基于灰色关联的输油泵节能运行综合评价

范明月，成庆林，刘国豪

(1．东北石油大学 提高油气采收率教育部重点实验室，黑龙江 大庆 163318;

2．中国石油管道科技研究中心油气管道输送安全国家工程实验室，河北 廊坊 065000)

随着我国工业化的迅速发展，能源消耗问题日益严重，节能降耗意识不断增强。节能监测是实现节能降耗的前期工作［1］，因此，受到相关行业的高度重视。对于节能监测技术的研究，国内外具有明显的差异［2］。我国为保证节能监测工作的科学化、制度化和规范化，不仅统一规定了节能监测需要共同遵守的技术要求，还修订了工业主要专项用能设备节能监测的国家标准，同时设立专门的节能监测机构，最终达到挖掘企业节能潜力，提高能源综合利用水平的目的。然而国外没有专门的节能监测机构，而是利用SCADA 系统实时采集现场数据，用能效软件进行分析。

输油泵是原油输送过程中主要耗能设备之一，其使用量大、工作时间长，但工作效率普遍偏低，在很大程度上具有节能潜力。机组效率、功率因数、节流损失率是影响输油泵节能运行的主要因素。当这三项指标都“合格”时，表明输油泵处于节能运行状态［3］，但却没有考虑到各评价指标对输油泵节能运行影响程度的大小。本文综合运用熵权法与灰色关联分析法［4］，分析监测数据，得出各评价指标对输油泵节能运行的影响程度，并对具体单位实际运行的输油泵进行综合评价，从而提高能源利用效率，促进企业节能降耗。

1 确定输油泵评价指标的权重

通过对5 个原油管道企业单位的299 台输油泵进行评价，根据石油行业标准的相关规定，选取功率因数、机组效率、节流损失率3 项评价指标［3］。不直接选取泵效率，而是将电机效率、泵效率的乘积(机组效率)作为评价指标，并增添功率因数作为评价指标，缩小泵效率在实际运行与理论计算中的差距，并通过多个指标综合评价输油泵的能效等级。输油泵实测数据结果如表1 所示。

表1 输油泵监测结果

为方便比较，对三项监测指标进行无量纲处理，使数值均在0 ～1 之间。功率因数、机组效率越大，输油泵的运行效果越好，因此称这两项指标为效益型指标，采用Yi(j)=进行归一化处理;节流损失率则相反，称其为成本型指标，用进行处理［5］，结果见表2。

表2 输油泵评价指标无量纲处理的数据

表4 输油泵运行的原始数据

对原始数据进行归一化处理，由参考序列与比较序列相差的大小，确定绝对差值的最大值M =和 最 小 值 m = miin，计 算 关 联 度 系 数 ξi(j) =。由评价指标的熵权wj=

表3 输油泵评价指标的熵值及熵权

评价指标的权重是对输油泵进行综合评价的核心部分，对评价结果有着直接的影响。在输油泵的运行过程中，各评价指标对输油泵的影响程度有所差异，由表3 可知，权重大小依次为:节流损失率，机组效率，功率因数。

2 灰色关联度的计算

在评价过程中，灰色关联分析方法［6］将各评价指标视为同等权重，具有一定的局限。因此可以将其与熵权法相结合［7］，通过计算各个指标的熵值来确 定 其 权 重。根 据 关 联 度［8］计 算 公 式 ri=，得出灰色关联度，是较客观的综合评价结果，可提高评价精度。

选定功率因数和机组效率的最大值、节流损失率的最小值为最优值，形成输油泵用能评价灰色关联分析的参考序列，计算单台输油泵运行的关联度。由于数据繁多，以其中一个下属单位的10 台输油泵为例，对关联度进行计算。原始数据如表4 所示。，确定出输油泵评价指标的权重，结果见表3。，由关联度计算公式，得出灰色关联度，结果见表5。

表5 输油泵的关联度及排名

关联度越大，说明输油泵评价指标的数值与最优值越接近［9］，工况就越好，由此可对各输油泵的能耗大小情况进行排序，结果显示，运行工况最优的是2 号原油泵，此原油泵处于节能运行状态。

3 结论

(1)熵值的大小与监测指标的变化程度息息相关，熵值随指标变化程度的增大而减小，反之亦然。熵值可在一定程度上衡量指标数据所包含的信息量，以此确定各评价指标的权重。本文所得结果权重大小依次为:节流损失率，机组效率，功率因数。输油泵达到节能运行的关键问题是如何减小节流损失率，采用变频调速技术，可有效避免输油泵出口阀门的节流损失;同时，在电动机上加装无功补偿装置可提高功率因数，从而节约电能。

(2)采用熵权与灰色关联分析相结合的方法，对输油泵节能运行进行初步综合评价，能较好地摒弃主观随意性，客观得出各评价指标对输油泵节能运行的影响程度。按照最大关联度原则，得出输油泵运行工况的优劣排序，可定量评价输油泵运行的能耗水平，在节能管理工作方面，具有一定的指导作用。

参数说明

Yi(j)——指标归一化后的数据;

xi(j)——第i 个被评价对象的第j 个指标的实际值;

Ei——第i 个评价指标的熵值;

k——系数，取－1/lnm;

pij——指标j 下的权重;

yij——第j 个指标的实际值;

wj——第j 个指标的熵权;

ri—第i 个比较序列的关联度值;

ξi(k)——第i 个比较序列中第k 个关联度系数;

Y0( j) ——评价指标j 的比较序列;

Δi(j)——第j 个指标中参考序列与比较序列的绝对差值。

［1］刘克平，贾英超，张德江．建设节能监测与技术服务体系的必要性及对策［J］．节能技术，2008，26(4):349 －351．

［2］刘国豪，张鑫． 国内外管道输送系统节能监测技术现状与发展趋势［J］．石油石化节能，2013，8(3):21 －22．

［3］刘国豪，赵国星，李云杰．SY/T6837 －2011 油气输送管道系统节能监测规范［S］．北京:石油工业出版社，2011．

［4］刘扬，成庆林，李秀娟．油田加热炉节能运行的综合评价系统开发［J］．节能环保，2012，31(4):297 －300．

［5］陈河青，杨智． 一种原油物性参数归一化处理方法研究［J］．石油天然气学报，2013，35(6):114 －115．

［6］姬伟，张育超． 低渗透油藏体积压裂井产能主控参数灰色关联分析［J］．油气井测试，2015，24(1):35 －36．

［7］冯运卿，李雪梅，李学伟．基于熵权与灰色关联分析的铁路安全综合评价［J］． 安全与环境学报，2014，14(2):75 －76．

［8］洪晓枝，冯鹤林． 灰色关联度量化模型的改进［J］．统计与决策，2014，8(9):80 －81．

［9］罗庆成，徐国新． 灰色关联分析与应用［M］． 南京:江苏科学技术出版社，1989．