Тарихқызы Сымбат – магистрант образовательной программы «Автоматизация и управление», кафедра системного анализа и управления, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилёва, г. Астана, Казахстан
E-mail: [email protected]
ORCID: 0009-0008-8201-142X
Научный руководитель: Оразбаев Батырбай Бидайбекович – доктор технических наук, профессор кафедры системного анализа и управления», Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилёва, г. Астана, Казахстан
E-mail: [email protected]
ABSTRACT
The efficiency and safety of technological processes in the oil and gas industry largely depend on the quality of automatic control systems. Oil heating and transportation processes are characterized by inertia, time delays, changes in operating conditions, and technological constraints, which require the selection of appropriate control methods. This paper reviews modern approaches to automatic control of technological processes in the oil and gas industry. Particular attention is paid to PID control, mathematical modeling, and Model Predictive Control (MPC). Research conducted by Kazakhstan scientists in the field of modeling and optimization of oil heating and transportation processes is considered. The principles, advantages, and limitations of PID and MPC are analyzed. The review shows that mathematical modeling and predictive control provide opportunities for further improvement of automatic control systems for complex oil and gas facilities.
Keywords: automatic control, PID controller, model predictive control, MPC, mathematical modeling, oil and gas industry, technological process.
Введение
Нефтегазовая отрасль включает сложные технологические процессы добычи, подготовки, транспортировки и переработки углеводородного сырья. Стабильность работы соответствующего оборудования во многом определяется эффективностью систем автоматического управления, обеспечивающих поддержание температуры, давления, расхода и других технологических параметров в заданных пределах. Многие нефтегазовые технологические объекты характеризуются значительной инерционностью и запаздыванием.
Изменение управляющего воздействия не всегда приводит к мгновенному изменению регулируемого параметра, а режим функционирования оборудования может зависеть от расхода сырья, его физических свойств и внешних условий. Поэтому при разработке системы управления необходимо учитывать динамические характеристики объекта. Одним из наиболее распространённых методов промышленного регулирования является PID-регулирование. Его широкое применение связано с относительно простой структурой, возможностью настройки и эффективностью при управлении различными технологическими параметрами.
Вместе с тем для сложных инерционных объектов качество регулирования в значительной степени зависит от правильного выбора параметров регулятора и характеристик самого объекта. Важным направлением совершенствования систем управления является использование математических моделей. Исследования казахстанских учёных показывают возможность применения математического моделирования при анализе процессов подогрева и транспортировки нефти. В работах Б.Б. Оразбаева, Ж.Ж. Молдашевой, К.Н. Оразбаевой и соавторов рассмотрены модели станций подогрева магистральных нефтепроводов и вопросы оптимизации режимов работы нефтенагревательных трубчатых печей [1 3].
Развитие методов математического моделирования создаёт возможности для применения модельно-прогнозирующего управления Model Predictive Control (MPC). В отличие от традиционного регулирования, MPC использует модель объекта для прогнозирования его дальнейшего поведения и определения управляющего воздействия с учётом заданного критерия и технологических ограничений [5].
Цель исследования провести обзор применения PID-регулирования и модельно-прогнозирующего управления в системах автоматизации нефтегазовых технологических процессов, рассмотреть роль математического моделирования и определить основные направления совершенствования систем управления.
Основные методы управления
Автоматическое управление нефтегазовыми технологическими процессами направлено на поддержание требуемого режима работы оборудования при изменении входных параметров и внешних воздействий. При выборе метода управления необходимо учитывать динамику объекта, наличие запаздывания, диапазоны изменения регулируемых параметров и установленные технологические ограничения.
PID-регулятор формирует управляющее воздействие на основании ошибки между заданным и текущим значением регулируемой величины. Пропорциональная составляющая реагирует на текущее отклонение, интегральная учитывает накопленную ошибку, а дифференциальная скорость её изменения. Благодаря такой структуре PID-регуляторы получили широкое распространение в промышленных системах автоматизации [4].
