基于知識模型的控制閥選型

徐 麗

（中國石油廣東石化公司，廣東揭陽 515200）

0 引言

控制閥是流程工業自動化系統中常用的工業產品，是石化行業企業生產系統中工藝流程控制環節的重要組成部分和關鍵設備。現代化工廠的生產很大程度取決于流動工藝介質的正確分配和控制，作為自動化系統的執行單元，在其應用的工業領域中占據相當重要的地位。需求日益增多的控制閥，面對應用環境的多樣性、復雜性，正確選擇適用于工藝系統生產單元使用的控制閥產品，對整個工藝系統的安全高效運行至關重要。

1 控制閥選型需求發展

早期用戶的關鍵設備用控制閥多為進口產品，國產控制閥產品屬于低參數低精度要求控制閥，其使用工況特點是少變量、低精度、無苛刻工況；控制閥產品品種單一，口徑范圍及壓力等級范圍窄，使用溫度范圍局限；控制閥選型效率低、計算粗、選型方案單一、產品可選范圍小。隨著用戶關鍵設備國產化力度的加大，國產控制閥應用領域橫向變寬縱向變深，高端控制閥需求量大幅增加，其應用工況特點趨于多變量、高精度，苛刻工況與日俱增；控制閥產品品種豐富，口徑范圍及壓力等級范圍變大，使用溫度范圍由低溫到高溫，覆蓋范圍廣。在國產控制閥行業的領軍制造商企業引領和推動下，高參數高端控制閥在各領域苛刻工況打破了進口控制閥的壟斷局面。

用戶需求的改變和對控制閥品質要求的提升，推動控制閥產品向高參數化、高性能化發展。控制閥產品選型已不是簡單的計算和選擇，重要工況及嚴苛工況的關鍵控制閥及高參數高端控制閥，其選型技術方案還需要輔以對應產品的技術參數及對應性能參數呈現；輔以結構優化方案，如結構圖呈現、關鍵零部件材質選擇呈現、關鍵外形尺寸呈現，必要的備品備件呈現，乃至可提供的檢維護技術包方案等一整套相關產品的技術方案合集。這些高端的用戶需求和選型體驗將控制閥選型推到了一個很高的技術構建層面。高參數高端控制閥的產品選型不僅僅對流量、開度、允許壓差等進行簡單的計算，還要通過豐富的產品知識、知識規則、應用場景知識等必須的知識系統支撐，再通過專業技術人員對選型知識進行規則化、模塊化、標準化，形成選型規則知識模型，最終推薦優選出合適的產品技術方案。由此引出知識模型的概念和基于知識模型構建下的控制閥選型系統。

2 知識模型及知識模型構成

知識模型是將選型計算過程通過軟件系統進行管理，將計算知識轉化為知識模型，將基于專業選型人員的選型知識進行規則化，通過知識規則，構建選型知識模型。

基于知識模型的思想，結合需求可確定知識模型的構成，主要由兩大部分組成：一是計算部分，涉及到計算的如管道庫、物性庫，可壓縮流體和不可壓縮流體流量系數、噪聲等主要選型參數的計算過程、算法等；二是規則部分，即基于產品知識、選型技術知識和應用場景知識等的規則，如不同品類產品表征產品知識的產品系列、規格、對應的產品參數、產品標準及相應的技術指標等，與選型知識嚴密相關的控制閥應用材料、關聯流量特性的控壓件結構型式、與配管的不同連接型式等，不同應用領域形成不同產品的設計應用場景及應用規范等。知識模型框圖如圖1所示。

圖1 知識模型框圖

基于知識模型的計算部分，如控制閥關鍵技術參數計算、算法數據及采用公式、計算方法等均采標自IEC國際標準，涉及到的管道庫、物性庫的相關管道參數、物性參數等源于行業標準規范及設計手冊。知識模型中規則部分由于包括產品知識、選型知識以及應用場景知識等，彼此之間相互聯系也相互作用，確保選型過程的質量和可信度；基于知識模型的規則部分集結了控制閥產品知識和選型知識集，結合強大的算法實現自動推薦功能，提高了選型效率和質量，最終為用戶提供高效優質的選型技術服務，推介合適的產品。

