張方舟，李 龍，王雪珊

(東北石油大學(xué) 計算機與信息技術(shù)學(xué)院，黑龍江 大慶 163318)

節(jié)流管匯節(jié)流壓力控制模糊自適應(yīng)回饋仿真

張方舟，李 龍，王雪珊

(東北石油大學(xué) 計算機與信息技術(shù)學(xué)院，黑龍江 大慶 163318)

在現(xiàn)代石油與天然氣勘探開發(fā)的過程中，為了防止井噴必須對職工進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn),以提高現(xiàn)場作業(yè)人員的專業(yè)水平和操作技能。為了給培訓(xùn)人員創(chuàng)造與真實相近的鉆井環(huán)境并客觀反映培訓(xùn)人員的技能水平，針對井控實物仿真培訓(xùn)系統(tǒng)中的節(jié)流管匯節(jié)流壓力調(diào)節(jié)操作進(jìn)行了仿真，通過在節(jié)流管匯的控制管線上安裝電磁比例閥控制管線中液壓油流量和流動方向?qū)崿F(xiàn)節(jié)流壓力的精確控制；根據(jù)系統(tǒng)的特性，結(jié)合傳統(tǒng)PID控制算法，將模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到控制系統(tǒng)中，提出了節(jié)流壓力模糊自適應(yīng)回饋算法。為了驗證該方法的可行性，選取大慶鉆探工程公司的實際項目為背景進(jìn)行仿真實驗。實驗結(jié)果表明，所提的方法能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)流管匯節(jié)流壓力調(diào)節(jié)的真實操作和訓(xùn)練功能，節(jié)流壓力模糊自適應(yīng)回饋算法具有較好的抗干擾能力，在模擬及訓(xùn)練過程中發(fā)揮了重要作用。

節(jié)流管匯；模糊控制；PID自適應(yīng)；仿真

0 引 言

在石油天然氣鉆井中，節(jié)流管匯的節(jié)流壓力控制是保證鉆井安全、保護自然環(huán)境及地下資源的重要技術(shù)課題。在常規(guī)鉆井過程中，當(dāng)?shù)貙訅毫途郗h(huán)空流體柱壓力平衡關(guān)系被破壞時，地層流體就可能侵入到井眼環(huán)空鉆井液中，導(dǎo)致溢流，甚至引發(fā)井噴事故，因此必須及時進(jìn)行壓井控制[1]。目前，針對節(jié)流壓力調(diào)節(jié)安全操作的培訓(xùn)方式大部分是教師講解，觀看錄像，上井實踐以及虛擬仿真等集中式培訓(xùn)，這些培訓(xùn)方式存在培訓(xùn)成本高、周期長、培訓(xùn)手段單一枯燥、效果有限、工學(xué)矛盾突出等弊端[2]。

為此，針對以上問題研發(fā)了與實際生產(chǎn)工況密切相關(guān)且操作性極強的井控實物仿真培訓(xùn)系統(tǒng)。為實現(xiàn)采油井控現(xiàn)場場景的逼真再現(xiàn)，該系統(tǒng)將文字、3D動畫、聲音等多種表現(xiàn)形式有機融合。在節(jié)流壓力模糊自適應(yīng)仿真系統(tǒng)設(shè)計中，將現(xiàn)有的蓄能器壓力表、管匯壓力表等壓力信號儀表改為電信號儀表，使連續(xù)的氣動壓力信號轉(zhuǎn)換為離散的電信號，安裝解碼器記錄各個平板閥的操作狀態(tài)，在節(jié)流管匯的控制管線上安裝電磁比例閥來完成節(jié)流閥的開度調(diào)節(jié)。將傳統(tǒng)的PID控制算法、模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，設(shè)計出節(jié)流壓力模糊自適應(yīng)回饋算法來控制電磁比例閥，通過電磁比例閥控制管線中液壓油流量和流動方向?qū)崿F(xiàn)液動節(jié)流閥的開度實時調(diào)節(jié)以完成節(jié)流壓力的精確控制。

