serge_gorshkov


Сергей Горшков - о бизнесе в сфере ИТ

о семантической интеграции, программировании, управлении...


Previous Entry Share Next Entry
Онтологическая модель для эксплуатации газотурбинных установок (ГТУ)
serge_gorshkov
Представляю статью Александра Гребешкова, к.т.н., с.н.с. ПГУТИ и нашего сотрудника, о применении онтологической модели в проектировании, производстве и эксплуатации ГТУ.

Разработка индустриальной онтологической модели ГТУ

Индустриальная онтологическая модель ГТУ (далее «Продукт») – программная система, предназначенная для повышения качества производства, улучшения технического обслуживания и оптимизации процессов эксплуатации газотурбинных установок.
Под газотурбинной установкой (ГТУ) далее понимается газотурбинный двигатель (ГТД) и все необходимое оборудование, требуемое для генерирования энергии (как правило – электроэнергии, с помощью генератора определенной мощности).
Продукт предназначен для поддержки принятия оптимальных решений при управлении жизненным циклом ГТУ как со стороны заказчика (эксплуатанта), так и производителя (поставщика).
Наличие Продукта обеспечивает получение и интеграцию общих и специальных знаний о ГТУ, поступающих из различных источников. Эти знания описываются с помощью онтологии, а также с помощью правил и прецедентов проблемных/аварийных ситуаций.
Продукт призван формализовать и интегрировать содержание отдельных информационных моделей, используемых для проектирования, производства и эксплуатации (мониторинга) ГТУ.
Индустриальная онтологическая модель ГТУ может применяться как отдельным производителем ГТУ, так и несколькими производителями, органами надзора в сфере промышленной безопасности, сервисными организациями, заказчиками ГТУ.
При разработке Продукта проводится:

  • Анализ, моделирование структуры объектов предметной области ГТУ и динамики процессов их взаимодействия.

  • Разработка модели онтологии с возможностью использования в интеллектуальной системе поддержки принятия решений при управлении жизненным циклом ГТУ.

  • Разработка структуры онтологической базы знаний для управления жизненным циклом ГТУ, которая позволяет интегрировать различные модели представления знаний и синтезировать новые знания.

Дополнительно может быть разработан метод поиска решений в онтологической базе знаний, включая алгоритмическое и программное обеспечение, реализующее предложенный метод.
Применение онтологии соответствует общемировой практике использования прикладных семантических технологий, на что указывает опыт компаний IBM, Arcelor Mittal, Statoil и Siemens[1,2]. При этом компания Siemens совместно с University of Oxford, разработала специальный продукт для онтологического моделирования, в том числе ГТУ [3].
Онтологический подход эффективен, поскольку практика разработка отдельных информационных моделей для каждой стадии жизненного цикла ГТУ (проектирование, производство, эксплуатация и техподдержка/сервис) имеет следующие недостатки:

  1. Разработка отдельной информационной модели является дорогостоящей, поскольку требует специализированного обучения и проприетарного (как правило – зарубежного) программного инструмента. В результате, разработка информационной модели часто отстает от темпов поступления нового оборудования и внедрения новых процессов эксплуатации.

  2. Информационные модели для проектирования, производства и эксплуатации трудно интегрировать, поскольку они зачастую являются независимыми и основаны на несовместимых форматах данных.

  3. Запросы на мониторинг технического состояния ГТУ в процессе эксплуатации сложно интегрировать с информационной моделью верхнего уровня для оценки состояния ГТУ в целом. Однако это необходимо для опережающего выявления нештатных ситуаций и принятия оперативного реагирования на потенциальный отказ. При этом по каждой ГТУ может контролироваться до 20 различных параметров эксплуатации, а количество различных типов ГТУ и/или микрокодов управления может достигать 10.


Функции индустриальной онтологической модели ГТУ

Продукт охватывает основные этапы жизненного цикла ГТУ – от проектирования модели/типа ГТУ до поддержки эксплуатационных процессов у конечного пользователя (эксплуатанта) [4].
Эффективность применения продукта достигается путем интеграции в единой онтологической модели знаний, получаемых на различных этапах создания ГТУ, что позволяет:

  • Оптимизировать процессы и сокращать сроки проектирования и изготовления/модернизации ГТУ с учетом обобщения (в виде знаний) результатов технической эксплуатации и опыта проектировщиков.

  • Снижать затраты заказчика при реализации контрактов на поставку ГТУ путем выбора оптимального варианта конструкции и комплектации изделия.

  • Умешать или предупреждать санкции в отношении производителя при обнаружении несоответствия контрактных и фактических характеристик ГТУ, а также при поставке запасных частей и производстве сервисных работ.

  • Минимизировать непредвиденные затраты эксплуатанта путем своевременного определения межремонтных периодов, степени технической изношенности ГТУ, обоснованного прогноза сроков ремонта и замены критических элементов оборудования.

