智能控制技術(shù)在采氣場站往復(fù)式壓縮機(jī)節(jié)能改造中的應(yīng)用研究

摘" 要：隨著涪陵頁巖氣田的開采年限延長，氣井壓力和流量逐漸下降，導(dǎo)致壓縮機(jī)偏離高效運(yùn)行區(qū)，能耗增加。該文針對這一問題，提出一種集成智能控制算法和機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化的技術(shù)方案。通過應(yīng)用變控制模糊匹配算法，動態(tài)調(diào)節(jié)壓縮機(jī)運(yùn)行參數(shù)，并結(jié)合PID控制器實(shí)現(xiàn)智能冷卻系統(tǒng)的高效運(yùn)作。為進(jìn)一步提升能效，設(shè)計前置增壓多級變控制裝置，以改善氣井壓力不足引發(fā)的壓縮機(jī)低效運(yùn)行問題。實(shí)際測試結(jié)果表明，該方案顯著降低系統(tǒng)的單位能耗，提高壓縮機(jī)整體效率，節(jié)能效果顯著。

關(guān)鍵詞：涪陵頁巖氣；壓縮機(jī)；變控制模糊匹配；智能冷卻；算法

中圖分類號：TE974" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）07-0184-04

隨著涪陵頁巖氣田的持續(xù)開采，地下地質(zhì)環(huán)境的逐步變化已成為不可避免的挑戰(zhàn)。開采年限的延長使得氣井壓力和流量逐年下降，這一趨勢不僅在理論上得到了充分驗(yàn)證，也在實(shí)際生產(chǎn)中表現(xiàn)得尤為明顯[1]。具體而言，由于地下壓力的逐漸衰減，氣井的輸出能力無法維持在初始的高水平，這導(dǎo)致井口壓力和流量雙雙下滑[2]。在這種情況下，作為關(guān)鍵設(shè)備的往復(fù)式壓縮機(jī)逐漸偏離其設(shè)計工況，進(jìn)入低效運(yùn)行狀態(tài)，從而引發(fā)了一系列問題。

隨著氣井壓力的下降，壓縮機(jī)需要在低壓環(huán)境下處理氣體，導(dǎo)致其效率曲線偏離了最優(yōu)區(qū)間。特別是在設(shè)計運(yùn)行范圍之外工作時，壓縮機(jī)的排氣量與能耗比迅速惡化，能源利用率大幅下降。此外，由于氣井的流量減少，壓縮機(jī)的工作頻率增加，進(jìn)一步加劇了能耗問題。這種高能耗低產(chǎn)出的狀況不僅增加了運(yùn)營成本，也對環(huán)境造成了更大的壓力，違背了當(dāng)前低碳化發(fā)展的基本要求。

1" 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及研究內(nèi)容

1.1" 研究現(xiàn)狀

在國外，研究主要側(cè)重于壓縮機(jī)高效運(yùn)行區(qū)間的數(shù)學(xué)建模以及智能控制系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)整[3]。通過建立精確的數(shù)學(xué)模型，研究人員能夠深入理解壓縮機(jī)在不同工況下的性能表現(xiàn)，尤其是如何在動態(tài)運(yùn)行環(huán)境中保持高效區(qū)間。例如一些研究通過運(yùn)用熱力學(xué)和流體力學(xué)原理，對壓縮機(jī)進(jìn)行性能仿真，進(jìn)而提出了針對不同運(yùn)行條件的優(yōu)化策略。此外，通過引入先進(jìn)的控制算法，壓縮機(jī)能夠?qū)崟r響應(yīng)外界環(huán)境和負(fù)荷的變化，自動調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，從而進(jìn)一步提高系統(tǒng)的能效和穩(wěn)定性。

相較之下，國內(nèi)的研究則逐漸轉(zhuǎn)向結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的動態(tài)優(yōu)化[4]。通過收集和分析壓縮機(jī)運(yùn)行中的大量數(shù)據(jù)，識別出影響系統(tǒng)效率的關(guān)鍵因素?；谶@些數(shù)據(jù)，研究人員能夠建立更為精準(zhǔn)的預(yù)測模型和優(yōu)化算法，從而在實(shí)際操作中實(shí)現(xiàn)更有效的控制。通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以不斷學(xué)習(xí)并優(yōu)化壓縮機(jī)的運(yùn)行策略，以應(yīng)對動態(tài)變化的工作環(huán)境。

