1 前言

注汽鍋爐是油田熱采的關(guān)鍵設(shè)備，它將產(chǎn)生的蒸汽強(qiáng)制送入地下油層，為稠油熱采提供熱源。干度指的是濕飽和蒸汽中所含干飽和蒸汽的質(zhì)量百分比，它是注汽鍋爐安全運(yùn)行的重要參數(shù)，也是影響重油熱采效果的重要指標(biāo)。

目前注汽鍋爐上普遍采用PID實(shí)現(xiàn)千度調(diào)節(jié)，然而，由于注汽鍋爐是一種單管直流鍋爐，爐管總長(zhǎng)達(dá)七百多米，介質(zhì)流動(dòng)距離長(zhǎng)，同時(shí)蒸汽壓力隨著地層壓力的改變而改變，系統(tǒng)具有顯著的時(shí)滯、時(shí)變特性，所以PID調(diào)節(jié)通常不夠及時(shí)，干度波動(dòng)較大，容易產(chǎn)生超調(diào)，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)失穩(wěn)，其控制效果很不理想。

模糊預(yù)測(cè)控制是將模糊思想和預(yù)測(cè)思想相結(jié)合而形成的一種新的控制方法，其自身具有預(yù)測(cè)能力，能夠有效地克服純滯后環(huán)節(jié)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，并且它不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，較適合于油田注汽鍋爐的干度控制。針對(duì)克拉瑪依油田重油開發(fā)公司第一采油廠某注汽站23t/h注汽鍋爐，本文提出一種基于模糊預(yù)測(cè)技術(shù)的干度控制方法。該方法采用模糊預(yù)測(cè)模型對(duì)系統(tǒng)輸出進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)輸出獲得控制律，同時(shí)采用BP算法對(duì)模糊預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化，其算法簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)。實(shí)際應(yīng)用表明，該系統(tǒng)具有比PID更好的控制效果。

2 注汽鍋爐工藝簡(jiǎn)介及控制要求

注汽鍋爐系統(tǒng)流程圖見圖1。從水氣流向來(lái)看，從水處理來(lái)的軟化脫氧水經(jīng)高壓柱塞泵升壓后被送入爐管，在爐管段，軟化水依次經(jīng)過(guò)對(duì)流段、過(guò)渡段、輻射段并吸熱蒸發(fā)成濕飽和蒸汽。濕飽和蒸汽經(jīng)汽水分離器分離后其蒸汽部分進(jìn)人蒸汽管網(wǎng)，而爐水部分經(jīng)冷卻后作為爐水電導(dǎo)率水樣。從燃料流向來(lái)看，從管網(wǎng)來(lái)的天然氣經(jīng)智能旋進(jìn)流量計(jì)計(jì)量后被送人油氣兩用燃燒器，并在爐膛中燃燒，為輻射段爐管加熱，燃燒所產(chǎn)生的煙氣經(jīng)對(duì)流段爐管吸熱降溫后排放到大氣中。

在整個(gè)注汽過(guò)程中，穩(wěn)定的高干度值不但可以提高原油產(chǎn)量和采收率，而且對(duì)油層具有很好的保護(hù)作用，有關(guān)專家指出蒸汽干度每提高1％可使稠油的采收率提高0.5～1%。實(shí)際應(yīng)用表明，注汽鍋爐出口的蒸汽干度穩(wěn)定在80%最為理想，太高的干度值將導(dǎo)致大量的鈣鎂離子沉積在爐管中，引起爐管過(guò)熱和損壞；干度過(guò)低將使油層積水過(guò)多，這些水在油層冷卻后將吸收下一輪注人蒸汽的熱量，導(dǎo)致增大注采比、縮短．采油周期、提高采油成本等一系列問(wèn)題，由此可見蒸汽干度的恒定對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定、高產(chǎn)和節(jié)能具有很大的影響。

3 模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

蒸汽干度受給水流量、天然氣流量、蒸汽出口壓力三者變化共同影響，但在正常情況下，蒸汽出口壓力是一個(gè)緩慢變化的過(guò)程，給水流量保持定值，此時(shí)天然氣流量對(duì)蒸汽干度的影響最大。因此本文設(shè)計(jì)的模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)通過(guò)改變?nèi)細(xì)庹{(diào)節(jié)閥的閥位百分比來(lái)調(diào)節(jié)天然氣流量，從而達(dá)到控制干度的目的。千度的模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，主要由預(yù)測(cè)模型和模糊控制器兩部分組成。