Функции продукта на этапе проектирования и производства типа/модели ГТУ (на примере ГТД) [5,6]:

  • Поддержка выбора варианта конструкции компрессора ГТД на основе данных о суммарных, конструктивных параметрах компрессора, его элементов на основе результатов прочностных расчетов критических компонентов (лопаток и дисков ротора).

  • Поддержка принятия решения об изменении геометрии и прочностных показателей критических компонентов ГТД, с учетом определения оптимальных законов регулирования потока.

  • Поддержка принятия решений об оптимизации компрессора с учетом результатов аэродинамических расчетов трехмерного вязкого течения и иных моделей, используемых в предметной области.

  • Поддержка решений при определении критических частот вращения роторов и динамических характеристик «ротор–корпус».

  • Поддержка принятия решений при прогнозировании ресурса деталей и узлов ГТД.

Функции продукта на этапе подготовки/комплектования ГТУ для заказчика:

  • Выбор оптимальной мощности и типа ГТУ с учетом сведений заказчика (технико–экономический анализ, тепловая схема электростанции и т.п.).

  • Поддержка принятия решения о наличии резервных ГТУ или дизель–генераторов (для пуска с нуля при системных авариях).

  • Поддержка принятия решения о комплекте поставки и виде заводской сборки, включая все агрегаты и системы, готовые к работе.

  • Поддержка процесса согласования с заказчиком формы всасывающих и выхлопных газоходов с учетом гидравлических сопротивлений, а также чертежей фундаментов для ГТУ.

  • Поддержка согласования с заказчиком сейсмических условий для эксплуатации ГТУ, материалов структурных элементов, сварных и болтовых соединений.

  • Поддержка согласования с заказчиком конструкции топливных систем для штатной и аварийной эксплуатации ГТУ.

Функции продукта на этапе производства и заводского контроля качества ГТУ:

  • Контроль соответствия технической документации поставщика фактическому комплекту оборудования ГТУ, включая описание технологии обслуживания ГТУ, с учетом версионности/модернизации/ремонта/замены агрегатов ГТУ в течении жизненного цикла.

  • Проверка соответствия комплекта поставки ГТУ условиям применения (техническому проекту) и/или контракту с заказчиком, в том числе соответствие комплекта требуемых запасных частей и дополнительных агрегатов.

  • При производстве ГТУ – проверка соответствия типов (марок, поставщиков) комплектующих и микропрограммного обеспечения соответствующим рекомендациям проектантов ГТУ с учетом соблюдения заявленных в контракте на поставку ГТУ технических параметров.

  • Контроль совместимости всех критических частот вращения роторов газотурбинного двигателя и электрического генератора (собственных колебаний ротора, крутильных колебаний всей системы, колебаний лопаток) на всех режимах работы ГТУ, включая аварийный.

  • Контроль возможности промывки компрессора ГТУ для восстановления мощности и экономичности ГТУ.

  • Контроль соблюдения требований к конструкции и режимам эксплуатации турбомашин, камер сгорания.

Функции продукта на этапе эксплуатации ГТУ:

  • Поддержка сбора, обработки, предоставления в унифицированной форме и определение соответствия между данными о значениях внешних параметров топлива и показателей эксплуатации ГТУ местных условий. Выявление несоответствия со стандартными условиями.

  • Выбор оптимального режима управления и эксплуатации на основе соответствия данных мониторинга ГТУ следующим сведениям:


  1. условиям использования поправочных кривых;

  2. зависимостям характеристик ГТУ от температуры наружного воздуха (в т.ч. при режиме защиты от обледенения);

  3. зависимостям расхода тепла топлива, газов от электрической нагрузки турбины.


  • Определение несоответствия параметров и показателей ГТУ типу используемого топлива, формирование рекомендаций по оптимальным режимам работы ГТУ для данного топлива.

  • Определение внешних параметров допустимого топлива для ГТУ, в том числе при переводе с одного вида и состава топлива на другой.

  • Контроль соблюдения класса использования и числа пусков паспортным показателям (по результатам мониторинга).

  • Контроль соблюдения ресурса службы ГТУ с учетом данных поставщика (производителя) и фактических условий эксплуатации в части межремонтных интервалов, замены высокотемпературных деталей. Автоматическая генерация извещений о недопустимых несоответствиях при эксплуатации ГТУ.

  • Контроль корректности эквивалентных изменений ресурса ГТУ при смене режима работы, изменении видов топлива и условий эксплуатации, отличающихся от условий поставки ГТУ, включая чрезвычайные режимы эксплуатации.

  • Анализ показателей эксплуатации ГТУ для предиктивного определения истечения ресурсов службы ГТУ, включая высокотемпературные детали.

  • Анализ показателей эксплуатации ГТУ для определения, в том числе предиктивного, начала необратимых изменений характеристик ГТУ с учетом длительности работы.

  • Контроль и анализ соблюдения показателей надежности и готовности ГТУ с учетом фактических данных эксплуатации в сравнении с паспортными показателями поставщика (производителя) ГТУ.


