一种模型不确定的煤炭地下气化控制算法研究_张磊.pdf

信息、安全与管理第41卷第1期INFORMATION，SAFETY AND MANAGEMENT收稿日期:2022-03-23基金项目:中国石油天然气集团有限公司科学研究与技术开发项目“煤炭地下气化关键技术研究与先导试验课题五 地面集输处理分离工艺研究与应用 注采集联动控制原理研究”(KY2019-08-03)作者简介:张磊(1981-)，男，四川开江人，工程师，学士，主要从事石油天然气自动控制设计工作。E-mail:zhanglei02_swcnpccomcn一种模型不确定的煤炭地下气化控制算法研究张磊1于建林1周明军1万敏2廖茁栋21 中国石油工程建设有限公司西南分公司，四川成都610041;2 西南石油大学机电工程学院，四川成都610500摘要:煤炭地下气化(Underground Coal Gasification，UCG)实现了地下固体煤炭转为气体能源的封闭开发，可形成天然气能源的战略接替，是保障国家能源安全的重要策略，也是实现国家新时代能源高质量发展的有力手段。由于煤炭地下气化反应过程具有时变性和大滞后的特点，且无法得到精确的数学模型，给煤炭地下气化控制带来较大挑战。为改善煤炭地下气化的控制效果，在研究煤炭地下气化工艺的基础上，根据煤炭地下气化过程工程数据对煤炭地下气化过程进行了数学建模，设计了针对煤炭地下气化控制的内模控制算法。仿真结果表明，设计的控制算法与传统的 PID控制以及 Smith 预估控制相比较，内模控制算法在模型失配时控制效果更好，更适合于对模型不确定的煤炭地下气化过程的有效控制。研究结果可为煤炭地下气化实际生产过程的相关研究提供参考。关键词:煤炭地下气化;大滞后;模型失配;内模控制DOI:10.3969/jissn1006-5539.2023.01.019Study on control algorithm of underground coal gasification processwith model uncertaintyZHANG Lei1，YU Jianlin1，ZHOU Mingjun1，WAN Min2，LIAO Zhuodong21 CPECC Southwest Company，Chengdu，Sichuan，610041，China;2 School of Mechanical Engineering，Southwest Petroleum University，Chengdu，Sichuan，610500，ChinaAbstract:Underground coal gasification achieves the development of underground solid coal into gasenergy in an enclosed space It can form a strategic replacement of natural gas energy，which is not only animportant strategy to ensure national energy security，but also a powerful means to realize the high-qualitydevelopment of national energy supply in the new era But the reaction process of underground coalgasification has large variation with time and large time lag in terms of feedback of process parameters，andthere is no accurate mathematical model to simulate the process This brings great challenges to the controlof underground coal gasification To improve the control effectiveness of underground coal gasification，thispaper studied the underground coal gasification process and process control strategy，established themathematical model of the process of underground coal gasification according to the engineering dataprovided by the underground coal gasification experiment，and designed the internal model control141天然气与石油NATURAL GAS AND OIL2023年2月algorithm for the