PREDICTING THE OPERATIONAL LIFETIME OF GAS COMPRESSOR UNITS ON THE PRINCIPLES OF GENETIC ALGORITHMS
Keywords:
vibration, operation, supercharger, statistics, hypothesis, model, residual resource.Abstract
At the operating compressor stations experimental researches have been conducted for the purpose of detecting
the dependencies between the operating time of gas compressor units (GCU) and factors which characterize its
technical state – the temperature of emission, the degree of gas pressure increase, axial shear of the turbine supercharger
as well as the oscillation state of the unit; for the turbine they are vibrospeed of the bearings №1 and №2;
for the supercharger; they are horizontal and vertical components of the amplitudes of mounting and thrust
bearings. By the statistical analysis we’ve determined that only a part of these indexes influences the lifetime of
GCU operation, namely: vibrospeed of bearing №1, horizontal and vertical components of amplitudes of the mounting
bearing and vertical components of the amplitude of the thrust bearing. The determining of the analytical
dependency between the operating lifetime of GCU and mentioned significant factors have been carried out by the
empiric modeling with the application of genetic algorithms, that has allowed comparison with the inductive method
of models self-organization increasing the speed of convergence of algorithm for getting an adequate empiric model
in the form of a polynomial of the optimum structure identification. The obtained empiric model enables to forecast
the value of operating lifetime of GCU on the basis of vibration indexes; as a result, it allows determining its technical
state as a warning or as a “stop”. The last fact opens possibilities for transiting from the planned maintenance
of GCU to the maintenance by its actual technical state.
Downloads
References
2 Ивахненко А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами / А. Г. Ивахненко. – К.: Техніка, 1975. – 312 с.
3 Семенов А. С. Комплексный анализ работоспособности газоперекачивающих агрегатов на основе прогноза остаточного ресурса: автореф. дисс. на соискание уч. степени канд. техн. наук: спец. 05.02.13 «машины агрегаты и процессы» / Семенов Александр Сергеевич; Тюменский гос. нефтегазовый у-т. – Тюмень, 2004. – 21 с.
4 Грешилов А. А. Математические методы построения прогнозов / А. А. Грешилов, В. А. Стакун, А. А. Стакун. – М.: Радио и связь, 1997. – 112 с.
5 Івахненко О. Г. Передбачення випадкових процесів / О. Г. Івахненко, В. Г. Лапа. – К.: Наукова думка, 1969. – 420 с.
6 Грешилов А. А. Математические методы построения прогнозов / А. А. Грешилов, В. А. Стакун, А. А. Стакун. – М.: Радио и связь, 1997. – 112 с.
7 Комплексні обстеження наземного механічного технологічного обладнання компресорних станцій магістральних газопроводів. Стандарт підприємства. – К.: ДК "Укртрансгаз", 2002. – 56 с.
8 Компресорні станції. Контроль теплотехнічних та екологічних характеристик газоперекачувальних агрегатів. СОУ. – К.: ДК "Укртрансгаз", 2004. – 117 с.
9.Бендат Дж. Прикладной анализ случайных данных: пер. с англ. / Дж. Бендат, А. Пирсол – М.: Мир,1989. – 540 с.
10 Ермаков С. М. Математическая теорія оптимального эксперимента / С. М. Ермаков, А. А. Жиглявский. – М.: Наука, 1987. – 320 с.
11 Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами: пер. с англ. / Д. Химмельблау. – М.: Мир,1973. – 958 с.
12 Інформаційні показники технічного стану газоперекачувальних агрегатів природного газу / М. І. Горбійчук, Б. В Копей., І. В. Щупак, А. Беллауар // Методи і прилади контролю якості. – 2008. – № 20. – С. 47 – 50.
13 Горбійчук М. І. Числові методи і моделювання на ЕОМ / М. І. Горбійчук, Є. П. Пістун. – Івано-Франківськ, 2010. – 409 с.
14. Ивахненко А. Г., Помехоустойчивость моделирования / А. Г. Ивахненко, В. С. Степашко – К.: Наукова думка, 1985. – 216 с.
15 Ивахненко А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем / А. Г. Ивахненко. – К.: Наукова думка, 1981. – 296 с.
16 Горбійчук М. І. Метод синтезу емпіричних моделей на засадах генетичних алгоритмів / М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, О. Б. Василенко, І. В. Щупак // Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ. – 2009. – № 4(33). – С. 72-79.
17 Горбійчук М. І. Індуктивний метод побудови математичних моделей газоперекачувальних агрегатів природного газу / М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, Я. І. Заячук // Нафтова і газова промисловість. – 2008. – № 5. – С. 32 – 35.
18 Горбійчук М. І. Вплив факторів роботи газоперекачувальних агрегатів на час їх напрацювання / М. І. Горбійчук, Б. В Копей., І. В. Щупак, А. Беллауар // Нафтогазова енергетика. – 2008. – № 3 (8). – С. 55 – 58.
19 Рудковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. С польск. И. Д. Рудинского / Д. Рудковская, М. Пилиньский, Л. Рудковский. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 383 с.
.png)
1.png){kind=logo}
