油田卧式水套加热炉热效率提高方法研究

2019-06-05赵强孙景齐苏振华徐向前

石油化工自动化 2019年2期

赵强，孙景齐，苏振华，徐向前

（1.西安石油大学，陕西西安710065；2.长庆油田分公司a.机械制造总厂；b.第六采油厂，陕西西安710012）

1 现状

目前广泛应用在油气田行业的加热炉称之为油田加热炉，是油气集输系统中应用最多的油田专用设备之一，仅长庆油田目前就有各类加热炉超过5 000台，且80%以上为卧式水套加热炉。

油田卧式水套加热炉的热效率平均约为83%，热效率较低。通过优化加热炉的内部结构，应用新技术降低加热炉燃料消耗，提高加热炉效率，实现“低能耗、高效率”成为工程技术人员关注的重点。提高油田加热炉的热效率，通常有三种方法：一是优化炉体结构强化换热，减少燃料消耗；二是加强炉体保温，降低热量损失；三是烟气余热回收，降低烟气带走的热量。

现在油田卧式水套加热炉的排烟温度还比较高［1-2］，因此提出根据油田加热炉的水温工艺要求和被加热介质的流速、流量等采用Smith算法控制水温减少燃料消耗，在炉体结构采用热管进行强化换热，回收利用烟气的余热，提高效率。

2 热管余热回收应用研究

热管作为一种高效的传热元件已经从航天工程中的应用转到了地面应用领域。热管的工作原理是依靠工作介质的相变传热，因此热管具有优良的传热特性［3-6］，甚至被誉为热的“超导体”，同时在加强换热、工业余热回收等场合有着广泛应用，有着较好的应用效果。在油田加热炉的应用上，根据换热温度、炉体结构进行了热管的选型和安装。

2.1 热管选型

热管类型按照热管内部工作介质温度分类，可以将高于500℃的称为高温热管，在100～500℃的称为中温热管，在100℃以下的称为低温热管。氟利昂、蒸馏水、萘、导热姆、液态金属等都可以作为热管的内部工作介质，这些工作介质在工作过程中会发生相变从而来加强换热。油田水套加热炉是通过加热水来加热原油，因此炉体的回烟室或烟气侧的温度可能会高于100℃，但不会高于200℃。工程实际中经过实验测量，排烟温度低于200℃。

碳钢-水热管在换热温度上可满足要求，碳钢-水热管具有良好的物理性能、其制造工艺较为简单、管体强度高、造价较低，应用较为广泛。碳钢-水热管是在密闭的钢管内装入17%～22%的水，抽真空，使其负压为1.33 Pa。碳钢-水热管安装时要求与水平线成15°，以便于高温烟气通过热管时，热管吸收烟气的热量，热管内部的水被加热，由液相汽化为气相，而上升至冷端，与水浴侧换热。热管上部的水蒸气释放出热量后冷凝液化，借助重力自流至下部，则重新被加热至汽化，进而完成循环。但是水蒸气随着温度的提高压力会发生较快的增加，因此在使用碳钢-水热管时一般不会超过250℃，以保证传热的效率和安全性能；油田卧式水套加热炉一般排烟温度约在180℃。综合以上分析，选用了碳钢-水热管，属于中温热管。

2.2 热管安装

安装热管首先要考虑加热炉的结构和工作原理及过程。卧式水套加热炉的结构如图1所示，主要由燃烧器、火筒、防爆门、盘管、炉体、涨水箱、烟囱、回烟室等部件构成。卧式水套加热炉采用经典的两回程结构，火筒采用E型结构。燃烧器安装在火筒左侧出口，防爆门与火筒的右侧直通。炉体内充满水，盘管浸在水中，燃烧器工作时，将燃料燃烧产生的热量通过火筒传递给水，水通过盘管加热介质。为了提高热效率，目前采用了高效自动控制燃料器对过剩空气系数进行控制，采用了波形火筒和螺纹烟管，同时选用了良好的保温材料以及较为先进的施工工艺，确保热量损失最小。但是，加热炉在实际运行过程中排烟温度还是比较高，有时接近200℃，从而烟气中的水处于蒸汽状态，并通过烟管带走大量热量。根据热管的工作原理和结构及以上对加热炉的分析，将热管安装在回烟室与炉体分隔的隔板上，一端位于高温烟气侧，一端位于水浴侧，起到回收烟气余热、降低排烟温度的作用，达到提高加热炉热效率的目的。

图1 卧式水套加热炉的结构示意

3 加热炉的单神经元SVM-Smith预估水温控制

根据图1中加热炉的结构，为了提高热效率，需要严格地控制水温，同时降低燃料的消耗。加热炉的水温控制具有大惯性、纯滞后的非线性特点，再由于热管的特性以及被加热介质的流量的不确定性等，所以采用常规PID控制可能会出现较大的超调量，控制效率不佳。笔者提出使用支持向量机对被加热介质的流量进行预估，并采用Smith预估补偿及单神经元PID算法进行改进，减少超调量，准确控制水温，提高热效率。

