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基于灰色关联的输油泵节能运行综合评价

2015-03-30范明月成庆林刘国豪

节能技术 2015年4期
关键词:输油泵节流功率因数

范明月,成庆林,刘国豪

(1.东北石油大学 提高油气采收率教育部重点实验室,黑龙江 大庆 163318;

2.中国石油管道科技研究中心油气管道输送安全国家工程实验室,河北 廊坊 065000)

随着我国工业化的迅速发展,能源消耗问题日益严重,节能降耗意识不断增强。节能监测是实现节能降耗的前期工作[1],因此,受到相关行业的高度重视。对于节能监测技术的研究,国内外具有明显的差异[2]。我国为保证节能监测工作的科学化、制度化和规范化,不仅统一规定了节能监测需要共同遵守的技术要求,还修订了工业主要专项用能设备节能监测的国家标准,同时设立专门的节能监测机构,最终达到挖掘企业节能潜力,提高能源综合利用水平的目的。然而国外没有专门的节能监测机构,而是利用SCADA 系统实时采集现场数据,用能效软件进行分析。

输油泵是原油输送过程中主要耗能设备之一,其使用量大、工作时间长,但工作效率普遍偏低,在很大程度上具有节能潜力。机组效率、功率因数、节流损失率是影响输油泵节能运行的主要因素。当这三项指标都“合格”时,表明输油泵处于节能运行状态[3],但却没有考虑到各评价指标对输油泵节能运行影响程度的大小。本文综合运用熵权法与灰色关联分析法[4],分析监测数据,得出各评价指标对输油泵节能运行的影响程度,并对具体单位实际运行的输油泵进行综合评价,从而提高能源利用效率,促进企业节能降耗。

1 确定输油泵评价指标的权重

通过对5 个原油管道企业单位的299 台输油泵进行评价,根据石油行业标准的相关规定,选取功率因数、机组效率、节流损失率3 项评价指标[3]。不直接选取泵效率,而是将电机效率、泵效率的乘积(机组效率)作为评价指标,并增添功率因数作为评价指标,缩小泵效率在实际运行与理论计算中的差距,并通过多个指标综合评价输油泵的能效等级。输油泵实测数据结果如表1 所示。

表1 输油泵监测结果

为方便比较,对三项监测指标进行无量纲处理,使数值均在0 ~1 之间。功率因数、机组效率越大,输油泵的运行效果越好,因此称这两项指标为效益型指标,采用Yi(j)=进行归一化处理;节流损失率则相反,称其为成本型指标,用进行处理[5],结果见表2。

表2 输油泵评价指标无量纲处理的数据

表4 输油泵运行的原始数据

对原始数据进行归一化处理,由参考序列与比较序列相差的大小,确定绝对差值的最大值M =和 最 小 值 m = miin,计 算 关 联 度 系 数 ξi(j) =。由评价指标的熵权wj=

表3 输油泵评价指标的熵值及熵权

评价指标的权重是对输油泵进行综合评价的核心部分,对评价结果有着直接的影响。在输油泵的运行过程中,各评价指标对输油泵的影响程度有所差异,由表3 可知,权重大小依次为:节流损失率,机组效率,功率因数。

2 灰色关联度的计算

在评价过程中,灰色关联分析方法[6]将各评价指标视为同等权重,具有一定的局限。因此可以将其与熵权法相结合[7],通过计算各个指标的熵值来确 定 其 权 重。根 据 关 联 度[8]计 算 公 式 ri=,得出灰色关联度,是较客观的综合评价结果,可提高评价精度。

选定功率因数和机组效率的最大值、节流损失率的最小值为最优值,形成输油泵用能评价灰色关联分析的参考序列,计算单台输油泵运行的关联度。由于数据繁多,以其中一个下属单位的10 台输油泵为例,对关联度进行计算。原始数据如表4 所示。,确定出输油泵评价指标的权重,结果见表3。,由关联度计算公式,得出灰色关联度,结果见表5。

表5 输油泵的关联度及排名

关联度越大,说明输油泵评价指标的数值与最优值越接近[9],工况就越好,由此可对各输油泵的能耗大小情况进行排序,结果显示,运行工况最优的是2 号原油泵,此原油泵处于节能运行状态。

3 结论

(1)熵值的大小与监测指标的变化程度息息相关,熵值随指标变化程度的增大而减小,反之亦然。熵值可在一定程度上衡量指标数据所包含的信息量,以此确定各评价指标的权重。本文所得结果权重大小依次为:节流损失率,机组效率,功率因数。输油泵达到节能运行的关键问题是如何减小节流损失率,采用变频调速技术,可有效避免输油泵出口阀门的节流损失;同时,在电动机上加装无功补偿装置可提高功率因数,从而节约电能。

(2)采用熵权与灰色关联分析相结合的方法,对输油泵节能运行进行初步综合评价,能较好地摒弃主观随意性,客观得出各评价指标对输油泵节能运行的影响程度。按照最大关联度原则,得出输油泵运行工况的优劣排序,可定量评价输油泵运行的能耗水平,在节能管理工作方面,具有一定的指导作用。

参数说明

Yi(j)——指标归一化后的数据;

xi(j)——第i 个被评价对象的第j 个指标的实际值;

Ei——第i 个评价指标的熵值;

k——系数,取-1/lnm;

pij——指标j 下的权重;

yij——第j 个指标的实际值;

wj——第j 个指标的熵权;

ri—第i 个比较序列的关联度值;

ξi(k)——第i 个比较序列中第k 个关联度系数;

Y0( j) ——评价指标j 的比较序列;

Δi(j)——第j 个指标中参考序列与比较序列的绝对差值。

[1]刘克平,贾英超,张德江.建设节能监测与技术服务体系的必要性及对策[J].节能技术,2008,26(4):349 -351.

[2]刘国豪,张鑫. 国内外管道输送系统节能监测技术现状与发展趋势[J].石油石化节能,2013,8(3):21 -22.

[3]刘国豪,赵国星,李云杰.SY/T6837 -2011 油气输送管道系统节能监测规范[S].北京:石油工业出版社,2011.

[4]刘扬,成庆林,李秀娟.油田加热炉节能运行的综合评价系统开发[J].节能环保,2012,31(4):297 -300.

[5]陈河青,杨智. 一种原油物性参数归一化处理方法研究[J].石油天然气学报,2013,35(6):114 -115.

[6]姬伟,张育超. 低渗透油藏体积压裂井产能主控参数灰色关联分析[J].油气井测试,2015,24(1):35 -36.

[7]冯运卿,李雪梅,李学伟.基于熵权与灰色关联分析的铁路安全综合评价[J]. 安全与环境学报,2014,14(2):75 -76.

[8]洪晓枝,冯鹤林. 灰色关联度量化模型的改进[J].统计与决策,2014,8(9):80 -81.

[9]罗庆成,徐国新. 灰色关联分析与应用[M]. 南京:江苏科学技术出版社,1989.

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