壓力變送器
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基于數(shù)字濾波算法的智能壓力變送器管道運(yùn)行監(jiān)控

作時(shí)間:2019-09-05  來源:  作者:
   
摘要:智能壓力變送器管道中運(yùn)行壓力是反映管道運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù),隨著生產(chǎn)現(xiàn)場信息化程度不斷提高,信息處理技術(shù)也廣泛用于智能壓力變送器管道運(yùn)行管理。為了有效解決壓力監(jiān)控報(bào)警限值與實(shí)際運(yùn)行的測量數(shù)據(jù)有較寬幅度的差值,對(duì)在差值范圍內(nèi)出現(xiàn)的異常情況因不報(bào)警、不易及時(shí)發(fā)現(xiàn)而導(dǎo)致處置延誤等問題開展分析研究。根據(jù)智能壓力變送器管道運(yùn)行壓力的數(shù)據(jù)特性,以數(shù)字濾波算法為基礎(chǔ)對(duì)其采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析處理,結(jié)合測量不確定度評(píng)定方法,建立壓力的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型,用所選測量點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型建立的方法和符合率;利用動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型進(jìn)行管道輸送實(shí)時(shí)監(jiān)控,以提高管道運(yùn)行壓力預(yù)警的靈敏度和準(zhǔn)確性,推進(jìn)管道運(yùn)行管理向程控化、智能化發(fā)展。
 
智能壓力變送器管道中運(yùn)行壓力是反映管道運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù),也是天然氣生產(chǎn)運(yùn)營過程監(jiān)控的重要參數(shù),其測量數(shù)據(jù)直接反映該測量點(diǎn)壓力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)[1]。天然氣壓力測量儀表經(jīng)歷了機(jī)械式指針儀表測量、數(shù)顯式儀表測量等不同發(fā)展階段。隨著工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展,壓力測量儀表采用了傳感器技術(shù)、電子技術(shù)和嵌入計(jì)算機(jī)芯片等技術(shù)。核心壓力傳感器以硅材料為基礎(chǔ),采用微米級(jí)的微機(jī)械加工技術(shù)和大規(guī)模集成電路工藝,逐步向智能總線式數(shù)字壓力測量發(fā)展。
工業(yè)的信息化、智能化已經(jīng)成為發(fā)展的必然方向,隨著傳感器技術(shù)、通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)融合,使獲取天然氣壓力測量數(shù)據(jù)方式由系統(tǒng)自動(dòng)采集、儲(chǔ)存、顯示替代了原始的抄表和紙質(zhì)記錄保存,促進(jìn)了信息處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于天然氣生產(chǎn)管理。
 
1壓力測量現(xiàn)狀
目前天然氣站場主要采用機(jī)械式指針儀表(壓力表)、數(shù)顯式儀表(壓力傳感器、壓力變送器、數(shù)字壓力計(jì))對(duì)生產(chǎn)過程中的壓力參數(shù)進(jìn)行測量和控制[2],差壓變送器主要用于差壓式流量計(jì)中差壓的測量。
生產(chǎn)現(xiàn)場常將SCADA、DCS、DCC等配套系統(tǒng)用于從井口到終端用戶的監(jiān)控,在這些監(jiān)控系統(tǒng)中,壓力報(bào)警設(shè)置多采用設(shè)計(jì)壓力的限值[3]。隨著投運(yùn)時(shí)間變化,根據(jù)壓力設(shè)備檢測結(jié)果,壓力報(bào)警設(shè)置采用同一壓力系統(tǒng)各壓力設(shè)備中#低的額定工作壓力為限值。這些限值與實(shí)際運(yùn)行的測量數(shù)據(jù)有較寬幅度的差值(圖1)。為了有效解決在差值范圍內(nèi)出現(xiàn)的異常情況因不報(bào)警、不易及時(shí)發(fā)現(xiàn)而導(dǎo)致處置延誤等問題,開展了壓力測量數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)趨勢(shì)方面的分析研究。
 