1 節(jié)流管匯

節(jié)流管匯是控制井口回壓和井內(nèi)流體，實施油氣井壓力控制的可靠且必要的設(shè)備。在油氣鉆井過程中，當(dāng)井筒中的鉆井液被地層流體污染時，就會破壞鉆井液靜液柱壓力和地層壓力之間的平衡關(guān)系，從而導(dǎo)致溢流。發(fā)生事故后，在循環(huán)出被污染的鉆井液和泵入高密度鉆井液重新建立井內(nèi)壓力平衡關(guān)系的過程中，可以利用節(jié)流閥控制井口回壓維持一定的井底壓力，避免地層流體更進(jìn)一步侵入，減少事故帶來的損失[3]。節(jié)流管匯除了約束流體流動的管道外，還包括各種控制流體流動的閥門，主要有平板閥和節(jié)流閥。平板閥只有“通流”或“斷流”兩個狀態(tài)，在節(jié)流管匯中起到了選擇不同流通路徑的作用。節(jié)流閥是節(jié)流管匯的核心控制部件。在壓井過程中，在泥漿的排量保持不變的情況下，必須保證井底壓力始終大于地層壓力。井底壓力等于井筒內(nèi)液柱壓力和井口壓力之和，當(dāng)井底壓力小于要求的壓力時就需要依靠手動或液動節(jié)流閥調(diào)節(jié)節(jié)流管匯的流道面積大小，以實現(xiàn)對節(jié)流壓力的控制，進(jìn)而保證井底壓力在一定的范圍內(nèi)變化，保持壓力平衡[4]。

2 基于節(jié)流壓力調(diào)節(jié)的閉環(huán)回饋控制系統(tǒng)

該系統(tǒng)針對鉆井井控設(shè)備節(jié)流管匯中液動節(jié)流閥的開度、節(jié)流壓力、操作者的視角等信息進(jìn)行采集。傳感器采集到的電信號先通過PLC控制系統(tǒng)進(jìn)行整理、分析以及邏輯判斷，然后在以專業(yè)書籍和現(xiàn)有的鉆井井控教程為藍(lán)本的評分系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)運算，并將運算結(jié)果通過PLC控制系統(tǒng)輸出到電流表上，實時地顯示操作者的操作結(jié)果并給出相應(yīng)的操作成績。為使改造后的實物仿真系統(tǒng)的工況能夠逼近真實操作工況，設(shè)計了一種適合節(jié)流管匯節(jié)流壓力調(diào)節(jié)過程的模糊自適應(yīng)穩(wěn)態(tài)回饋仿真算法。在算法的實際運算過程中，液動節(jié)流閥是被控制對象，節(jié)流閥的進(jìn)口壓力是被控參數(shù)。在節(jié)流管匯的控制管線上安裝電磁比例閥，通過電磁比例閥控制管線中液壓油流量和流動方向?qū)崿F(xiàn)液壓缸活塞桿的位移控制。由于液壓缸活塞桿連接著液動節(jié)流閥的閥心，因此可以通過控制液壓缸中的活塞桿位移實現(xiàn)液動節(jié)流閥的開度調(diào)節(jié)，從而控制井口回壓。

2.1 節(jié)流壓力調(diào)節(jié)過程PID算法的建立

在井控培訓(xùn)過程中，節(jié)流壓力調(diào)節(jié)是重要的一個培訓(xùn)項目，其迅速、精準(zhǔn)地調(diào)節(jié)節(jié)流壓力關(guān)系到井控操作的安全[5]。使用傳統(tǒng)的PID算法進(jìn)行節(jié)流壓力控制，如下所示：

(1)

其中，KP為比例系數(shù)，用以控制系統(tǒng)偏差，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和精度；TI為積分系數(shù)，用以消除控制系統(tǒng)的靜態(tài)誤差，提高控制系統(tǒng)的無差度；TD為微分系數(shù)，用以改善具有較大慣性的被控對象即液動節(jié)流閥的動態(tài)性能，進(jìn)而提高此系統(tǒng)抗干擾的能力。