В нефтегазовых процессах PID-регулирование может применяться для поддержания температуры, давления, расхода и других технологических параметров. Существенным преимуществом является относительная простота реализации. Вместе с тем качество управления зависит от правильности настройки коэффициентов регулятора. Для инерционных объектов с выраженным запаздыванием выбор параметров PID-регулятора приобретает особое значение.
Для исследования подобных объектов используется математическое моделирование. Модель позволяет установить взаимосвязь между управляющими воздействиями и технологическими параметрами, исследовать динамику процесса и оценивать различные режимы функционирования оборудования. В казахстанских исследованиях данное направление представлено работами, посвящёнными объектам подогрева и транспортировки нефти. Б.Б. Оразбаев, Ж.Ж. Молдашева и соавторы исследовали построение моделей станции подогрева нефти магистральных нефтепроводов в условиях нечеткости части исходной информации [1]. В работе К.Н. Оразбаевой и соавторов рассмотрены моделирование и оптимизация режимов функционирования трубчатых печей подогрева нефти [2]. Также представлены результаты разработки математических моделей и оптимизации режимов станции подогрева магистрального нефтепровода [3].
Таким образом, математическая модель может использоваться не только для анализа технологического объекта, но и как основа для построения более совершенных алгоритмов управления.
Одним из таких подходов является MPC. Основная особенность модельно-прогнозирующего управления состоит в использовании математической модели для определения будущего поведения объекта. На основании текущих измерений выполняется прогноз изменения регулируемой величины на заданном временном интервале, после чего рассчитывается управляющее воздействие [5].
При поступлении новых измерений прогноз обновляется и расчёт выполняется повторно. Благодаря этому система управления регулярно корректирует управляющее воздействие в соответствии с текущим состоянием технологического процесса.
Важным преимуществом MPC является возможность учитывать технологические ограничения непосредственно при расчёте управления. Для нефтегазовых объектов такими ограничениями могут выступать допустимые значения температуры, давления, расхода, производительности оборудования и управляющих воздействий.
PID и MPC используют разные принципы управления. PID-регулятор формирует воздействие прежде всего на основании ошибки регулирования, тогда как MPC дополнительно использует модель для прогнозирования дальнейшего изменения объекта. При этом применение MPC требует наличия адекватной математической модели и выполнения оптимизационных вычислений.
Следовательно, выбор метода управления должен определяться характеристиками конкретного технологического процесса. PID-регулирование остаётся важным и широко применяемым инструментом промышленной автоматизации, тогда как MPC представляет возможность дальнейшего совершенствования управления сложными инерционными объектами.
Совершенствование систем управления
Современное развитие систем автоматизации нефтегазовых объектов направлено на повышение точности и устойчивости регулирования, более полный учёт динамических свойств оборудования и совершенствование методов определения управляющих воздействий.
Для систем с PID-регуляторами важной задачей остаётся выбор параметров настройки. Значения коэффициентов непосредственно влияют на скорость изменения регулируемой величины, наличие колебаний и продолжительность переходного процесса. Поэтому при проектировании системы необходимо учитывать динамические свойства конкретного объекта управления.
Одним из путей совершенствования является использование математической модели при анализе системы регулирования. Моделирование позволяет исследовать реакцию объекта на изменение управляющего воздействия, оценить качество переходных процессов и определить влияние различных параметров без проведения большого количества экспериментов непосредственно на промышленном оборудовании.
Для нефтегазовой отрасли данное направление имеет практическое значение вследствие сложности и стоимости технологических объектов. Результаты казахстанских исследований [1 3] показывают возможность построения моделей процессов подогрева и транспортировки нефти и последующего использования полученных зависимостей при решении задач оптимизации.
Следующим этапом развития является применение MPC. Использование прогноза позволяет учитывать возможное изменение регулируемой величины ещё до завершения переходного процесса. При этом качество управления непосредственно связано с точностью математического описания объекта. Чем точнее модель отражает его основные динамические свойства, тем достовернее может быть сформированный прогноз.
