СКАЧАТЬ:  kursach-moe.rar [289,17 Kb] (cкачиваний: 85)

ВВЕДЕНИЕ

В современной нефтеперерабатывающей промышленности используются многочисленные технологические процессы – прямая перегонка нефти на атмосферно-вакуумных установках, термический и каталитический крекинг, риформинг, пиролиз, а также различные процессы газоразделения, очистки и многие другие. Каждый из этих процессов в свою очередь может осуществляться по нескольким технологическим схемам и вариантам.

Оборудование (аппараты) в зависимости от процессов, для которых они предназначены, можно подразделять на те же группы. По способу осуществления процессы разделяются на периодические, непрерывные и комбинированные, и соответственно различают аппараты периодического, непрерывного и комбинированного действия.

Для правильного расчета аппаратуры надо иметь полное представление о процессах, для проведения которых эта аппаратура предназначена. Необходимо изучить закономерности статики и кинетики этих процессов. При технологическом расчете аппаратуры обе эти стороны важны и должны быть учтены.

Статика, не рассматривая самого процесса, изучает и устанавливает условия равновесия системы, а также выявляет связь между начальными и конечными параметрами процесса, которая основывается на законах сохранения материи и энергии и выражается уравнениями материального и энергетического балансов.

Материальный баланс означает, что количество всех материалов, поступающих в процесс, равно общему количеству всех продуктов процесса. Энергетический баланс устанавливает, что количество энергии, введенной в процесс, равно количеству энергии, получаемой в результате процесса. Частным случаем энергетического баланса является тепловой баланс.

Любой процесс, исходя из внешних признаков, может быть условно изображен на схеме, где выделены основные группы параметров, определяющих его течение и характеризующих состояние в любой момент времени.

Математическое описание каждого процесса задается системой конечных или дифференциальных уравнений, отражающих  взаимное влияние различных параметров, причем присутствие в математическом описании уравнений одного вида не исключает возможности присутствия и уравнений другого вида. Таким образом, математическая модель представляет собой систему уравнений математического описания, отражающую сущность явлений, протекающих в объекте моделирования, которая с помощью определенного алгоритма позволяет прогнозировать поведение объекта при изменении входных и управляющих параметров. Методы математического моделирования применяют для изучения свойств математически описанных процессов.

       Огромное значение имеет моделирование при исследовании химико-технологических процессов и проектировании химических производств. При этом под моделированием понимают метод исследования химико-технологических процессов на моделях, отличающихся от объектов моделирования (натуры) в основном масшта­бом. Моделирование можно осуществлять двумя основными методами - методом обобщенных переменных, или методом теории подобия (физическое моделирование), и методом численного эксперимента (математическое моделирование).

Теоретическая часть 

Описание технологического процесса

В данной курсовой работе рассматривается газосепаратор ДНС  Западно-Бурейкинской  ООО «ТНГК-Развитие», которая предназначена для предварительного обезвоживания нефти и подготовки сточной вод для закачки в пласт.

Расчетная производительность установки:

- по сырью (водонефтяная эмульсия) - 0,4 млн. т/год;

- по нефти - 0,2 млн. т/год;

- по воде - 0,2 млн. м3/год.

Установка подготовки нефти включает:

- ступень сепарации;

- ступень предварительного сброса воды;

- ступень термохимического обезвоживания;

- очистные сооружения для сточной воды;

- факельное хозяйство;

- узлы учета нефти,сточной воды, магистрального природного газа;

- нacocы внутренней перекачки продукции, нефти, сточной воды;

- канализационное хозяйство.

Водоснабжение установки производится с автономной системы и возможно использование технической воды с Кувакской ВОС УПТЖ для ППД.

Теплоснабжение осуществляется от путевых подогревателей

ПП-0,63А, помещений операторной, лаборатории электрическими подогревателями.

Газоснабжение путевых подогревателей ПП-0,63 А осуществляется

природным газом с ГРП ОАО «Нурлатгаз».