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2數(shù)據(jù)分析處理與模型建立
通過對(duì)各類壓力測量數(shù)據(jù)的收集、梳理和分析,發(fā)現(xiàn)各個(gè)壓力測量點(diǎn)的數(shù)據(jù)皆有一定的運(yùn)行規(guī)律和趨勢(shì)。選擇合適的數(shù)據(jù)整合算法,對(duì)壓力測量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理,建立壓力動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型。
2.1確定數(shù)據(jù)算法根據(jù)參數(shù)特性[4]所收集的數(shù)字濾波算法共計(jì)11種:限幅濾波法、中位值濾波法、算術(shù)平均濾波法、遞推平均濾波法、中位值平均濾波法、限幅平均濾波法、一階滯后濾波法、加權(quán)遞推平均濾波法、消抖濾波法、限幅消抖濾波法、IIR數(shù)字濾波法。
(1)特性篩選。根據(jù)11種數(shù)據(jù)處理方法的特性分析[5]、數(shù)據(jù)處理策略,初步排除了限幅濾波法、中位值濾波法、中位值平均濾波法、限幅平均濾波法。這4種分析方法不適合同步處理在不同量程區(qū)間的數(shù)據(jù),而且計(jì)算結(jié)果與實(shí)際趨勢(shì)差異較大。依據(jù)相關(guān)性函數(shù)以及不相關(guān)參數(shù)函數(shù)定量研究原理[3],一階滯后濾波法、消抖濾波法、限幅消抖濾波法、IIR數(shù)字濾波法因其本身的干擾和變化無規(guī)律而排除。
(2)擬合性驗(yàn)證。經(jīng)過特性篩選和適應(yīng)性模擬運(yùn)算,從中選出算術(shù)平均濾波法、遞推平均濾波法、加權(quán)遞推平均濾波法進(jìn)行擬合性實(shí)驗(yàn)。以上3種方法實(shí)際上都是基于平均濾波法[6]而來,使用平均濾波法可以去除非規(guī)律性的偶然極值情況,對(duì)趨勢(shì)分析很有幫助。
根據(jù)各測量點(diǎn)壓力數(shù)據(jù)的分類情況,選用民用氣差壓式流量計(jì)計(jì)量點(diǎn)中波動(dòng)較大的差壓數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。該測量點(diǎn)采用差壓變送器進(jìn)行測量,現(xiàn)場為本安型安裝,配套設(shè)備涉及浪涌保護(hù)器、隔離式安全柵(同時(shí)提供現(xiàn)場壓力變送器電源)、A/D數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊等。
 
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由圖2可知,使用加權(quán)遞推平均濾波法(數(shù)據(jù)周期N=5)時(shí),分析后得到平滑的趨勢(shì)圖像,但得到的數(shù)據(jù)對(duì)趨勢(shì)的擬合作出了很大的限幅,它相對(duì)原始數(shù)據(jù)完全無擬合。
 
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由圖3可知,使用算術(shù)平均濾波法(數(shù)據(jù)周期N=5)時(shí),由于其計(jì)算原理,它的趨勢(shì)比原始數(shù)據(jù)的實(shí)際趨勢(shì)滯后;且經(jīng)過其方法處理得到的數(shù)據(jù)存在較大干擾,與原始數(shù)據(jù)的擬合度較低,甚至超出了實(shí)際數(shù)據(jù)的范圍。當(dāng)N=5時(shí),算術(shù)平均濾波曲線與原始數(shù)據(jù)曲線相比,其擬合性不如遞推平均濾波曲線與原始數(shù)據(jù)曲線的擬合性,且遞推平均濾波曲線對(duì)原始數(shù)據(jù)曲線的波動(dòng)趨勢(shì)有預(yù)判。
2.2測量的不確定度評(píng)定壓力測量數(shù)據(jù)其合成不確定度分量[7]由測量儀器本身的不確定度和數(shù)據(jù)傳輸過程中信號(hào)轉(zhuǎn)換的不確定度組成,它包含差壓變送器不確定度分量、隔離式安全柵不確定度分量、A/D數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊不確定度分量。通過不確定度評(píng)定,將對(duì)應(yīng)不確定度影響納入趨勢(shì)模型計(jì)算。
 
2.3建立動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型
采集預(yù)設(shè)周期內(nèi)的壓力測量原始數(shù)據(jù),通過遞推平均濾波法對(duì)該天然氣測量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到其測量數(shù)據(jù)的趨勢(shì)曲線;對(duì)多個(gè)周期內(nèi)的多條同類型的趨勢(shì)曲線進(jìn)行疊加,得到天然氣測量數(shù)據(jù)的趨勢(shì)曲線帶。應(yīng)用極值法趨勢(shì)曲線形成上軌線和下軌線,上軌線與下軌線間的區(qū)域即為建立的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型[8],在該動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型中的數(shù)值范圍加入測量的擴(kuò)展不確定度即為該運(yùn)行參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)范圍。
 