節(jié)流壓力調(diào)節(jié)過程中采用的是數(shù)字式的采樣控制方式，它與模擬式控制器的區(qū)別在于不能做到連續(xù)輸出控制量，實現(xiàn)對液動節(jié)流閥開度的連續(xù)控制；而僅僅只能基于采樣時刻的系統(tǒng)偏差值計算出系統(tǒng)控制量，實現(xiàn)對液動節(jié)流閥的開度進(jìn)行離散控制。因此，在式(1)中涉及到的微分項與積分項，在計算機上可利用數(shù)值計算進(jìn)行無限近似值計算[6]。若假設(shè)采樣周期為時間T，則連續(xù)時間t由離散采樣時刻點Ti來代替，積分由和式來代替，微分項由增量來替換，即可做出如下變換：

(2)

將式(2)代入式(1)中，即可得到離散控制的近似表達(dá)式：

(3)

其中，ei為PID系統(tǒng)第i個采樣時刻的輸出偏差；u0為初始控制常量；ui為第i個采樣時刻的輸出值。

如果系統(tǒng)采樣周期T足夠小，則連續(xù)控制過程與被控制過程無限接近，使上述近似過程的計算相對準(zhǔn)確?；谑?3)，可計算出PID控制器的第i-1個采樣時刻的值ui-1，則可由此計算出增量式PID算法：

(4)

將式(3)與式(4)相減可計算出增量式PID控制算法的表達(dá)式：

(5)

由于壓力控制具有反應(yīng)迅速、計算時間短、實時性強等特點，為減少計算時間，提高運算效率，可將式(5)進(jìn)行整理，改寫成：

(6)

需進(jìn)行PID參數(shù)調(diào)整時，每次調(diào)整都需要計算一次a0，a1和a2。因此，還可將式(5)寫為：

(7)

由式(7)可得，增量式算法相比位置式算法，工作量較小、計算時間較短，進(jìn)行推導(dǎo)計算只需保留所求值前三個時刻的偏差值，因此增量式算法適合復(fù)雜的節(jié)流壓力控制過程的回饋仿真。

2.2 節(jié)流壓力模糊自適應(yīng)穩(wěn)態(tài)回饋仿真算法

節(jié)流壓力的控制是一個數(shù)學(xué)控制模型不確定且大滯后的系統(tǒng)。因此，在系統(tǒng)的實際運行過程中，當(dāng)參數(shù)發(fā)生變化時，仍采用傳統(tǒng)的固定參數(shù)的PID控制器就很難達(dá)到理想的控制效果。現(xiàn)在常采用PID的控制參數(shù)實時在線整定的方法來提高系統(tǒng)的控制效果[7]。近年來，智能方法尤其是模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛關(guān)注[8]。但是采用模糊推理改進(jìn)的PID控制器，在模糊規(guī)則的歸納和模糊隸屬度函數(shù)的選取過程中，主要還是依靠個人經(jīng)驗，使得控制器具有較大的主觀性。同時采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的PID控制器，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層的節(jié)點數(shù)的選取無規(guī)律，導(dǎo)致其計算量大、收斂速度慢等缺點，無法滿足在線調(diào)整參數(shù)的實時性要求[9]。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兼?zhèn)淞四：评砗虰P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，其強大的邏輯表達(dá)能力和自身參數(shù)調(diào)整優(yōu)化能力使得它在大滯后性、強非線性且自身數(shù)學(xué)控制模型不易得到的復(fù)雜系統(tǒng)中被大量應(yīng)用[10-11]。該系統(tǒng)提出模糊自適應(yīng)回饋仿真算法是在傳統(tǒng)PID算法的基礎(chǔ)上，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成PID控制參數(shù)的模糊化，模糊推理，解模糊化等工作。

模糊自適應(yīng)節(jié)流壓力控制器的原理如圖1所示。

圖1 模糊自適應(yīng)節(jié)流壓力控制器的工作原理

系統(tǒng)中r是系統(tǒng)的理想輸出值，y是系統(tǒng)的實際輸出，e是理想輸出跟實際輸出的誤差，u是PID控制器的輸出。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出kp，ki和kd三個參數(shù)到PID控制器上[12]。該系統(tǒng)是在傳統(tǒng)PID控制器的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)PID參數(shù)的實時在線自整定功能。具體的工作原理是以偏差e和偏差變化率ec與被控參數(shù)PID的三個參數(shù)之間的模糊規(guī)則作為模糊推理的依據(jù)，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理實現(xiàn)kp，ki和kd的在線整定，以滿足不同時刻e和ec對控制參數(shù)的需求，從而使被控對象具有良好的動態(tài)性能，達(dá)到提高系統(tǒng)控制效果的目的。

