in Unlicensed Bands: the Rising Stars in the IoT and Smart City Scenarios // IEEE Wireless Communications. 2016. № 23. P. 2-8.
5. Верхулевский К. LoRa - все, что вы хотели знать об этом // Компоненты и технологии. 2016. № 3(176). С. 90-98.
6. Майский Р.А., Хафизов Ф.М., Муха-метзянов И.З., Горлов С.Н. Мониторинг гидратообразования в системах добычи и транспорта природного газа в условиях холодных климатических зон // Нефтегазовое дело. 2015. Т. 13. № 4. С. 109-114.
7. Зеленин А.Н., Власова А.В. Анализ энергоциклов узлов беспроводных сенсорных сетей // Восточно-европейский журнал передовых технологий. 2012. № 3. С. 13-17.
8. Галкин П.В. Анализ энергопотребления узлов беспроводных сенсорных сетей // ScienceRise. 2014. № 2 (2). С. 55-61.
9. Павлова З.Х., Балтин Р.Р., Краснов А.Н., Майский Р.А. Об основных аспектах проектирования беспроводных сетей параметрического мониторинга удаленных объектов // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 12 (54). Ч. 3. С. 161-164.
References
1. Gumerov A.G., Shagiev R.G., Khal-lyyev N.Kh. Outflow from ruptured Inclined Segments of Liquefied Hydrocarbon Gas Pipelines // Problemy sbora, podgotovki i
transporta nefti i nefteproduktov — Problems of Gathering, Treatment and Transportation of Oil and Oil Products, 2012, Issue 1 (87), Pp. 96-102. (in Russ.).
2. Korkishko A.N., Rakhmatullin Sh.I., Karamyshev V.G. Location of Oil, Products and Unstable Hydrocarbon Liquids Leakages from Main Pipelines // Problemy sbora, podgotovki i transporta nefti i nefteproduktov — Problems of Gathering, Treatment and Transportation of Oil and Oil Products, 2011, Issue 2 (84), Pp. 142-147. (in Russ.).
3. Akopova G.S., Dorokhova E.V., Popov P.B. Assessment of Methane Losses with Leaks from Technological Equipment of Gazprom's Gas Transmission Facilities // Lead Gas Science. 2013. № 2 (13). P. 63-67.
4. Centenaro M., Vangelista L., Zanella A., Zorzi M. Long-Range Communications in Unlicensed Bands: the Rising Stars in the IoT and Smart City Scenarios // IEEE Wireless Communications. 2016. № 23. P. 2-8.
5. Verkhulevsky K. LoRa — Everything You Wanted to Know about This // Components & Technologies. 2016. № 3 (176). P. 90-98.
6. Maiski R.A., Khafizov F.M., Mukha-metzyanov I.Z., Gorlov S.N. Monitoring Hydrate Formation in the Production System and Natural Gas Transport in Cold Climates // Neftegazovoe delo. 2015. T. 13. № 4. P. 109-114.
7. Zelenin A.N., Vlasova A.V. Analysis of Energy Cycles of Wireless Sensor Network Nodes // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2012. № 3. P. 13-17.
8. Galkin P.V Analysis of Power Consumption of Wireless Sensor Network Nodes // ScienceRise. 2014. № 2 (2). P. 55-61.
9. Pavlova Z.X., Baltin R.R., Krasnov A.N., Maiski R.A. About the Main Aspects of Design of Wireless Network Parametric Monitoring Remote Objects // International Research Journal. 2016. № 12 (54). Part 3. P. 161-164.
