Site icon Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале

ВЛИЯНИЕ УЛЬТРАЗВУКА НА КПД ФЛОТАЦИОННОГО УСТРОЙСТВА

ВВЕДЕНИЕ

Добыча нефти и газа непрерывно увеличивается из года в год. Объемы пластовой воды также увеличиваются как побочный эффект добычи нефти. Составляющие пластовой воды являются основным источником загрязнения в нефтяной и газовой промышленности, и они поэтому являются одним из важных направлений для изучения на сегодняшний день. Количество отходов добычи нефтепродуктов должно быть сведено к минимуму. Несколько технологий были изобретены для снижения концентрации нефти в пластовой воде. Компактное флотационное устройство (КФУ) является одной из технологий получения чистой пластовой воды с помощью явления флотации [1].

Для контроля и управления КФУ в сегодня используется огромное количество различных типов датчиков (давления, потока, плотности, температуры, датчики Кориолиса). Целью работы было изучить возможность повышения КПД (коэффициент полезного действия) КФУ посредством использования ультразвука дополнительно. В качестве инструмента для онлайн-мониторинга процесса в КФУ использовалась хемометрика.

Во-первых, хемометрика была использована как инструмент для мониторинга процессов в КФУ и онлайн оценки эффективности очистки КФУ при обычном режиме работы. После этого альтернативный сценарий с применением дополнительно ультразвука был также использован для достижения той же цели. Результаты были сравнены и найдено оптимальное решение среди исследованных.

Каждая альтернативная модель была откалибрована на основе дизайна случайных чисел (один набор настроек для обоих вариантов), которая включала всю шкалу эксплуатационных условий, чтобы сделать результат более обобщенным.

Набор настроек состоял из различных комбинаций настроек следующих параметров:

Данные от каждого из экспериментов были проанализированы с использованием метода главных компонент (РСА), метода проекции на латентные структуры (PLS-R) и проанализированы с помощью метода сегментной перекрестной проверки. Оценка модели предсказания КПД очистки была сделана с помощью среднеквадратичной погрешности RMSEP, коэффициента корреляции, наклона «линии цели», и векторов нагрузки.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Объектом исследования является компактное флотационное устройство: вертикальное флотационное устройство для отделения нефти от воды с использованием флотационного газа. Флотационное устройство имеет меньший размер и меньшее время действия по сравнению с другими традиционными флотационными устройствами.

1 Анализ данных

Хемометрика

Хемометрика была использована в качестве инструмента для мониторинга процесса флотации в КФУ. Данный метод имеет несколько преимуществ [11]:

Недостатком хемометрики является то, что она требует дополнительных данных для построения уравнения регрессии. Метод проекции на латентные структуры был использован для предсказания концентрации нефти в потоке отклонения.

Метод главных компонент (РСА)

Метод главных компонент (РСА) — это статистический метод, использующий ортогональные трансформации для преобразования набора данных переменных, которые являются возможно корреляционными, в набор значений линейно независимых переменных, называемых главными компонентами. Главная цель метода главных компонент — нахождение «скрытой» информации из данных [2].

Метод главных компонент базируется на векторном разложении ковариационной матрицы переменных в наборе данных. Для матрицы данных Х с m строк образцов и n столбцов переменных, ковариационная матрица X определяется как

                                                                                 (1)

Результатом процедуры разложения матрицы Х на главные компоненты являются так называемые векторы счетов и нагрузок

X=t1p1T + t2p2T +t3p3T +… tkpkT +E                                                          (2)

Здесь — вектора счетов, рі — вектор нагрузок, Е — остаточная матрица.

Векторы счетов и нагрузки содержат информацию о том, как объекты и переменные, соответственно, связаны друг с другом. Направление первой главной компоненты (t1, p1) — это линия на плоскости переменных, которая лучше всего описывает изменения в матрице данных X. Направление второй основной компоненты задается линией, лучше описывающей изменения, не описанные первой главной компонентой и так далее. Таким образом, оригинальный набор данных может быть адекватно описан, используя несколько ортогональных главных компонент вместо исходных переменных, без существенных потерь информации. При построении графиков зависимостей данных главных компонент друг от друга, можно легко выявить отношения между образцами.

Метод проекций на латентные структуры (PLS)

Регрессия используется, чтобы построить модели для выявления количественных отношений между двумя группами переменных (нахождения данных с матрицы Х, которые имеют отношение к исходному векторуу). Регрессионная модель затем может быть использована для прогнозирования свойств новых образцов.

В этом исследовании используется метод проекции на латентные структуры (PLS). В РСА счета и нагрузки — это векторы, которые лучше всего описывают дисперсию в Х-матрице. В PLS счета и нагрузки (называются латентными переменными) — это векторы, которые имеют самую высокую ковариацию с вектором y. Разложение происходитc использованием регрессии между латентными переменными и между латентными переменными и выходным вектором [4].