Энергоснабжение скважин и ДНС производится от ВЛ- 10 кВ с КТП НД  с трансформатором 10/0,4.

Описание функциональной технологической схемы

Продукция скважин Западно-Бурейского месторождения, обработанная деэмульгатором, поступает на ДНС через трубный расслоитель (ТР), в котором происходит предварительная подготовка газоводонефтяной эмульсии к сепарации за счет разрушения пены эмульсии и выделение свободной жидкой фазы перед ее поступлением в сепаратор Е-1.

В сепараторе Е-1 при давлении в пределах от 0,1 до 0,45 Мпа, происходит отделение попутного нефтяного газа от жидкости. Уровень жидкости в сепараторе Е-1 поддерживается в пределах от 1,0 до 2,0 м регулятором газа L-1. отсепарированный газ направляется через регулятор газа Р-1 в путевой подогреватель ПП-1,2(ПП-0,63А) в качестве печного газа, а избыток отводиться на факел.

При текущих условиях эксплуатации, учитывая, что давление в газовой линии поддерживается от 0,8 до 1,14 МПа, и при этом количество отделяющегося газа недостаточно для нагревания эмульсии до 40◦С, а в качестве дополнительного топлива в подогревателях ПП-1,2 применяется природный газ, поступающий на установку под давлением от 0,4 до 0,63 МПа с ГРП ОАО «Нурлатгаз». Продукция скважин поступает непосредственно на ступень предварительного сброса воды, а газ отбирается только с буферных емкостей подготовленной нефти и сжигается на факеле.

При недостаточной степени разрушенности поступающей эмульсии на вход сепаратора Е-1 предусмотрена подача реагента-деэмульгатора с помощью насоса-дозатора.

Дегазированная водонефтяная эмульсия поступает на ступень предварительного сброса в отстойник Е-4, где происходит холодный сброс пластовой воды. В отстойнике Е-4 уровень водяной «подушки» поддерживается от 0,9 до 1,3 м регулирующим шаровым краном L-2 по сбросу воды в отстойники очистки пластовой воды ОГЖФ-50 Е-7,8. Давление в отстойнике Е-4 допускается от 0,1 до 0,4 МПа. Содержание воды в нефти после отстойника  Е-4 составляет от 20 до 25 %.

После отстойника Е-4 частично обезвоженная водонефтяная эмульсия  поступает в буферную емкость Е-5. Давление в буферной ёмкости Е-5  поддерживается от 0,08 до 0,35 МПа.  Газ, отделившейся от нефти в буферной ёмкости Е-5, направляется в газоосушитель ГС.

Из буферной емкости Е-5 частично обезвоженная водонефтяная эмульсия насосами H-1/1, 2 направляется в путевые подогреватели ПП-0,63 №1,2, где нагревается не более чем до 45 ОС.

Нагретая в ПП-l, 2, частично обезвоженная водонефтяная эмульсия поступает на ступень горячего обезвоживания в отстойник Е-6, где происходит отделение пластовой воды от нефти. В отстойнике Е-6 уровень водяной «подушки» поддерживается в пределах от 0,9 до 1,4 м регулирующим шаровым краном L-3 по сбросу воды в отстойники очистки пластовой воды Е- 7, 8. Давление в отстойнике Е-6 составляет ОТ 0,4 до 0,5 МПа. Содержание воды  в нефти после отстойника Е-6 составляет не более 5%.

После отстойника Е-6 предварительно обезвоженная нефть поступает в буферные емкости Е-2, 3. Давление в буферных ёмкостях Е-2, 3 поддерживается от 0,30 до 0,35 МПа. Газ, отделившийся от нефти в буферных емкостях Е-2, 3, направляется в газоосушитель ГС.

