Автоматизація технологічного процесу видобування сланцевого газу

Abstract

Технологія автоматизації процесу видобування сланцевого газу перебуває на початковій стадії розробки, тому існує необхідність постійної еволюції її технологічної бази. Важливим напрямком такої еволюції є розробляння систем керування процесом видобування сланцевого газу на базі методів нечіткої логіки. Одна з головних переваг полягає у тому, що регулятор на основі нечіткої логіки можна створити за лінгвістичними правилами. Керування в цьому випадку здійснюється за допомогою набору умовних лінгвістичних операторів або правил (нечітких асоціативних матричних), які задають конкретні ситуації керування. Такі умовні лінгвістичні правила можна сформулювати, виходячи з досвіду та інтуїції експертів, з міркувань здорового глузду або технологічних даних про процес отриманих шляхом експерименту. Регулятори на базі нечіткої логіки можуть працювати з неповністю описаними системами і невідомою динамікою, для котрих потрібна апріорна математична модель об'єкта керування. Ще одна перевага регулятора на основі нечіткої логіки полягає в тому, що їх легко реалізувати на цифрових спеціалізованих великих інтегральних схемах. Наведено приклад використання такого регулятора в процесі видобування сланцевого газу і змодельовано його дію в програмному середовищі MatLab.

The technology of shale gas extraction process automation due to being at its early stage of development needs further systematic improvement, especially in its technology datum surface. A considerable way to achieve the goal is the development of shale gas extraction control systems based on fuzzy logic. One of their main advantages results from employing fuzzy logic, i.e. applying linguistic rules to developing controllers. In that case management is performed by means of a set of specific linguistic statements or rules (i.e. fuzzy associative matrix of rules) determining specific management conditions. Specific linguistic statements are formulated (worded) based on experts experience and intuition, common sense or experimental technical data. Fuzzy logic based controllers can controle incompletely described systems of unknown dynamics, needed a priori mathematical model of the object under controle. Another advantage of fuzzy logic controller is that they are easy to be integrated into specialized large-scale digital integrated circuits. The article highlights a practical example of employment controllers under consideration and MatLab modeling of its operation.