Preview

Вестник Казахстанско-Британского технического университета

Расширенный поиск

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЖИМОВ РАБОТЫ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩЕГО АГРЕГАТА

Аннотация

Современные объекты нефтегазовой отрасли требуют применения систем управления, на которые накладываются исключительные стандарты качества и надежная работа аппаратного и программного обеспечения. В данной статье приводится описание программного обеспечения (ПО), предназначенного для моделирования режимов работы многоступенчатого газового компрессора и сопутствующего оборудования, используемого на современных компрессорных станциях. Приводится проверка адекватности программного обеспечения реальных данных, проверка реакции системы на внешние воздействия и изменения параметров системы.

Об авторах

Н. А. Батаев
Казахский Национальный исследовательский технический университет им. К. И. Сатпаева
Казахстан

докторант



А. Р. Кузыргалиев
ТОО “Zeinet&SSE”
Казахстан

инженер-программист



Список литературы

1. V. Dragan, I. Malael, and B. Gherman, “Development of a very high pressure ratio single stage centrifugal compressor,” Int. Rev. Model. Simulations, vol. 8, no. 3, pp. 347-353, 2015. DOI:10.15866/iremos.v8i3.6020.

2. K. Jones, A. Cortinovis, M. Mercangoez, and H. J. Ferreau, “Distributed Model Predictive Control of Centrifugal Compressor Systems,” IFAC-PapersOnLine, vol. 50, no. 1, pp. 10796-10801, 2017. DOI:10.1016/j.ifacol.2017.08.2343.

3. R. A. Stanley and W. R. Bohannan, “Dynamic Simulation of Centrifugal Compressor Systems,” Proc. sixth Turbomach. Symp., pp. 123-132, 1977.

4. H.-K. Li, X.-F. Wang, J.-G. Yang, P.-F. Zhao, and Y. Liu, “The effect of impeller-diffuser interactions on diffuser performance in a centrifugal compressor,” Eng. Appl. Comput. Fluid Mech., vol. 10, no. 1, pp. 565-577, 2016. DOI:/10.1080/19942060.2016.1210028

5. R. Matas, T. Syka, and O. Lunacek, “Numerical and experimental modelling of the centrifugal compressor stage - setting the model of impellers with 2D blades,” EPJ Web Conf., vol. 143, p. 02073, 2017. https://doi.org/10.1051/epjconf/201714302073.

6. V. V. N. K. S. Koyyalamudi and Q. H. Nagpurwala, “Stall Margin Improvement in a Centrifugal Compressor through Inducer Casing Treatment,” Int. J. Rotating Mach., vol. 2016, pp. 1-19, 2016. DOI:10.1155/2016/2371524.

7. H. Dehnavifard, G. Radman, and M. Kalyan, “Design and comparison of high-speed induction machine and high-speed interior permanent magnet machine,” Int. Rev. Model. Simulations, vol. 11, no. 3, pp. 151-157, 2018. DOI:10.15866/iremos.v11i3.14112.

8. K. K. Botros, P. J. Campbell, and D. B. Mah, “Dynamic Simulation of Compressor Station Operation Including Centrifugal Compressor and Gas Turbine,” J. Eng. Gas Turbines Power, vol. 113, no. 2, p. 300, 2008. DOI: 10.1115/1.2906563.

9. D. Gasparovic, M. Vyzinkar, J. Zarnovsky, and J. Blata, “Turbine Modification of Nuovo Pignone Gas Turbine,” Acta Technol. Agric., vol. 20, no. 3, pp. 74-77, 2017. DOI:10.1515/ata-2017-0015.

10. J. L. Perez-Ruiz, I. Loboda, L. A. Miro-Zarate, M. Toledo-Velazquez, and G. Polupan, “Evaluation of gas turbine diagnostic techniques under variable fault conditions,” Adv. Mech. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1-16, 2017. DOI:10.1177/1687814017727471.

11. M. Rahman, V. Zaccaria, X. Zhao, and K. Kyprianidis, “Diagnostics-Oriented Modelling of Micro Gas Turbines for Fleet Monitoring and Maintenance Optimization,” Processes, vol. 6, no. 11, p. 216, 2018. DOI:10.3390/pr6110216.

12. M. Benrahmoune, A. Hafaifa, M. Guemana, and X. Q. Chen, “Detection and modeling vibrational behavior of a gas turbine based on dynamic neural networks approach,” Stroj. Cas., vol. 68, no. 3, pp. 143-166, 2018. DOI:10.2478/scjme-2018-0032.

13. F. Lu, J. Jiang, J. Huang, and X. Qiu, “An iterative reduced KPCA hidden markov model for gas turbine performance fault diagnosis,” Energies, vol. 11, no. 7, pp. 1-21, 2018. DOI:10.3390/en11071807.

14. M. Adamowicz and G. Zywica, “Advanced gas turbines health monitoring systems,” Diagnostyka, vol. 19, no. 2, pp. 77-87, 2018. DOI:10.29354/diag/89730.

15. N. Batayev, “Gas turbine fault classification based on machine learning supervised techniques,” in 14th International Conference on Electronics Computer and Computation, ICECCO 2018, 2019. DOI: 10.1109/ICECCO.2018.8634719

16. N. Batayev, “Forecasting and Diagnostic of Gas Turbine Driven Gas Compression Unit Parameters,” in Materials of the IV International Scientific-Practical Conference. Sapporo, Japan, 2019, pp. 186-191.

17. N. Batayev and A. Onbayev, “Prediction of Gas Turbine Parameters based on Machine Learning Regression Methods,” Proc. 6th Int. Virtual Conf. Adv. Sci. Results, vol. 6, pp. 217-221, 2018. DOI:10.18638/scieconf.2018.6.1.495.

18. J. Liedman, “Dynamic simulation of a centrifugal compressor system,” Chalmers University of Technology, 2013.


Рецензия

Для цитирования:


Батаев Н.А., Кузыргалиев А.Р. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЖИМОВ РАБОТЫ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩЕГО АГРЕГАТА. Вестник Казахстанско-Британского технического университета. 2019;16(3):39-45.

For citation:


Batayev N.A., Kuzyrgaliyev A.R. GAS TRASPORTING UNIT OPERATION MODES MODELING. Herald of the Kazakh-British technical university. 2019;16(3):39-45.

Просмотров: 293


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1998-6688 (Print)
ISSN 2959-8109 (Online)