Для каждой модели определяется оптимальное количество латентных переменных. Один из способов сделать это — перекрестная проверка. Перекрестная проверка проверяет модель, неоднократно принимая различные подмножества образцов на стадии калибровки, и используя их в качестве временного тестового набора образцов. Если оценки параметров модели являются стабильными против повторных изменений подмножеств, это указывает на то, что модель надежная.

Все данные в этом исследовании были проанализированы с использованием Unscrambler Х (CAMO ASA).

2Модель тестового круга с компактным флотационным устройством

Модель тестового круга с КФУ является следующей.

Химикаты и соль сначала добавляются в воду, чтобы облегчить флотацию и сымитировать соленую морскую воду. Далее добавляется нефть в трубу с водой и многофазная жидкость поступает в флотационную установку. Флотационный газ также добавляется для улучшения сепарации. В устройство для дегазации подается жидкость с флотационного устройства, а с этого устройства вода и газ поступают в емкости, откуда они подавались сначала, тем самым образуя круг. Флотационное устройство может работать с различными потоками жидкости, максимальный из которых 6 м3 / час. Входная жидкость состоит из пластовой воды, нефти и азота.

Поток отклонения состоит из нефти, воды и флотационного газа. Поток отклонения изымается из устройства с помощью трубы, расположенной сверху емкости.

3 Влияние ультразвука на сепарацию воды от нефти

Предположим, что акустические волны влияют на жидкость и вызывают колебания поверхности пузырьков, который при этом имеет форму многогранников.

При этом наблюдается эффект, который принято называть «огранкой» [1]. То есть, вибрирующая оболочка пузыря принимает отчетливые очертания плоских граней, хотя в данный момент эти грани (весь пузырь) совершают колебания с определенной частотой. Явление «огранки» появляется при резонансе совпадающих частот колебаний жидкости и собственных колебаний оболочки пузыря. При этом отдельно взятая грань пузырька колеблется от полного сферического положения (2) до вогнутого (3) и проходит при этом промежуточное положение (4), которое обычно называют резонансным. На рис. 2 показан один из вариантов почти кубической формы. При этом заметно, что колебания оболочки пузыря заставляют линии тока жидкости (3) искривляться (4) и приближаться к пузырьку, повторяя изменения кривизны его оболочки. Это позволяет оседать на пузырьке малым частицам, которые ранее (без применения колебаний — рис. 3) проходили мимо пузырька, огибая его вместе с потенциальным потоком жидкости.

Рисунок1. Принципиальная схема тестового круга

4 Экспериментальный дизайн

В экспериментах КПД КФУ был выбран в качестве исходной величины.

Эксперименты проводились в соответствии с теорией экспериментов, использовался дизайн случайных последовательностей. Последовательность настроек в ходе экспериментов была случайно выбрана, чтобы уменьшить любую форму систематизированного влияния на эксперимент.

Набор настроек для экспериментов был следующим:

— Величина потока технической воды, подаваемой к установке (2, 4, 6 м3 / час),

— Величина потока флотационного газа, подаваемого к установке (5, 9, 12% от величины потока технической воды),

— Величина потока отклонения (0,5, 1, 1,5% от величины входного потока технической воды соответственно).

Таблица 1.

Настройки для экспериментов

Поток флот. газа, % Поток жидкости, м3/год. Поток отклонения, % Поток флот. газа, % Поток жидкости, м3/год. Поток отклонения, %

Група 1

Група 4

1 5 2 0,5 24 12 6 1,5
3 5 2 1 22 12 6 0,5
5 9 2 1,5 20 9 6 0,5
7 12 2 1 Група 5
9 12 2 1,5 18 12 4 1,5
Група 2 16 9 4 1,5      
11 5 4 1 14 9 4 0,5
13 5 4 1,5 12 5 4 1,5
15 9 4 1,5 10 5 4 0,5
17 12 4 0,5 Група 6
Група 3 8 12 2 1
19 6 12 2 6 12 2 0,5
21 4 9 2 4 9 2 0,5
23 2 5 2 2 5 2 0,5
25 12 6 1,5        

Экспериментальный дизайн делался для первого эксперимента, и настройка повторялась в точности для второго. Количество образцов было выбрано равным 25 для каждого эксперимента.

Ряд настроек был дополнительно перетасован: сначала было решено производить настройки с нечетным номером (начиная с 1 и заканчивая 25), после –с четным номером (начиная с 24 и заканчивая 2). Таким образом планировалось уменьшить влияние того, что на протяжении работы входная концентрация нефти неконтролируемо увеличивалась на незначительную величину. Каждая запись образцов проводилась только после стабилизации показателей потока.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Для определения возможности предсказания потока отклонения сначала был использован метод главных компонент, целью которого было определение корреляционных связей между показателями датчиков и воздействием ультразвука на процессы в КФУ.