Из буферных емкостей Е-2, 3 предварительно обезвоженная нефть  откачивается товарными насосами H-2/1, 2 через узел учёта нефти (УУН), находящийся при УПСВ-2, на УПСВ-2 НГДУ «Нурлатнефть».

В случае аварийной ситуации, срывов в работе ДНС, прекращении приёма продукции предусмотрен отвод сырья и (или) продукции в аварийный резервуар PBC-2000 через сепаратор КСС. Давление в сепараторе КСС поддерживается не более 0,1 МПа (сепаратор КСС поднят на высоту 12м).

Уровень жидкости в КСС составляет от 0,9 до 1,3 м. Газ, отделившийся от нефти в сепараторе КСС, направляется в газоосушитель ГС-l. Из резервуара РВС-2000 сырье или продукция откачивается насосом Н-4 на начало процесса в сепаратор Е-1 или на прием товарных насосов Н-2/1,1 соответственно.

Пластовая вода из аппаратов предварительного сброса воды Е-4,6, загрязненная нефтепродуктами и твердыми взвешенными частицами, поступает в отстойники ОГЖФ-50 Е- 7 , 8 оборудованные жидкостными гидрофобными фильтрами (ЖГФ). После очистки в ЖГФ и отстаивания в буферной зоне аппарата, очищенная вода с концентрацией нефти и твердых взвешенных частиц (ТВЧ) менее 60 и 50 мг/дм^З соответственно через гидрозатвор выводится в буферную емкость для очищенной воды Е-9 объемом 200 м^З,  откуда откачивается насосами Н-З/1,2 через счетчик воды на нагнетательные скважины системы ППД. На вход насосов Н-З/l,2 при необходимости может подаваться ингибитор коррозии. Накопившийся избыток нефтяного фильтра более 0,5 м удаляется по трубопроводу из верхней зоны аппарата в дренажную емкость ЕД -1. Туда же сбрасывают уловленную нефть (нефтяную пленку) из буферной емкости очищенной воды. Допускается отвод уловленной нефти и газа из верхней части отстойников с ЖГФ и буферной емкости воды путем сброса через предохранительные клапана в дренажную емкость. Откачка жидкости из дренажной емкости ведется периодически по мере накопления в ручном или автоматическом режиме на вход ДНС в трубопроводной нефти.

3. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ

3.1.Составление статической модели объекта

3.1.1. Схематическая модель объекта 

Н_вх [^oC] – уровень смеси ;

G_вх [ ] – количество смеси, поступающий с реактора V-602;

Р_вх[кг/см²] – давление смеси на входе;

G_вых [ ] – количество газа на выходе из газосепаратора; 

V [м³] – объем емкости газосепаратора;

D [м]– диаметры круговых сечений газосепаратора;.

Для дальнейшего исследования процессов, происходящих газосепараторе, необходимо разработать статическую модель процесса.

Параметры, расположенные слева относительно объекта, представляют собой входные параметры

Параметр, расположенный справа относительно объекта (G_вых) – выходной.

Параметры, расположенные выше объекта - постоянные величины процесса, или технологические константы объекта.  

Входные параметры:

Р_вх, Н_вх, G_вх.

Выходной параметр:

G_вых.  

Технологические константы:

V, D.

 В качестве основных параметров объекта, на основе которых произведем сбор статистического материала в режиме нормальной эксплуатации объекта (пассивный эксперимент), выберем:

 входные - Р_вх, Н_вх, G_вх;

 выходной – G_вых.

Результаты пассивного эксперимента

Составим таблицу, в которую внесем значения параметров согласно собранному статистическому материалу по режимным листам в размере 60 значений на каждый параметр (см. табл. 1).

                                                                                                  Таблица 1

Регрессионный и корреляционный анализ

Нахождение эмпирической линии регрессии

При изучении зависимости от одного переменного параметра полезно для определения вида уравнения регрессии построить эмпирическую линию регрессии. Для этого весь диапазон изменения x на поле корреляции разбивается на равные интервалы.

