基于知识模型的控制阀选型

徐 丽

（中国石油广东石化公司，广东揭阳 515200）

0 引言

控制阀是流程工业自动化系统中常用的工业产品，是石化行业企业生产系统中工艺流程控制环节的重要组成部分和关键设备。现代化工厂的生产很大程度取决于流动工艺介质的正确分配和控制，作为自动化系统的执行单元，在其应用的工业领域中占据相当重要的地位。需求日益增多的控制阀，面对应用环境的多样性、复杂性，正确选择适用于工艺系统生产单元使用的控制阀产品，对整个工艺系统的安全高效运行至关重要。

1 控制阀选型需求发展

早期用户的关键设备用控制阀多为进口产品，国产控制阀产品属于低参数低精度要求控制阀，其使用工况特点是少变量、低精度、无苛刻工况；控制阀产品品种单一，口径范围及压力等级范围窄，使用温度范围局限；控制阀选型效率低、计算粗、选型方案单一、产品可选范围小。随着用户关键设备国产化力度的加大，国产控制阀应用领域横向变宽纵向变深，高端控制阀需求量大幅增加，其应用工况特点趋于多变量、高精度，苛刻工况与日俱增；控制阀产品品种丰富，口径范围及压力等级范围变大，使用温度范围由低温到高温，覆盖范围广。在国产控制阀行业的领军制造商企业引领和推动下，高参数高端控制阀在各领域苛刻工况打破了进口控制阀的垄断局面。

用户需求的改变和对控制阀品质要求的提升，推动控制阀产品向高参数化、高性能化发展。控制阀产品选型已不是简单的计算和选择，重要工况及严苛工况的关键控制阀及高参数高端控制阀，其选型技术方案还需要辅以对应产品的技术参数及对应性能参数呈现；辅以结构优化方案，如结构图呈现、关键零部件材质选择呈现、关键外形尺寸呈现，必要的备品备件呈现，乃至可提供的检维护技术包方案等一整套相关产品的技术方案合集。这些高端的用户需求和选型体验将控制阀选型推到了一个很高的技术构建层面。高参数高端控制阀的产品选型不仅仅对流量、开度、允许压差等进行简单的计算，还要通过丰富的产品知识、知识规则、应用场景知识等必须的知识系统支撑，再通过专业技术人员对选型知识进行规则化、模块化、标准化，形成选型规则知识模型，最终推荐优选出合适的产品技术方案。由此引出知识模型的概念和基于知识模型构建下的控制阀选型系统。

2 知识模型及知识模型构成

知识模型是将选型计算过程通过软件系统进行管理，将计算知识转化为知识模型，将基于专业选型人员的选型知识进行规则化，通过知识规则，构建选型知识模型。

基于知识模型的思想，结合需求可确定知识模型的构成，主要由两大部分组成：一是计算部分，涉及到计算的如管道库、物性库，可压缩流体和不可压缩流体流量系数、噪声等主要选型参数的计算过程、算法等；二是规则部分，即基于产品知识、选型技术知识和应用场景知识等的规则，如不同品类产品表征产品知识的产品系列、规格、对应的产品参数、产品标准及相应的技术指标等，与选型知识严密相关的控制阀应用材料、关联流量特性的控压件结构型式、与配管的不同连接型式等，不同应用领域形成不同产品的设计应用场景及应用规范等。知识模型框图如图1所示。

图1 知识模型框图

基于知识模型的计算部分，如控制阀关键技术参数计算、算法数据及采用公式、计算方法等均采标自IEC国际标准，涉及到的管道库、物性库的相关管道参数、物性参数等源于行业标准规范及设计手册。知识模型中规则部分由于包括产品知识、选型知识以及应用场景知识等，彼此之间相互联系也相互作用，确保选型过程的质量和可信度；基于知识模型的规则部分集结了控制阀产品知识和选型知识集，结合强大的算法实现自动推荐功能，提高了选型效率和质量，最终为用户提供高效优质的选型技术服务，推介合适的产品。