3.1 支持向量机

支持向量机是实用的机器学习算法，模型建立较为简单，操作较为方便。很多学者采用支持向量机解决了石油工程中的一些工程问题。比如，王星［7］、刘炜［8］用支持向量机对示功图进行了识别和分类；王凯［9］用多分类支持向量机对抽油泵工况进行了分类；于德亮［10］等人用支持向量机对抽油泵沉没度进行了优化。本文应用支持向量机在线回归预测流经油田加热炉的介质流量。

3.1.1 构建支持向量回归机模型

转化为二次优化问题如下：

3.1.2 支持向量回归机模型核函数及参数寻优

式（4）所示的支持向量回归机模型泛化能力取决于所选择的核函数以及相应的参数。在支持向量回归机模型建立过程中，核函数及相应参数的寻优是一个重要部分。由于径向基核函数能够进行平滑估计，因此这里支持向量机回归模型选择径向基核函数。这样对建立模型有重要影响的参数有ε，正则化参数C和核函数参数g。ε的取值不同，预测误差随着C和g具有类似的变化趋势。因此，可以先确定ε，再确定C和g，把三参数寻优变成二参数优化。

这样建立的模型是选择径向基核函数，就有2个非常重要的特征参数分别是C和g。其中，C表示对实验误差的容忍范围，g是选择径向基核函数自带的参数，它决定了样本数据映射到另一空间后的大致趋势［11］。

对C和g寻优采用了交叉验证法，交叉验证是用来检验回归性能的一种统计学理论分析法。交叉验证法的原理是：在一些状况下，把原始数据集划分组别，一些是训练集，剩下的当作验证样本。先训练一些数据样本集，然后训练测试验证样本集，最后获得支持向量机模型［12］。常见交叉验证法有：Hold-Out Method和K-fold Cross Validation两种。

Hold-Out Method方法虽然处理简单，仅仅把随机样本集分成两组就可以，但这是随机的，偶然性非常大，最终试验结果的精度和原样本集的分组关联较大，所以结果说服力不大。对于K-fold Cross Validation（记为K-CV）方法来讲，它的基本原理是：把原始数据平均分成m组，然后把m-1组子集用来训练，余下的用来验证，最后可以得到m个模型。该m个验证样本回归精度的平均值是支持向量机的性能指标。该方法避免了欠学习的影响，获取了最佳参数组合。

选取流量传感器的数据作为样本数据，进行定时记录，将样本数据归一化到［-1，1］。以流经加热炉的介质流量数据归一化时间序列为基础，构造支持向量机训练样本，预测加热介质流量的变化量。

3.2 加热炉水温控制仿真

油田加热炉内的水温上升过程需要一定的时间，也就是在水温的控制过程中是存在纯滞后的，这样控制过程中就会出现超调或者调节时间较长。根据油田水套加热炉的结构，可以看出除了温度控制是个滞后系统外，被加热介质的流量变化和热管的使用都会给温度控制带来一定的影响。为了提高加热炉的热效率，需要对水温进行较为准确的控制。

通常采用的PID控制，对于大滞后系统，控制效果不理想，需要进行另外的补偿。使用Smith预估补偿可以有效地减小超调并加快响应，但是需要与控制模型精确匹配，这样在油田加热炉上很难做到。Smith预估算法与模型失配时，控制效果不理想。因此，对Smith模型进行了改进，把自适应控制与Smith预估器有机地结合起来，对控制系统的参数进行整定，单神经元SVM-Smith预估控制系统结构如图2所示，增益可调的单神经元PID控制算法如图3所示。采用Smith预估补偿减小PID控制的超调量，应用单神经元对PID进行参数整定，使得Smith预估补偿与控制模型匹配。为了提高预测补偿的精度，使用支持向量机算法，预测被加热介质的流量。

图2 单神经元SVM-Smith预估控制系统结构示意

图3中，yr和y0是系统的设定值和输出值，则

则神经元控制器输出可写成：

采用Hebb学习规则，进行规范化处理后可得：

式中：ηI，ηP，ηD——积分、比例、微分的学习速率。

对于增益K的调整，采用将PSD算法与单神经元PID控制相结合，构成一个增益可自动调整的控制器。调整算法如下：

式中：c——K（k）的调整系数，0.025≤c≤0.050；L*——Tv（k）的调整系数，0.05≤L*≤0.10。

根据图2和图3以及以上的公式，在Matlab中进行了仿真。仿真中应用支持向量机预测了被加热介质的流量，并传递给了Smith预估器，通过改进的单神经元PID算法计算出当前抗旨量，传送给控制对象。其中对比了常规PID与单神经元SVM-Smith的控制效果，如图4所示。可见改进后的PID算法能够保持系统的稳定，减少振荡次数，提高收敛速度。