Все точки, попавшие в данный интервал , относят к его средине. Для этого подсчитывают частные средние для каждого интервала по формуле:

.                                                    (1)

Здесь — число точек в интервале .

,                                                         (2)

где k – число интервалов разбиения; N – объем выборки.

рис. 1.  Корреляционное поле.

Затем последовательно соединяют точки  отрезками прямой. Полученная ломанная называется эмпирической линией регрессии y по x.

По виду эмпирической линии регрессии можно подобрать уравнение регрессии

Построение эмпирической линии регрессии

На основе  выборки N объемом в 60 значений, взятых из режимных листов, построим поля корреляции для каждой зависимости выходного уровня от температуры на входе, от давления, от расхода сырья. Построим эмпирические линии регрессии для каждой зависимости. 

Зависимость Gвых от Gвх .   y = Gвых,   х = Gвх.

Весь диапазон изменения х  на поле корреляции разобьем на равные интервалы, найдем середины этих интервалов (см. таблицу 2) и вычислим частные средние  по формуле (1) для каждого интервала:

                                                                                                Таблица 2

Ниже на диаграмме 1 изображены поле корреляции, а также точки  последовательно соединенные отрезками прямой, то есть искомая эмпирическая линия регрессии.

Диаграмма 1

 Зависимость Gвых от Pвх.       y = Gвых,   х = Pвх.

Весь диапазон изменения х  на поле корреляции разобьем на равные интервалы. Вычислим частные средние  по формуле (1) для каждого интервала (см. таблицу 3.3):

Таблица 3

Ниже на диаграмме 2 изображены поле корреляции, а также точки  последовательно соединенные отрезками прямой, то есть искомая эмпирическая линия регрессии.

Диаграмма 2  

Зависимость Gвых от  Н_вх.     y = Gвых,  х = Н_вх.

Весь диапазон изменения х  на поле корреляции разобьем на равные интервалы. Вычислим частные средние  по формуле (1) для каждого интервала (см. таблицу 4):

  Таблица 4

Ниже на диаграмме 3 изображены поле корреляции, а также точки  последовательно соединенные отрезками прямой, то есть искомая эмпирическая линия регрессии.

Диаграмма 3

Теоретические основы поиска параметров уравнения регрессии

Задача определения параметров уравнения регрессии сводится практически к определению минимума функции многих переменных.

Если

                                                   (3)

есть функция дифференцируемая и требуется выбрать  так, чтобы

,                                 (4)

необходимым условием минимума Ф(b₀, b₁, b₂, …) является выполнение равенств

,   ,    …                                             (5)

или

                                (6)

После преобразований получим:

                          (7)

Система уравнений содержит столько же уравнений, сколько неизвестных коэффициентов  входит в уравнение регрессии и называется в математической статистике системой нормальных уравнений.

Величина  при любых  следовательно, у нее обязательно должен существовать хотя бы один минимум. Поэтому, если система нормальных уравнений имеет единственное решение, то оно и является минимумом для величины Ф. Решать систему  в общем виде нельзя. Для этого надо задаться конкретным видом функции f.

Нахождение коэффициентов в уравнении линейной регрессии от одного параметра

Требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты линейного уравнения регрессии 

                                                              (8)

по выборке объемом N.

Система нормальных уравнений для этого случая имеет вид:

                                            (9)

или

                                         (10)

Коэффициенты  легко найти в этом случае с помощью определителей

                                     (11) 

                                 (12)

Коэффициенты  проще найти по известному  из первого уравнения системы:                                     

,                                                           (13)

где  - средние значения .

Последнее уравнение показывает, в частности, что между коэффициентами  и  существует корреляционная зависимость.

Для оценки линейной связи  вычисляется выборочный коэффициент корреляции r*:

,                                                  (14)

где  - выборочные среднеквадратичные отклонения.

