徐雪娇
(中国石油天然气管道工程有限公司,河北 廊坊 065000)
天然气管道阀门具有截止、导流以及分流等功能,受到多种因素影响,很容易出现内漏现象,其主要原因归结为以下三点: 密封面腐蚀,天然气管道阀门多为金属材质,由于长时间裸露在外,管道阀门密封面易被腐蚀,使管道的密封性下降;阀门安装时未严格按照要求,安装顺序不合理,导致阀门内的球体造成损坏;焊接时焊渣或者管道内的异物对阀门密封面损坏。如果没有有效控制内漏的阀门,将会造成一定的经济损失,据相关统计数据显示,内漏阀门数量占天然气管道阀门总量的5%~8%,阀门内漏量约占天然气泄漏总量的50%,因此对天然气管道阀门远程控制是非常有必要的。最早对天然气管道阀门的控制方式主要为人工方式,控制效率较低,后来相关学者提出了天然气管道阀门远程自动控制方法,但是国内这方面的研究起步比较晚,相关技术和理论还不够成熟和完善,现有的控制方法在实际应用中控制效果较差,控制后阀门内漏量仍旧比较大。
为了解决上述问题,提出基于PID算法的天然气管道阀门远程自动控制方法,以期提高天然气管道输送的安全性。
天然气管道阀门内漏最明显的特征为声音异常,无内漏的管道阀门只有管道内天然气体流动与管道壁摩擦的声音,发射声信号非常微弱,并且呈规律性变化。当管道阀门密封性下降,出现明显的内漏现象时,天然气流体从阀门缝隙流出,泄漏源处天然气能量快速释放,泄漏流体的涡流产生泄漏声源,因此可以通过声波传感器获取阀门在时域上连续变化的发射声信号[1],判断天然气管道阀门状态,为后续阀门控制提供依据。根据天然气管道阀门远程自动控制实际需求,选用体积小、灵敏度较高的SFAWE/56945型声波传感器,将其安装在管道阀门的两侧,靠近阀门密封面,根据实际情况设置声波传感器的采集频率、增益、工作频率等参数,利用读卡器读取声波传感器采集的发射声信号,并将其上传到计算机上。
为了方便后续提取到管道阀门的异常特征,对获取的发射声信号进行平移、放大等变换处理,调节发射声信号在频域和时域内的特征,实现对发射声信号的增强,其变换公式[2]如式(1)所示:
(1)
式中:di(t)——变换后第i个天然气管道阀门t时刻的发射声信号;a——平移尺度因子;e——放大尺度因子;b——时窗的宽度。
利用小波包分解法分析管道阀门发射声信号,提取阀门内漏特征,识别出内漏异常的阀门,并将其作为控制特征向量[3]。将一组连续变换的发射声信号定义为小波包K并通过离散化处理,实现对K的分解,假设分解层数为3层,分解尺度为k,小波包分解过程如图1所示,其中,C,Cj,Cr表示分层级分解中的低通滤波;D,Dj,Dr表示分层级分解中的高通滤波。
图1 小波包分解过程示意
根据上述分解法,计算信号的子空间信号能量,如式(2)所示:
Ej=∑|Sj(h)|
(2)
式中:Ej——发射声信号第j层子空间信号能量值;Sj——发射声信号第j层子空间信号数值;h——子空间信号长度[5]。
将发射声信号各个空间段能量归一化处理,如式(3)所示:
(3)
式中:P(Ej)——归一化处理后的发射声信号各个空间段能量,即分解后的子空间能量在重构信号能量中存在的概率;Aj——在第j层任意一个节点的重构信号[6]。
再利用傅里叶变换求出发射声信号子空间功率谱密度值,如式(4)所示[7]:
(4)
式中:F——发射声信号子空间功率谱密度值;T——发射声信号采样频率;Q——发射声信号采样点数量;L——发射声信号的离散傅里叶变换。
根据子空间功率谱密度求出发射声信号声功率,由于发射声信号声功率与管道阀门内漏率呈线性关系,进而可以求出天然气管道阀门内漏率,如式(5) 所示:
Pt=logFW+c
(5)
式中:Pt——天然气管道阀门在t时刻的内漏率;W——天然气管道阀门发射声信号声功率;c——系数,通常情况下该系数取值0.1。