Зарубежный опыт разработки может быть продемонстрирован на примере онтологии ГТУ, разработанной компанией Siemens. Онтология содержит 121 стандартную аксиому (руководящее правило) и 25 ограничений.
Анонимный набор данных описывает структуру 800 реальных газовых турбин вместе со связанными показаниями датчиков (температура, давление, скорость и положение ротора) и вместе с параметрами связанных процессов (например, расширение, сжатие, запуск, закрытие). Набор данных был получен путем преобразования из реляционной БД и содержит 25 090 триплетов (информационных единиц).

В модели были успешно реализованы три наиболее часто используемых тестовых запроса при мониторинге ГТУ:

  1. Состав основных компонент, типы (типономиналы) оборудования и текущее состояние всех турбин конкретного типа;

  2. Состав и состояние (рабочие параметры) всех частей ГТУ, участвующих в процессе компрессии;

  3. Показания температуры турбин конкретного типа.


С учетом предлагаемого функционала продукта, принимая во внимание зарубежный опыт, применение Продукта позволит обеспечить как потребности производителя, так и эксплуатанта в части эффективного применения ГТУ отечественного и зарубежного производства. Разрабатываемый продукт также может применяться для парогазовых установок (ПГУ).

Оценка эффективности применения Продукта

С помощью Продукта могут быть получены высокие результаты по оптимизации затрат на техническое обслуживание разнообразного оборудования с приводами на ГТУ, в том числе мобильных газотурбинных электростанций (МГТЭС). Оптимизация достигается постоянным анализом функционирования МГТЭС с помощью онтологического подхода в рамках единой модели.
Использование МГТЭС, актуально, например, в Республике Крым или в других регионах с дефицитом энергомощностей. В настоящее время ОАО «Мобильные газотурбинные электростанции» (ДЗО ПАО «ФСК ЕЭС» в составе ГК ПАО «Россети») развернули и ввели в эксплуатацию не территории Крыма 15 мобильных ГТЭС (МГТЭС) средней мощностью 22,5 МВт каждая, что позволяет вырабатывать до 337 МВт электроэнергии и обеспечивать энергией треть крымского населения. Для указанного оборудования требуется в реальном времени контролировать несколько десятков рабочих параметров, чтобы заранее оценивать необходимость текущего сервиса (в среднем требуется через 2000 моточасов) или заранее планировать вывод в капитальный ремонт (в среднем через 30000 моточасов). Отказ оборудования МГТЭС может привести к ущербу в несколько десятков миллионов рублей, особенно в условиях энергодефицита или чрезвычайной ситуации.
Цена одной МГТЭС мощностью до 22 МВт составляет по крайней мере 723 млн рублей. Затраты на техническое обслуживание газотурбинной установки по данным О.В. Крюкова [7] можно оценить по крайней мере в 10% стоимости МГТЭС, то есть в 72 млн рублей за весь период жизненного цикла в 100 000 моточасов, что эквивалентно 11 годам непрерывной эксплуатации. Итого средние затраты на ТО в год составляют не менее 6,5 млн рублей (без расходов на газ). Эффективность предлагаемого Продукта оценивается в сокращении затрат на эксплуатацию МГТЭС по крайней мере в 5% в год т.е. от 325 тыс. руб. в расчете на одну единицу МГТЭС, или от 4,8 млн. руб. в расчете на все 15 мобильных ГТЭС на территории Республики Крым в год.


Источники информации

1. Laallam, F. Z., Sellami, M. Gas Turbine Ontology for the Industrial Processes// Journal of Computer Science, 2007, 3(2), pp. 113-118.
2. Khadir, M. T., Klai, S. Ontology Construction and Evolution for a Steam Turbine Diagnostic Maintenance System/ Recent Advances in Intelligent Information Systems, pp. 399-411.
3. Kharlamov, E. et al. Capturing Industrial Information Models with Ontologies and Constraints/ ISWC 2016, Part II, LNCS 9982, pp. 325–343, 2016.
4. СТО 70238424.27.040.001-2008 Газотурбинные установки. Условия поставки. Нормы и требования. 2008 г.
5. Елисеев, Ю.С., Поклад, В.А., Елисеев Д.Н. Применение информационных технологий при проектировании газотурбинных установок// Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск № 56. – 11 с.
6. Барсков, В.В. Выбор оптимальных решений при проектировании газотурбинных установок малой мощности// Научно-технические ведомости Cанкт-Петербургского государственного политехнического университета. Машиностроение. 2013.– №4-1(183).–с. 244–249.
7. Крюков, О. В. Энергоэффективные электроприводы газоперекачивающих агрегатов газопроводов на базе интеллектуальных систем управления и мониторинга [текст]//дисс.на соиск. уч.ст. докт. техн.н., спец. 05.09.03, Н.-Новгород, 2015, 312 с.





?

Log in

No account? Create an account