模糊自適應(yīng)節(jié)流壓力控制器的工作流程如圖2所示。

圖2 模糊自適應(yīng)節(jié)流壓力控制系統(tǒng)的工作流程

節(jié)流壓力控制系統(tǒng)在運行過程中，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器根據(jù)相應(yīng)壓力傳感器實時采集節(jié)流管匯中的節(jié)流壓力，并結(jié)合計算機內(nèi)部的模糊邏輯規(guī)則知識庫進(jìn)行實時比對分析、查表和運算分析，形成對應(yīng)的模糊推理決策供神經(jīng)元進(jìn)行權(quán)值調(diào)整修正。

2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID的原理與算法

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。本系統(tǒng)采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共有輸入層、模糊化層、模糊推理層和輸出層4層。

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec作為輸入量，輸出為3個節(jié)點，即kp，ki和kd[13-14]。系統(tǒng)設(shè)計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有4層，各層具體描述如下:

(1)輸入層:該層的輸入為誤差e和誤差變化率ec，選取的活化函數(shù)為f(x)=x，因此該層的作用只是把系統(tǒng)的e和ec輸出給下層。

(2)模糊化層:該層有7個節(jié)點，分別將兩個輸入劃分到7個模糊集合中，即對輸入的e和ec進(jìn)行模糊化，用隸屬度函數(shù)分別計算兩個輸入對于7個模糊集合的隸屬度。該層中的7個節(jié)點分別表示模糊集合中的[NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB]，其中元素分別代表了負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大。該層的隸屬度函數(shù)為:

(8)

其中，i=1,2，j=1,2,…,7；cij和bij分別是高斯函數(shù)的第i個輸入變量的第j個模糊集合隸屬度函數(shù)的均差和標(biāo)準(zhǔn)差。

(3)模糊推理層:該層有7個節(jié)點，它們各代表一種模糊推理規(guī)則。該層作用是將上層中的兩個模糊輸入兩兩相乘，得到此層的輸出值。因此，該層的活化函數(shù)輸出為:

(9)

(4)輸出層:這一層輸出是PID控制器的3個參數(shù)，該層與上一層有一個連接權(quán)值矩陣w。該層的輸出為:

(10)

2.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法

由于節(jié)流壓力控制系統(tǒng)的參數(shù)是時變的、非線性的，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要隨時對權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，也就是對模糊規(guī)則進(jìn)行調(diào)整。該系統(tǒng)定義的性能指標(biāo)函數(shù)為:

(11)

其中，rin(k)和yout(k)分別表示系統(tǒng)的理想輸出和實際輸出。

系統(tǒng)采取最速下降法對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值系數(shù)進(jìn)行修正，即按照性能指標(biāo)函數(shù)的負(fù)梯度方向進(jìn)行搜索，同時附加一個全局極小慣性項提高算法的收斂速度。

Δwij(k)的學(xué)習(xí)算法為：

(12)

其中，η為學(xué)習(xí)速率；α為慣性系數(shù)。

(13)

同理可求出模糊化層中心向量Δbj(k)和基寬向量Δcij(k)：

(14)

(15)

3 仿真分析

為了驗證所建立的模糊自適應(yīng)控制器是否能夠適應(yīng)節(jié)流壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)的多元動態(tài)時變，同時滿足實時響應(yīng)調(diào)節(jié)的要求，使用Matlab軟件中的Simulink神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行仿真[15]，選取節(jié)流壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)被控對象的傳遞參數(shù)為：

(16)

其仿真結(jié)果如圖4所示。其中，曲線1為常規(guī)PID控制算法，曲線2為模糊自適應(yīng)回饋算法。

圖4 不同控制算法的響應(yīng)曲線

從圖4的2條響應(yīng)曲線比較可知，使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對常規(guī)PID控制算法調(diào)節(jié)優(yōu)化后，整個控制器的收斂速度、控制超調(diào)量、魯棒性以及動態(tài)響應(yīng)時間等方面均有了很大改善，表明此控制器比常規(guī)PID控制算法具有更好的動態(tài)性能。