当式(5)计算结果大于零时,则表示天然气管道阀门内漏异常,为远程自动控制目标。
根据识别结果,利用PID算法对天然气管道阀门开关进行远程控制,其控制流程如下:
1)初始化。根据实际情况,设置天然气管道阀门初始误差,如阀门正常工作则初始误差为0[8]。
2)对天然气管道阀门数学模型的输入、输出初始化,同样将模型的输入和输出参数初始化设定为0,天然气管道阀门数学模型如式(6)所示:
V={u,p,z}
(6)
式中:V——天然气管道阀门数学模型;u——管道阀门开关状态;p——阀门压力参数;z——管道阀门惯性系数。
3)设定PID规则,“1”表示天然气管道阀门开关开启,“0” 表示天然气管道阀门开关关闭[9]。定义任何时刻天然气管道阀门状态误差不为零,将管道阀门状态由“1”修改为“0”。
4)输入式(5)计算结果,将其作为输入值,将其对应的管道阀门设定为控制对象[10],计算出时刻的状态误差,如式(7) 所示:
αt=|Pt-γ|
(7)
式中:αt——天然气管道阀门t时刻状态误差;γ——理想化的天然气管道阀门状态。
5)根据PID规则,执行控制策略如式(8) 所示:
Vu=0, ifαt≠0
(8)
6)控制任务结束,返回步骤2)对下一组输入信号计算。按照以上步骤,控制内漏异常的管道阀门开关,及时关闭状态异常的阀门,从而实现基于PID算法的阀门远程自动控制。
以某天然气管道为实验对象,该管道共装有8台DN1200的阀门,管道压力为15 MPa,阀门材质为碳钢。管道内径为25 mm。由于该管道阀门使用时间比较长,部分已经出现老化现象,从而经常出现内漏,采用PID计算方法对该阀门进行远程自动控制。
根据该管道阀门实际情况,准备了8个声波传感器,安装和功能校正后,将传感器的工作频率设定为180 kHz,增益参数设定为(30±1) dB,采样频率设定为200 kHz,传感器频率范围为4 kHZ~18 MHZ,设定完技术参数后,开始采集管道阀门声音信号,实验共采集到0.15 GiByte的天然气管道阀门声音信号数据。实验中通过氨气瓶向各台阀门上游的管道注入4.5 MPa氨气,利用氨气代替天然气,保证实验安全。以氨气泄漏时刻8:30开始,根据阀门内漏情况远程控制阀门,8台阀门全部关闭即为控制成功。天然气管道阀门远程自动控制状况见表1所列。
表1 天然气管道阀门远程自动控制状况
从表1中数据可以看出,在3 min内对该管道8台异常阀门均进行了关闭控制,具有良好的控制效果。
为了进一步验证该次设计方法的可行性,将控制后阀门内漏量作为实验指标,实验时间为24 h,使用测量仪器应用两种方法并进行对比,两种方法应用后阀门内漏量对比见表2所列。
表2 两种方法应用下阀门内漏量对比 L/d
通过分析表2数据,应用设计方法后,阀门最大内漏量仅为0.32 L/d,管道阀门内漏量最少仅为0.05 L/d,说明设计方法对阀门具有良好的控制效果,能够及时关闭异常的阀门;而应用传统方法,阀门最大内漏量为19.34 L/d,阀内漏量最少为14.15 L/d,远远高于设计方法。因此,实验结果证明,在控制精度方面,设计方法优于传统方法,更适用于天然气管道阀门的远程自动控制。
本文将PID算法应用到天然气管道阀门远程自动控制中,提出了一个新的控制方法,并通过实验验证了该思路的可行性和可靠性。该方法不仅有助于减少管道阀门内漏的经济损失,而且还能够提高阀门控制的自动化水平,同时该PID算法在天然气管道阀门自动控制中应用具有一定的推广意义。但是由于该方法尚未在实际中得到大量操作和应用,在某些方面可能存在一些不足之处,今后会进一步优化该PID算法,丰富天然气管道阀门远程控制理论,同时为天然气管道阀门远程自动控制提供有力的理论支撑。