Курс «Применение трубопроводной арматуры». Модуль «Применение поворотной арматуры в энергетике»

В тепловых процессах, также как и всех химических и гидромеханических процессах, действуют множество факторов. Сложность их взаимодействия приводит к традиционному взгляду, что оценить точность регулирования невозможно. Но есть ряд приборов и инструментов, которые позволяют снять значительную часть неопределенности и перевести ее в более структуризованные и измеряемые формы процесса, как за счет автоматических анализаторов, так и специальных приборов. Например, при оценке пульсаций можно эффективно использовать вибродиагностические приборы. Благодаря математическому аппарату, заложенному в них, они разлагают спектр пульсаций в ряды Фурье, после чего появляется ясная возможность сравнивать их с пульсациями, задаваемыми конкретными узлами. Например, самые большие пульсации могут задавать насосы. А среди рассматриваемых узлов, задающих пульсации, могут выступать и вакуумные системы, и вибрация трубопроводов, и колебания расхода, характерные для пароконденсатных и двухфазных смесей и др. Говоря языком теории точности, в этом случае удается выделить из генеральной совокупности элементов смесь распределений и после их анализа в отдельности синтезировать общую картину точности по пульсациям.

Таким же образом можно рассматривать и более сложные процессы с множеством входных и выходных характеристик. Для этих целей все чаще должны использоваться средства САПР, синтезирующие различные сочетания накопления ошибок и погрешности в последовательном и параллельном проведении технологического процесса и оптимизирующие контуры регулирования по критерию минимальной погрешности заданных технологических параметров. Такой подход позволяет решать задачи синтеза размерных цепей допусков технологического процесса более совершенными средствами и оптимизировать их для конкретной постановки задачи.

Так, по результатам «размерного» анализа накопления погрешностей можно выделить критические контуры, с увеличивающимися звеньями и высоким передаточным отношением и оптимизировать их, предложив более точное исполнение клапана, с более совершенным приводом и позиционером. При проверке спецификации клапанов при проектировании технологической схемы критические участки выделяются и рассматриваются отдельно. Для них производится перерасчет с целью повышения точности и метрологической надежности. Для крупных предприятий, это эффективно еще и с точки зрения развития диагностики, унификации и сервисного обслуживания. По мнению авторов, такой подход эффективен при рассмотрении проблемы точности в контексте надежности и коммерческий эффективности, например, при замене спецификации разнородных клапанов, предлагаемых компаниями, специализирующихся на какой-либо части технологического процесса на унифицированные «диагнозопригодные» решения от одного производителя арматуры.

Говоря о традиционных способах устранения отклонений процесса, обычно приводят возможностях системы автоматизации. Однако, это не всегда так. Если, например, погрешность выполнения задания регулирующим клапаном выше допуска, задаваемого системой автоматизации, то клапан не сможет поддерживать задание в точности. Результатом станет как большая колебательность процесса, так и неэффективная автоколебательная работа самого клапана.

ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Рассмотрим для начала основные определения, которые необходимы для рассмотрения процессов регулирования с точки зрения теории точности. Основными участками рассмотрения будут – точность при проектировании технологических схем, контура регулирования и самого клапана, в эксплуатации, измерении и контроле.

Выходные характеристики. Это те показатели, которые обеспечивают необходимый уровень работоспособности, долговечности, надежности, ремонтопригодности, устойчивости и других критериев качества. Они отличаются от служебных или эксплуатационных характеристик, поскольку этот показатель шире и включает и негативные выходные характеристики, возникающие в процессе эксплуатации. Например, спектр частот и собственная виброактивность клапана могут быть названы только выходной характеристикой, поскольку ни служебной, ни эксплуатационной не являются.

Выходные характеристики – это допуск на параметры технологического процесса, зависящие от клапана. Например, для клапана питательной воды – это допуск на расход готового пара после ее испарения. Для технологической схемы с участием клапанов и ограничениями на минимальное влияние других факторов – это может быть дополнительно и допуск на устойчивую работу последующих контуров, например, при каскадном дросселировании пара. В этом случае необходимо рассмотреть другие контуры регулирования, вносящие свой вклад в формирование свойства. Например, зная влияние гидразина на свойства воды, можно рассмотреть, какие контуры регулирования влияют на процесс, и как погрешность регулирования выводит процесс за допустимые рамки, приводя либо к избыточности добавки химикатов, либо к ухудшению качества воды или срывам режима. Для этих целей хорошо работает теория вкладов в теории точности. Также могут быть рассчитаны уравнения регрессии или найдены экстремумы свойств. Говоря языком химии, могут быть найдены участки допусков, максимально сочетающиеся с центром процесса, где свойства оптимальны и эффективность регулирования наиболее высока. Тогда можно уйти от краев процесса, где погрешность высока, а качество выполнения химического процесса, реакции, и т.п. минимально.