control of underground coal gasification The simulation results show that the designedalgorithm has better control effect than traditional PID control and Smith predictive controller in the case ofmodel mismatch，and is more suitable for the control of underground coal gasification with modeluncertainty The research results can be used as a reference for the relevant research on the actualproduction process of underground coal gasificationKeywords:Underground coal gasification;Long lag time;Model mismatch;Internal model control0前言目前，中国天然气产量与日益增长的市场需求间仍存在缺口，天然气进口成为弥补天然气供需缺口的重要途径。2020 年，中国天然气进口量 10 166.1104t，同比增长 5.3%12。近两年虽受新冠疫情影响国际天然气价格显著下降，但为确保国家能源安全，实现碳中和，探索天然气的高效清洁开采具有重要研究意义3。煤炭地下气化(Underground Coal Gasification)技术能够通过热分解提取煤炭能源，实现地下煤炭转为气体能源的封闭开发45。与传统煤炭开采相比，煤炭地下气化成本较低，在环境保护方面也具有吸引力，是保障国家能源安全的重要策略。目前，煤炭地下气化技术控制系统的研究在中国刚起步，相关成果较少。控制系统的研究难点在于煤炭地下气化反应过程具有时变性和大滞后6，同时难以建立较为精确的数学模型5。传统的比例积分微分(Proportion，Integral，Differential，PID)控制对煤炭地下气化的控制效果欠佳。如采用 Smith 预估控制这类针对大滞后的控制方案时，对模型精度要求较高，不适合直接应用于煤炭地下气化的控制。所以针对煤炭地下气化，采用内模控制的方法，不仅有较好的控制效果，而且大大降低了模型失配给控制带来的影响。1煤炭地下气化工艺分析煤炭地下气化注采工艺由注入井、监测井、生产井、燃烧反应腔等部分组成7，见图 1。地下煤层点火成功后，通过注入井向井下反应区域注入 O2、N2、H2O(水蒸气)，控制地下煤层的气化反应，生成的气体(CH4、CO2、CO、H2等)89 从生产井口流出，通过检测生产井口的气体组分，对 O2的注入量进行反馈控制。可将煤炭地下气化过程简化为地上气化剂配比注入地下炉气化地上采出组分分析并反馈。图 1煤炭地下气化注采工艺图Fig1Injection production process diagram of underground coal gasification煤炭地下气化反应主要发生在氧化区、还原区、干馏干燥区1011。其中生成主要气体的为氧化区中 O2与煤层中的 C 发生反应，生成 CO2和 CO，同时释放出大量的热，使煤层炽热。还原区中 CO2与炽热的 C 接触，发生还原反应生成 CO，H2O 在足够高的温度下与 C 发生分解 反 应，生 成 CO 和 H2;同 时 C 和 H2反 应 生 成CH41214，反应式如下:C+O2CO2+393.8 MJ/kmol(1)2C+O22CO+221.41 MJ/kmol(2)C+CO22CO162.4 MJ/kmol(3)C+H2OCO131.5 MJ/kmol(4)C+2H2CH4+74.94 MJ/kmol(5)煤炭地下气化反应的反应区见图 2。其中氧化区的反应主要受 O2含量的影响，所以需合适的 O2注入量来241信息、安全与管理第41卷第1期INFORMATION，SAFETY AND MANAGEMENT控制气化腔氧化区的温度场及长度从而达到控制生产粗煤气组分的目的。对于还原区，由于 H2O 与 C 的分解反应比 CO2接触发生的还原反应迅速得多，所以对于还原区的影响主要来自气化腔还原区的温度及煤层中的H2O 含量，本文假设煤层中的 H2O 含量足以实现分解反应，所以不考虑 H2O 的注入。干馏干燥区主要发生热解反应，受煤质与温度影响。同时三区的反应还受到压力、煤层倾斜度、煤层厚度等影响，从图 2 可以看出三区的反应相互交叉耦合。从以上分析可以看出，煤炭地下气化反应的影响因素较多，且地下气化温度场、压力场等难以监测，三区会随着反应的进行而移动15。所以对于煤炭地下气化反应，难以确定其数学模型，往往会存在模型失配的问题，给煤炭地下气化的控制带来了极大挑战。图 2煤炭地下气化反应的反应区图Fig2Reaction zone map of underground coal gasification reaction本文选择在生产井出口安装 1 台在线气体组分分析仪，用于分析煤炭地下气化所产生的气体组分。