智能控制技術在采氣場站往復式壓縮機節能改造中的應用研究

摘" 要：隨著涪陵頁巖氣田的開采年限延長，氣井壓力和流量逐漸下降，導致壓縮機偏離高效運行區，能耗增加。該文針對這一問題，提出一種集成智能控制算法和機械結構優化的技術方案。通過應用變控制模糊匹配算法，動態調節壓縮機運行參數，并結合PID控制器實現智能冷卻系統的高效運作。為進一步提升能效，設計前置增壓多級變控制裝置，以改善氣井壓力不足引發的壓縮機低效運行問題。實際測試結果表明，該方案顯著降低系統的單位能耗，提高壓縮機整體效率，節能效果顯著。

關鍵詞：涪陵頁巖氣；壓縮機；變控制模糊匹配；智能冷卻；算法

中圖分類號：TE974" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）07-0184-04

隨著涪陵頁巖氣田的持續開采，地下地質環境的逐步變化已成為不可避免的挑戰。開采年限的延長使得氣井壓力和流量逐年下降，這一趨勢不僅在理論上得到了充分驗證，也在實際生產中表現得尤為明顯[1]。具體而言，由于地下壓力的逐漸衰減，氣井的輸出能力無法維持在初始的高水平，這導致井口壓力和流量雙雙下滑[2]。在這種情況下，作為關鍵設備的往復式壓縮機逐漸偏離其設計工況，進入低效運行狀態，從而引發了一系列問題。

隨著氣井壓力的下降，壓縮機需要在低壓環境下處理氣體，導致其效率曲線偏離了最優區間。特別是在設計運行范圍之外工作時，壓縮機的排氣量與能耗比迅速惡化，能源利用率大幅下降。此外，由于氣井的流量減少，壓縮機的工作頻率增加，進一步加劇了能耗問題。這種高能耗低產出的狀況不僅增加了運營成本，也對環境造成了更大的壓力，違背了當前低碳化發展的基本要求。

1" 國內外研究現狀及研究內容

1.1" 研究現狀

在國外，研究主要側重于壓縮機高效運行區間的數學建模以及智能控制系統的自適應調整[3]。通過建立精確的數學模型，研究人員能夠深入理解壓縮機在不同工況下的性能表現，尤其是如何在動態運行環境中保持高效區間。例如一些研究通過運用熱力學和流體力學原理，對壓縮機進行性能仿真，進而提出了針對不同運行條件的優化策略。此外，通過引入先進的控制算法，壓縮機能夠實時響應外界環境和負荷的變化，自動調整運行參數，從而進一步提高系統的能效和穩定性。

相較之下，國內的研究則逐漸轉向結合大數據分析和人工智能技術，以實現系統的動態優化[4]。通過收集和分析壓縮機運行中的大量數據，識別出影響系統效率的關鍵因素。基于這些數據，研究人員能夠建立更為精準的預測模型和優化算法，從而在實際操作中實現更有效的控制。通過引入機器學習算法，系統可以不斷學習并優化壓縮機的運行策略，以應對動態變化的工作環境。

1.2" 研究內容

本研究旨在通過應用“變控制模糊匹配智能優化技術”，對壓縮機的各項運行參數進行精細化調節。這包括對電機的磁通量、轉速、轉矩、電流及電壓的實時調控，以確保壓縮機當前的流量、壓力等工況與其高效區間實現動態匹配，從而達到最佳壓比。在此基礎上，通過對壓縮機一、二級排氣溫度及油溫的智能監測與控制，動態調節風機轉速，按需調控風機的運行狀態，以實現風機能耗的最小化。最終，該技術方案力求在不對壓縮機設備進行大規模改造的前提下，達到穩產降耗的目的，提高能源利用率。系統整體控制結構如圖1所示。

2" 智能控制節能

2.1" 變控制模糊匹配智能優化技術

2.1.1" 影響壓縮機工作效率的主要因素

壓縮機的工作效率受多種因素的共同影響[5]，這些因素包括磁通量、轉速、轉矩、電流、電壓以及壓縮機一、二級排氣溫度和油溫等。各參數的變化不僅會影響壓縮機的性能表現，也直接關系到整體的能效水平。如磁通量直接影響到電機的電磁力和轉矩輸出。磁通量不足時，電機輸出的轉矩會減少，進而導致壓縮機的驅動能力下降，降低工作效率。轉矩不足時，壓縮機無法有效壓縮氣體，導致排氣壓力下降，能效降低。電流的波動會引起電機和壓縮機的異常發熱，導致損耗增加。

2.1.2" 數學模擬壓縮機的高效運行區間

本文采用的數學模型主要基于壓縮機的熱力學和流體力學原理，并結合變控制模糊算法對系統進行動態調整。壓縮機的高效運行區間通過以下參數來定義：吸氣壓力PS、排氣壓力Pd、轉速N和流量Q。這些參數之間的關系可以表示為以下形式的狀態方程

式中：？濁表示壓縮機的效率。

通過數學建模，將當前產能工況劃分為若干小區間，逐項計算，最終得出集氣站的裝置性能曲線與壓縮機的設備性能曲線，通過邏輯匹配模塊，使2條曲線始終動態交叉，交點即為當前產能區間的高效點，重復計算若干次，匹配出高效區。經過對項目數據的分析，可得到壓縮機在不同的轉速和排氣壓力下的效率分布情況如圖2所示。

為了優化壓縮機在不同工況下的運行效率，變控制模糊算法被引入以實現動態調節。該算法的核心是利用模糊控制理論，根據不同的輸入參數（如吸氣壓力、排氣壓力、轉速和流量），通過模糊邏輯規則對輸出參數（如調節磁通量、轉矩等）進行實時調整。本文采用的變控制模糊算法的具體工作過程如下。

1）模糊化輸入變量：將輸入變量如吸氣壓力PS、排氣壓力Pd等轉換為模糊變量。如吸氣壓力PS可以被模糊化為“低壓”“中壓”和“高壓”3個模糊集合，分別對應不同的隸屬度函數？滋low（PS）、 ？滋mid（PS）和？滋high（PS）。

式中：Pmin和Pmid分別表示壓力的最小值和中間值。

2）建立模糊規則庫：通過專家知識和經驗制定模糊控制規則。例如當PS為“低壓”且Pd為“高壓”時，增加轉矩T以提高壓縮機的輸出功率。

3）推理機制：通過模糊推理機制，將多個模糊規則結合起來，計算出控制輸出。本涉及算法中使用最小-最大推理法則計算模糊輸出。

4）去模糊化：將模糊輸出結果轉化為實際控制參數的調整量。本文在該部分中采用的方式是重心法

式中：Ti是可能的轉矩調整值。

通過上述步驟，變控制模糊算法能夠實現對壓縮機的實時控制，使其在不同工況下保持最優的運行狀態。

2.1.3" 參數自適應調整效果

通過智能控制模塊調節壓縮機的運行參數，自動匹配不同工況條件下的高效運行區間，得到如圖3所示的參數自適應調整效果。

在圖3中，通過對這些參數進行分析，可知變控制模糊算法可以根據實際工況實時調整這些參數，使得壓縮機始終運行在高效區間。在10 s時刻，由于轉速發生了突變，對應的排氣壓力也發生了變化，使得系統的工作效率可以穩定在高效區中。

2.2" 智能冷卻控制技術

2.2.1" 控制原理

智能冷卻控制技術主要基于壓縮機運行過程中一、二級排氣溫度及油溫的實時監測，通過應用PID（比例-積分-微分）反饋控制算法，實現對風機轉速的智能調節。PID控制是一種廣泛應用于工業過程控制的經典控制策略，其核心在于根據測量值與設定值之間的偏差，通過比例、積分和微分3個環節對控制量進行調整，從而減小偏差并使系統趨向穩態。

