基于模糊预测控制技术的注汽锅炉干度控制系统

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1 前言

注汽锅炉是油田热采的关键设备，它将产生的蒸汽强制送入地下油层，为稠油热采提供热源。干度指的是湿饱和蒸汽中所含干饱和蒸汽的质量百分比，它是注汽锅炉安全运行的重要参数，也是影响重油热采效果的重要指标。

目前注汽锅炉上普遍采用PID实现千度调节，然而，由于注汽锅炉是一种单管直流锅炉，炉管总长达七百多米，介质流动距离长，同时蒸汽压力随着地层压力的改变而改变，系统具有显著的时滞、时变特性，所以PID调节通常不够及时，干度波动较大，容易产生超调，甚至导致系统失稳，其控制效果很不理想。

模糊预测控制是将模糊思想和预测思想相结合而形成的一种新的控制方法，其自身具有预测能力，能够有效地克服纯滞后环节对系统稳定性的影响，并且它不需要建立精确的数学模型，具有很强的适应性，较适合于油田注汽锅炉的干度控制。针对克拉玛依油田重油开发公司第一采油厂某注汽站23t/h注汽锅炉，本文提出一种基于模糊预测技术的干度控制方法。该方法采用模糊预测模型对系统输出进行预测，并根据预测输出获得控制律，同时采用BP算法对模糊预测模型进行优化，其算法简单、易于实现。实际应用表明，该系统具有比PID更好的控制效果。

2 注汽锅炉工艺简介及控制要求

注汽锅炉系统流程图见图1。从水气流向来看，从水处理来的软化脱氧水经高压柱塞泵升压后被送入炉管，在炉管段，软化水依次经过对流段、过渡段、辐射段并吸热蒸发成湿饱和蒸汽。湿饱和蒸汽经汽水分离器分离后其蒸汽部分进人蒸汽管网，而炉水部分经冷却后作为炉水电导率水样。从燃料流向来看，从管网来的天然气经智能旋进流量计计量后被送人油气两用燃烧器，并在炉膛中燃烧，为辐射段炉管加热，燃烧所产生的烟气经对流段炉管吸热降温后排放到大气中。

在整个注汽过程中，稳定的高干度值不但可以提高原油产量和采收率，而且对油层具有很好的保护作用，有关专家指出蒸汽干度每提高1％可使稠油的采收率提高0.5～1%。实际应用表明，注汽锅炉出口的蒸汽干度稳定在80%最为理想，太高的干度值将导致大量的钙镁离子沉积在炉管中，引起炉管过热和损坏；干度过低将使油层积水过多，这些水在油层冷却后将吸收下一轮注人蒸汽的热量，导致增大注采比、缩短．采油周期、提高采油成本等一系列问题，由此可见蒸汽干度的恒定对系统的稳定、高产和节能具有很大的影响。

3 模糊预测控制系统设计

蒸汽干度受给水流量、天然气流量、蒸汽出口压力三者变化共同影响，但在正常情况下，蒸汽出口压力是一个缓慢变化的过程，给水流量保持定值，此时天然气流量对蒸汽干度的影响最大。因此本文设计的模糊预测控制系统通过改变燃气调节阀的阀位百分比来调节天然气流量，从而达到控制干度的目的。千度的模糊预测控制系统结构如图2所示，主要由预测模型和模糊控制器两部分组成。

3.1 模糊预测模型

在某一时刻点k，系统首先根据误差变量e（k）对模糊模型的参数进行修正、优化，然后模糊预测模型将系统输出时间序列y（k）, ...,y（k-ny+1）和调节阀阀位输人时间序列u（k-τ），…，u（k-nu-τ+1）作为输人，预测未来时刻点的干度值。

3.1.1 结构辨识

将干度实际检测值的时间序列y（k）,…，y（k-ny+1）及阀位百分比输出时间序列u（ k-τ），…，u（ k-nu-τ+1）作为模糊预测模型的输人，ym（k＋1|k）作为模型输出，构成一个多输人单输出的离散系统。

令

式中，为滞后周期数。

则对于一个由M条规则组成的系统，其第l条模糊规则可以表示为：

式中，为模糊集合，为语言变量，l=1，2，...，M。

模糊系统选用带有乘积推理机、单值模糊器、中心平均解模糊器和高斯隶属度的模糊系统，根据文献,其模糊模型结构为：

其中M为模糊规则数量，是固定不变的，输出模糊子集的中心，输入模糊子集隶属度函数的中心，宽度是可调的。

3.1.2 参数优化

模糊预测模型的初始参数的选取采用在线参数选择方法，并采用误差反向传播学习算法对可调参数进行调整，在k时刻模型参数的调整通式为：

式中，α为修正步长，误差变量e（幻为模糊模型输出和干度采集值之差的平方，即：

由式（4）和式（5）可得：

求出的偏导，采用式（6）对各参数进行修正。

3.1.3 预测输出

系统预测采用时间窗口移动技术实现，即通过式（3）得出知（k十1｝k）后，以其为当前已知数据继续预测ym（k＋2|k）。依此类推，可以得到ym（k＋i|k）。i=2, 3,…，np，np为预测长度。

预测校正输出值为：

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

3.2 模糊控制器

设ec（ k＋i|k）为第k个控制周期内实际干度值与预测校正输出之间的偏差，Cc（k+i|k）为ec（ k+i|k）的变化率，即：

其中，ke、kc为量化因子。控制作用增量△u的量化因子为ku。三个量化因子均可以调整，所以对应的基本论域是可变的。误差、误差变化率和输人变量的量化等级均设为〔-4，-3，-2，-1，0, 1，2，3，4]，9个底边为2的三角形的隶属度函数分别均匀分布在输人输出论域上，采用Zadeh的min-max推理策略进行模糊推理。采用中心平均法进行模糊增量的解模糊处理输出△u（ k＋i|k）。则k＋1时刻的控制量输出为：