Оптимальное управление многомашинным комплексом системы поддержания пластового давления на нефтяных месторождениях, C. 82-84

UDK: 622.276.4«722»
DOI: 10.24887/0028-2448-2017-2-82-84
Ключевые слова: кустовая насосная станция (КНС), повышение энергетической эффективности, техническое состояние насосных агрегатов, диагностическая система, искусственная нейронная сеть
Авт.: В.В. Сушков (Нижневартовский гос. университет), М.К. Велиев (ПАО «Гипротюменнефтегаз»), В.В. Тимошкин (Национальный исследовательский Томский политехнический университет), Т.Д. Гладких (Тюменский индустриальный университет)

На объем электроэнергии, потребляемой системой поддержания пластового давления, влияет техническое состояние насосных агрегатов. В процессе эксплуатации их техническое состояние ухудшается вследствие естественного износа, что проявляется в увеличении потерь электроэнергии в насосе. Для снижения потерь энергии, обусловленных техническим состоянием насосных агрегатов, разработана методика определения оптимального состава работающих насосных агрегатов. Эффективность разработанной методики во многом зависит от точности определения текущего технического состояния.

Для оценки технического состояния насосных агрегатов предложена диагностическая система на основе искусственной нейронной сети (ИНС) и массивов данных, полученных с датчиков расхода, напора и температуры на выходе и входе насосов. Для корректной работы диагностической системы на основе эксплуатационных данных выполняется обучение нейронной сети с целью настройки весов между нейронами таким образом, чтобы суммарная ошибка выходного сигнала ИНС стремилась к нулю. Обучение проводится в программной среде Matlab c использованием алгоритма Левенберга – Марквардта. В зависимости от величины полученной ошибки веса корректируются.

С использованием разработанной диагностической системы на основе эксплуатационных данных определены коэффициенты полезного действия (к.п.д.) двух насосов ЦНС 500-1900 и одного насоса ЦНС 180-1900. Показано, что погрешность оценки к.п.д., полученных с использованием предлагаемой диагностической системы, не превышает 6 %.


Внимание!
Купить полный текст статьи (формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.