«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Имитационная модель идентификации причин и источников дебаланса природного газа в трубопроводной газотранспортной системе

УДК: 681.514:681.518.2:681.518.3:681.518.5
DOI: 10.33285/2782-604X-2022-3(584)-37-48

Авторы:

¹ КСИМАТИК, Москва, Россия
² МЦЭ-Инжиниринг, Москва, Россия
³ Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
⁴ РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, Россия

Ключевые слова: газотранспортная система, идентификация, имитационная модель, алгоритм, компрессорная станция

Аннотация:

В статье представлен подход к разработке имитационной модели трубопроводной газотранспортной системы (ТГТС) с учетом характеристик компрессорных станций (КС) с целью определения причин и источников дебаланса природного газа. При расчете баланса газа в ТГТС используются как непосредственно измеренные, так и расчетные параметры. Погрешности прямых и косвенных (расчетных) измерений параметров существенно влияют на формирование баланса транспортируемого природного газа в ТГТС. Теоретическое решение и практическая реализация оперативного выявления и устранения причин возможного дебаланса транспортируемого газа обеспечат качественно новый уровень управления ТГТС. Рассматривается комбинированный подход к контролю баланса газа в ТГТС с использованием формальных и неформальных методов построения математической модели объекта (аналитические и статистические методы), а также алгоритмов идентификации причин возможного дебаланса. Разработка имитационной модели ТГТС основана на физических принципах гидравлики транспортируемого потока газа, баланса массы, энергии и технических характеристик КС, являющейся ключевым элементом ТГТС, определяющим режим транспортировки природного газа. Для определения параметров режима работы ТГТС (давления и расхода) по имитационной модели использована итерационная вычислительная процедура Ньютона – Рафсона, обеспечивающая оперативность получения результатов и принятия решений по оптимизации режимов функционирования, идентификации возможных причин дебаланса газа и т. п. Используя полученные по имитационной модели режимные параметры работы КС, оценивают затраты части компримированного природного газа в качестве топлива для газоперекачивающих агрегатов (затраты на собственные нужды) как при эксплуатации, так и для различных конфигураций при проектировании оптимальной ТГТС. Представлен комплексный алгоритм оценки источников и причин дебаланса природного газа с использованием имитационной модели транспортировки природного газа.

Список литературы:

1. Natural gas pipeline development in South East Asia / H. Ibrahim, A.S. Yaman, T.T. Lien [et al.]. – Tokyo: Asia Pacific Energy Research Center, 2000. – IX, 86 p.
2. Guo B., Ghalambor A. Natural gas engineering handbook. – 1st edition. – Houston, Texas: Gulf Publishing Company, 2005. – 457 p.
3. Model relaxations for the fuel cost minimization of steady-state gas pipeline networks / Siming Wu, R.Z. Ríos-Mercado, E.A. Boyd, L.R. Scott // Mathematical and Computer Modeling. – 2000. – Vol. 31, Issue 2-3. – P. 197–220. – DOI: 10.1016/S0895-7177(99)00232-0
4. Borraz-Sanchez C., Ríos-Mercado R.Z. A Hybrid Meta-heuristic approach for natural gas pipeline network optimization // Lecture Notes in Computer Science. – 2005. – Vol. 3636. – P. 54–65. – DOI: 10.1007/11546245_6
5. Siming Wu. Steady-state simulation and fuel cost minimization of gas pipeline networks: PhD Thesis. – University of Houston, 1998.
6. Carter R.G. Pipeline optimization: Dynamic programming after 30 years // Proc. of the 30th PSIG Annual Meeting, Denver, Colorado, Oct 28–30. – 1998. – Paper No PSIG-9803.
7. Ríos-Mercado R.Z., Kim S., Boyd E.A. Efficient operation of natural gas transmission systems: A network-based heuristic for cyclic structure // Computers & Operations Research. – 2006. – Vol. 33, Issue 8. – P. 2323–2351. – DOI: 10.1016/j.cor.2005.02.003
8. Morini M., Pinelli M., Venturini M. Analysis of biogas compression system dynamics // Applied Energy. – 2009. – Vol. 86, Issue 11. – P. 2466–2475. – DOI: 10.1016/J.APENERGY.2009.03.008
9. Osiadacz A.J. Simulation and analysis of gas networks. – 1st edition. – Houston: Gulf Publishing Company, 1987. – XI, 273 p.
10. Menon E.S. Gas pipeline hydraulics. – 1st edition. – New York: CRC Press, 2005. – 416 p. – DOI: 10.1201/9781420038224
11. Asante B. Multiphase transport of gas and low load liquids in pipelines // 32th Annual Meeting of Pipeline Simulation Interest Group (PSIG). – Savannah, Georgia, 2000.
12. Shoham O. Mechanistic modeling of gas-liquid two-phase flow in pipes. – SPE, 2006. – 408 p.
13. Taitel Y., Dukler A.E. A model for predicting flow regime transitions in horizontal and near horizontal gas-liquid flow // American Institute of Chemical Engineers J. – 1976. – Vol. 22, Issue 1. – P. 47–55. – DOI: 10.1002/aic.690220105
14. Gresh M.T. Compressor performance Aerodynamics for the user. – 2nd edition. – Boston: Butterworth Heintemann, 2001. – 214 p.
15. Grauer D.K. Simulation and optimization of non-isothermal, one dimensional single/two phase flow in natural gas pipeline: PhD Thesis. – Kansas State University, 2010. – 216 p.
16. Stoecker W.F. Design of thermal systems. – 3rd edition. – New York: McGraw-Hill, 1989. – 565 p.
17. Abbaspour M., Chapman K.S., Glasgow L.A. Transient modeling of nonisothermal, dispersed two-phase flow in natural gas pipelines // Applied Mathematical Modelling. – 2010. – Vol. 34, Issue 2. – P. 495–507. – DOI: 10.1016/J.APM.2009.06.023
18. Brkić D. An improvement of Hardy Cross method applied on looped spatial natural gas distribution networks // Applied Energy. – 2009. – Vol. 86, Issue 7-8. – P. 1290–1300. – DOI: 10.1016/J.APENERGY.2008.10.005
19. A fuzzy constraint-based approach to data reconciliation in material flow analysis / D. Dubois, H. Fargier, M. Ababou, D. Guyonnet // Int. J. of General Systems. – 2014. – Vol. 43, Issue 8. – P. 787–809. – DOI: 10.1080/03081079.2014.920840
20. Построение системы идентификации источников и причин небаланса газа в газотранспортной системе / С.С. Горбунов, А.В. Костандян, В.А. Дубинин, В.А. Костандян // Газовая пром-сть. – 2019. – № S2(786). – С. 68–76.
21. Тевяшев А.Д., Тевяшева O.A., Фролов В.А. Об одном классе стохастических моделей квазистационарных режимов работы газотранспортных систем // Радиоэлектроника и информатика. – 2011. – № 3. – С. 75–81.
22. Расчет линейных участков магистрального газопровода на стационарном режиме работы: методические указания к курсовой работе / сост. И.П. Канунников, В.П. Показеев. – Самара: Изд-во Самарского университета, 2017. – 57 с.
23. Чупин В.Р., Майзель Д.И. Обнаружение утечек газа из магистрального газопровода // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. – 2011. – № 1(1). – С. 142–148.