Из уравнения имеем:

.                                                  (15)

Линейная регрессия от одного параметра

По виду эмпирических линий регрессии для второй и третьей   зависимостей можно сделать предположение, что в этих случаях наблюдается линейная регрессия от одного параметра. Найдем по вышеизложенной методике линейные уравнения регрессии для выборок объемом N = 60.  Произведем оценку линейной связи, вычислив выборочные коэффициенты корреляции. 

Зависимость Gвых от Gвх.       y = Gвых,   х = Gвх_х.

Рассчитаем коэффициенты  и , используя формулы (12) и (13).

Таким образом, искомое линейное уравнение регрессии для первой зависимости по методу наименьших квадратов по формуле (8):

или  

Выборочный коэффициент корреляции по формуле (15):

Производим проверку, используя возможности программы Microsoft Excel, функцией КОРРЕЛ(A2:A61;B2:B61), коэффициент корреляции  равен 0,775147.

Зависимость Gвых от Pвх.       y = Gвых,   х = Pвх.

Таким образом, искомое линейное уравнение регрессии для первой зависимости по методу наименьших квадратов:

или  

Выборочный коэффициент корреляции:

Производим проверку, используя возможности программы Microsoft Excel, функцией КОРРЕЛ(A2:A61;B2:B61), коэффициент корреляции  равен

0,793938217.

Параболическая регрессия от одного параметра

Если уравнение регрессии представляет собой полином некоторой степени, то при применении метода наименьших квадратов коэффициенты этого полинома находят решением системы линейных уравнений. Например, требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты квадратичной функции – параболы второго порядка:

                                               (16)

В этом случае

;               ;              .                     (17)

и система нормальных уравнений имеет вид:

                                (18)

Аналогичными по структуре уравнениями будут определяться коэффициенты параболы любого порядка.

По виду эмпирической линий регрессии для третьей зависимости (Gвых от  Нвх) можно сделать предположение, что в этом случае наблюдается полиномиальная регрессия от одного параметра второго порядка. Найдем по вышеизложенной методике коэффициенты квадратичной функции для выборок объемом N = 60 и произведем оценку тесноты нелинейной связи.

Система нормальных  уравнений согласно (18) имеет вид:

Решим данную СЛАУ:

;

 ;

.

   Таким образом, искомая  квадратичная функция для первой зависимости (Gвых от Н _вх) по методу наименьших квадратов имеет вид:

Определим коэффициент корреляции по следующим формулам:

 ,

 ,

Корреляционное отношение:  

Произведем проверку: КОРРЕЛ(А2:А61;В2:В61) = 1.

 Так как значения коэффициентов корреляции лежат в интервале

0.75 < r < 1. Из этого можно сделать вывод, что уровень и расход имеют влияние на выходной параметр.

Поля корреляции с линиями

        Используя возможности программы Microsoft Excel, отразили на корреляционных полях линии, которые представляют собой графическое отображение искомых линий регрессии.

Диаграмма 4

Линия регрессии для зависимости Gвых от G_вх

Диаграмма 5 

Линия регрессии для зависимости Gвых от P_вх

Диаграмма 6

Линия регрессии для зависимости Gвых от Н_вх

Множественная корреляция

Если необходимо исследовать корреляционную связь между многими величинами, то пользуются уравнениями множественной регрессии:

.                                             (19)  

В нашем случае .

Прежде всего, перейдем от натурального масштаба к новому, проведя нормировку всех значений случайных величин по формулам:

;            ;                 ,                  (20)

где y_i⁰, x_1i⁰, x_2i⁰ – нормированные значения соответствующих факторов,

 –  средние значения факторов,

s_y, s_x1, s_x2 – среднеквадратичные отклонения.

; ;  .                 (21)  

В новом масштабе имеем:

          ;        .

Применяя формулы (20) к значениям входных и выходных параметров  из режимных листов в таблице 5 получим исходный статический материал в новом масштабе.

Таблица 5