3模型應(yīng)用與評(píng)價(jià)
根據(jù)上述設(shè)計(jì)建立壓力的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型,并將其應(yīng)用在相關(guān)場站及管線進(jìn)行驗(yàn)證。
3.1驗(yàn)證動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型建立方法
(1)遞推平均濾波法處理測量原始數(shù)據(jù)。以壓力數(shù)據(jù)為例,設(shè)定采集時(shí)段(如1天24h,某日00:00至次日00:00,每分鐘取1個(gè)數(shù)據(jù),1天共1440個(gè)數(shù)據(jù))內(nèi)的壓力測量數(shù)據(jù),按照式(1)進(jìn)行處理。壓力根據(jù)監(jiān)控點(diǎn)的位置及用途不同,壓力波動(dòng)情況也不同,如外銷用戶交接用壓力測量,其數(shù)據(jù)處理周期N可選擇為12及以上;流體溫度相對(duì)穩(wěn)定,其數(shù)據(jù)處理周期N可選擇為4及以上。
 
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式中:pi為遞推平均濾波法處理后的壓力值,kPa;pi為采集的第i個(gè)壓力數(shù)據(jù)(即第i分鐘的壓力數(shù)據(jù));n為整數(shù),1≤n≤1440;N為數(shù)據(jù)處理周期內(nèi)數(shù)據(jù)的數(shù)量,整數(shù)。
(2)分析周期內(nèi)采集時(shí)段數(shù)據(jù)[9]。將一定周期(如某月30天或更多的天數(shù))數(shù)據(jù),以時(shí)間為坐標(biāo)進(jìn)行比較分析,發(fā)現(xiàn)其變化規(guī)律。用區(qū)域極限求值法計(jì)算出上、下限值,形成測量值的趨勢(shì)帶,如圖4所示。
 
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(3)擴(kuò)展不確定度。該壓力測量點(diǎn)使用準(zhǔn)確度為0.2%的壓力變送器作為壓力測量儀器,由此引出的不確定度分量按均勻分布計(jì)算:u1=0.12%;數(shù)據(jù)傳輸過程中信號(hào)轉(zhuǎn)換的不確定度由準(zhǔn)確度為0.1%的隔離式安全柵和準(zhǔn)確度為0.1%的A/D數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊組成,由此引出的不確定度分量按均勻分布計(jì)算:u2=0.06%,u3=0.06%;因?yàn)椴淮_定度分量均不相關(guān),其合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度ur=0.15%,其擴(kuò)展不確定度ur=0.30%,包含概率P=95%,k=2。
在所述動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型中的數(shù)值范圍加入測量的擴(kuò)展不確定度即為所述運(yùn)行參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)范圍,如圖5所示。
 
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3.2實(shí)際應(yīng)用及效果
選擇不同性質(zhì)的壓力測量點(diǎn)進(jìn)行采集和建模,實(shí)際驗(yàn)證壓力動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型的擬合性和預(yù)判性[7]。
(1)集輸管網(wǎng)壓力。選擇某站X線進(jìn)氣壓力測量點(diǎn)進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證,由于該點(diǎn)屬集輸管網(wǎng)壓力測量,壓力平穩(wěn)且波動(dòng)較小,驗(yàn)證其動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型的擬合性和預(yù)判性。
建立動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型,由站場工作人員提供正常運(yùn)行日期作為目標(biāo)日期進(jìn)行驗(yàn)證。以2016年4月1日到4月20日的出站壓力數(shù)據(jù)為模型限值趨勢(shì)帶基礎(chǔ),隨機(jī)選擇4月8日數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。如圖6所示,紅色為進(jìn)氣壓力在該時(shí)段運(yùn)行的上軌線,綠色為下軌線,紫色為診斷目標(biāo)4月8日的壓力實(shí)時(shí)曲線。通過計(jì)算,其包含概率為97.7%,符合模型建立包含概率(95%)的預(yù)設(shè)。
 

20190905094341.jpgauZ壓力變送器_差壓變送器_液位變送器_溫度變送器

 
 
