基于神经网络技术的集输系统控制过程研究

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油田是由油井、水井、计量间、配水间、转油站、联合站组成的一个油水气处理的综合系统。而联合站集输系统又是该系统最重要的组成部分。集输系统油水分离过程是多输入多输出系统,且变量间耦合严重、干扰因素多、作用频繁、影响较大、系统可控性差,一般的控制方案无法达到满意的效果。油水分离过程的可测信息少、控制方案欠合理,导致集输系统油水分离过程控制系统很难投运,甚至无法投运。因此,研究适合此被控过程特点的最优控制策略,具有重大的现实意义。  建立精确的数学模型是自动控制系统的核心内容,本文在设计过程中采用多种建模方法进行了实践,根据联合站集输系统油气集输过程的特点,对游离水岗、电脱水岗和污水岗分别建立数学模型,很好地反映了油气集输过程各环节的动态特性。首先根据对该设备的工艺和特性分析,给出如下几点近似处理。选取在实际生产过程中,游离水脱除器的主要变量参数为油水界面和脱除器油出口汇管压力。影响这些变量的因素有中转站流入的液体量,每台脱除器的脱水量,以及出油汇管流量。故选择油水界面、出口汇管压力为输出参数,中转站流入的液体量、脱水量、出油汇管流量为输入参数建立脱除器的数学模型。经过模型简化、模型参数确定进行系统仿真,由仿真结果可以看出,当各种扰动变化时,模型的输出变化趋势与实际对象的输出响应完全相符且稳定,这说明采用机理分析方法所建立的模型对模型输入的响应与实际过程对干扰的响应完全一致,该模型的结构是正确的。
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