Методика контролю технічного стану газоперекачувального агрегату ГТК-25і в процесі експлуатації
DOI:
https://doi.org/10.31471/1993-9965-2020-2(49)-106-116Ключові слова:
технічний стан, методика, дискримінантний аналіз, ідентифікатор, кореляція, діагностична ознака, технологічні віброакустичні параметри.Анотація
На трансконтинентальному газопроводі «Уренгой-Помари-Ужгород» на початку 80-х років було встановлено 120 газоперекачувальних агрегатів (ГПА) ГТК-25і, три з яких знаходяться в експлуатації на КС-39 «У-П-У» Богородчанського ЛВУМГ. На сьогодні близько 80% ГТК-25і відпрацювали встановлений моторесурс, або близькі до цього. Подальша їх експлуатація не забезпечує надійної і ефективної роботи, у зв’язку з чим виникають численні відмови та аварії, що призводять до значних економічних збитків. Аналізуються методи параметричної і віброакустичної діагностики ГПА. Зазначено, що найбільш плідним часом розвитку методів віброакустичної діагностики ГПА є 70-90-і роки минулого століття. Сьогодні вони розвиваються в напрямку використання сучасних інформаційних технологій і різноманітних перетворень при обробці віброакустичних процесів для виявлення діагностичних ознак технічного стану ГПА. Щодо методів діагностування ГТК-25і, проведений аналіз свідчить про їх відсутність. Винятком є окремі методи їх діаг-ностування на базі сучасних інформаційних технологій, які розроблені авторами статті. Водночас вдосконалена система автоматичного управління (САУ) ГТК-25і стосовно її технічного і програмного забезпечення дозволяє отримувати інформацію про додаткові (в порівнянні зі штатною САУ) технологічні параметри роботи ГТК-25і та віброакустичні процеси, що супроводжують його роботу та можуть бути використані для створення методів діагностування ГТК-25і. Розглядається методика контролю технічного стану ГТК-25і, яка базується на визначенні найбільших значень дискримінантних функцій для кожного з трьох технічних станів ГТК-25і за шістнадцятьма технологічними параметрами та акустичними і вібраційними характеристиками. При цьому найкращим («номінальним») вважається стан ГТК-25і після проведення ремонтних робіт, «дефектний» стан» – перед проведенням ремонтних робіт, а «поточний» – після відповідного періоду напрацювання ГТК-25і. Використання методики дозволило розробити комплексний метод, який є поєднанням методів параметричної і віброакустичної діагностики. Показано, що використання запропонованої методики дозволяє простежувати тенденцію до зміни технічного стану ГТК-25і в часі і спрогнозувати момент виведення його з експлуатації. Розроблений метод не вимагає для своєї реалізації додаткових технічних засобів, оскільки отримує інформацію з вдосконаленої САУ ГТК-25і, яка, в свою чергу, може використати результати діагностування для управління процесом компримування газу з врахуванням технічного стану ГТК-25і.
Завантаження
Посилання
Zamikhovsky L.M., Saprykin S.O. The concept of monitoring the technical condition of gas pumping equipment. Visnyk Natsionalnoho technichnoho universytetu. 2009. No 8, Р. 64-68 [in Ukrainian].
Kunin P.S., Pavlenko P.P. Diagnostics of gas pumping units with centrifugal blowers. 2001. 362 p. [in Russian].
Grudz, V. Ya., Grudz, Ya. V., Kostiv, V.V. Technical diagnostics of pipeline systems. 2012. 512 p. [in Ukrainian].
Priymak K.O., Olynevych N.V., Dashchenko O.P. Pilot testing of the methodology for complex parametric identification of the actual characteristics of a power facility. 2015. No 1. Р. 47-54 [in Ukrainian].
Varlamov H. B., Priymak K.A. Algorithm for parametric identification of the actual characteristics of the gas-pumping unit of the compressor station. 2011. No 12 (94). Р. 10-13 [in Ukrainian].
Gerasimenko V.P. Algorithms for determining the main parameters of gas turbine gas compressor units in operation. 2009. No 3. Р. 116-121 [in Russian].
Wozniak M.P., Yurchilo T.V. Diagnostics of the technical condition of the gas compressor unit blower using the real operating parameters of its operation. 2012. No 2(32). Р. 215-221 [in Ukrainian].
Rybalko V.V. Parametric diagnostics of energy facilities based on factor analysis in the Statistica environment. 2004. No 2(6). Р. 78-83 [in Russian].
Kupreev E.I., Karnitsky N.B. Parametric diagnostics of gas pumping units. 2016. No 3(90). Р. 12-18 [in Russian].
Loboda I., Olivares Robles M.A. Gas turbine fault diagnosis using probabilistic neural networks. Int. J. Turbo Jet-Engines. 2015, No 32, Р. 175–191.
Early Fault Detection of Hot Components in Gas Turbines (Article) / L. Jinfu, L. Jiao, W. Jie [and other]. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power. 2017. Volume 139, Issue 2, Article number 021201.
Zamikhovsky L.M., Pavlyk V.V. Investigation of the vibration state of an axial compressor GPU type GTK-25-i by "Nuovo Pigneone". 2014. No 1(32). Р. 28-38 [in Ukrainian].
Kochergin A.V., Pavlova N.V., Valeeva K.A. Vibroacoustic Control of Technical Conditions of GTE. Procedia Engineering Volume 150, 2016, Pages 363-369, 2nd International Conference on Industrial Engineering, ICIE 2016; Chelyabinsk; Russian Federation; 19 May 2016 through 20 May 2016; Code 123270 (Conference Paper) (Open Access).
Signal transforms for feature extraction from vibration signal for air compressor monitoring (Conference Paper) / N.K. Verma, R. Gupta, R.K. Sevakula, A. Salour. IEEE Region 10 Annual International Conference, Proceedings / TENCON Volume 2015 - January, 26 January 2015, Article number 70222752014 IEEE Region 10 Conference, TENCON 2014; Bangkok; Thailand; 22 October 2014 through 25 October 2014; Category number CFP14TEN-ART; Code 112841.
Yang W.S., Su Y.X., Chen Y.P. Air compressor fault diagnosis based on lifting wavelet transform and probabilistic neural network (Conference Paper). OP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019, Vol. 657, Issue 1, Article number 0120532nd International Conference on Numerical Modelling in Engineering, NME 2019; Beijing; China; 19 August 2019 through 22 August 2019; Code 153583. (Open Access).
Zamikhovskiy L., Zamikhovska O., Pavlyk V. Reseach of the characteristics of acoustic processes using wavelet transformation for detecting a diagnostic sign of the technical state of gas pumping units. TECHNOLOGY AUDIT AND PRODUCTION RESERVES, 2021. No 1/2(57). P. 6-12. DOI: 10.15587/2706-5448.2021.224432
Zamikhovsky L.M., Pavlyk V. V. Control of technical condition of gas pumping units on the basis of artificial neural networks. 2017. Р. 317-318 [in Ukrainian].
R Core Team R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. (2016). URL https://www.R-project.org/.
StatSoft, Inc. (2011). STATISTICA (data analysis software system), version 10. www.statsoft.com.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторські права....