由圖6可知,該測量點(diǎn)壓力較為穩(wěn)定,紅色上軌線及綠色下軌線間趨勢(shì)帶寬窄應(yīng)較均勻;但綠色下軌線08:00至09:00左右寬窄變化不定,有管線放空跡象(見圖中虛線框部分);在14:00至17:00左右寬窄變化不定,有壓力回零及壓力回升異常狀態(tài),根據(jù)趨勢(shì)提示判斷,該時(shí)段有工藝流程倒換跡象。經(jīng)核實(shí)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的4月5日,上、下軌線間趨勢(shì)帶寬窄變化不定時(shí)段正在進(jìn)行清管作業(yè)。
(2)民用氣出站壓力。選擇某站南區(qū)供氣點(diǎn)進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證,由于該供氣點(diǎn)屬民用氣,涉及用氣峰谷波動(dòng)較大,能更好地驗(yàn)證動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型的擬合性和預(yù)判性。
建立動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型,由站場工作人員提供正常運(yùn)行日期作為目標(biāo)日期進(jìn)行驗(yàn)證。以2016年3月1日到3月20日的出站壓力數(shù)據(jù)為模型限值趨勢(shì)帶基礎(chǔ),隨機(jī)選擇3月5日數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。如圖7所示,紅色為某站南區(qū)用戶出站壓力在該時(shí)段運(yùn)行的上軌線,綠色為下軌線,紫色為診斷目標(biāo)3月5日的壓力實(shí)時(shí)曲線。通過計(jì)算,其包含概率為98.9%,符合模型建立包含概率(95%)的預(yù)設(shè)。
 
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由圖 7 可知,結(jié)合用戶用氣情況,監(jiān)控點(diǎn) 00:00到 06:00壓力較為穩(wěn)定,紅色上軌線及綠色下軌線間趨勢(shì)帶較窄;06:00以后直至 22:00壓力波動(dòng)較大,紅色上軌線及綠色下軌線間趨勢(shì)帶也隨之寬窄變化不定。其間11:20左右運(yùn)行壓力超過紅色上軌線出現(xiàn)報(bào)警(見圖7虛線框部分)。經(jīng)核實(shí)該時(shí)段正在進(jìn)行調(diào)壓作業(yè)。
(3)與其他系統(tǒng)信息兼容。選擇某站1套差壓式流量計(jì)差壓測量點(diǎn)進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證。如圖8所示,2018年5月1日14:00左右出現(xiàn)報(bào)警(實(shí)時(shí)曲線回零,實(shí)時(shí)概率為90.9%,低于95%),由于該測量點(diǎn)數(shù)據(jù)參與流量計(jì)算,與站場流量計(jì)算機(jī)系統(tǒng)聯(lián)動(dòng),以時(shí)間為坐標(biāo)同步提取黑匣子記錄,獲得差壓回零時(shí)段值班員“王建”“操作孔板”的信息。
綜上所述,壓力動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型以實(shí)際測量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),其上軌線及下軌線較該監(jiān)控點(diǎn)管線額定壓力的報(bào)警值更貼近實(shí)際運(yùn)行情況,試驗(yàn)證明實(shí)際運(yùn)行情況與壓力動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型的符合率較高,能及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)行異常,大大提高了壓力測控點(diǎn)預(yù)判的靈敏度和準(zhǔn)確性[10]。
4結(jié)論
(1)利用數(shù)字濾波算法作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)建立動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型的新技術(shù),可對(duì)壓力測量點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,這種動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型由#新測量數(shù)據(jù)采集周期實(shí)時(shí)形成,預(yù)設(shè)其包含概率為95%以上。試驗(yàn)證明動(dòng)態(tài)趨勢(shì)模型的符合率較高,可大大提高壓力監(jiān)控預(yù)警的靈敏度和準(zhǔn)確性,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況,及時(shí)作出干預(yù)處理。
(2)借助“兩化”融合,與其他生產(chǎn)管理部門協(xié)同,將動(dòng)態(tài)趨勢(shì)技術(shù)與自動(dòng)控制調(diào)節(jié)、安全聯(lián)動(dòng)等技術(shù)相結(jié)合,可延展至天然氣溫度、流量等重要參數(shù)的監(jiān)控,提高天然氣生產(chǎn)運(yùn)行管控綜合水平,進(jìn)一步完善預(yù)警機(jī)制,推進(jìn)天然氣生產(chǎn)運(yùn)行管理向程控化、智能化發(fā)展。
 
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