3.1 模糊預(yù)測(cè)模型

在某一時(shí)刻點(diǎn)k，系統(tǒng)首先根據(jù)誤差變量e（k）對(duì)模糊模型的參數(shù)進(jìn)行修正、優(yōu)化，然后模糊預(yù)測(cè)模型將系統(tǒng)輸出時(shí)間序列y（k）, ...,y（k-ny+1）和調(diào)節(jié)閥閥位輸人時(shí)間序列u（k-τ），…，u（k-nu-τ+1）作為輸人，預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻點(diǎn)的干度值。

3.1.1 結(jié)構(gòu)辨識(shí)

將干度實(shí)際檢測(cè)值的時(shí)間序列y（k）,…，y（k-ny+1）及閥位百分比輸出時(shí)間序列u（ k-τ），…，u（ k-nu-τ+1）作為模糊預(yù)測(cè)模型的輸人，ym（k＋1|k）作為模型輸出，構(gòu)成一個(gè)多輸人單輸出的離散系統(tǒng)。

令

式中，為滯后周期數(shù)。

則對(duì)于一個(gè)由M條規(guī)則組成的系統(tǒng)，其第l條模糊規(guī)則可以表示為：

式中，為模糊集合，為語(yǔ)言變量，l=1，2，...，M。

模糊系統(tǒng)選用帶有乘積推理機(jī)、單值模糊器、中心平均解模糊器和高斯隸屬度的模糊系統(tǒng)，根據(jù)文獻(xiàn),其模糊模型結(jié)構(gòu)為：

其中M為模糊規(guī)則數(shù)量，是固定不變的，輸出模糊子集的中心，輸入模糊子集隸屬度函數(shù)的中心，寬度是可調(diào)的。

3.1.2 參數(shù)優(yōu)化

模糊預(yù)測(cè)模型的初始參數(shù)的選取采用在線參數(shù)選擇方法，并采用誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法對(duì)可調(diào)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，在k時(shí)刻模型參數(shù)的調(diào)整通式為：

式中，α為修正步長(zhǎng)，誤差變量e（幻為模糊模型輸出和干度采集值之差的平方，即：

由式（4）和式（5）可得：

求出的偏導(dǎo)，采用式（6）對(duì)各參數(shù)進(jìn)行修正。

3.1.3 預(yù)測(cè)輸出

系統(tǒng)預(yù)測(cè)采用時(shí)間窗口移動(dòng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，即通過(guò)式（3）得出知（k十1｝k）后，以其為當(dāng)前已知數(shù)據(jù)繼續(xù)預(yù)測(cè)ym（k＋2|k）。依此類推，可以得到y(tǒng)m（k＋i|k）。i=2, 3,…，np，np為預(yù)測(cè)長(zhǎng)度。

預(yù)測(cè)校正輸出值為：

式中，em（k）＝y(tǒng)（k）-知（k|k-1），hi為校正因子，取h1＝1,hi=0.9，1＝2，3，...，np。

3.2 模糊控制器

設(shè)ec（ k＋i|k）為第k個(gè)控制周期內(nèi)實(shí)際干度值與預(yù)測(cè)校正輸出之間的偏差，Cc（k+i|k）為ec（ k+i|k）的變化率，即：

其中，ke、kc為量化因子。控制作用增量△u的量化因子為ku。三個(gè)量化因子均可以調(diào)整，所以對(duì)應(yīng)的基本論域是可變的。誤差、誤差變化率和輸人變量的量化等級(jí)均設(shè)為〔-4，-3，-2，-1，0, 1，2，3，4]，9個(gè)底邊為2的三角形的隸屬度函數(shù)分別均勻分布在輸人輸出論域上，采用Zadeh的min-max推理策略進(jìn)行模糊推理。采用中心平均法進(jìn)行模糊增量的解模糊處理輸出△u（ k＋i|k）。則k＋1時(shí)刻的控制量輸出為：