郝志旭,肖 軍,李亮亮
(遼寧石油化工大學 遼寧 撫順 113001)
目前,注汽鍋爐是油田熱采工藝過程當中能耗最大的設備[1],也是油田注汽熱采的關鍵設備之一。我國稠油資源比較豐富,隨著經濟的發展,稠油開采的規模在不斷擴大。如何提高注汽鍋爐蒸汽干度的自動化檢測精度和控制質量一直是亟待解決的問題。
僅遼河油田現在投入使用的注汽鍋爐就有400多臺,而這些注汽鍋爐的自動化控制水平很低,大多是先依靠人工化驗測量蒸汽干度,再通過人工根據經驗調節給水量、燃料量以及風流量來控制蒸汽干度。這一過程需要耗費大量的人力,控制效率很低。而且控制精度不高,誤差很大。從人工測得蒸汽干度到調節相應控制變量需要很長的時間,滯后現象十分嚴重。如果能夠通過先進的控制算法實現蒸汽干度的實時在線監測與控制,不但可以節省大量的人力,而且能夠提高蒸汽質量,帶來很大的經濟效益。
筆者多次對遼河油田錦州采油廠和曙光采油廠的注汽鍋爐現場調研。在了解現有注汽鍋爐蒸汽干度控制現狀的基礎上[2],結合模糊控制與預測控制的特點[3],提出了注汽鍋爐蒸汽干度模糊-預測控制策略。
模糊控制最大的優點是不需要建立精確的數學模型[4],而且能夠快速的調整被控變量,使被控對象穩定在設定值附近。但是模糊控制也有其固有的缺點,其控制精度不是很高,因此,更加適合在注汽鍋爐蒸汽干度與設定值偏差較大的情況下使用。而預測控制則具有較高的控制精度,但是,因為滾動優化和反饋校正所需時間較長,所以預測控制響應速度相對較慢,因此,在注汽鍋爐蒸汽干度偏差較小的情況下使用預測控制會取得更好的控制效果。
針對注汽鍋爐蒸汽干度具有多變量、大滯后、非線性以及時變等特性,結合模糊控制與預測控制的特點[5],提出了注汽鍋爐蒸汽干度模糊-預測控制方法。通過調節給水流量、風流量以及燃料的流量,調整蒸汽干度,使其穩定在設定值附近。模糊-預測控制器可以根據蒸汽干度的偏差范圍,能夠自動選取采用最優控制器(模糊控制器和預測控制器中的一種控制器)對注汽鍋爐蒸汽干度進行控制。在蒸汽干度值偏差較大時,選取模糊控制器,充分利用模糊控制響應快的特點,快速調整給水流量、風流量和燃料流量;而在蒸汽干度值偏差較小的情況下,則選取預測控制器對注汽鍋爐蒸汽干度進行控制,在保持給水流量不變的情況下,根據實際需要,調節燃料量和風流量。
當蒸汽干度值偏差e>e0時 (e0表示蒸汽干度偏差切換率),采用模糊控制方法對注汽鍋爐蒸汽干度進行控制,利用蒸汽壓力偏差及其變化率調節給水流量,同時,根據蒸汽干度偏差及其變化率來調節燃料流量和風流量。在調節給水流量、燃料流量以及風流量之后,蒸汽干度會迅速的調整到設定值附近,但其在設定值附近的波動范圍會比較大,不能達到穩定控制蒸汽干度的目的,但是蒸汽干度偏差會變小,此時的蒸汽干度偏差小于e0;當e≤e0時,控制系統會自動選取預測控制器對注汽鍋爐蒸汽干度進行控制。在切換的過程中,一定要保持模糊控制時的給水流量、燃料流量和風流量不變,做到無擾動切換。在預測控制器起作用時,需要在保持給水流量不變的前提下,利用預測控制調整燃料流量和風流量,通過不斷的在線調整預測模型,利用滾動優化和反饋校正,對蒸汽干度進行實時在線調整,使蒸汽干度逐漸趨近蒸汽干度設定值。通過在不同蒸汽干度偏差下采用不同的控制策略,達到穩定控制蒸汽干度的目的。系統的結構框圖如圖1所示。