Из рис. 4 и 5 видно, что при одинаковых входных условиях для КФУ, КПД устройства с использованием ультразвука (рис. 5, а) является большим, чем без использования (рис. 4, а). Кроме того, можно отметить, что главная компонента 1 на рис 4 б) и 5 б) (с рис. 6 видно, что главными переменными является совокупность датчиков давления и датчиков потока) имеет тот же тренд, что и КПД устройства на рис. 4 а) и 5 а) соответственно.

Рисунок 4. Модель без использования ультразвука:

а) график зависимости величин от времени: входная концентрация нефти (1), исходная концентрация нефти (2), КПД установки (3);

б) График счетов принципиальной компоненты 1 от времени.

Рисунок 5. Модель с использованием ультразвука

а) график зависимости величин от времени: входная концентрация нефти (1), исходная концентрация нефти (2), КПД установки (3);

б) График счетов принципиальной компоненты 1 от времени

Этот факт может свидетельствовать о том, что КПД устройства может быть определен косвенным путем.

ВЫВОДЫ

В данной работе было доказано положительное влияние ультразвука на КПД компактного флотационного устройства. Было построено две модели методом главных компонент, которые показали, что косвенным путем можно определить КПД установки. Эмпирическим путем доказано, что ультразвук способствует увеличению КПД флотационного устройства.

Для дальнейшего изучения влияния ультразвука могут быть исследованы различные формы ультразвуковых источников, различные варианты расположения источников относительно флотационного устройства, исследована возможность предварительной обработки жидкости ультразвуком.

Список литературы:

  1. Белоокая Нина Витальевна. Интенсификация очистки нефтесодержащих сточных вод методом флотации с использованием виброакустического эффекта : 05.23.04.- Иркутск, 2003.- 133 с.: ил. РГБ ОД, 61 03-5/3044-5
  2. Ifeachor,E.Jervis,B. (2002)»Digital signal processing—a practical approach. 2nd ed. England», United Kingdom: Pearson Education, pp. 690–703.
  3. «Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems», available at:https://www.elsevier.com/locate/chemolab
  4. Available at:https://www.elsevier.com/locate/chemolab
  5. «Virtual Computational Chemistry Laboratory», available at:https://www.vcclab.org/lab/pls/
  6. Available at:https://www.elsevier.com/locate/flowmeasinst
  7. 7. Eriksson, L. Johansson, Kettaneh-Wold, N.andWold, S. (2001), «Multi- and megavariate data analysis: Principles and applications»,Umeå: Umetrics.
  8. Wold, S. Sjöström ,M. Eriksson,L. (2001) «PLS-regression: a basic tool of chemometrics. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems»,Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 58, pp. 109–130.
  9. Lundstedta, T.Seiferta, E. (1998) «Experimental design and optimization»,Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 42, issues 1–2, pp. 3–40.
  10. Kettaneha, N. Berglundb, A.WoldbS. (2005)»PCA and PLS with very large data sets», Computational Statistics & Data Analysis, vol. 48, issue 1, pp. 69–85.
  11. 11. Henry, M. Tombs, M. Zamora, M. and Zhou, F. (2013)»Coriolis mass flow metering for three-phase flow: A case study», Flow Measurement and Instrumentation.
  12. Tan, C. Li, P. Dai, W. and Dong, F. (2015)»Characterization of oil–water two-phase pipe flow with a combined conductivity/capacitance sensor and wavelet analysis», Chemical Engineering Science, vol. 24, pp. 395-458.[schema type=»book» name=»ВЛИЯНИЕ УЛЬТРАЗВУКА НА КПД ФЛОТАЦИОННОГО УСТРОЙСТВА» description=»Добыча нефти и газа непрерывно увеличивается из года в год. Объемы пластовой воды также увеличиваются как побочный эффект добычи нефти. Составляющие пластовой воды являются основным источником загрязнения при добыче нефти и газа и являются одним из основных направлений исследований в оффшорной нефтяной промышленности. Несколько технологий были изобретены для уменьшения концентрации нефти в пластовой воде. Компактное флотационное устройство (КФУ) является одним из современных технологий, основанных на принципе флотации. Оптимизация режима работы КФУ требует он-лайн мониторинга, что и является главной целью в данном исследовании. В данной работе было доказано положительное влияние ультразвука на КПД (коэффициент полезного действия) компактного флотационного устройства, используя метод главных компонент в качестве метода оценки. » author=»Приходько Анастасия Евгеньевна» publisher=»БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА» pubdate=»2017-03-03″ edition=»ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_27.06.2015_06(15)» ebook=»yes» ]

404: Not Found404: Not Found