ПОКАЗАТЕЛИ ТОЧНОСТИ

Функциональные параметры – это физико-химические параметры, которые оказывают влияние на выходные характеристики. Например, к числу выходных характеристик клапана могут быть отнесены секундный расход, давление, концентрация, работа на переходных режимах, потери на гидравлическое сопротивление. Функциональными параметрами клапана, обеспечивающими этот процесс, являются степень линеаризации, пропускная способность, угол открытия, динамический гистерезис, мертвая зона, мера отклонения от линейности, заданного командного сигнала и др.

Функциональные параметры могут быть регулируемыми или нерегулируемыми, а также невыявленными. Они обычно называются шумом. Регулируемые и измеряемые параметры для клапанов могут быть оценены при помощи «алмазной» диаграммы, показываемой программой диагностики (для компании Метсо – программно-диагностический комплекс FIELDCARE), и реализуются при помощи сенсоров, установленных в цифровой смарт позиционер (для компании Метсо – цифровой позиционер серии ND 9000).

Основные функциональные параметры – это те параметры, погрешности которых оказывают наибольшее влияние на погрешности выходных характеристик.

Исходные зависимости – это соотношения между функциональными параметрами и выходными характеристиками, получаемыми на основе опыта производства или подразумеваемых и обычно задаваемыми технологией. Именно они являются исходными для расчета допусков и прогнозирования погрешностей. Так, для анализа погрешностей контуров в тепловых схемах исходные зависимости определяются в целом тепловым и материальным балансом.

Увеличивающие функциональные параметры – с их увеличением выходная характеристика увеличивается, уменьшающие – с увеличением которых выходная характеристика уменьшается. Примером увеличивающего звена является, например, узел разбавления, когда погрешность подачи химикатов будет многократно увеличена на выходе из этого звена и проявится, например, в значительном отклонении параметров воды от заданного рН. Пример уменьшающего звена в тепловых схемах – конденсатор.

Здесь же важно и показать, как появляется передаточное отношение (коэффициент усиления) – величина, указывающая направление и интенсивность влияния функционального параметра на выходную характеристику. С точки зрения системы автоматизации передаточное отношение может быть обозначено как коэффициент влияния или коэффициент чувствительности. Этот же параметр может косвенно указать на критический контур регулирования, где относительное передаточное отношение (передаточное отношение, отнесенное к математическому ожиданию) будет значительно больше или меньше 1.

Коэффициент точности – покажет соотношение между полем рассеяния и допуском при заданной или полученной по результатам контроля качества функции плотности вероятности. То, что поле рассеяния не равно допуску, легко видеть при сравнении данных контроля качества, вычислении истинного среднего значения величины, ее математического ожидания и допуска. В этом случае, повышение точности может позволить разделить допуска на несколько дополнительных, например, изменив категории качества готового пара после пароохладителя, разбив его по достижимой точности в пределах одного Кv в рамках одного процесса. При этом можно получить значительно более эффективное качество выполнения процесса. Если параметров несколько, то поле рассеяния легко видно на диаграмме допусков. Когда измеренное качество появляется в виде поля и не обязательно занимает равномерно все поле допусков, а может сосредотачиваться на одном из углов диаграммы. В этом случае технологу следует задуматься, куда и почему «плывет» процесс, отдаляясь от своего центра, заданного допусками. Примерно так определяют точность выполнения процесса, когда задана целевая область диаграммы – рабочая точка по расходу, давлению и температуре пара. Эти данные используют для регулирования контуров, ответственных за ту часть процесса, которая вносит наибольший вклад в формирование показателя рабочей точки.

Чтобы получить данные и уметь уже на стадии проектирования смоделировать точность, необходимо провести оценку точности. Оценка точности может состоять из 3-х этапов:

– Расчет допусков по результатам расчета погрешностей, задаваемых производителем регулирующих клапанов.

– Сравнение с результатами опытной эксплуатации и параметрами технологического процесса, его допусками.

– Выявление критических участков.