圖1 模糊-預測控制系統的結構框圖Fig.1 The structure of the fuzzy predictive control system block diagram
將V錐流量計運用到注汽鍋爐蒸汽干度測量中[6],不但可以降低人工化驗蒸汽干度帶來的誤差,而且為注汽鍋爐蒸汽干度的模糊-預測控制提供了技術保障。通過V錐流量計實時在線檢測溫度和蒸汽壓力等相關參數的變化,按照相應的函數關系,可以得出實時的蒸汽干度,這樣就能夠實現蒸汽干度的在線連續測量。
通過德國西門子公司S7-300系列的PLC[7-8]實現本文所用到的模糊控制算法,通過VB語言實現多變量預測控制算法。采用北京亞控公司的組態王6.55作為上位機組態軟件。
本文所述的預測控制算法是通過PLC采集現場數據,然后將這些采集來的數據進行相應的轉換和處理,再通過RS-232串口通訊方式將相關數據傳遞給上位機組態軟件,之后通過DDE通訊實現上位機組態軟件與VB的數據交換,在VB程序里實現多變量預測控制算法,經過計算得出當前時刻的控制量,再通過DDE通訊將這些當前時刻的控制量傳遞給上位機組態軟件,PLC從上位機組態軟件獲取這些控制量,PLC通過模擬量輸出模塊對執行器進行相應的控制。可是,如果這種方案一旦出現通訊問題,這種控制算法就會不起作用,整個系統就會癱瘓。為了防止這種情況的發生,我們在PLC中嵌入了PID常規控制算法。如果出現上位機與PLC通訊不正常或者出現上位機與VB通訊不正常的情況,PLC根據通訊中斷標志就會自動切斷先進控制,將常規PID控制作為當前控制算法,并且保持通訊中斷前的蒸汽干度設定值、控制量等參數不變,對其進行無擾動切換,這樣一來,該控制系統會更加可靠、更加安全,該系統框圖如圖2所示。

圖2 系統結構框圖Fig.2 Block diagram of system
在2012年9月對遼河油田曙光采油廠和錦州采油廠某注汽鍋爐進行了多次實際應用試驗,對注汽鍋爐蒸汽干度分別進行了PID控制與模糊-預測控制的對比實驗。經過大量的測試實驗發現,模糊-預測控制算法控制效果相對較好,
曙光采油廠某注汽鍋爐工況參數如下:蒸汽壓力12.96 MPa,給水流量18.02 t/h,蒸汽溫度321.3℃。在其它工況條件不變的情況下,改變蒸汽干度設定值,12:44開始測試,干度值 75.6%,設定干度值為 72%,12:51時,干度值為72.1%;此時設定干度值為75%,12:58時,干度值為75.0%。干度響應曲線如圖3所示。

圖3 干度響應曲線圖Fig.3 Dry degree of the response curve
錦州采油廠某注汽鍋爐工況參數如下:蒸汽壓力12.82 MPa,給水流量18.30 t/h,蒸汽溫度318.3℃。在其它工況條件不變,切換率為5%,改變蒸汽干度值,11:30開始測試,干度值70.0%,設定干度值為75%,11:42時,干度值為75.0%。干度響應曲線如圖4所示。

圖4 干度響應曲線圖Fig.4 Dry degree of the response curve
在其它工況條件不變,切換率為10%,改變蒸汽干度設定值,12:24開始測試,干度值70.0%,設定干度值為75%,12:23時,干度值為75.1%。干度響應曲線如圖5所示。

圖5 干度響應曲線圖Fig.5 Dry degree of the response curve
在其它工況條件不變,切換率為15%時,改變蒸汽干度設定值,13:14開始測試,干度值69.8%,設定干度值為75%,13:22時,干度值為79.5%。干度響應曲線如圖6所示。

圖6 干度響應曲線圖Fig.6 Dry degree of the response curve
對比圖4、5和圖6不難發現,切換率在10%時,對于遼河油田錦州采油廠某注汽鍋爐來說控制效果更好。對于不同采油廠的不同注汽鍋爐,其最佳切換率是不同的,為使其達到最佳控制效果,需要花費一些時間去尋找最佳切換率。雖然尋找最佳切換率的時間較長,但從經濟效益上來看,這種投入是值得的。
本文設計的注汽鍋爐蒸汽干度模糊-預測控制方法,已經成功的應用在遼河油田曙光采油廠和錦州采油廠的一些注汽鍋爐上。實際應用效果表明,該控制策略能夠保證注汽鍋爐的穩定運行,較大程度的提高了蒸汽質量,抗干擾能力較強。較好的解決了注汽鍋爐蒸汽干度難以實時在線監控的問題,并且為其它非線性、時變、大滯后、多變量的被控對象的控制提供了參考。此控制策略不但提高了注汽鍋爐蒸汽干度控制的自動化水平,而且能夠節能減排以及降低環境污染,同時,提高了注汽鍋爐的熱采效率,降低了注汽鍋爐的運行能耗,具有很好的控制性能,經濟效益十分明顯,此控制策略具有較好的實際應用前景。
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