1.2" 研究內(nèi)容

本研究旨在通過應(yīng)用“變控制模糊匹配智能優(yōu)化技術(shù)”，對壓縮機(jī)的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化調(diào)節(jié)。這包括對電機(jī)的磁通量、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、電流及電壓的實(shí)時調(diào)控，以確保壓縮機(jī)當(dāng)前的流量、壓力等工況與其高效區(qū)間實(shí)現(xiàn)動態(tài)匹配，從而達(dá)到最佳壓比。在此基礎(chǔ)上，通過對壓縮機(jī)一、二級排氣溫度及油溫的智能監(jiān)測與控制，動態(tài)調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，按需調(diào)控風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)能耗的最小化。最終，該技術(shù)方案力求在不對壓縮機(jī)設(shè)備進(jìn)行大規(guī)模改造的前提下，達(dá)到穩(wěn)產(chǎn)降耗的目的，提高能源利用率。系統(tǒng)整體控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2" 智能控制節(jié)能

2.1" 變控制模糊匹配智能優(yōu)化技術(shù)

2.1.1" 影響壓縮機(jī)工作效率的主要因素

壓縮機(jī)的工作效率受多種因素的共同影響[5]，這些因素包括磁通量、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、電流、電壓以及壓縮機(jī)一、二級排氣溫度和油溫等。各參數(shù)的變化不僅會影響壓縮機(jī)的性能表現(xiàn)，也直接關(guān)系到整體的能效水平。如磁通量直接影響到電機(jī)的電磁力和轉(zhuǎn)矩輸出。磁通量不足時，電機(jī)輸出的轉(zhuǎn)矩會減少，進(jìn)而導(dǎo)致壓縮機(jī)的驅(qū)動能力下降，降低工作效率。轉(zhuǎn)矩不足時，壓縮機(jī)無法有效壓縮氣體，導(dǎo)致排氣壓力下降，能效降低。電流的波動會引起電機(jī)和壓縮機(jī)的異常發(fā)熱，導(dǎo)致?lián)p耗增加。

2.1.2" 數(shù)學(xué)模擬壓縮機(jī)的高效運(yùn)行區(qū)間

本文采用的數(shù)學(xué)模型主要基于壓縮機(jī)的熱力學(xué)和流體力學(xué)原理，并結(jié)合變控制模糊算法對系統(tǒng)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。壓縮機(jī)的高效運(yùn)行區(qū)間通過以下參數(shù)來定義：吸氣壓力PS、排氣壓力Pd、轉(zhuǎn)速N和流量Q。這些參數(shù)之間的關(guān)系可以表示為以下形式的狀態(tài)方程

式中：？濁表示壓縮機(jī)的效率。

通過數(shù)學(xué)建模，將當(dāng)前產(chǎn)能工況劃分為若干小區(qū)間，逐項(xiàng)計算，最終得出集氣站的裝置性能曲線與壓縮機(jī)的設(shè)備性能曲線，通過邏輯匹配模塊，使2條曲線始終動態(tài)交叉，交點(diǎn)即為當(dāng)前產(chǎn)能區(qū)間的高效點(diǎn)，重復(fù)計算若干次，匹配出高效區(qū)。經(jīng)過對項(xiàng)目數(shù)據(jù)的分析，可得到壓縮機(jī)在不同的轉(zhuǎn)速和排氣壓力下的效率分布情況如圖2所示。

為了優(yōu)化壓縮機(jī)在不同工況下的運(yùn)行效率，變控制模糊算法被引入以實(shí)現(xiàn)動態(tài)調(diào)節(jié)。該算法的核心是利用模糊控制理論，根據(jù)不同的輸入?yún)?shù)（如吸氣壓力、排氣壓力、轉(zhuǎn)速和流量），通過模糊邏輯規(guī)則對輸出參數(shù)（如調(diào)節(jié)磁通量、轉(zhuǎn)矩等）進(jìn)行實(shí)時調(diào)整。本文采用的變控制模糊算法的具體工作過程如下。