在本研究中，PID控制器的輸入為壓縮機的排氣溫度和油溫，輸出為風機的轉速。比例環節（P）快速響應溫度變化，積分環節（I）消除長期穩態誤差，微分環節（D）預防溫度劇烈波動帶來的瞬時過沖。通過實時調整風機的轉速，系統能夠在保證冷卻效果的前提下，最小化風機的能耗，從而提升壓縮機的整體能效。

2.2.2" 追蹤效果

通過應用PID控制器，智能冷卻系統能夠快速響應壓縮機工作過程中的溫度變化，使風機轉速與壓縮機的冷卻需求保持動態匹配。效果圖如圖4所示。

模擬結果表明，這種基于PID控制的實時調節策略不僅能夠保持壓縮機在最優溫度范圍內工作，還能有效保證風機的轉速平穩。PID控制器能夠有效地減少溫度波動，實現穩態溫度的精準控制，從而確保系統高效、節能運行。

3" 設備結構優化——前置增壓多級變控制裝置

在壓縮機系統的節能改造中，除了智能控制算法的應用外，機械結構的優化同樣至關重要。本研究中，針對氣井壓力和流量逐年下降所帶來的壓縮機高效運行區間偏離問題，設計并實施了一種前置增壓多級變控制裝置。這一裝置的核心作用在于將氣井井口的低壓氣體增壓至適合壓縮機后級工作所需的高效區間壓力。

當氣井的壓力和流量逐漸下降，無法與壓縮機的最佳運行點匹配時，通過前置增壓裝置，能夠有效地將井口壓力提升到壓縮機高效區間，從而避免壓縮機因輸入壓力不足而導致的能效下降。此外，該裝置還與壓縮機的調速控制系統協同工作，前級增壓過程中增大功率輸出，以確保壓縮機后級的穩定運行。在此過程中，通過調節前級增壓和后級穩壓的關系，確保壓縮機在不增加能耗的前提下，實現低限壓力范圍的擴展，從而有效解決由于階段性流量衰減引起的產能減少問題。

4" 結論

經過智能算法的應用和機械結構的優化改造后，系統的節能效果顯著。在實際測試中，改造前壓縮機的單位能耗為501.76 kW·h/萬m3，而在實施優化后的新系統中，單位能耗降至372.87 kW·h/萬m3。通過計算得出，系統的綜合節電率達到25.69%，充分驗證了前置增壓多級變控制裝置在提升壓縮機整體能效方面的有效性。

這一結果不僅體現了設備結構優化對壓縮機性能提升的重要性，也為未來的壓縮機系統設計和節能改造提供了重要的參考依據。綜合而言，前置增壓多級變控制裝置通過機械結構的巧妙設計和對能量的高效利用，實現了壓縮機系統在低限壓力范圍內的穩定高效運行，有效克服了氣井壓力下降帶來的不利影響，顯著提升了能源利用效率，具備巨大的應用潛力。

參考文獻：

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Abstract： As the mining life of the Fuling Shale Gas Field extends， the gas well pressure and flow rate gradually decrease， causing the compressor to deviate from the efficient operation area and increasing energy consumption. Aiming at this problem， this paper proposes a technical scheme that integrates intelligent control algorithms and mechanical structure optimization. By applying a variable control fuzzy matching algorithm， the compressor operating parameters are dynamically adjusted， and combined with a PID controller to achieve efficient operation of the intelligent cooling system. In order to further improve energy efficiency， a pre-pressurization multi-stage variable control device was designed to improve the inefficient operation of the compressor caused by insufficient gas well pressure. Practical test results show that this scheme significantly reduces the unit energy consumption of the system， improves the overall efficiency of the compressor， and has significant energy-saving effects.

第一作者簡介：別念兵（1986-），男，工程師。研究方向為節能改造。武漢 430073）