Применение методов нечеткой логики и нейронных сетей для автоматизации технологических процессов в нефтегазовом машиностроении и повышения эффективности добычи нефти
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2021-2-83-89Ключевые слова:
нечеткая логика, нейронные сети, нейронечеткий регулятор с дискретными термамиАннотация
В данной работе рассматривается вопрос повышения эффективности функционирования насосных систем, как наиболее энергоемкой части нефтегазового месторождения. Обоснована актуальность темы исследования для нефтегазового машиностроения, сформулирована основная цель исследования, заключающаяся в цифровизации рассматриваемых процессов и создании отечественных систем автоматического управления с применением алгоритмов нечеткой логики и нейронных сетей. Рассмотрены методы построения современных систем управления, проанализированы их достоинства и недостатки. Рассмотрены особенности различных подходов к построению систем автоматического управления технологическими объектами при добыче и транспортировке нефти. Наиболее распространенными являются метод прямого цифрового управления или метод с применением обратных связей. Представлено классическое описание объектов автоматизации и телемеханизации на основе параметров систем. Приведены основные характеристики рассматриваемых технологических процессов, таких как добыча, подготовка и транспортировка нефти, не позволяющие добиться максимальной эффективности в существующем подходе. Выявлены наиболее важные факторы для эффективных систем автоматического управления данными объектами. Полученные экспериментальные данные показали, что параметры технологического процесса варьируются в значительных пределах от номинальных значений, что приводит к невысокому качеству работы регуляторов. Точность моделей идентификации системы на основе линейных авторегресинных методов составляет не более 30 %. Сделан вывод о необходимости применения для управления нелинейными объектами с присущими неопределенностями на основе нейронечетких и нечетких регуляторов с дискретными термами.Библиографические ссылки
Дегтярев Г. Л., Сагдатуллин А. М. Модель интеллектуальной поддержки управления процессами добычи и транспорта нефти в условиях неопределенности // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. 2020. Т. 1. С. 11-17.
Тененев В. А., Шаталова О. М. Методы нечеткого логического вывода при построении экспертных систем прогнозирования инновационных процессов // Интеллектуальные системы в производстве. 2019. Т. 17. № 4. С. 129-136.
Vigya, Mahto, T. et al. Renewable generation based hybrid power system control using fractional order-fuzzy controller. Energy Reports. 2021. 7, pp. 641-653. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.01.022.
Elsisi, M., Bazmohammadi, N., Guerrero, J.M., Ebrahim, M.A. Energy management of controllable loads in multi-area power systems with wind power penetration based on new supervisor fuzzy nonlinear sliding mode control. Energy. 2021. 221,119867. DOI: 10.1016/j.energy.2021.119867.
Сагдатуллин А. М. Применение новой информационной модели при обучении моделированию производственных объектов машиностроения в условиях аддитивного производства // Вестник Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева. 2020. Т. 76. № 1. С. 94-98.
Оптимизация распределения функций принадлежности при синтезе нечеткого регулятора для систем управления тепловыми процессами / Е. П. Иванкова, В. Г. Косицын, В. А. Соловьев, С. П. Черный // Информатика и системы управления. 2003. № 1 (5). С. 73-82.
Демидова Г. Л, Кузина А. Ю., Лукичева Д. В. Особенности применения нечетких регуляторов на примере управления скоростью вращения электродвигателя постоянного тока // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16, № 5. С. 872-878.
Вильданов Р. Г., Панфилов В. В., Аслаев Р. Р. Исследование и реализация системы автоматического управления на основе нечеткой логики // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/ view?id=19590 (дата обращения: 25.02.2021).
Солонников Ю. Я., Иванов В. Э. Реализация нечеткого регулятора для системы контроля уровня жидкости, используя программный комплекс labview // Ученые заметки ТОГУ : электронное научное издание. 2017. Т. 8, № 3. С. 119-125.
Сагдатуллин А. М. Разработка операторского интерфейса удаленного телеуправления для монитора реального времени заполнения смеси // Вестник Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева. 2020. Т. 76. № 1. С. 99-103.
Padhy S., Panda S. Application of a simplified Grey Wolf optimization technique for adaptive fuzzy PID controller design for frequency regulation of a distributed power generation system. 2021. Protection and Control of Modern Power Systems, 6(1), 2. DOI: 10.1186/s41601-021-00180-4.
Taifour A. A., Ahmed H. A. Design of Adaptive Neuro-Fuzzy Controller for Flow Systems. European Journal of Advances in Engineering and Technology, 2017, 4 (7): 532-540.
Rady Raz N. et al. Experiment-based affect heuristic using fuzzy rules and Taguchi statistical method for tuning complex systems. Expert Systems with Applications. Volume 172, 15 June 2021, 114638. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114638.
Muhlasin et al. Optimization of Water Level Control Systems Using ANFIS and Fuzzy-PID Model. 2020 Third International Conference on Vocational Education and Electrical Engineering (ICVEE). DOI: 10.1109/ICVEE50212.2020.9243229.
Chabni F. et al. The Application of Fuzzy Control in Water Tank Level Using Arduino. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7, no. 4, 2016. Pp. 261-265.