3 控制閥智能選型系統

控制閥產品應用在場景中，并在應用場景中實現產品的功能，達到應用場景中用戶的技術性能指標要求。基于知識模型，綜合控制閥關鍵選型參數及其選型原則構建的控制閥智能選型系統組成有：B/S架構、業務子系統、計算子系統、知識模型、知識子系統等。

（1）在B/S架構模式下，WEB瀏覽器為客戶端最主要的應用軟件，該模式統一客戶端并將系統功能實現的核心部分集中到服務器上，簡化了系統的開發、維護和使用。

（2）業務子系統通過與外部用戶交互，以獲取準確的用戶需求，同步形成用戶信息管理群集。

（3）工藝標識、管道參數、流體參數和操作數據等作為工況參數輸入，也可根據用戶需求訂制模板，快速識別讀取工況參數，通過與計算子系統和知識子系統之間的交互，形成選型推薦輸出選型結果。

（4）計算子系統負責管理和提供各類國際標準和行業標準的高精度計算，支持各種工況、不同閥芯、不同流體狀態下的高端閥門計算。選型計算算法依據IEC國際標準及相關行業標準規范等相關技術要求進行設計，系統基于互聯網可以實現多類用戶并行應用。

（5）知識子系統負責維護強大的知識庫，包括產品、標準、材料、選型規則以及常用化工流體物性庫等千萬組知識記錄，其中，知識模型是計算子系統和知識子系統的知識核心。

以下從控制閥的工作原理、關鍵選型參數流量系數以及選型原則著手，結合某燃油系統輸送調節閥實際案例計算選型予以具體說明。

4 控制閥的工作原理

控制閥如同孔板一樣，是個局部阻力元件。由于節流面積可以隨著閥芯的移動改變，因此它是一個可變的節流元件，可將控制閥模擬成孔板節流形式，如圖2所示。

圖2 控制閥節流模擬

對于不可壓縮流體，根據伯努利方程（其中ξ為調節閥的阻尼系數）：

由連續性原理可知：通過控制閥前后的流量一致，因此V1=V2，整個管道安裝處于同一中心線上，故Z1=Z2。因此，式（1）可改寫為：

5 控制閥關鍵選型參數

調節閥是一個局部阻力可變的節流元件，對于不可壓縮流體，由伯努利方程可知調節閥上的壓力損失為：

式中，ξv是控制閥阻力系數，g是重力加速度，ρ是流體密度，P1、P2分別為控制閥前后壓力，ω是流體平均速度；其中：

式中，Q是流體體積流量，A是控制閥流通截面積，將式（3）式（4）合并，得到控制閥的流量方程式：

從式（5）中可以看出，控制閥兩端壓差不變時，流量Q隨阻力系數變化。根據流量系數的定義，令P1-P2=1，即ΔP=1，ρ=1，可得：

根據GB/T 17213.2—2017/IEC 60534-2-1：2011《工業過程控制閥 第2-1部分：流通能力 安裝條件下流體流量的計算公式》中不可壓縮流體的計算公式，紊流條件下不可壓縮流體的基本流量模型為：

式中，數字常數N1取決于一般計算公式中使用的單位和流量系數的類型Kv或Cv。控制閥和附接管件的尺寸一致時，管道幾何形狀系數Fp可簡化為1。

6 控制閥構成及控制閥選型原則

控制閥接收控制信號，調節控制流體流動，以保證壓力、流量、溫度、液位等過程變量滿足用戶的使用工藝要求。因此控制閥的計算選型在實際應用中的重要性越來越凸顯。一臺完整的控制閥應至少由閥門本體、執行機構、必須氣控附件等構成。可以目錄樹的方式將其結構組成部分根據功能和特征數據構建成元素族群（圖3）。重要的關鍵參數與閥體組件相關的有：口徑、壓力、連接形式、材質、流通能力、流量特性等；與氣動執行機構相關的有供氣壓力、動作形式等；與氣控附件相關的參數根據用戶具體的控制要求來選定。閥體組件、執行機構、氣控附件的產品結構特征及相應的功能特征數據可以通過控制閥產品知識集來呈現，也可以根據各自特點構建各自的知識模塊。

圖3 控制閥結構元素族群（示例）

選定控制閥時，工藝或用戶至少提供以下工藝參數：①被控制流體的種類，如液體、氣體或蒸汽等；②流體的溫度、壓力，如公稱壓力為PN1.6 MPa，介質溫度200℃；③流體的黏度、比重和腐蝕性；④進出口管道尺寸，閥口徑≤管道直徑；⑤最大流量和最小流量。

