Model оf Multifactorial Assessment оf Natural Gas Quality

Autor: Predun, Kostiantyn, Franchuk, Yurii, Obodianska, Olha
Jazyk: ukrajinština
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Ventilation, Illumination and Heat Gas Supply; № 30 (2019): ; 20-28
Вентиляція, освітлення та теплогазопостачання; № 30 (2019): Вентиляція, освітлення та теплогазопостачання; 20-28
ISSN: 2409-2606
2664-5769
Popis: In accordance with the provisions of the Energy Strategy of Ukraine for the period until 2035, despite the significant development of green energy, natural gas remains the main energy source in the country. In connection with the accession to the common European space of regulation of natural gas tradein the country, all payments for fuel consumption should be made in units of energy. Thus, the main question is the quality of natural gas. One of the peculiarities of the gas supply system is the considerable degree of uncertainty in the change of a large number of disturbing factors and constantly changing parameters of its functioning. A mathematical model based on fuzzy logic theory isexpedient for gas quality assessment. According to the results of consideration of the factors characterizing the physico-chemical properties of the natural gas extracted, the quality of its preparation for transportation and the technical operation conditions of the gas distribution system ina settlement, a fuzzy set was obtained to determine the quality of the fuel. According to the "center of mass" method for defuzzification, the fuzzy set corresponds to a fuzzy set that is in the range from one to five points. As an example, for natural gas with limit values in accordance with the Gas Transmission System Code, the quality is estimated at 3.1 points. The fuzzy inference model, together with the dephasification procedure, provides the ability to observe changes in the baseline – the quality of natural gas – depending on changes in quantitative and qualitative factors on the path from the gas field to the consumer. Using the proposed mathematical model in a complex for all levels and sublevels, it is possible to obtain a predicted estimate of the impact of the above factors on fuel quality. In this case, the value obtained is taken from the results of a virtual experiment, which is based on an expert knowledge base.
Природний газ відповідно до положень Енергетичної стратегії України на період до 2035 р. попри суттєвий розвиток «зеленої» енергетики залишається основним енергоносієм у державі. У зв’язку з долученням до єдиного Європейського простору регулювання торгівлі природним газом в країні всі розрахунки за спожите паливо слід виконувати в одиницях енергії. Таким чином, визначальними постають питання щодо якості природного газу. Однією з особливостей системи газопостачання є значний ступінь невизначеності зміни великої кількості збурювальних факторів впливу і постійно мінливих параметрів її функціювання. Для оцінки якості газудоцільною є математична модель, яка базується на теорії нечіткої логіки. За результатами розгляду факторів, що характеризують фізико-хімічні властивості видобутого з родовища природного газу, якість його підготовки до транспортування та технічні умови експлуатації газорозподільної системи населеного пункту, отримано нечітку множину для визначення якості палива. Відповідно до етапу дефазифікації за методом «центр ваги» нечіткій множині відповідає кількісна оцінка, що знаходиться в запропонованому діапазоні від одного до п’яти балів. Як приклад, для природного газу з граничними значеннями параметрів згідно з Кодексом газотранспортної системи якість оцінена в 3,1 бали. Модель нечіткого логічного висновку разом з процедурою дефазифікації забезпечує можливість спостереження за змінами вихідного показника – якості природного газу – залежно від зміни кількісних та якісних факторів на шляху від родовища газу до споживача. Пропонована математична модель у комплексі для всіх рівнів та підрівнів дозволяє отримати прогнозовану оцінку впливу наведених факторів на якість палива. При цьому отримане значення приймається за результатами віртуального експерименту, який ґрунтується на експертній базі знань
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: