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天然氣計量檢定智能化技術探索與展望

2021-09-27 00:46:48王濤
油氣·石油與天然氣科學 2021年8期
關鍵詞:計量檢定智能化

王濤

摘要:隨著人工智能、大數據和物聯網技術的迅速發展,主要國際管道公司開始建設數字孿生體和工業互聯網,天然氣計量檢定跟蹤技術發展趨勢,探索智能化計量檢定研究,實現智能技術與計量檢定的融合。另外,從在線實流檢定校準、計量技術升級等方面對天然氣計量檢定智能化技術進行了展望。

關鍵詞:天然氣;計量檢定;智能化

在天然氣的實流檢定過程中,諸如流程切換、流量調節、檢定操作等,主要由檢定員手動進行,檢定結果也受檢定員工作經驗與操作習慣影響。中高壓天然氣計量檢定系統復雜程度高,流量調節精度要求高,難以精確控制天然氣實時流量,處理時滯調節不能快速達到預期流量。檢定過程應具有穩定準確的流量,傳統的手動調節需在多個工藝系統和閥門之間不斷調整,即便操作人員經驗豐富,在長期的操作過程中依然存在工藝調節錯誤、超流量、超流速的風險。

一、檢定智能化研究與應用

1. 基于站控系統,建立工藝模擬仿真模型,利用物理模型、歷史數據再現真實的生產狀態,集成多物理量的仿真過程,在系統內完成映射,直觀形象地對工藝流程進行數字化管理,從而控制閥門開關邏輯并將調節命令下達至調節閥進行動作。對檢定系統進行智能化升級,完成標準裝置自動確認、自動核查檢定數據有效性、檢定任務自動啟動、流量點自動計算及設定、流量壓力溫度穩定性自動判斷、檢定結果智能判斷等工作,實現檢定全過程的實時監控,以及智能分析處理檢定結果。

2. 基于數字孿生體的智能檢測。研究設定合理的約束條件,利用水力仿真軟件應用工藝管線布置、配置運行數據、設備技術參數以及檢定數據,建立工藝管網水力分析的穩態模型;建立一種用于設計和調節壓力、流量的智能控制器,并利用歷史數據驗證,開發實時數據學習的自動學習算法、用于優化檢定系統過程控制的分析預測方法,使得水力仿真與智能控制器的預測模型精準匹配,并快速驗證方案優劣,比較分析最佳方案。檢定任務需求下達給數字孿生體,通過仿真模型多次迭代,快速將最優指令下達給站控系統智能切換邏輯,按照檢定校準規程進行檢定或校準。

3. 根據大量數據和動態調整生產計劃。智能檢定和控制管理平臺可以統一管理檢定工作,包括組織制定檢定計劃、合同處理、樣品接收、檢定和校準操作、流轉檢定和校準證書等。該系統包括一個在線系統、一個APP系統和一個微信公眾號,可以通過在線演示、文件導出、模型打印等三種方式輸出數據。系統結合控制時間和流量計參數計算出的最佳流量計組隊和安裝方案,實現大數據得檢定校準計劃安排與實時調整。樣品接收發送部分采用立體倉庫匹配智能堆放系統,實現流量計的自動輸送和自動堆垛,減少人工操作所導致的錯誤,完成檢定樣品的自動收發環節。

4. 完整性計量標準技術。(1)定期比對計量器具。對于標準計量器具,每周抽取溫度變送器送實驗室進行比較,每周通過壓力變送器進行在線比較,每天在線比對色譜儀的分析結果,并結合設備的不確定性進行合理比較。(2)在線核查計量標準。作為評價數據分析技術測量標準的有益試驗,工作層標準智能控制系統的受控制圖方法采用在線評價技術。分析流量計的歷史數據,使用控制圖法構建動態報警閾值模型,根據測量標準的不確定性定義控制閾值,實時檢測測量標準流量計的變化。如果超過了動態警告限制,則當檢測限制要求加強質量監視、確保檢定或校準狀態時,被報警有問題的管路將停用。在此基礎上,可以實時檢測標準裝置的偏差和趨勢,提高其檢測價值水平,實時保證測量標準的準確性和可靠性。

二、天然氣計量誤差產生的原因

1. 由于安裝不到位,出現了流量安裝條件與檢定規程規定發生了較大偏差。流量計的合理安裝實際上是非常重要的,在實際中,安裝條件因現場情況不同而異。在天然氣使用過程中, 頻繁波動的流量、量程超標和脈動流等問題也會造成誤差。脈動流主要是由于管道中的氣體壓力和流速突然波動形成的, 如果節流裝置中有脈動流存在, 在計量過程中, 就會出現較大的誤差。例如,由于安裝臺位布置不同,或多或少存在流量計安裝在不合理位置的地方,因此流量計的安裝不到位可能導致流量計計量產生較大的誤差。

2. 天然氣從地層開采出來經過了過濾、除塵和分離等處理措施, 但依然存在處理不徹底的情況,固液雜質殘留在流速突變和管道截面收縮等位置, 容易出現測量誤差。另外, 這些雜質還會沖刷腐蝕管內壁等位置, 造成實際尺寸與設計數據不符,造成測量精度降低。另外, 天然氣的含水量也會對計量誤差造成一定的影響。

3. 配套計量儀表引起的誤差。天然氣計量系統配套的壓力、溫度、組分檢測儀表都會引入一定的不確定度,合成流量計自身的計量不確定度,會使整個計量系統的不確定度等級明顯降低。另外,天然氣管道內存在的節流裝置或凸入物,流量調整器的安裝和選擇不合適,也會導致計量誤差。

三、天然氣計量檢定智能化展望

1. 在線驗證和校準技術。今后,將開發一體化平臺,利用大型平臺和虛擬化應用程序模型來整合邊緣計算和云計算,以提高數據處理能力。利用儀器制造商的先進儀器和數字設備、設計部門制定的工藝和儀器參數、項目實施人員提供的安裝信息、校準數據,根據現場生產的運行情況,從而實現計量設備的在線驗證和校準。

2. 計量技術的智能更新。隨著物聯網、5G技術和數字化現場儀器的發展,可以利用儀器實時發送數據和報警信息。數據中心利用人工智能、專家經驗和大數據分析工具,實現大數據分析和人工智能的多維、多類型和多周期應用,為計量管理提供可靠的基礎,為決策制定提供有效支持。

3. 計量技術產業化平臺。建立一個基于計量標準和計量跟蹤系統的國家天然氣計量智能服務平臺。利用科研機構、高等教育機構、企業等資源,創造一個開放共享的計量研究和實驗環境,研究關鍵工業領域的天然氣特性和測量參數,并基于服務產品的整個生命周期開發智能實驗標準和檢測儀器,改善數據交互,提高檢測工具的自我診斷能力。

天然氣計量檢定的智能化研究和管理,不僅能夠大大降低安全管理風險、智能管控風險、合規風險,還能顯著提高檢定機構的運行效率,節省了大量人力和物力資源。

參考文獻:

[1] 韓巍,陳行川,鄭傳波,等 . 智能化流量計檢定系統的應用初探 [J]. 工業計量,2018 ( 5) : 80.

[2] 徐寶昌,黃冬 . 大流量天然氣檢定站最優邏輯控制方法研究 [J]. 計算機與應用化學,2014 ( 11) : 51.

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