Sistema de controle de escoamento de gás natural em dutos de distribuição com detecção de vazamentos utilizando redes neurais

Abstract

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de simulação do escoamento e controle de vazamento para uma rede de distribuição de gás natural. De forma a alcançar os objetivos propostos, foram discutidos vários métodos de abordagem do problema de fluxo de gás em redes de gasodutos e definido um método mais adequado ao presente trabalho para compor as rotinas de simulação. Foram abordadas diversas formas de detecção de vazamentos de gás em tubulações, optando-se pelo balanço de volume para esse fim. Para a localização do vazamento ao longo do duto foi proposto e utilizado um sistema de Redes Neurais Artificiais (RNA). O fluxo no interior da rede de dutos é simulado por um sistema de equações diferenciais não lineares obtido para regime permanente, cuja solução para uma dada topologia de rede, fornece pares de valores de pressão e vazão em pontos específicos. A partir de valores de pressão e vazão de saída, obtidos de simulações em condições de vazamentos, é treinada uma RNA com o objetivo de fornecer a localização de eventuais escapes ao longo do duto. Sensores e medidores instalados em pontos estratégicos na rede, fornecem um conjunto de entrada ao algoritmo neural que tem como saída a posição do vazamento para as respectivas condições de operação. Atuando no controle de válvulas eletro-hidráulicas com controladores proporcionais, integrais e derivativos (PID), instaladas na rede, é possível isolar eventuais trechos com vazamento. Para tanto, foi projetado um controlador PID para otimizar o tempo de resposta das respectivas válvulas. De acordo com o modelo proposto de análise, foi desenvolvido um sistema algébrico computacional com interface gráfica amigável, em linguagem Delphi, que relaciona rotinas de simulação, algoritmos neurais, e mecanismos remotos de supervisão...

A flow simulation and a leaking control computational system has been developed for a gas distribution network pipeline. A discussion of gas flow in pipeline is presented and the lamelar regime of flow has been chosen to be implemented in a simulating routine. Also, a description of gas leaking detection method has been carried out and the balance volume one has been adapted to find out the location of the leaking point in the pipeline a system an artificial neural network (ANN) has been proposed. The flow info the pipeline network is simulated by a system of non-linear deferential equation, obtained in a lamelar regime, which solution for any topology greed specification provide a couple of values of pressure and flow at discrete points into the domain. From this couple of values of pressure and flow at the ending point of the pipeline, obtained by simulating leaking condition, an ANN is trained with the purpose to provide a location of eventual escapes through the pipeline. Sensors to detect flow located in strategical points of the network pipeline may provide information to feed the neural system which output is the position of leaking point under a such operation conditions. Handle the electro-hydraulic through the proportional integral derivative (PID), installed along the network pipeline, is possible to isolate a pipeline interval with eventual leaking. For this purpose a PID controller system has been developed to minimize the time response of the electro-hydraulic valves. According to the proposed model of analysis, an algebric computational system with a friendly graphic interface in a Delphi language has been carried out. In this computer program simulating routine, neural algorithmic and remote mechanism of supervision and control... (Complete abstract click electronic access below)