Оценка точности предполагает и риски, например, вероятность отвергнуть правильное решение (риск 1-го рода) и вероятность принять неправильное решение (риск 2-го рода). Для оценки риска 1-го рода, используют критерий значимости, задаваемый по следующим значениям: α = 0,05; 0,01; 0,0027. Чем ниже значение «α», тем выше точность.

Тем не менее, следует учесть, что слишком высокое повышение точности может привести к сбоям. Так, например, задание слишком малого отклонения для целей регулирования может привести к накоплению ошибки ПИД-регулятора и самопроизвольному отключению цифрового позиционера или сверхвысокой частоте колебаний регулирующего клапана, что приведет к его поломке.

РАСЧЕТНЫЕ ЗАДАЧИ ТОЧНОСТИ КОНТУРОВ РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СХЕМ

Уравнения теплового и материального баланса, как основные расчетные характеристики технологического процесса, не учитывают погрешностей регулирования процесса, взаимного влияния сопряженных контуров, накопления ошибки и др. В тоже время эти погрешности влияют на точность процесса, качество конечного и промежуточных продуктов, затраты энергии, трудности с компенсацией погрешностей средствами системы автоматизации. В точных процессах и критических контурах регулирования эти проблемы могут оказаться весьма существенными. В целом можно сказать, что нестабильность процесса может снизить показатели совершенства технологического процесса или производительности до 10%.

В тоже время технологический регламент, рассчитываемый по условиям материального баланса, задает, как правило, значительно больший возможный допуск на процесс, чтобы поле рассеяния параметров оказалось внутри допуска. Но, именно благодаря этому, создается возможность оптимизации.

Учитывая многообразие связей между параметрами в ходе реализации технологического процесса, статистические выходные характеристики могут подсказать и наличие неучтенных факторов. А после анализа таких параметров можно будет задавать такой параметр, и установить измерительный контур регулирования для осуществления этого параметра. Так, вместе с уравнениями теплового и материального баланса желательно учитывать и погрешности параметров технологического процесса – например, от колебаний давления, уровня вакуума, концентрации химикатов, пульсаций расхода на сами показатели материального баланса. Трудности состоят в том, что иногда параметры и выходные характеристики формируются в ходе технологического процесса и не могут быть проконтролированы и заданы изначально. Сюда же относится и проблема нелинейности исходных зависимостей, что может обусловить недопустимость их линеаризации.

В целом, задача расчета погрешностей контуров регулирования сводится к следующей схеме:

1. Аудит технологической схемы, сбор расчетных данных по процессу и расчет погрешностей по контурам регулирования. При наличии устоявшейся технологической схемы и вышедшего на режим технологического процесса снятие при помощи программы FIELD CARE показателей процесса и «алмазной» диаграммы. Установление трендов процесса.

2. Анализ технологической схемы с учетом данных п.1. Анализ, расчет и прогнозирование погрешностей элементов входной и выходной информации, характеристики их распределений и зависимостей между ними. Выделение быстродействующих возмущений, например, колебаний параметров процесса и медленно действующих факторов (зарастание, износ и др.). Расчет точности технологического процесса на различных этапах жизни контура регулирования. Расчет точности контура регулирования при различной заданной производительности и др. Расчет точности, как по одному доминирующему фактору, так и по нескольким.

3. Совершенствование технологической схемы на основе расчета погрешностей по процессу и накопления критических ошибок в процессе. Выделение критических контуров регулирования. Замена клапанов на более совершенные, с учетом анализа и синтеза точности.

Примером может стать расчет в программе NELPROF клапанов регулирования подачи химикатов на участках дозирования или химводоподготовки. Так, задавая основную среду, входные параметры, и рассчитывая процесс при минимальных отклонениях концентрации, можно получить весьма существенные снижения отклонений в рН воды.

Пример расчета по отклонениям процесса регулирования химикатов при помощи клапана NELES ACE приведен ниже:

Пример

На сегодняшний день дозаторы обладают чувствительностью +-0,2%. Для выбора клапана необходим ряд данных: производительность, требуемая концентрация, размер привода, линия подачи химикатов и дифференциал давления. По программе NELPROF, разработанной компанией METSO AUTOMATION, рассчитывается клапан, оптимально подходящий для данных условий. Пример в табл. демонстрирует выбор клапана R- серии DN200. Случай 1 дает положение клапана при данных параметрах процесса. Случаи 2 и 3 показывают изменения скорости потока, вызванные изменением положения открытия клапана: 1 шаг для случая 2 и ½ шага для случая 3. Интересно отметить, что клапан серии «R» NelesACE позволяет регулировать с точностью до +-0,014% около точки установки посредством полных шагов (импульсов) и до +-0,007% – полушагами. Таким образом, точность регулирования может быть повышена как минимум в 30 раз по отношению к первоначально заданной погрешности регулирования.

