Визначення складу газа, що спалюється, методом обмежень як задачі інтерпретації моделі

Автор(и)

  • Olexander Brunetkin Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна https://orcid.org/0000-0002-6701-8737
  • Valentin Davydov Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна https://orcid.org/0000-0003-3099-7596
  • Oleksandr Butenko Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна https://orcid.org/0000-0003-1267-3002
  • Ganna Lysiuk Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна https://orcid.org/0000-0002-0226-4160
  • Andrii Bondarenko Національний університет «Одеська морська академія» вул. Дідріхсона, 8, м. Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0002-7412-2348

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.169219

Ключові слова:

склад палива, зворотна задача, складне завдання інтерпретації, метод обмежень

Анотація

Запропоновано метод розв'язання задачі визначення невідомого складу газоподібного вуглеводневого палива в процесі його спалювання в режимі реального часу. Задача визначається як зворотна, некоректно поставлена. Спосіб виміру технологічних параметрів дозволяє її деталізувати як складну задачу інтерпретації.

Для вирішення цієї задачі обраний метод «бібліотеки» (підбору), який є найбільш універсальним. Для його реалізації розроблено метод формування бібліотеки у вигляді робочого тривимірного масиву. Вихідні дані для кожного рішення прямої задачі в сформованому масиві представлені у вигляді одного числа. Для цього використаний позиційний принцип запису десяткових чисел.

При формуванні робочого масиву використаний метод зіставлення коефіцієнта надлишку окиснювача і співвідношення об'ємних витрат окиснювача і пального. Це дозволило використовувати результати розв'язання прямої задачі визначення температури продуктів згоряння для розв'язання оберненої задачі по визначенню цього складу за виміряною температурою.

Розроблено метод пошуку рішення серед елементів робочого масиву на основі результатів технологічних вимірів температури продуктів згоряння палива, що спалюється і відношення об'ємних витрат окиснювача і пального.

Показано відсутність похибок, що вносяться до рішення алгоритмом пропонованого методу. При моделюванні точних технологічних вимірів похибки обумовлені дискретизацією вихідних даних при вирішенні прямої задачі. Визначено вплив точності вимірювань технологічних параметрів на похибку визначення складу пального. Вона не перевищує допустимої для інженерних розрахунків величини.

Запропонований метод розрахунку може дозволити використовувати в керованому режимі в енергетиці і в хімічній промисловості великий обсяг вуглеводневих горючих газів, які вважаються відходами. Їх енергетичний еквівалент порівняємо з енергетичними потребами Африканського континенту

Біографії авторів

Olexander Brunetkin, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних технологій автоматизації

Valentin Davydov, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра комп'ютерних технологій автоматизації

Oleksandr Butenko, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Аспірант

Кафедра комп’ютерних технологій автоматизації

Ganna Lysiuk, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Старший викладач

Кафедра комп’ютерних технологій автоматизації

Andrii Bondarenko, Національний університет «Одеська морська академія» вул. Дідріхсона, 8, м. Одеса, Україна, 65029

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматизації дизельних та газотурбінних установок

Посилання

  1. IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Available at: https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/05/SYR_AR5_FINAL_full_wcover.pdf
  2. New Satellite Data Reveals Progress: Global Gas Flaring Declined in 2017 (2018). Available at: https://www.worldbank.org/en/news/press-release/2018/07/17/new-satellite-data-reveals-progress-global-gas-flaring-declined-in-2017
  3. Eman, A. E. (2015). Gas flaring in industry: an overview. Petroleum & Coal, 57 (5), 532–555. Available at: http://large.stanford.edu/courses/2016/ph240/miller1/docs/emam.pdf
  4. Zhenhai, D., Lianyun, S. (2012). Design of Temperature Controller for Heating Furnace in Oil Field. Physics Procedia, 24, 2083–2088. doi: https://doi.org/10.1016/j.phpro.2012.02.305
  5. Larionov, V. M., Van'kov, Yu. V., Sayfullin, E. R., Nazarychev, S. A., Malahov, A. O. (2017). Pat. No. 2647940 RF. Sposob avtomaticheskoy optimizatsii protsessa szhiganiya topliva peremennogo sostava. MPK F23C 1/02, F23C 1/08. No. 2017116036/06; declareted: 04.05.2017; published: 21.03.2018, Bul. No. 9, 23.
  6. Piteľ, J., Mižáková, J., Hošovský, A. (2013). Biomass Combustion Control and Stabilization Using Low-Cost Sensors. Advances in Mechanical Engineering, 5, 685157. doi: https://doi.org/10.1155/2013/685157
  7. Elshafei, M., Habib, M. A., Al-Zaharnah, I., Nemitallah, M. A. (2014). Boilers Optimal Control for Maximum Load Change Rate. Journal of Energy Resources Technology, 136 (3), 031301. doi: https://doi.org/10.1115/1.4027563
  8. Morales, S. A., Barragan, D. R., Kafarov, V. (2018). 3D CFD Simulation of Combustion in Furnaces Using Mixture Gases with Variable Composition. Chemical Engineering Transactions, 70, 121–126. doi: http://doi.org/10.3303/CET1870021
  9. Buldakov, M. A., Korolev, B. V., Matrosov, I. I., Petrov, D. V., Tikhomirov, A. A. (2013). Raman gas analyzer for determining the composition of natural gas. Journal of Applied Spectroscopy, 80 (1), 124–128. doi: https://doi.org/10.1007/s10812-013-9731-6
  10. Schorsch, S., Kiefer, J., Steuer, S., Seeger, T., Leipertz, A., Gonschorek, S. et. al. (2011). Development of an Analyzer System for Real‐time Fuel Gas Characterization in Gas Turbine Power Plants. Chemie Ingenieur Technik, 83 (3), 247–253. doi: https://doi.org/10.1002/cite.201000095
  11. Ferreira, B. D. L., Paulo, J. M., Braga, J. P., Sebastião, R. C. O., Pujatti, F. J. P. (2013). Methane combustion kinetic rate constants determination: an ill-posed inverse problem analysis. Química Nova, 36 (2), 262–266. doi: https://doi.org/10.1590/s0100-40422013000200011
  12. Brunetkin, A. I., Maksimov, M. V. (2015). The method for determination of a combustible gase composition during its combustion. Naukovyi visnyk Natsionalnoho hirnychoho universytetu, 5, 83–90. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2015_5_16
  13. Glushko, V. P. (Ed.) (1971). Termodinamicheskie i teplofizicheskie svoystva produktov sgoraniya: spravochnik. Vol. 1: Metody rascheta. Moscow: VINITI, 266.
  14. Maksymov, M. V., Brunetkin, O. I., Maksymova, O. B. (2018). Application of a Special Method of Nondimensionization in the Solution of Nonlinear Dynamics Problems. Control Systems: Theory and Applications. Series in Automation, Control and Robotics. Chap. 5. Gistrup, 97–144.
  15. Glushko, V. P. (Ed.) (1973). Termodinamicheskie i teplofizicheskie svoystva produktov sgoraniya: spravochnik. Vol. 3: Topliva na osnove kisloroda i vozduha. Moscow: VINITI, 624.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-06-28

Як цитувати

Brunetkin, O., Davydov, V., Butenko, O., Lysiuk, G., & Bondarenko, A. (2019). Визначення складу газа, що спалюється, методом обмежень як задачі інтерпретації моделі. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(6 (99), 22–30. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.169219

Номер

Розділ

Технології органічних та неорганічних речовин