Сравнение PID и MPC представляет отдельный практический интерес. При проведении такого анализа могут рассматриваться скорость достижения заданного значения, продолжительность переходного процесса, величина перерегулирования, устойчивость регулирования и реакция системы на возмущения. Однако результаты такого сравнения зависят от конкретного объекта, его модели и настроек регуляторов, поэтому общие выводы не должны заменять экспериментальное или имитационное исследование конкретной системы.
Перспективным направлением для нефтегазовых объектов является последовательное объединение математического моделирования, настройки системы регулирования и прогнозирования динамики технологического процесса. В такой структуре PID может использоваться как базовый метод регулирования, а MPC как более сложный подход, позволяющий учитывать модель объекта и ограничения.
Таким образом, совершенствование систем управления нефтегазовыми технологическими объектами связано не с отказом от традиционных методов, а с рациональным использованием их возможностей и развитием модельных подходов. PID-регулирование сохраняет практическое значение благодаря простоте и распространённости, тогда как MPC расширяет возможности управления при наличии сложной динамики и технологических ограничений.
Выводы
Проведенный обзор показал, что эффективность автоматизации нефтегазовых технологических процессов в значительной степени определяется правильным выбором метода управления и качеством математического описания объекта. PID-регулирование остаётся одним из основных промышленных методов благодаря простоте реализации и возможности применения для поддержания различных технологических параметров. В то же время математическое моделирование создаёт основу для более глубокого анализа динамики нефтегазовых объектов и развития модельно-прогнозирующего управления. MPC позволяет использовать прогноз поведения объекта и учитывать технологические ограничения при определении управляющего воздействия. Казахстанские исследования процессов подогрева и транспортировки нефти подтверждают актуальность математического моделирования и оптимизации для нефтегазовой отрасли. Дальнейшее совершенствование систем управления связано с развитием методов настройки PID-регуляторов, повышением точности математических моделей и исследованием возможностей применения MPC для сложных инерционных технологических объектов.
Список литературы
1. Оразбаев Б.Б., Молдашева Ж.Ж., Ла Л.Л., Оразбаева К.Н., Тулеуов Ж.Н., Утенова Б.Е. Разработка моделей станции подогрева нефти магистральных нефтепроводов в условиях нечеткости исходной информации // Вестник Национальной инженерной академии Республики Казахстан. – 2022. – № 1 (83). – С. 71–82.
2. Orazbayeva K.N., Moldasheva Zh.Zh., Orazbayev B.B., Ospanov Y.A., Iskakova S.Sh. Modeling and optimization of operating modes of oil heating tube furnaces // News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan. Series of Geology and Technical Sciences. – 2022. – № 5 (455). – P. 156–175.
3. Orazbaev B., Moldasheva Zh., Orazbaeva K., Makhatova B., Kurmangazieva L., Gabdulova A. Development of mathematical models and optimization of operation modes of the oil heating station of main oil pipelines under conditions of fuzzy initial information // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2021. – Vol. 6, № 2 (114). – P. 147–162. – DOI: 10.15587/1729-4061.2021.244949.
4. Åström K.J., Hägglund T. The future of PID control // Control Engineering Practice. – 2001. – Vol. 9, № 11. – P. 1163–1175. – DOI: 10.1016/S0967-0661(01)00062-4.
5. Qin S.J., Badgwell T.A. A survey of industrial model predictive control technology // Control Engineering Practice. – 2003. – Vol. 11, № 7. – P. 733–764. – DOI: 10.1016/S0967-0661(02)00186-7.
6. Zang H., Li H., Huang J., Wang J. Composite MPC strategy for furnaces // Chinese Journal of Chemical Engineering. – 2014. – Vol. 22, № 7. – P. 788–794. – DOI: 10.1016/j.cjche.2014.05.014.
7. Ganesh H.S., Edgar T.F., Baldea M. Model predictive control of exit part temperature for an austenitization furnace // Processes. – 2016. – Vol. 4, № 4. – Article 53. – DOI: 10.3390/pr4040053.