3 控制阀智能选型系统

控制阀产品应用在场景中，并在应用场景中实现产品的功能，达到应用场景中用户的技术性能指标要求。基于知识模型，综合控制阀关键选型参数及其选型原则构建的控制阀智能选型系统组成有：B/S架构、业务子系统、计算子系统、知识模型、知识子系统等。

（1）在B/S架构模式下，WEB浏览器为客户端最主要的应用软件，该模式统一客户端并将系统功能实现的核心部分集中到服务器上，简化了系统的开发、维护和使用。

（2）业务子系统通过与外部用户交互，以获取准确的用户需求，同步形成用户信息管理群集。

（3）工艺标识、管道参数、流体参数和操作数据等作为工况参数输入，也可根据用户需求订制模板，快速识别读取工况参数，通过与计算子系统和知识子系统之间的交互，形成选型推荐输出选型结果。

（4）计算子系统负责管理和提供各类国际标准和行业标准的高精度计算，支持各种工况、不同阀芯、不同流体状态下的高端阀门计算。选型计算算法依据IEC国际标准及相关行业标准规范等相关技术要求进行设计，系统基于互联网可以实现多类用户并行应用。

（5）知识子系统负责维护强大的知识库，包括产品、标准、材料、选型规则以及常用化工流体物性库等千万组知识记录，其中，知识模型是计算子系统和知识子系统的知识核心。

以下从控制阀的工作原理、关键选型参数流量系数以及选型原则着手，结合某燃油系统输送调节阀实际案例计算选型予以具体说明。

4 控制阀的工作原理

控制阀如同孔板一样，是个局部阻力元件。由于节流面积可以随着阀芯的移动改变，因此它是一个可变的节流元件，可将控制阀模拟成孔板节流形式，如图2所示。

图2 控制阀节流模拟

对于不可压缩流体，根据伯努利方程（其中ξ为调节阀的阻尼系数）：

由连续性原理可知：通过控制阀前后的流量一致，因此V1=V2，整个管道安装处于同一中心线上，故Z1=Z2。因此，式（1）可改写为：

5 控制阀关键选型参数

调节阀是一个局部阻力可变的节流元件，对于不可压缩流体，由伯努利方程可知调节阀上的压力损失为：

式中，ξv是控制阀阻力系数，g是重力加速度，ρ是流体密度，P1、P2分别为控制阀前后压力，ω是流体平均速度；其中：

式中，Q是流体体积流量，A是控制阀流通截面积，将式（3）式（4）合并，得到控制阀的流量方程式：

从式（5）中可以看出，控制阀两端压差不变时，流量Q随阻力系数变化。根据流量系数的定义，令P1-P2=1，即ΔP=1，ρ=1，可得：

根据GB/T 17213.2—2017/IEC 60534-2-1：2011《工业过程控制阀 第2-1部分：流通能力 安装条件下流体流量的计算公式》中不可压缩流体的计算公式，紊流条件下不可压缩流体的基本流量模型为：

式中，数字常数N1取决于一般计算公式中使用的单位和流量系数的类型Kv或Cv。控制阀和附接管件的尺寸一致时，管道几何形状系数Fp可简化为1。

6 控制阀构成及控制阀选型原则

控制阀接收控制信号，调节控制流体流动，以保证压力、流量、温度、液位等过程变量满足用户的使用工艺要求。因此控制阀的计算选型在实际应用中的重要性越来越凸显。一台完整的控制阀应至少由阀门本体、执行机构、必须气控附件等构成。可以目录树的方式将其结构组成部分根据功能和特征数据构建成元素族群（图3）。重要的关键参数与阀体组件相关的有：口径、压力、连接形式、材质、流通能力、流量特性等；与气动执行机构相关的有供气压力、动作形式等；与气控附件相关的参数根据用户具体的控制要求来选定。阀体组件、执行机构、气控附件的产品结构特征及相应的功能特征数据可以通过控制阀产品知识集来呈现，也可以根据各自特点构建各自的知识模块。

图3 控制阀结构元素族群（示例）

选定控制阀时，工艺或用户至少提供以下工艺参数：①被控制流体的种类，如液体、气体或蒸汽等；②流体的温度、压力，如公称压力为PN1.6 MPa，介质温度200℃；③流体的黏度、比重和腐蚀性；④进出口管道尺寸，阀口径≤管道直径；⑤最大流量和最小流量。

