CC BY
11
10. Руденко С.Ю. Визначення обсягу повпря, що бере участь у пшоутворенш компресшно! пши / С.Ю. Руденко // Науковий вюник НЛТУ Украши : зб. наук.-техн. праць. - Львгв : РВВ НЛТУ Украши. - 2015. - Вип. 25.6. - С. 229-232.
Титаренко А.В. Газонаполненная пена - эффективное средство пожаротушения лесных пожаров
Рассмотрены классы пожаров и способы их тушения. Предоставлена статистика лесных пожаров в Украине за 2014 г. Определено, что главной проблемой, с которой сталкиваются оперативно-спасательные подразделения при тушении лесных пожаров, является острая нехватка огнетушащего вещества - воды. Определено, что при таких условиях эффективным средством пожаротушения лесных пожаров является газонаполненная пена - однородная мелкоструктурная пена низкой кратности, полученная путем смешивания пенообразователя, воды и сжатого воздуха или азота. Приведены ее основные преимущества и недостатки. Освещены сравнительные результаты тушения лесного пожара с помощью воды, воздушно-механической пены и газонаполненной пены. Доказано, что применение газонаполненной пены для тушения лесных пожаров позволит уменьшить время тушения, объем воды на тушение, а также уменьшить скорость распространения пламени за счет обеспечения огнезащиты.
Ключевые слова: пожаротушение, компрессионная пена, газонаполненная пена, лесной пожар.
Tуtarenko A. V. Compressed Air Foam as an Efficient Method for Wildfire Extinguishing
The classes of fires and how to extinguish them are studied. Statistics for wildfire in Ukraine in 2014 is provided. Based on the experience of wildfires, the primary extinguishing agent, which is used to extinguish such fires, is proved to be water, and the main method is supposed to be cooling of the combustion zone. The main problem faced by rescue units operating in extinguishing wildfires is an acute shortage of water as extinguishing agent. It is determined that under these conditions, an effective means of extinguishing wildfires is a compressed air foam - a homogeneous fine-low expansion foam that is obtained by mixing a foaming agent, water and compressed air or nitrogen. Its main advantages and disadvantages are presented. Some comparative results of extinguishing a wildfire with water, air and mechanical foam and compressed air foam are highlighted. It is proved that the use of compressed air foam to extinguish forest fires will reduce extinguishing time, and the amount of water to extinguish, as well as to reduce the speed of flame propagation by providing fire protection.
Keywords: fire extinguishing, compressed air foam, wildfire, agent.
УДК 681.518:622.248:004.94 Доц. Л.Я. Чигур, канд. техн. наук -
1вано-Франшвсышй НТУ нафти i газу
УДОСКОНАЛЕННЯ СТРУКТУРИ СИСТЕМИ ПЩТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ Р1ШЕНЬ ДЛЯ КОНТРОЛЮ ТЕХН1ЧНОГО СТАНУ ПОРОДОРУЙН1ВНОГО 1НСТРУМЕНТУ
Для щентнфжацп поточного стану зношення долота в умовах шформацшно! не-визначеност запропоновано використовувати разом iз розробленими шдходами нейро-мережний класифшатор на основi пбридно! нейромереж^ Вш складаеться з мережi Ко-хонена та нейромережi прямого поширення. Отримаш результати моделювання роботи нейромережевого алгоритму дали змогу розробити структуру системи шдтримки прийняття ршень для контролю техшчного стану породоруйшвного шструменту у про-цес буршня свердловини, яка техшчно може бути реалiзована на базi системи контролю i управлшня процесом буршня типу СКУБ-1М або й зарубiжних аналопв.