Табл. 2.4. Данные о процессе

Табл. 2.5. Характеристика процесса

Табл. 2.6. Расчетные параметры работы

Факторы, которые необходимо учесть, весьма многообразны. Это:

– Количество и возможность связи между входными и выходными характеристиками и степень определенности задачи. В этом случае выделяют доминирующие факторы и шум.

– Случайность и неслучайность изменения функциональных и выходных характеристик и возможность задания математического аппарата. Примером может стать расчет для устранения перерегулирования в клапане РОУ при переходе с одного режима на другой.

– Параллельность и последовательность процесса. Результатом выделения последовательных связей может стать расчет погрешности, проходящей через все узлы сопряженных «танцующих» контуров регулирования. Для параллельно соединенных элементов – это амплитудное накопление погрешности при сложении пульсаций характеристик каждого из них.

КЛАССИФИКАЦИЯ РАСЧЕТНЫХ ЗАДАЧ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ НАЗНАЧЕНИЯ

Рассмотрим несколько основных задач.

1. Расчет предельно допустимых верхних и нижних отклонений, а, следовательно, и допусков контура регулирования и допусков на процесс. Выделение критических отклонений выходных характеристик, с которыми не должны совпадать рабочие выходные характеристики. Например, пульсации насоса, сложенные с пульсациями давления от других узлов, не должны совпадать, поскольку пульсации становятся недопустимо большими.

Другим примером может стать критическое накопление погрешности с выходом выходной характеристики за пределы допуска. Примером может быть работа клапана на верхнем пределе перепада давлений, за которым происходит критическое изменение характеристики регулирования из-за попадания в кавитационную область. При большой погрешности измерения попадание в эту область будет невыявленным и частым, что приведет к появлению дополнительных возмущений в процессе.

2. Расчет систематических погрешностей выходных характеристик, обусловленных применяемыми узлами.

3. Задачи синтеза точности. По найденным или заданным из опыта, аналогии или по техническим требованиям значениям предельных отклонений выходных характеристик проводится расчет необходимых предельных верхних и нижних отклонений и, следовательно, допусков входной информации. Такая задача наиболее характерна при проектировании контуров регулирования.

4. Задача анализа точности по значениям предельных отклонений показателей входной информации прогноз значений возможных предельных отклонений или полей рассеяния выходных характеристик.

5. Задача отстройки от критических состояний. Это расчет необходимых малых отклонений входных характеристик для отстройки выходных характеристик на заданную величину от нежелательного уровня или критических состояний. Задачами являются как отстройка от резонанса амплитуд пульсаций концентрации, давления и др., снижение виброактивности самого клапана, удерживание показателей регулируемой среды, например, рН воды в характерных более жестких допусках.

Сюда же относится и задача доводки средних значений выходных характеристик до определенного уровня без изменения номинальных значений входных параметров. Одной из них может быть нахождение критических состояний процесса, при которых регулирующие клапаны выходят за пределы наиболее эффективного диапазона регулирования (50-70%). На языке теории вероятности такие задачи называются «задачами преднамеренного смещения распределений».

6. Расчет погрешностей выходной информации, обусловленной действием отклонений внешних возмущений от заданного уровня. Как правило, эти задачи относятся к возмущениям, возникающим в процессе эксплуатации оборудования. Вполне правомерно, чтобы при решении задач анализа и синтеза точности принималось во внимание влияние внешних возмущений, износа и старения еще на стадии проектирования изделия. Для клапанов, установленных на определенной технологической линии, эта задача означает найти такое сочетание погрешностей, при которых процесс выходит за пределы допусков.

Для решения этих задач должны быть решены дополнительные подзадачи:

– Отбор и ранжирование функциональных параметров, выявление взаимосвязей между ними, формирование исходных зависимостей. Для тепловых схем ими могут быть в основном уравнения теплового и материального баланса.

– Установление законов распределения функциональных параметров и выходных характеристик.

– Определение оценок, ошибок и доверительных интервалов показателей, полученных экспериментально.

– Оптимизация допусков. Нахождение экстремума, максимума – минимума выходной характеристики или параметра технологического процесса. Практические результаты – это получение таких значений предельных отклонений, которые обеспечивают минимальную величину поля рассеяния, определяется коэффициент относительного рассеяния, относительной асимметрии выходной характеристики.