把产出的有效气体组分含量(即 CH4、CO、H2)传送到控制站，使用反馈调节的方法，通过控制鼓风机变频器的输出频率，对地下气化炉内的 O2流量进行负反馈控制，进而控制反应进程，让有效气体的产量更为稳定，使气化炉中的反应按照期望进行。2煤炭地下气化反馈控制设计2.1煤炭地下气化数学建模在煤炭地下气化有效气体控制环节中，数学模型的建立非常重要，但由于煤炭地下气化反应非常复杂，目前尚无公认的十分精确的数学模型。根据文献调研，一般将煤炭地下气化的控制环节看作一个纯滞后的一阶惯性环节16，其传递函数为:G(s)=KTs+1es(6)式中:G(s)为传递函数;e 为自然常数;K 为放大系数;T为时间常数;为纯滞后时间，s;s 为复变量。利用加权最小方差拟合原理17 对实验数据进行曲线拟合，选择条湖凹陷煤常压(0.1 MPa)富氧(60%)气化特性实验数据，输入 O2流量为 3 mL/s 的阶跃输入，记录了 09 347 s 的粗煤气组分的实验数据。选取时间及生成粗煤气有效气体体积作为拟合对象。加权最小方差就是根据基础数据各自准确度的不同，在拟合的时候给每个数据以不同的加权数值。这种方法比单纯最小方差方法更符合拟合的初衷。拟合后的数据图像见图 3。图 3煤炭地下气化反应经拟合后的数据图像Fig3Fitted data image of underground coal gasification reaction为了确定 T 和 的具体值，需要将粗煤气有效气体产量的阶跃响应曲线 y(t)转换成无因次形式的曲线s(t):s(t)=y(t)y(0)y()y(0)(7)且 y()=34，y(0)=0，所以:s(t)=y(t)34(8)得到煤炭地下气化反应无因次阶跃响应曲线 s(t)，见图 4。图 4煤炭地下气化反应无因次阶跃响应曲线图Fig4Dimensionless step response curve of undergroundcoal gasification reaction341天然气与石油NATURAL GAS AND OIL2023年2月对于 G(s)=KTs+1es这个系统，无因次阶跃响应曲线的解为:s(t)=0t 1 etTt (9)利用两点法，在曲线 s(t)上选取两个点(t1，s(t1)和(t2，s(t2)，其中 t2t1t0，将这两个点带入方程，得:s(t1)=1 et1Ts(t2)=1 et2T(10)联立方程，解得:=t2ln 1 s(t1)t1ln 1 s(t2)ln 1 s(t1)ln 1 s(t2)T=t2 t1ln 1 s(t1)ln 1 s(t2)(11)从图 4 中截取两个点(2 711，0.430 3)和(5 141，0.815 7)，带入参数 T 和 的表达式解得:=5 141 ln 1 0.430 3 2 711 ln 1 0.815 7 ln 1 0.430 3 ln 1 0.815 7=1 500T=5 141 2 711ln 1 0.430 3 ln 1 0.815 7=2 153K=y()y(0)u()u(0)=34 03 0 11(12)把以上所得参数代入式(6)，可得煤炭地下气化有效气体反馈控制的传递函数表达式为:G(s)=112 153s+1e1 500s(13)可见，其 时 间 常 数 T 为 2 153，纯 滞 后 时 间 为1 500 s。/T=0.7，故煤炭地下气化控制为大滞后控制过程。2.2煤炭地下气化控制算法设计内模控制是基于 Smith 预估控制的一种优化与拓展，其设计简单、控制性能好、鲁棒性强，并且不依赖于精确的数学模型1820，已被广泛应用于过程控制中，尤其对于煤炭地下气化这种大滞后、时变性强、模型不确定的控制过程具有良好的控制效果，内模控制系统框图见图 5。内模控制中的过程模型称为内部模型，控制器的设计可以由过程模型直接求取。图 5煤炭地下气化内模控制系统框图Fig5Block diagram of internal model control system forunderground coal gasification图 5 中 Gc为内模控制器传递函数;G 为实际的被控对象传递函数;Gm为内部模型传递函数;R(s)为系统给定值;Y(s)为系统的输出。内模控制输出的表达式:Y(s)=Gc(s)G(s)1+Gc(s)G(s)Gm(s)R(s)(14)假若模型“可倒”，即1Gm(s)可以实现，则可令:Gc(s)=1Gm(s)(15)则当模型匹配时，即 G(s)=Gm(s)时有:Y(s)=R(s)(16)可见系统的输出信号能够有效跟踪其输入信号，然而在煤炭地下气化的控制过程中并不存在以上理想情况。首先，煤炭地下气化的数学模型难以精确求得，本文建模过程就排除了大量影响控制的因素。且随反应进行，煤炭地下气化反应腔发生移动，也会造成模型失配的问题。其次，由于煤炭地下气化过程具有较大的滞后性，所以 Gm中包含有纯滞后环节，其倒数为超前，在物理上不能实现。