Вступ. Виконання енергетично1 стратегií Украши на ближче десятилитя пов'язане iз зростанням обсяпв власного видобутку нафти i газу, що, своею чер-гою, передбачае шдвищення ефективностi на всiх етапах цих процесш з одно-часним зниженням 1х собiвартостi. У процес бурiння свердловини цi показники залежать вiд багатьох чинникiв: тривалiсть буршня; кiлькiсть спуско-пвдймаль-них операцiй; вибiр породоруйнiвного iнструменту та використання повного ресурсу його спрацювання; вчасне прийняття оптимальних рiшень та здшснен-ня необхщних керувальних дiй. Характерною особливктю процесу бурiння е вiдсутнiсть сершних приладш для контролю режимних параметра безпосе-редньо на вибо1 свердловини, що значною мiрою зумовлюе ушкальнкть процесу бурiння нафтових i газових свердловин [1]. Це призводить до потреби вико-ристовувати таю природш канали зв'язку, як колона бурильних труб, стовп про-мивно1 рiдини i оцiнювати режимнi параметри за показниками наземних прила-дiв. Дослiдження засвiдчили, що природнi канали зв'язку породжують адитивнi шуми, яю у загальному випадку е нестацюнарними. Прямому вимiрюванню доступне тальки проходження долота Тому про техшчний стан долота мож-на судити тальки опосередковано за механiчною швидкктю бурiння [1, 2].
Для визначення моменту пiдйому долота для замши складають режимнi карти. Проте фактичш результати вiдпрацювання долiт iстотно вщхиляються вiд рекомецдацiй, що наведенi в режимних картах, ят складенi для деяких усе-реднених умов. Це зумовлено тим, що змiна фiзико-механiчних властивостей гiрських порiд мае випадковий характер. Помилки пiд час визначення моменту шдйому долота для замши спричиняють аварií, на лiквiдацiю яких витрачають значнi кошти. З огляду на це, актуальною е науково-прикладна задача розроб-лення системи штелектуально1 пiдтримки прийняття рiшень про управлшня процесом вiдпрацюванця долiт у склада автоматизовано1 системи керування режимами бурiння на основi методу динамiчного iнтелектуального аналiзу неста-цiонарних сигналов про процес вщпрацювання долiт з використанням штучних нейронних мереж, здатних функцiонувати за умов апрiорноí та поточно1 невиз-наченостi щодо структури та параметра об'екта.
Серед сучасних напрямiв розроблення людино-машинних систем - системи автоматичного керування, експертш системи та системи пiдтримки прийняття ртень. Саме за допомогою системи шдтримки прийняття рiшень оператор мае змогу безпосередньо за допомогою обчислювальних засобiв про-ектувати, порiвнювати та обирати альтернативнi варiанти рiшень. При цьому вiдбуваеться автоматизация не стальки ручно!' працi, скшьки iнтелектуальноí, бшьше того, в ряда задач вони виявляються ефективнiшими. Зрозумшо, що в таких випадках доцшьно використовувати системи шдтримки прийняття ртень, яю дають змогу приймати важливi ршення, керуючись под1ями, якi ще не здшснилися, надають можливiсть розробляти кшька можливих сценарiíв, виз-начати оптимальш до тощо.
Матерiали та методи. Особливктю роботи долота, як об'екта контролю, на вибо1 свердловини е складнкть встановлення причинно-наслiдкового зв'язку мiж спiввiдношенням iнформацiйцих параметрiв контрольованого об'екта i його технiчним станом. !нформацшна модель контролю долота ефек-тивна за вiдсутностi iнформацiйноí невизначеноста, зумовлено1 можливим ви-
никненням ускладнень у процесi бурiння (прихоплення колони бурильних труб, обвал стiнок свердловини, вхвд долота в зону аномальних пластових тискiв та iн.). Тому в деяких випадках виникае потреба у додатковш iнформацií для дос-товiрного визначення стану долота на вибо! свердловини. Одним iз джерел та-ко! iнформацií е статистичт данi режимних параметрiв про вже пробурен свердловини iз апрiорi вiдомими технiчними станами контрольованого об'екта на рiзних етапах бурiння, та ускладненнями, що виникали пiд час будшництва свердловини, параметричнi ознаки яких подiбнi до ознак зношення долота.