Кроме того, должен быть выбран метод оценки точности. Для предприятий энергетики, очевидно наиболее эффективны экспериментальные методы. Из них наиболее эффективен метод регрессий по результатам активного или пассивного экспериментов. В случае установившегося производства может быть обследована выборка качественных показателей достаточно большого объема. Измеряются значения выходных характеристик, входных параметров и внешних возмущений. Затем определяются статистические характеристики, функции плотности вероятности и законы распределения, коэффициенты корреляции между входными параметрами и выходными характеристиками. Далее определяются комплексы показателей для внешних возмущений и их связей между собой и с выходными характеристиками. Зная модели плотности вероятности, можно определить поля рассеяния, верхние, нижние отклонения, коэффициенты относительного рассеяния, коэффициенты относительной асимметрии. Имея набор перечисленных величин, конструируются формулы для расчета точности.

В жизни метод может выглядеть следующим образом. От отдела качества получают статистические данные по процессу. Альтернативно данные можно получить из диаграмм процесса АСУ ТП. Рассчитываются дисперсии и определяются отклонения. Данные сравниваются с дисперсиями по процессу. Выделяются критические участки процесса, вносящие максимальный вклад в дисперсию. Производится анализ по контурам. На основе анализа принимается решение о замене существующих и внедрении наиболее точных контуров регулирования. Рассчитывается эффективность через ужесточение допусков на процесс, снижение норм расхода и экономическая эффективность в целом.

Все методы в полном объеме реализуются только на компьютере. Построенные при помощи указанных методов обобщенные модели распределения особенно удобны при выполнении автоматического регулирования процессов с меняющимися законами распределения и, очевидно, могут быть вложены в виде дополнительного программного обеспечения в систему АСУ ТП.

Кроме этого, в ходе выполнения технологического процесса и при периодических поднастройках, исходные заданные значения регулирования могут искажаться. В этом случае включение программы NELPROF в систему автоматического регулирования с постоянным пересчетом клапанов на текущее значение технологического процесса будет четче выдавать общую картину диапазона регулирования. Система будет показывать места выхода текущих характеристик за пределы диапазона регулирования клапана. В частности, такие задачи наиболее характерны при частой смене режимов или нагрузок.

Исходные заданные значения регулирования искажаются и из-за расширения погрешностей регулирования и\или из-за износа самого клапана. В качестве примера можно привести последовательность выявления проблемы точности, как в процессе, так и в самом клапане подачи химикатов.

Пример. Пусть контролируемым параметром будет рН воды. После отладки процесса берется выборка данных химанализа воды и оцениваются результаты измерения рН каждого измерения. Получаем выборку. Спустя заданное время проводим эту процедуру 2-й раз. Результаты измерений смешиваются, и каждому значению присваивается ранг. Вычисляются суммы рангов для каждой из выборок и определяются значения критерия Уилкоксона. Они сравниваются со значениями для риска 1-го рода. Выявляется разница. Если она существенна, что это означает, что необходимо вмешаться в процесс, т.к. что-то в распределении рН изменилось, хотя отклонения, выходящие за пределы допуска, еще не появились. Произведя еще вычисления, можно установить, что именно изменилось, в какой из характеристик процесса нарастает опасная тенденция. Ими может быть уровень настройки, о чем можно судить по изменению среднего арифметического, разброс значений, т.е. точность отслеживания рН, о чем можно судить по изменению дисперсии.

Для регулирующих клапанов особенно важно, чтобы процесс находился в наиболее эффективной линейной части регулирования. Его можно назвать «центром процесса» или распределения и он соответствует традиционно задаваемому диапазону регулирования 50-70%. Регулирование на этом участке будет наиболее свободно от погрешностей и будет ухудшаться с приближением к выходу за его пределы. Это также означает, что в случае ухода от центра процесса (распределения) и приближением к его концам будет появляться дополнительный разброс значений. И это также означает, что необходимо поддерживать настройку клапана и удержание диапазона регулирования в области центра процесса. В случае выхода клапана из зоны эффективного регулирования с максимальной линеаризацией, и работой в диапазоне ниже 40% или более 70%, отклонения в регулируемых параметрах могут иметь критические значения. Расчеты погрешности по левой и правой границе диапазона регулирования дадут точные значения общей погрешности и помогут более точно сформировать требования к точности вблизи этих границ.