所以针对煤炭地下气化有效气体反馈控制过程的内模控制器设计如下。由式(13)可知煤炭地下气化的有效气体反馈控制数学模型，则 Gm为:Gm=G(s)=112 153s+1e1 500s(17)将 Gm做因式分解，即:Gm=Gm+Gm(18)式中:Gm+为内部模型中所有的纯滞后和右半平面的零点，并规定其增益为 1;Gm为内部模型的最小相位部分。则对于煤炭地下气化过程有:Gm=112 153s+1(19)Gm+=e1 500s(20)可以发现经因式分解后的 Gm可倒且在物理上能够实现，所以对于 Gc有:Gc(s)=1Gmf(s)=2 153s+111f(s)(21)式中:f(s)为内模控制系统的滤波器。针对煤炭地下气化控制过程，为保证控制器 Gc(s)为真分式且由于煤炭地下气化有效气体控制的输入属于阶跃输入信号，所以选择的滤波器形式如下:f(s)=1(Tfs+1)r(22)式中:Tf为滤波器的时间常数;r 为使 Gc(s)成为有理传递函数的正整数。本文选择 r=1，为了兼顾系统的快速性与稳定性，选择 Tf=800，针对本文煤炭地下气化控制441信息、安全与管理第41卷第1期INFORMATION，SAFETY AND MANAGEMENT所设计的滤波器如下:f(s)=1(800s+1)(23)所以针对煤炭地下气化控制所设计的内模控制器为:Gc(s)=2 153s+111(800s+1)(24)3仿真及结果分析在模型匹配时针对煤炭地下气化有效气体控制进行的内模控制、PID 控制、Smith 预估控制的仿真结果对比见图 6。图 6煤炭地下气化控制模型匹配时仿真结果对比图Fig6Comparison of simulation results when matching thecontrol model of underground coal gasification从图 6 可以看出，在模型匹配时内模控制和 Smith预估控制与传统 PID 控制相比均有较好的控制效果，其输出均能较快达到期望值，其中内模控制与 Smith 预估控制相比不存在超调，快速性更好，控制效果更佳。在模型失配 40%时针对煤炭地下气化有效气体控制进行的内模控制、PID 控制、Smith 预估控制的仿真结果对比见图 7。图 7煤炭地下气化控制模型失配仿真结果对比图Fig7Comparison diagram of mismatch simulation resultsof underground coal gasification control model由图 7 可以看出，结果表明对于模型失配时内模控制仍能取得较好的控制效果，但 PID 控制和 Smith 预估控制效果较差。说明内模控制更适合煤炭地下气化这种具有时变性和大滞后特点且难以获得精确数学模型的控制过程。4结论通过对煤炭地下气化过程工艺的研究，针对煤炭地下气化的反应分析了相应的控制策略，对其有效气体的产量进行控制。通过数据拟合的方法将得到的实验数据进行拟合并得到拟合曲线。利用两点法对拟合曲线进行分析得到煤炭地下气化的数学模型，并针对具有时变性和大滞后的特点设计了适合煤炭地下气化控制的内模控制算法。通过比较设计的内模控制算法与传统PID 控制算法以及 Smith 预估控制算法的控制效果。从仿真结果可知在模型匹配与模型失配时所设计的内模控制算法均能取得更好的控制效果，特别是在模型失配的情况下，传统 PID 控制算法与 Smith 预估控制算法针对煤炭地下气化的控制效果比较差，几乎不能实现稳定控制。本文设计的内模控制算法更适合煤炭地下气化控制这种大滞后与模型失配过程的控制，为实现中国煤炭资源安全、清洁、高效的地下气化开采提供了理论和技术支撑。但由于所建立的数学模型比较简单，且在控制中忽略了地下 H2O 含量、压力等的影响，所以下一步需继续深化数学模型，并充分考虑各影响因素使其更贴近实际工况。参考文献:1黎江峰，周娜，吴巧生中国天然气资源安全分析 J 中国矿业，2021，30(4):10-14LI Jiangfeng，ZHOUNa，WUQiaoshengNaturalgasresources security analysis in China J China MiningMagazine，2021，30(4):10-14 2李洪兵，张吉军中国能源消费结构及天然气需求预测 J 生态经济，2021，37(8):71-78LI Hongbing，ZHANG Jijun Chinas energy consumptionstructure and forecast on natural gas demand J EcologicalEconomy，2021，37(8):71-78 3展建江中国天然气产业发展形势与前景 J 中国集体经济，2021(21):13-14ZHAN JianjiangDevelopmentsituationandprospectofChinas natural gas industry J China Collective 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