Для щентифгкаци поточного стану зношення долота в умовах шформа-щйно! невизначеностi пропонують використовувати разом iз розробленими шд-ходами нейромережний класифшатор на основi гiбридноí нейромережi, що складаеться з мережi Кохонена та нейромережi прямого поширення [3, 4]. Зас-тосування мережi Кохонена дае змогу ^м iншого, виявляти новi стани, в яких перебувае контрольований об'ект, якi ранiше не були описан статистичними вибiрками. Система зможе розширювати власну базу знань про можлиш стани контрольованого об'екта у процес функщонування.
Нейромережа прямого поширення, застосована для ощнювання зношення долота на вибо! свердловини, е складовою частиною загально! системи контролю зношення долота в умовах невизначеносп процесу бурiння свердловин. II особливiстю е наявнiсть трьох шарiв з прямою передачею сигналу. Реалiзова-на нейромережа мае три прошарки: вхiдний прошарок з п'ятьма видними змш-ними, прихований прошарок та вихщний прошарок, сигнал якого е ощнкою ступеня зношення породоруйнiвного шструменту. Прихованi шари забезпечу-ють промiжне оброблення вхiдного сигналу.
Результати. Ьштацшне моделювання роботи цих нейромереж проведено в середовищ програмного пакету ММаЬ. До вхiдних параметр1в нейромереже-вого алгоритму вiдносять: осьове навантаження на долото; частота обертання долота; крутний момент; мехашчна швидкiсть проходки.
Результати моделювання запропонованого алгоритму контролю технчно-го стану долота довели його ефектившсть i допiльнiсть використання у цш ситуаций У разi виникнення будь-якого з наведених вище ускладнень оператор матиме змогу швидко iдентифiкувати й тип i прийняти вiдповiднi рiшення для !'х усунен-ня. Отриманi результати моделювання роботи нейромережевого алгоритму дають змогу розробити структуру системи тдтримки прийняття ртень для контролю технiчного стану породоруйтвного iнструменту в пропесi бурiння свердловини. Основним елементом системи тдтримки прийняття ртень (СППР) (рис. 1) е блок розшзнавання поточного функционального стану об'екта керування [5].
Завдання цього блоку полягае у вщнесенш поточного стану об'екта керування (вхщного образу) до одного з можливих заздалегiдь визначених статв (клаав розпiзнавання) або видачi висновку про те, що поточний стан не ввдо-мий систем! У першому випадку в базi знань знаходяться рекомендацп щодо керуючого впливу, якщо система його потребуе. У другому випадку параметри нерозпiзнаного стану потрапляють до бази даних для подальшого використання при перенавчаннi системи. У процес навчання системи (рис. 2) проводиться на-копичення нерозпiзнаних векторiв вхвдних параметрiв.
Рис. 1. Структурна схема системи тдтримки прийняття рШень для управлтня вiдпрацюванням породоруймвного тструменту
Рис. 2. Процес навчання СППР
Як тшьки Тх кшьюсть стае достатньою для перенавчання - виб1рка стае репрезентативною, система перенавчаеться. Шд репрезентатившстю виб1рки мають на уваз1 11 обсяг, який забезпечуе задану статистичну похибку за прийнятноТ з практичних м1ркувань кшькост1 реал1зацш образу [5]. Очевидно, що немае сенсу витрачати час на перенавчання тсля надходження кожного нового нерозтзнаного вхщного вектора.
