Математическое моделирование работы технологической линии многофункциональной установки подготовки топливного газа (МУПГ) для совершенствования ее безаварийного функционирования

Цель исследования – комплексное исследование технологической линии многофункциональной установки подготовки топливного газа (МУПГ), создание математической модели, способной предсказывать и контролировать сухость газа в процессе работы МУПГ, а также определение оптимальных параметров работы установки для совершенствования безаварийного функционирования и высокой производительности оборудования, использующего очищенный газ.

Методы. Осуществлено математическое моделирование с использованием модели множественной регрессии для предсказания температуры точки росы и ее влияния на безаварийную эксплуатацию установки. Адекватность модели подтверждена коэффициентом детерминации и критерием Фишера. Также представлен анализ ограничивающих факторов для безаварийной работы МУПГ, включая температуру, давление и состав газа. Оценка точности численного моделирования безаварийной работы технологической линии МУПГ на основании разработанной модели множественной регрессии сухости газа произведена при помощи парных коэффициентов корреляции, коэффициентов эластичности.

Результаты. В ходе работы было произведено моделирование безаварийной работы технологической линии МУПГ на основании разработанной модели множественной регрессии сухости газа. Возможна следующая интерпретация параметров модели: увеличение фактора X₁ на 1 приводит к уменьшению Y в среднем на 0,279; увеличение фактора X₂ на 1 приводит к увеличению Y в среднем на 0,46; увеличение фактора X₃ на 1 приводит к увеличению Y в среднем на 0,000418; увеличение фактора X₄ на 1 приводит к увеличению Y в среднем на 13,288; увеличение фактора X₅ на 1 приводит к уменьшению Y в среднем на 13,337; увеличение фактора X₆ на 1 приводит к уменьшению Y в среднем на 0. По максимальному коэффициенту β₂=0,384 можно сделать вывод, что наибольшее влияние на результат Y оказывает фактор X₂. Статистическая значимость уравнения проверена с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. По оценке точности численного моделирования безаварийной работы технологической линии МУПГ на основании разработанной модели множественной регрессии сухости газа была определена сильная линейная связь между X₁ и Y, низкая линейная связь между X₂ и Y, низкая линейная связь между X₃ и Y, умеренная линейная связь между X₄ и Y, умеренная линейная связь между X₅ и Y, умеренная линейная связь между X₆ и Y.

Заключение. Установлено, что в исследуемой ситуации: «в возможности предсказания и контроля сухости газа: обоснование гипотезы о возможности предсказания температуры точки росы и ее влияния на безаварийную работу» параметры модели статистически значимы.

1. Рубанов А. Энергаз внедряет многофункциональные установки подготовки газа // СФЕРА. Нефть и Газ: отраслевой журнал. 2019. №4. С. 38–45.

2. Ежов В.С., Семичева Н.Е. Методы решения проблемы образования кристаллогидратов в системах газоснабжения // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Техника и технологии. 2016. №1. С. 79-82.

3. Вяхирев Р. И. Российская газовая энциклопедия. М.: Большая Российская энциклопедия, 2004. 529 с.

4. Щедрина Г.Г., Гнездилова О.А. Энергоэффективные методы нормализации параметров природного газа // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Техника и технологии. 2012. №2. С. 31-35.

5. Жданова Н. В., Халиф А. Л. Осушка углеводородных газов. М.: Химия, 1984. 192 с.

6. Бурцев С. И., Цветков Ю. Н. Влажный воздух. Состав и свойства. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 1998. 146 с.

7. Лурье М. В. Проектирование и эксплуатация газопроводов = Project and operatios of gas pipelines: лекции о проектировании и эксплуатации газопроводов. М.: РГУ, 2023. 276 с.

8. Зарубежные газоперекачивающие агрегаты / А. Г. Ермошкин, И. И. Радчик, В. В. Федосеев [и др.]. М.: Недра, 1979. 247 с.

9. Чалганова А. А. Построение множественной регрессии и оценка качества модели с использованием табличного процессора Exсel. СПб.: РГГМУ, 2022. 106 с.

10. Лозовская А. Н. Введение в эконометрику. Модели множественной линейной регрессии. М.: РЭУ, 2021. 55 с.

11. Новиков А. И. Эконометрика. М.: ИНФРА-М, 2003. 104 с.

12. Гателюк О. В., Круковская Т. Ю. Эконометрика. Модели парной и множественной регрессии. Омск: ОмГУПС, 2023. 44 с.