АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ РАБОТЫ СТАНКА-КАЧАЛКИ НЕФТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ SCADA-СИСТЕМЫ TRACE MODE

DOI: 10.47026/1810-1909-2022-1-53-64

УДК 622.276.05-52

ББК И361-5-053

В.С. ГЕНИН, Л.Н. ВАСИЛЬЕВА, Н.Н. ИВАНОВА, Э.М. АРТЫКАЕВА, Т.В. ДМИТРИЕВА

Ключевые слова

SCADA-система, станок-качалка нефти, ваттметрграмма, фильтрация данных, В-сплайны

Аннотация

Вопросы автоматизации технологических процессов актуальны для всех отраслей промышленности. В статье рассматриваются вопросы автоматизации контроля работы широко использующихся в нефтедобыче станков-качалок нефти с использованием SCADA-системы TRACE MODE компании AdAstrA Research Group.

Для контроля работы штангового глубинного насоса станка-качалки нефти в мировой практике широко распространено использование динамограмм. Технически проще осуществить более обобщенный контроль работы станка-качалки нефти с помощью ваттметрограммы, которая отображает зависимость потребляемой приводом активной мощности от времени или положения полированного штока. Результаты замеров мощности передаются по каналам связи на компьютер SCADA-системы. Далее выполняются предварительная обработка результатов контроля ваттметрограммы и расчет параметров, характеризующих работу станка-качалки нефти.

На этапе предварительной обработки данных выполняется фильтрация от помех с использованием инструментальных средств TRACE MODE, обеспечивающих обмен данными с пакетами MS Excel, MS Access, MS Visual Basic. Рассматривается использование для этого методов скользящего среднего, медианной фильтрации, а также В-сплайнов. Показано, что кубические В-сплайны являются эффективным методом аналитического описания и графического представления экспериментальных данных, снижающим полный средний квадрат ошибки. Использование сплайнов в сравнении с аппроксимацией многочленами дает несколько лучшее приближение. Результаты фильтрации и расчетов средствами SCADA-системы отображаются на мониторе диспетчера, архивируются, документируются и т.д. Таким образом, связанные программные продукты SCADA TRACE MODE и MS позволяют эффективно реализовать сложные алгоритмы обработки данных.

Литература

1. Белов И.Г. Исследование работы глубинных насосов динамографом. М.: Государственное научно-техническое издательство нефтяной и горно-топливной литературы, 1960. 428 с.
2. Генин В.С. Использование сглаживающих сплайнов в системе обработки информации при контроле и диагностике работы станков-качалок // Вестник Московского энергетического института. 2008. № С. 68–72.
3. Генин В.С., Ерохин Е.Ю., Чаронов В.Я. Диагностика штангового глубинного насоса cпомощью ваттметрграммы // Труды академии электротехнических наук Чувашской Республики. 2000. №  С. 42–48.
4. Генин В.С., Ращепкина Н.А., Дмитриева Т.В. Использование сглаживающих сплайнов для обработки экспериментальных данных// Математические модели и их приложения: сб. науч. тр. Вып. 10. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2008. С. 139–146.
5. Генин В.С., Ращепкина Н.А., Дмитриева Т.В., Хрусталев А.Ю. Смещенные оценки в практике обработки экспериментальных данных // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: материалы VIII Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2009. С. 96–98.
6. Зюзев А.М., Бубнов М.В. Диагностика уравновешенности штанговой глубинной насосной установки по ваттметрограмме // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2019. Т. 330, № 4. С. 178–187.
7. Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика: в 2 кн. М.: ООО «Фирма «П-центр», 2003.
8. Лобанов А.И., Петров И.Б. Лекции по вычислительной математике. М.: ИНТУИТ, 2006. 528 с.
9. Манахов В.А., Цветков А.Н. Определение состояния и функционирования оборудования штанговых скважинных насосных установок в процессе эксплуатации по параметрам ваттметрограммы // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2021. Т. 23, № 3. С.127–139.
10. Отнес Р.К., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов: Основные методы / пер. с англ. В.И. Хохлова. М.: Мир, 1982. 428 с.
11. Средства автоматизации технологических установок нефтегазодобывающих предприятий / В.Я. Чаронов, М.И. Альтшуллер, В.С. Генин, А.Г. Иванов и др.; под ред. В.С. Генина. Чебоксары: Офисная полиграфия, 2002. 272 с.
12. Турчак Л.И. Основы численных методов. М.: Наука, 1987. 318 с.
13. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений / пер. с англ. А.Ф. Кушнира и др. М.: Мир, 1981. 160 с.
14. Яшин А.Н., Хакимьянов М.И. Уравновешенность установок скважинных штанговых насосов на основе анализа ваттметрограмм // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 332, № 8. С. 36–44.
15. Hastie R., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. New York, Springer-Verlag, 2001.
16. James G., Witten D., Hastie R., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. New York, Springer, 2009.
17. Refaelzadeh P., Tang L., Liu H. Cross-Validation. Encyclopedia of Database Systems. Springer, Boston, MA, 2009.
18. SCADA TRACE MODE [Электронный ресурс]. URL: http://www.adastra.ru.
19. TRACE MODE 6. Руководство пользователя. Интегрированная SCADA/HMI-SOFTLOGIC-MES-EAM-HRM-система для разработки АСУ ТП, АСКУЭ и систем управления производство. 11-е изд. М.: AdAstrA Research Group Ltd., 2008. 588 c.
20. TRACEMODE 6 &T-FACTORY. SOFTLOGICSCADA/HMIMESEAMHRM. Интегрированная платформа для управления производством. Быстрый старт. Руководство пользователя. М.: AdAstrA Research Group Ltd., 2010. 181 с.

Сведения об авторах

Генин Валерий Семенович – доктор технических наук, профессор кафедры автоматики и управления в технических системах, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (v.s.genin@mail.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9086-0906).

Васильева Лидия Николаевна – кандидат педагогических наук, доцент кафедры автоматики и управления в технических системах, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (oln2404@mail.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2809-9044).

Иванова Надежда Николаевна – кандидат технических наук, доцент кафедры математического и аппаратного обеспечения информационных систем, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (niva_mail@mail.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7130-8588).

Артыкаева Эльмира Мидхатовна – кандидат технических наук, доцент кафедры электро- и теплоэнергетики, Альметьевский государственный нефтяной институт, Россия, Альметьевск (85elmira@bk.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3336-9579).

Дмитриева Татьяна Валериевна – Doctor of Philosophy in Mathematical Sciences, статистик, Advocate Aurora Health, США, Даунерс-Гроув (tatiana.dmitrieva@aah.org; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2765-5499).

Формат цитирования

Генин В.С., Васильева Л.Н., Иванова Н.Н., Артыкаева Э.М., Дмитриева Т.В. Автоматизация контроля работы станка-качалки нефти с использованием SCADA-системы TRACE MODE // Вестник Чувашского университета. – 2022. – № 1. – С. 53–64. DOI: 10.47026/1810-1909-2022-1-53-64.

Загрузить полный текст статьи