Шд перенавчанням потр1бно розумгги таке. Проводиться кластеризащя даних 1 формуються тдкласи розтзнання. Оскшьки тд час кластерного анамзу не вщомо, який тдклас належить до якого класу (навчання без вчителя), то формування клас1в (вщнесення тдклас1в до певних клас1в) покладено на ек-сперта, який, кр1м цього, також мае визначати керуючий вплив для кожного з1 сформованих клас1в та занести Тх в базу знань. У тому випадку, коли поточний стан розтзнано, система функщонуе у звичайному режимь
Обговорення або дискусiя. Для типовоТ структурно! схеми керування буровоТ установки характерним е роздшьне керування мехашзмом подач1 долота 1 буровими насосними агрегатами. Зазвичай, для контролю 1 керування вико-ристовують наземш системи 1 системи, призначеш для роботи на вибоТ свердло-вини. Таю системи встановлюють за кордоном ф1рми ScЫumberger, Totco,
НОЦЮНОЛЬНИЙ л^те^^иний yнiверситет Укрaïни
Eastman Christensen, Dresser Industriz Inc., NL Sperry-Sun Teleco oilfield Services, Norto Christensen та ш. Иризнaченi вони, головним чином, для контролю навка-щйник пaрaметрiв, а також тиску i температури на вибо^', фактичного зусилля i крутного моменту на долоп, швидкостi обертання вала гiдрaвлiчного двигуна, питомого опору гiрськиx порiд, вiбрaцiйниx коливань у колонi бурильник труб, глибини свердловини, густини i витрати бурового розчину, меxaнiчноï швид-косп бyрiння та iн. [6].
Типова система контролю, що фyнкцiонye на вибоï свердловини, вiдомa шд aбревiaтyрою MWD (measuring while drilling - вишрювання пiд час бурш-ня). На ïï основi було створено телеметричну систему MPTS (mud pulse telemetry system) [7]. На вiдмiнy ввд клaсичниx телевимiрювaльниx систем, де пер-виннi параметри (меxaнiчнi або гiдрaвлiчнi) за допомогою давач1в перетворю-ються на електричш сигнали, тут зaстосовyeться потрiйне перетворення i крiм згаданого, вiдбyвaeться перетворення електричного сигналу в послiдовнiсть пд-рaвлiчниx iмпyльсiв, що пересилаються через стовп промивно! рiдини на повер-xню, де вiдбyвaeться кiнцеве перетворення гiдрaвлiчного сигналу в електрич-ний. До того ж потрiбне додаткове перетворення гiдрaвлiчноï енергп потоку промивноï рiдини або меxaнiчноï енергп обертання колони бyрильниx труб для живлення енергieю глибинниx генерaторiв iмпyльсiв i давач1в.
Haйпоширенiшими в УкраЫ та iншиx ^arnax СНД e автоматизоваш системи Геотест-5, Geo Box, Контур-2, СКУБ-2М, БУР-САК, Леуза-1,2. Структуры сxеми aвтомaтизовaниx систем мають багато ra^mx рис [6] :
• об'еднання систем yправлiння 6уровими насосними агрегатами i мехатзмом подачi долота здшснюеться на основi спiльного керyючого програмованого мiкроконтролера з пристроем вводу i налаштyвання та пультом керyвання з ви-користанням трьох титв каналiв: електричних, iнформацiйних i канатв управ-лшня;
• використовуеться двоконтурна система керування, шляхом змiни осьово'1 сили на долото i витрати промивно'1 рщини;
• алгоритми керування розробляють на основi моделювання динамiчних проце-сiв, що вiдбyваються у колот бурильних труб з урахуванням характеристик наземного i вибшного обладнання, а також можливих збурень у систем! Висновки. Отже, на основi проведеного aнaлiзy можна зробити висно-
вок, що розроблена система шдтримки прийняття рiшення для управлшня ввд-працюванням породоруйшвного iнстрyментy теxнiчно може бути реaлiзовaнa на бaзi системи контролю та yпрaвлiння процесом бyрiння типу СКУБ-1М або ïï зaрyбiжниx аналопв.
Лiтература
1. Семенцов Г.Н. Оптимальное управление процессом бурения нефтяных и газовых скважин : автореф. дисс. на соискание учен. степени д-ра техн. наук: спец. 05.13.07 -Автоматизация технологических процессов и производств (промышленность) I Г.Н. Семенцов. - М., 1990. - 44 с.
