Многофункциональная система дозирования и распределения потоков жидкости в технологическом процессе

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Многофункциональная система дозирования и распределения потоков жидкости в технологическом процессе

Делеговская Т.В., Найдёнов Е.В., Прокофьева П.А.

Аннотация

автоматический математический дозирование жидкость

Смоленский Государственный Университет

Филиал ФГБОУВПО

«Национальный исследовательский университет» МЭИ»

в г. Смоленске

Поступила в редакцию 25.12.2013

В работе описан процесс создания многофункциональной математической модели, которая может быть использована для автоматического расчёта дозирования потов жидкости в разнообразных технологических процессах.

Ключевые слова: дозирование, распределение, поток, система расчёта.

Annotatіon

MULTI-SYSTEM DOSAGE AND STREAMS DESTREBUTION Fluids in technological processes

Delegovskaya T. V., Naydyonov E. V., Procofieva P. A.

In this paper we describe the process of creating a mathematical model of multi-function, which can be used to automatically calculate the fluid dispensing pots in time-ous processes.

Key words: dispensing, distribution, flow calculation system.

В современном высокотехнологическим мире, с расширением функциональных возможностей систем компьютерной математики (СКМ), разработка большинства устройств начинается с создания её математической модели. Как правило, такой подход позволяет сэкономить значительное количество средств на доработку выпущенных макетных изделий, а при проектировании крупных объектов вовсе заменить реальные испытания математическим моделированием в самых сложных состояниях.

Ещё одна черта современных СКМ - это их гибкость. Большое количество разрабатываемых математических моделей могут быть легко адаптированы в качестве узлов других систем и устройств, поскольку библиотеки, в которых они содержатся не предназначены для частного случая применения. Примером может являться модель системы дозирования потов жидкости. Сегодня эта система выполняет важные функции в широком разнообразии устройств в различных областях: сельском хозяйстве (система орошения, система распределения первичной продукции), промышленности (многоуровневые системы распределения нефти и газа, системы промышленной конденсации зданий), клеточной биологии (распределение потоков питательных жидкостей, системы инъекции) и др. (см. рис.1).

В работе ставится задача разработать гибкую многофункциональную систему дозирования и распределения технологического потока (газа/жидкости), которая может быть применена для различных областей техники. Для начала следует рассмотреть структуры функционирования таких систем (см. рис. 2). Как правило выделяют архитектуру с прямым потоком (рис 2 А) и замкнутым контуром (рис 2 Б). Друг от друга каждую из них отличает наличие остаточной жидкости. На архитектуре распределения прямого потока спроектированы нефти- и газораспределительные станции, системы литья стали, множественные распылительные системы. В этих устройствах по ряду причин не допускается возможность получения остатка дозируемого вещества. Так, перекачиваемый объём газа подлежит строгому учёту, а затвердевание стали остановит технологический процесс. В системах с замкнутым контуром частично- и неиспользованный поток возвращается в резервуар. В большинстве случаев эти системы содержат сложный механизм субсистемы, которая потребляет питательную жидкость. И как правило, процесс его дальнейшего распределения предусматривает наличие остатка. Остаток питательной жидкости в ряде случаев может быть отфильтрован. Следует заметить, что остаток может быть образован в процессе химической реакции и содержать продукты других элементов. Ещё одним фактором может являться низкая активность влияния среды, в которую поступает технологический поток. Так в областях генной инженерии и биотехнологий, клеточной биологии, фармакологии и многих других, среда может иметь особый, нелинейный характер потребления питательной жидкости (которая выступает в качестве исследуемого потока). В таких случаях, когда процесс потребления не имеет устойчивой характеристики, новым требованием является постоянная регулировка и подстройка системы дозирования.

Рисунок 1 Система дозирования и распределения потоков в различных технологических процессах

Универсальная модель системы должна оперировать любым объёмом технологического потока и производить точный расчёт его распределения. Системы дозирования в большинстве случаев содержат управляемые вакуумные, диафрагменные или электромагнитные клапаны, сигнал действия которых подаёт как правило электронно-цифровая система управления (СУ). В свою очередь, для определения момента открытия того или иного клапана, СУ имеет либо программный алгоритм (содержащий условия открытия), либо ряд датчиков во внешней среде: температурные, газовые, кислотные и др., либо получает сигналы от находящейся в среде системы технического зрения. Однако, для множества простых систем датчики и СУ могут отсутствовать (например, система орошения полей). В этом случае оператор вручную регулирует уровень открытия каждого клапана, теряя при этом потоки воды, вылитые впустую.

