目前,关于压缩机组性能预测的研究主要有:熊浩云对性能参数进行拟合,以此来预测功率值[1-2];李晓平等基于相似变换原理对压缩机性能进行预测[3-8];刘超等利用神经网络对压缩机组性能进行预测[9-10];郝华杰等利用商业软件对压缩机组性能进行预测[11-13]。然而,关于压缩机组性能劣化对性能参数预测的影响研究相对较少。
压缩机组优化运行的最终目的是在满足管线输气量的前提下,尽可能减少压缩机组的能耗[14]。输气干线在实际生产运行过程中,压缩机组的转速、出口压力并不是固定不变的,管线输气量随着季节和下游用户的耗气量变化而改变,因此压缩机组的运行方案也要随之不断调整[15-16],即调整压缩机的转速和出口压力。而要想提前制定压缩机组运行方案,并保证运行方案切实可行,就必须做到对压缩机组在不同运行工况下的性能参数进行准确预测。
目前,预测压缩机组性能参数的难点主要有两点:(1)压缩机实际运行工况与出厂设计工况有差异,导致出厂性能曲线并不能有效指导压缩机生产运行[15];(2)随着使用年限的增加,压缩机性能相比出厂设计时有所劣化,并且相同型号的压缩机因为使用年限的不同,性能劣化程度有所不同,因此同一压气站内同一型号的压缩机在优化时不能视作完全一致。对于难点(1),采用相似变换可以得到实际运行工况下的性能曲线[3-8];针对难点(2),则可以利用误差修正模型修正已劣化压缩机的性能曲线,使预测的性能参数值更符合生产实际。
1 压气站压缩机组运行现状某压气站采用4台新比隆公司同一型号的大功率离心压缩机组,该型号压缩机组的主要参数如表 1所示。目前按最高输气量下3运1备的运行方案工作。其中1#、2#、3#压缩机组于2010年12月开始投产运行,4#压缩机组于2016年8月开始投产运行。2017年全年该压气站输量范围为(715
在每台压缩机投入生产之前,厂家都会在设计工况下绘制一组性能曲线。往往实际工况条件与设计工况条件不一致,需要将设计工况下的性能曲线通过相似变换得到实际工况下的性能曲线。
目前,根据该压气站压缩机组实际运行情况(压比一般小于2.5),初步主要采用绝热指数相等,特征马赫数不等的近似性能换算方法,即多变换算法,将压缩机组设计工况下的性能曲线变换为实际工况下的性能曲线[3-8]。多变换算法的具体变换公式为
$ \left\{ \begin{array}{l} Q{'}_{\rm{s}} = \dfrac{{n'}}{n}Q{}_{\rm{s}}\\ H_{\rm{pol}^{'}} = {\left( {\dfrac{{{n^{'}}}}{n}} \right)^2}{H_{\rm{pol}}} = \dfrac{{{\rm{R}}_{\rm{g}}^{'}T_{\rm{s}}^{'}}}{{{{\rm{R}}_{\rm{g}}}{T_{\rm{s}}}}}{H_{\rm{pol}}}\\ \varepsilon {'} = {\left[ {1 + {{\left( {\dfrac{{n{'}}}{n}} \right)}^2}\dfrac{{Z_{\rm{s}}^{}{\rm{R}}_{\rm{g}}^{}T_{\rm{s}}^{}}}{{Z_{\rm{s}}^{'}{\rm{R}}_{\rm{g}}^{'}T_{\rm{s}}^{'}}}\left( {{\varepsilon ^{\frac{{m - 1}}{m}}} - 1} \right)} \right]^{\dfrac{{m{'}}}{{m{'} - 1}}}}\\ {N_{{\rm{tot}}}}^\prime = {\left( {\dfrac{{{n^{'}}}}{n}} \right)^3}\dfrac{{{p_{\rm{s}}}^\prime {Z_{\rm{s}}}{{\rm{R}}_{\rm{g}}}{T_{\rm{s}}}}}{{{p_{\rm{s}}}Z{{'}_{\rm{s}}}{{\rm{R}}_{\rm{g}}}{'}T{{'}_{\rm{s}}}}}{N_{{\rm{tot}}}} \end{array} \right. $ | (1) |
式中:
根据最小二乘法曲面拟合原理[17],对经过相似变换后的轴功率
$ N\!=\!{a_{02}}{Q^2}\!+\!{a_{01}}Q\!+\!{a_{11}} Q \dfrac{n_{\rm{t}}}{{{n_0}}} + {a_{10}}\dfrac{n_{\rm{t}}}{{{n_0}}}\!+\!\\\quad\quad\quad{a_{20}}{\left( {\dfrac{n_{\rm{t}}}{{{n_0}}}} \right)^2} + {a_{00}} $ | (2) |
$ \varepsilon\! =\!{b_{02}}{Q^2}\!+\!{b_{01}}Q\!+\!{b_{11}} Q \dfrac{n_{\rm{t}}}{{{n_0}}}\!+\!{b_{10}}\dfrac{n_{\rm{t}}}{{{n_0}}}\!+\\\quad\quad\quad\!{b_{20}}{\left( {\dfrac{n_{\rm{t}}}{{{n_0}}}} \right)^2}\!+\!{b_{00}} $ | (3) |
式中:
绘出拟合公式计算值与压缩机出厂性能曲线记录值的对比曲线(图 1),两者之间的误差在1.57%以内,因此运用最小二乘法曲面拟合原理拟合得到的公式计算精度满足后面建立误差修正模型的要求[18]。
随着使用年限的增加,压气站内压缩机性能相比设计出厂时有所劣化[19],并且相同型号的压缩机组因为使用年限的不同,性能劣化程度也有所不同,因此同一压气站内同一型号的压缩机在优化时不能视作完全一致。其中,4#压缩机组运行时间较短,性能劣化程度较小,暂时不作考虑,本文主要对1#、2#、3#压缩机组进行性能劣化分析。
对该压气站2017年全年的压缩机运行数据进行分析,得出1#、2#、3#压缩机组在转速和输量相等时,轴功率、压比实测值与设计出厂值的对比曲线(图 2、图 3),从图中对比曲线可以很直观地看出,1#、2#、3#压缩机组的性能劣化程度有一定差异,劣化严重程度排序为:2#>3#>1#。另外,从对比曲线也可以看出,劣化的压缩机组,其轴功率、压比与设计值相比,都会偏大。
虽然该压气站1#、2#、3#压缩机组型号相同,但目前性能却各有优劣,又因为该压气站最低进站压力为3.8 MPa,而供气站的供气压力为3.8
最小二乘误差修正模型:取单台压缩机组设计时的轴功率
$ {N_i} = {a_i}{N^2} + {b_i}N + {c_i} $ | (4) |
$ {\varepsilon _i} = {m_i}{\varepsilon ^2} + {n_i}\varepsilon + {t_i} $ | (5) |
式(4)、式(5)中的系数
从图 4、图 5可以看出,经过上述误差修正模型修正过的压缩机组轴功率、压比计算公式,其预测值与实测值十分接近,这为压缩机组运行方案的制定提供了比较符合实际的生产运行基础数据[20-21]。
3 现场应用从该压气站2017年全年运行数据中挑选出部分不同运行工况数据进行误差修正模型的可靠性验证。由误差修正模型对不同运行工况轴功率、压比进行预测分析(表 3、表 4)。
将由误差修正模型预测的轴功率、压比值与其实测值进行对比分析(表 3、表 4),可以看出预测值与实测值的相对误差在3%以内。在日输量提前确定的情况下,通过预测轴功率与压比值,制定总能耗尽可能小的多机组联合运行方案,预测的参数值越准确,越能保证制定的运行方案切实可行。
4 结论(1) 离心压缩机的运行特性受压缩机运行时间的影响很大,压缩机组的性能随着运行时间的增加而不断劣化,这使得经过变换后的性能曲线仍然不能准确指导实际生产运行,因此必须对压缩机组的性能曲线进行误差修正。
(2) 随着离心压缩机组性能劣化程度的增大,其轴功率、压比与试验工况下的设计值相比,会越来越偏大。
(3) 基于最小二乘法一元拟合原理的误差修正模型,计算精度在97%以上,验证了该误差修正模型的可靠性,这为压缩机组运行方案的制定提供了比较符合实际的生产运行基础数据。
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