為了驗證經(jīng)優(yōu)化后控制器是否具有良好的收斂性和較強的魯棒性，在仿真運行的第360ms，給整個節(jié)流壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)外加一個幅值為0.4的負(fù)載干擾，獲得的不同穩(wěn)定收斂仿真曲線如圖5所示。

其中，曲線1為常規(guī)PID控制算法，曲線2為模糊自適應(yīng)回饋算法。

圖5 添加干擾后不同控制算法的響應(yīng)曲線

通過響應(yīng)曲線對比可以看出，當(dāng)對系統(tǒng)附加一個外部負(fù)載干擾后，經(jīng)過優(yōu)化后的PID控制器可以在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)節(jié)作用下使得系統(tǒng)很快恢復(fù)平衡，說明此節(jié)流壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)受負(fù)載干擾的影響較小，魯棒性明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制器。

4 結(jié)束語

為了完成對井控實物仿真培訓(xùn)系統(tǒng)節(jié)流壓力調(diào)節(jié)過程中液動節(jié)流閥調(diào)節(jié)節(jié)流壓力操作的仿真，在深入研究了節(jié)流管匯的工作原理并分析節(jié)流壓力調(diào)節(jié)過程的基礎(chǔ)上，通過在節(jié)流管匯中加裝電磁比例閥控制液壓油的流向和流量的方式實現(xiàn)了節(jié)流管匯的壓力控制仿真操作。在實現(xiàn)過程中，針對節(jié)流壓力閉環(huán)回饋控制系統(tǒng)參數(shù)的不確定性和擾動性，提出了節(jié)流管匯節(jié)流壓力模糊自適應(yīng)回饋算法。為驗證該方法的可行性，以大慶油田鉆探工程公司井控設(shè)備為仿真實例，對井涌控制的實際操作流程進(jìn)行了MATLAB/Simulink仿真。結(jié)果表明，所采用的模擬方法可較好地實現(xiàn)節(jié)流管匯節(jié)流壓力調(diào)節(jié)的真實操作過程和訓(xùn)練功能，所提出的算法可較好地適應(yīng)節(jié)流壓力調(diào)節(jié)過程中的參數(shù)變化，具有很強的抗干擾能力，有效地提高了實物仿真系統(tǒng)的動態(tài)性能。

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Fuzzy Adaptive Feedback Simulation of Choke Manifold Throttle Pressure Control

ZHANG Fang-zhou，LI Long，WANG Xue-shan

(College of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)

In order to prevent the well blowout in the process of modern oil and gas exploration and development,the technical training for workers is necessary to improve professional standards and skills of on-site workers.The simulation of choke manifold throttle pressure adjustment operation for well control loop simulation training system has been carried out,which could produce a close to real drilling environment for trainees and objectively reflect the skill level of the them.The electromagnetic proportional valve is installed on the control line of choke manifold,and the precise control of throttle pressure is realized with it for both the controls of hydraulic oil flow and its direction.According to the system’s characteristics,traditional PID control algorithm has been merged into the simulation method proposed,which is to employ fuzzy reasoning and neural network in the control system,and thus a throttle pressure fuzzy adaptive feedback algorithm has been achieved and presented for the simulation.In order to validate the feasibility of the method proposed,an actual project of drilling engineering company in Daqing has been taken as an example for the simulation calculation.Experimental results show that it can achieve the actual training functionality of choke manifold throttle pressure adjustment operation and the throttle pressure fuzzy adaptive feedback algorithm plays an important role in the process of simulation and training since its better anti-interference capacity.

choke manifold;fuzzy control;PID adaptive;simulation

2016-04-27

2016-08-11

時間：2017-02-17

中國石油天然氣集團公司重大專項“重大工程關(guān)鍵技術(shù)裝備研究與應(yīng)用項目”(2013E-38-09)；黑龍江省高等教育教學(xué)改革項目(JG2013010153)

張方舟(1973-)，男，博士，教授，研究方向為計算機網(wǎng)絡(luò)安全、計算機仿真;李 龍(1992-)，男，碩士，研究方向為計算機應(yīng)用技術(shù)。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170217.1632.066.html

TP31

A

1673-629X(2017)03-0147-05

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.03.030