控制閥選型原則：①確定控制閥結構形式，如直通、角形等；②材料強度、耐蝕性、耐溫性滿足安全可靠和使用性能；③根據管道連接形式選擇確定閥連接形式，如法蘭式、螺紋連接式、焊接式等；④根據工藝過程控制變量如壓力、流量、液位等，選擇不同流量特性及相應控制閥閥芯形式；⑤根據儀表動力源狀況，現場可靠性和防爆性考慮，選用氣動執行機構和電動執行機構；⑥根據儀表信號、控制要求、現場可靠性和防爆防護要求等對配用氣動執行機構的控制閥選配合適的氣控附件。

選型規則也是選型知識的一部分，控制閥產品應用在場景中，并在應用場景中實現產品的功能、達到應用場景中用戶的技術性能指標要求。依據控制閥關鍵參數和選型原則構建控制閥選型計算功能框圖（圖4），其中知識系統包含的知識模型及聯系見圖1。

圖4 控制閥產品選型計算功能框圖

7 實現案例

以某燃油系統輸送調節閥為例，提供的工藝參數：介質名稱重油，入口介質溫度20℃，入口介質比重0.9，入口介質動力黏度100 000 cp，最大流量10.8 m3/h時，閥前壓力P1=6 bar（0.6 MPa），閥后壓力P2=2.7 bar（0.27 MPa），最小流量4.3 m3/h時，閥前壓力P1=16.5 bar（1.65 MPa），閥后壓力P2=8.18 bar（0.818 MPa），閥兩端最大壓差28 bar（2.8 MPa）。配管尺寸51 mm，供氣壓力≤4 bar（0.4 MPa），控制閥與管道連接型式為法蘭連接，故障位置開。

根據上述數據在應用場景知識中找到石油化工領域燃油應用場景，再由此場景對控制閥選用的具體技術要求進行對照，參照工藝參數及選型原則，結合選型知識的篩選計算可得到控制閥的初選型參數如下：

（1）已知條件：該控制閥用于燃油系統輸送控制，介質為重油。

（2）判定理由：介質粘稠度較高，需要流路簡單、不易卡堵的控制閥。閥門故障位置開，介質黏稠，控制閥流向要朝著有利于閥門打開的方向。控制閥功能為流量調節，故特性優選等百分比特性。

（3）判定結果：閥門類型為偏心旋轉閥，流向為流開型，流量特性為等百分比特性，公稱壓力為PN40。

選型判定的規則部分包括產品知識、選型知識，也是知識模型的一部分，如圖1所示，選型知識也可以產品知識模型、選型知識模型的型式呈現。

由式（7）Q=CN1Fp■ΔP/ρ可得Cv=通過控制閥智能選型系統的同步計算，得到該控制閥的主要參數結果，計算參數結果是基于知識系統的計算部分結合知識系統的產品知識得到的，選型結果的參數是從知識系統的產品知識、選型知識、應用場景知識等推出，主要計算參數及選型參數見表1、表2。

表1 計算主要參數結果輸出

表2 選型典型參數結果輸出

在控制閥選型系統中，用戶工藝參數及工藝要求作為控制閥選型系統計算子系統的輸入，判定結果為計算前的智能推薦的初選型體現，接下來計算系統的精確計算將確定該控制閥的額定Cv、材質、執行機構組配等參數。基于知識模型的計算部分之選型算法依據IEC國際標準控制閥計算部分設計，并采用圖形化的專業編輯工具LabView來實現（圖5），系統基于互聯網實現多類用戶并行應用，計算邏輯透明，用戶容易理解，便于第三方評審及工程技術人員應用。

圖5 LabView圖形化實現計算示意圖

8 結論

控制閥選型已逐步從粗算粗選基本功能需求上升為全面提供基于精確計算和合理推薦產品的控制閥選型系統，其中最關鍵的是知識模型的構建。知識模型的豐富度取決于其包含的各組成部分的豐富度，知識模型集越強大，可提供給用戶的技術選型方案越精準，對用戶需求的貼合度越高。將來也可以考慮集成設計院對控制閥選型的定制需求，與其內部專業系統通過數據層集成，實現無縫對接，提供導入導出一站式選型功能。