2. Горбшчук М.1. Оптишзацш процесу буршня глибоких свердловин I М.1. Горбшчук, Г.Н. Семенцов. - 1вано-Франювськ : Вид-во "Факел", 2003. - 493 с.
3. Kohonen Teuvo. Self-organizing maps / Teuvo Kohonen. - Helsinki, Finland, 2005. - 496 p.
4. Руденко О.Г. Штучш нейромережi : навч. посiбн. / О.Г. Руденко, C.B. Бодянський. -Харюв : Вид-во TOB "Компанiя СМ1Т", 2006. - 404 c.
5. Мшенш, А.А. Щдхад до тдтрнмки прийняття ршень операторами складних технолопчних процеив / А.А. Мшенш // Вюник Сумського державного университету : зб. наук. праць. - Сер.: Техн1чн1 науки. - 2005. - № 9(81). - С. 107-123.
6. Чигур I.I. Оперативний контроль спрацювання доли при буршш свердловин на нафту i газ / I.I. Чигур // Вимiрювальна та обчислювальна технiка в технологiчних процесах : зб. наук. праць. - 1998. - № 3. - С. 116-118.
7. Чигур I.I. Автоматизований контроль показника працездатност шарошкових долгг при бурiннi свердловин / I.I. Чигур // Вимiрювальна та обчислювальна технжа в технологiчних процесах : зб. наук. праць. - 1998. - № 4. - С. 165-169.
Чигур Л.Я. Совершенствование структуры системы поддержки принятия решений для контроля технического состояния породоразрушающе-го инструмента
Для идентификации текущего состояния износа долота в условиях информационной неопределенности предложено использовать вместе с разработанными подходами нейросетевой классификатор на основе гибридной нейросети. Он состоит из сети Кохо-нена и нейросети прямого распространения. Полученные результаты моделирования работы нейросетевого алгоритма позволили разработать структуру системы поддержки принятия решений для контроля технического состояния породоразрушающего инструмента в процессе бурения скважины, которая технически может быть реализована на базе системы контроля и управления процессом бурения типа СКУБ-1М или ее зарубежных аналогов.
Chygur L. Ya. Improving the Structure of Decision Support Systems for Condition Monitoring of Rock Cutting Tool
A neural network classifier that is based on the hybrid neural network is suggested using along with developed approaches in order to identify the current state of the rock bit wear under the conditions of information uncertainty. It consists of Kohonen network and feed-forward neural networks. The results of modeling neural network algorithm made it possible to develop a framework of decision support systems for condition monitoring of rock cutting tool during drilling which technically can be realized in a system for monitoring and control of drilling of SKUB-1M type or its foreign counterparts.
Keywords: rock bit, wear, neural network, rock cutting tool, monitoring.
УДК 662.61:621 Вед. науч. сотр. Ю.В. Шеренковский, канд. техн. наук -
Институт технической теплофизики НАН Украины
СТРУКТУРА ТЕЧЕНИЯ ПРИРОДНОГО ГАЗА В СИСТЕМАХ ОХЛАЖДЕНИЯ СТАБИЛИЗАТОРНЫХ ГОРЕЛОЧНЫХ УСТРОЙСТВ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ НАГРУЗКАХ КОТЛОАГРЕГАТА
Приведены результаты математического моделирования течения природного газа в системах охлаждения горелочных устройств стабилизаторного типа. Соответствующие данные представлены для двух вариантов систем охлаждения - с плоской импак-тной струей и с круглыми импактными струями. Рассмотрены результаты сравнительного анализа структуры потока при разных значениях ширины стабилизатора пламени. Особое внимание уделено анализу закономерностей влияния нагрузки котлоагрегата на характеристики течения хладагента. Приведены результаты исследований, отвечающие диапазону изменения относительной нагрузки котла 20-100 %.
Ключевые слова: стабилизаторное горелочное устройство, система охлаждения, импактные струи, структура течения.
Введение. Одним из перспективных направлений развития систем охлаждения стабилизаторных горелочных устройств является применение т. наз.