1）模糊化輸入變量：將輸入變量如吸氣壓力PS、排氣壓力Pd等轉(zhuǎn)換為模糊變量。如吸氣壓力PS可以被模糊化為“低壓”“中壓”和“高壓”3個模糊集合，分別對應(yīng)不同的隸屬度函數(shù)？滋low（PS）、 ？滋mid（PS）和？滋high（PS）。

式中：Pmin和Pmid分別表示壓力的最小值和中間值。

2）建立模糊規(guī)則庫：通過專家知識和經(jīng)驗(yàn)制定模糊控制規(guī)則。例如當(dāng)PS為“低壓”且Pd為“高壓”時，增加轉(zhuǎn)矩T以提高壓縮機(jī)的輸出功率。

3）推理機(jī)制：通過模糊推理機(jī)制，將多個模糊規(guī)則結(jié)合起來，計算出控制輸出。本涉及算法中使用最小-最大推理法則計算模糊輸出。

4）去模糊化：將模糊輸出結(jié)果轉(zhuǎn)化為實(shí)際控制參數(shù)的調(diào)整量。本文在該部分中采用的方式是重心法

式中：Ti是可能的轉(zhuǎn)矩調(diào)整值。

通過上述步驟，變控制模糊算法能夠?qū)崿F(xiàn)對壓縮機(jī)的實(shí)時控制，使其在不同工況下保持最優(yōu)的運(yùn)行狀態(tài)。

2.1.3" 參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整效果

通過智能控制模塊調(diào)節(jié)壓縮機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，自動匹配不同工況條件下的高效運(yùn)行區(qū)間，得到如圖3所示的參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整效果。

在圖3中，通過對這些參數(shù)進(jìn)行分析，可知變控制模糊算法可以根據(jù)實(shí)際工況實(shí)時調(diào)整這些參數(shù)，使得壓縮機(jī)始終運(yùn)行在高效區(qū)間。在10 s時刻，由于轉(zhuǎn)速發(fā)生了突變，對應(yīng)的排氣壓力也發(fā)生了變化，使得系統(tǒng)的工作效率可以穩(wěn)定在高效區(qū)中。

2.2" 智能冷卻控制技術(shù)

2.2.1" 控制原理

智能冷卻控制技術(shù)主要基于壓縮機(jī)運(yùn)行過程中一、二級排氣溫度及油溫的實(shí)時監(jiān)測，通過應(yīng)用PID（比例-積分-微分）反饋控制算法，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的智能調(diào)節(jié)。PID控制是一種廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制的經(jīng)典控制策略，其核心在于根據(jù)測量值與設(shè)定值之間的偏差，通過比例、積分和微分3個環(huán)節(jié)對控制量進(jìn)行調(diào)整，從而減小偏差并使系統(tǒng)趨向穩(wěn)態(tài)。

在本研究中，PID控制器的輸入為壓縮機(jī)的排氣溫度和油溫，輸出為風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速。比例環(huán)節(jié)（P）快速響應(yīng)溫度變化，積分環(huán)節(jié)（I）消除長期穩(wěn)態(tài)誤差，微分環(huán)節(jié)（D）預(yù)防溫度劇烈波動帶來的瞬時過沖。通過實(shí)時調(diào)整風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，系統(tǒng)能夠在保證冷卻效果的前提下，最小化風(fēng)機(jī)的能耗，從而提升壓縮機(jī)的整體能效。

2.2.2" 追蹤效果

通過應(yīng)用PID控制器，智能冷卻系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)壓縮機(jī)工作過程中的溫度變化，使風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速與壓縮機(jī)的冷卻需求保持動態(tài)匹配。效果圖如圖4所示。

