В настоящее время учет нефти, принимаемой и сдаваемой отечественными нефтяными компаниями, проводится с применением систем измерений количества и показателей качества нефти (СИКН). СИКН реализуют следующие динамические методы измерений: 1) косвенный с использованием преобразователей объемного расхода, поточных преобразователей плотности, преобразователей температуры и давления (является основным методом измерений массы нефти в системе магистрального трубопроводного транспорта); 2) прямой с применением кориолисовых преобразователей массового расхода. В системе магистральных нефтепроводов в России эксплуатируется более 29 видов преобразователей расхода утвержденного типа, из которых 9 относятся к турбинным преобразователям расхода (ТПР). Вследствие интенсивного развития в последние годы прикладного программного обеспечения в области изучения и моделирования гидромеханических процессов проведены исследования средствами математического моделирования конструкции ТПР с целью обеспечения наибольшей стабильности метрологических характеристик. В результате анализа выявлены параметры ТПР, способные наиболее значительно повлиять на стабильность коэффициента преобразования. Для определения степени влияния этих параметров на стабильность коэффициента преобразования, а также прогнозирования его значения в зависимости от изменения конструкции ТПР разработана аналитическая гидромеханическая модель, основанная на теории осевых турбомашин. В отличие от лопаток в турбомашинах лопасти ТПР работают при малых углах атаки, а работы по оптимизации конструкции направлены на получение стабильных метрологических характеристик в заданных диапазонах расхода и вязкости перекачиваемой среды. В процессе компьютерной реализации математической модели установлены конструктивные характеристики ТПР, значительно влияющие на стабильность его метрологических характеристик, а также выполнен прогноз коэффициента преобразования во всех расчетных диапазонах расходов и вязкостей.
Список литературы
1. Современное состояние ведения учетных операций с нефтью и нефтепродуктами с применением измерительных систем в России / О.В. Аралов, И.В. Буянов, Ю.В. Лисин [и др.]. – М.: Недра, 2019. – 246 с.
2. Гостелоу Дж. Аэродинамика решеток турбомашин: пер. с англ. – М.: Мир, 1987. – 392 с.
3. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. – М.: Наука, 1976. – 736 с.
4. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Статистика, 1973. – 103 с.
5. Климов А.М., Брянкин К.В. Надежность технологического оборудования: учебное пособие. 2-е изд. – Тамбов: Изд-во Тамбовского гос. технического университета, 2008. – 104 с.
6. Кобзаль А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. – М.: Физматлит, 2006. – 816 с.
7. Королев В.Ю. Вероятностно-статистический анализ хаотических процессов с помощью смешанных гауссовских моделей. Декомпозиция волатильности финансовых индексов и турбулентной плазмы. – М.: МГУ, 2008. – 390 с.
8. Моделирование сложных вероятностных систем / В.Г. Лисиенко, О.Г. Трофимова, С.П. Трофимов [и др.]. – Екатеринбург: УРФУ, 2011. – 200 с.
9. Лойцянский Л.Г. Механика жидкости и газа. – М.: Наука, 1970, -
904 с.
10. Direct numerical simulation of turbulent pipe flow at moderately high Reynolds numbers / G.K. El Khoury, P. Schlatter, A. Noorani [et al.] // Flow Turbul. Combust. – 2013. – № 91. – Р. 475–495.
11. Nagib H.M., Chauhan K.A. Variation of von Kármán coefficient in canonical flows // Phys. Fluids. 2008. – № 20. – Р. 101518. – DOI: 10.1063/1.3006423