Рисунок 2 Разновидности архитектуры систем дозирования потоков А) с прямым потоком; Б) с замкнутым контуром

Используя математические выражения постараемся сформулировать простой алгоритм, позволяющий отразить процесс дозирования потока.

Задаём следующие базовые величины:

u - минимальный начальный процент протекания жидкости в одной трубке (как правило, любые системы дозирования в начальный период работы пропускают ограниченный технологический поток, величину которого можно отрегулировать до пуска устройства);

k - число субсистем (распределительных труб, каналов, технологических линий) на количество которых будет разделён входной поток;

n - число датчиков на одной субсистеме (существуют мировые стандарты и правила для установки разнообразных датчиков в любых условиях в зависимости от их типа; для систем технического зрения выполняется инженерно-оптический расчёт наиболее удобного расположения в исследуемой субсистеме).

Принимая входной поток как 100% (исходя из постоянства работы насосных устройств в начальный момент времени), можем определить максимальный объём потока V (%), который доступен для одной субсистемы:

В случае, если входной поток изменяется (например, при ручной регулировке оборотов насосного оборудования или его поломке), величина нового сформированного потока будет пропорциональна значению потока в начальный момент времени. При построении модели будем считать, что начальный поток не изменяется.

Пусть M - общее количество датчиков для всей установки:

,

тогда остаток жидкости P (%) для распределения будет найден как:

.

В ряде технологических процессов, необходимым условием является возможность составлять определённый запас потока жидкости. Это связано с последующей регулировкой выходного потока и повышением долговечности ряда клапанов. В таком случае, величина P, может быть определена как:

,

где а - объём запасённой жидкости.

Пусть Z - объём жидкости (%), подаваемый на один датчик:

,

S (1,2,..,k) - число активных датчиков в субсистеме (1,2,..,k), G (1,2,..,k) - объём выходного потока субсистемы (1,2,..,k).

Логичны утверждения:

Для общего случая, для любого количества субсистем (1,2,..,k,…), формула имеет вид:

Нераспределённый объём потока можно выразить как:

.

Для общего случая:

.

На основе математических выражений была составлена модель в СКМ Matlab&Simulink R2013b - рис. 3. Она содержит четыре распределительные трубки-субсистемы. Проведём моделирование при ряде заданных условий. На рис. 3 отсутствует резервирование входного потока (а=0), число датчиков и субсистем равно четырём. Для каждой субсистемы указаны разные значения активности датчиков. Как видно из рисунка, математический рассчёт оказался верным.

Рисунок 3 Математическая модель системы дозирования в СКМ Matlab&Simulink

На рис. 4 при ином значении u, активизирован процесс резервирования.

Рисунок 4 Моделирование при включённом резервировании

На рис. 5 отражён процесс полного распределения входного потока. Резервирование в этом случае отключено.

Рисунок 5 Полное распределение входного потока

На рис. 6 увеличено число датчиков и запущен процесс резервирования входного потока на небольшую величину. Минимальный процент выбран очень малым, исходя из объёма потока, приходящегося на один датчик.

Рисунок 6 Дозирование потока при большом количестве активных датчиков

Для удобства использования, объединим математические блоки в субсистему Simulink и применим возможность задавать данные в виде меню - рис. 7,8.

Рисунок 7 Меню субсистемы модели

автоматический математический дозирование жидкость

Процесс активности срабатывания датчиков выполним при помощи нажатия кнопок. В таком виде мы можем изменять величину дозировки при установленных параметрах с в режиме реального времени - рис. 8.

Рисунок 8 Процесс моделирования субсистемы

Таким образом, можно утверждать, что разработанная модель может быть применена в качестве функционального блока моделей разнообразных устройств. Простота расчётных функций была получена путём многократного тестирования различных распределительных систем и изучения их алгоритма поведения. Кроме того, присутствует возможность усложнения субсистемы, для более глубокого изучения процессов дозирования. Однако общие выполняемые функции, заложенные в систему останутся прежними при любых внешних условиях.

Размещено на Allbest.ru