模擬結(jié)果表明，這種基于PID控制的實(shí)時調(diào)節(jié)策略不僅能夠保持壓縮機(jī)在最優(yōu)溫度范圍內(nèi)工作，還能有效保證風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速平穩(wěn)。PID控制器能夠有效地減少溫度波動，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)態(tài)溫度的精準(zhǔn)控制，從而確保系統(tǒng)高效、節(jié)能運(yùn)行。

3" 設(shè)備結(jié)構(gòu)優(yōu)化——前置增壓多級變控制裝置

在壓縮機(jī)系統(tǒng)的節(jié)能改造中，除了智能控制算法的應(yīng)用外，機(jī)械結(jié)構(gòu)的優(yōu)化同樣至關(guān)重要。本研究中，針對氣井壓力和流量逐年下降所帶來的壓縮機(jī)高效運(yùn)行區(qū)間偏離問題，設(shè)計并實(shí)施了一種前置增壓多級變控制裝置。這一裝置的核心作用在于將氣井井口的低壓氣體增壓至適合壓縮機(jī)后級工作所需的高效區(qū)間壓力。

當(dāng)氣井的壓力和流量逐漸下降，無法與壓縮機(jī)的最佳運(yùn)行點(diǎn)匹配時，通過前置增壓裝置，能夠有效地將井口壓力提升到壓縮機(jī)高效區(qū)間，從而避免壓縮機(jī)因輸入壓力不足而導(dǎo)致的能效下降。此外，該裝置還與壓縮機(jī)的調(diào)速控制系統(tǒng)協(xié)同工作，前級增壓過程中增大功率輸出，以確保壓縮機(jī)后級的穩(wěn)定運(yùn)行。在此過程中，通過調(diào)節(jié)前級增壓和后級穩(wěn)壓的關(guān)系，確保壓縮機(jī)在不增加能耗的前提下，實(shí)現(xiàn)低限壓力范圍的擴(kuò)展，從而有效解決由于階段性流量衰減引起的產(chǎn)能減少問題。

4" 結(jié)論

經(jīng)過智能算法的應(yīng)用和機(jī)械結(jié)構(gòu)的優(yōu)化改造后，系統(tǒng)的節(jié)能效果顯著。在實(shí)際測試中，改造前壓縮機(jī)的單位能耗為501.76 kW·h/萬m3，而在實(shí)施優(yōu)化后的新系統(tǒng)中，單位能耗降至372.87 kW·h/萬m3。通過計算得出，系統(tǒng)的綜合節(jié)電率達(dá)到25.69%，充分驗(yàn)證了前置增壓多級變控制裝置在提升壓縮機(jī)整體能效方面的有效性。

這一結(jié)果不僅體現(xiàn)了設(shè)備結(jié)構(gòu)優(yōu)化對壓縮機(jī)性能提升的重要性，也為未來的壓縮機(jī)系統(tǒng)設(shè)計和節(jié)能改造提供了重要的參考依據(jù)。綜合而言，前置增壓多級變控制裝置通過機(jī)械結(jié)構(gòu)的巧妙設(shè)計和對能量的高效利用，實(shí)現(xiàn)了壓縮機(jī)系統(tǒng)在低限壓力范圍內(nèi)的穩(wěn)定高效運(yùn)行，有效克服了氣井壓力下降帶來的不利影響，顯著提升了能源利用效率，具備巨大的應(yīng)用潛力。

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Abstract： As the mining life of the Fuling Shale Gas Field extends， the gas well pressure and flow rate gradually decrease， causing the compressor to deviate from the efficient operation area and increasing energy consumption. Aiming at this problem， this paper proposes a technical scheme that integrates intelligent control algorithms and mechanical structure optimization. By applying a variable control fuzzy matching algorithm， the compressor operating parameters are dynamically adjusted， and combined with a PID controller to achieve efficient operation of the intelligent cooling system. In order to further improve energy efficiency， a pre-pressurization multi-stage variable control device was designed to improve the inefficient operation of the compressor caused by insufficient gas well pressure. Practical test results show that this scheme significantly reduces the unit energy consumption of the system， improves the overall efficiency of the compressor， and has significant energy-saving effects.

第一作者簡介：別念兵（1986-），男，工程師。研究方向?yàn)楣?jié)能改造。武漢 430073）