控制阀选型原则：①确定控制阀结构形式，如直通、角形等；②材料强度、耐蚀性、耐温性满足安全可靠和使用性能；③根据管道连接形式选择确定阀连接形式，如法兰式、螺纹连接式、焊接式等；④根据工艺过程控制变量如压力、流量、液位等，选择不同流量特性及相应控制阀阀芯形式；⑤根据仪表动力源状况，现场可靠性和防爆性考虑，选用气动执行机构和电动执行机构；⑥根据仪表信号、控制要求、现场可靠性和防爆防护要求等对配用气动执行机构的控制阀选配合适的气控附件。

选型规则也是选型知识的一部分，控制阀产品应用在场景中，并在应用场景中实现产品的功能、达到应用场景中用户的技术性能指标要求。依据控制阀关键参数和选型原则构建控制阀选型计算功能框图（图4），其中知识系统包含的知识模型及联系见图1。

图4 控制阀产品选型计算功能框图

7 实现案例

以某燃油系统输送调节阀为例，提供的工艺参数：介质名称重油，入口介质温度20℃，入口介质比重0.9，入口介质动力黏度100 000 cp，最大流量10.8 m3/h时，阀前压力P1=6 bar（0.6 MPa），阀后压力P2=2.7 bar（0.27 MPa），最小流量4.3 m3/h时，阀前压力P1=16.5 bar（1.65 MPa），阀后压力P2=8.18 bar（0.818 MPa），阀两端最大压差28 bar（2.8 MPa）。配管尺寸51 mm，供气压力≤4 bar（0.4 MPa），控制阀与管道连接型式为法兰连接，故障位置开。

根据上述数据在应用场景知识中找到石油化工领域燃油应用场景，再由此场景对控制阀选用的具体技术要求进行对照，参照工艺参数及选型原则，结合选型知识的筛选计算可得到控制阀的初选型参数如下：

（1）已知条件：该控制阀用于燃油系统输送控制，介质为重油。

（2）判定理由：介质粘稠度较高，需要流路简单、不易卡堵的控制阀。阀门故障位置开，介质黏稠，控制阀流向要朝着有利于阀门打开的方向。控制阀功能为流量调节，故特性优选等百分比特性。

（3）判定结果：阀门类型为偏心旋转阀，流向为流开型，流量特性为等百分比特性，公称压力为PN40。

选型判定的规则部分包括产品知识、选型知识，也是知识模型的一部分，如图1所示，选型知识也可以产品知识模型、选型知识模型的型式呈现。

由式（7）Q=CN1Fp■ΔP/ρ可得Cv=通过控制阀智能选型系统的同步计算，得到该控制阀的主要参数结果，计算参数结果是基于知识系统的计算部分结合知识系统的产品知识得到的，选型结果的参数是从知识系统的产品知识、选型知识、应用场景知识等推出，主要计算参数及选型参数见表1、表2。

表1 计算主要参数结果输出

表2 选型典型参数结果输出

在控制阀选型系统中，用户工艺参数及工艺要求作为控制阀选型系统计算子系统的输入，判定结果为计算前的智能推荐的初选型体现，接下来计算系统的精确计算将确定该控制阀的额定Cv、材质、执行机构组配等参数。基于知识模型的计算部分之选型算法依据IEC国际标准控制阀计算部分设计，并采用图形化的专业编辑工具LabView来实现（图5），系统基于互联网实现多类用户并行应用，计算逻辑透明，用户容易理解，便于第三方评审及工程技术人员应用。

图5 LabView图形化实现计算示意图

8 结论

控制阀选型已逐步从粗算粗选基本功能需求上升为全面提供基于精确计算和合理推荐产品的控制阀选型系统，其中最关键的是知识模型的构建。知识模型的丰富度取决于其包含的各组成部分的丰富度，知识模型集越强大，可提供给用户的技术选型方案越精准，对用户需求的贴合度越高。将来也可以考虑集成设计院对控制阀选型的定制需求，与其内部专业系统通过数据层集成，实现无缝对接，提供导入导出一站式选型功能。