probenerИзвестия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИPower engineering: research, equipment, technology1998-99032658-5456Kazan State Power Engineering University10.30724/1998-9903-2026-28-3-63-85probener-3907Research ArticleЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫELECTROTECHNICAL COMPLEXES AND SYSTEMSИнтеллектуальная система управления электроприводами вентиляторов аппаратов воздушного охлаждения газа с аналитической диагностикой теплотехнического состоянияOptimization of discrete control of electric actuators of ventilators of gas air cooling appliances with analytical diagnostics of thermal conditionМасковЛ. Р.MaskovLinar R.

Масков Линар Рамильевич

г. Новый Уренгой

Novy Urengoy

maskov.linar@mail.ruСафинА. Р.SafinAlfred R.

Сафин Альфред Робертович – д-р техн. наук, доцент по кафедре электроснабжения промышленных предприятий

г. Казань

Kazan

Sarkazan@bk.ruООО «Газпром добыча Ямбург»РоссияGazprom Dobycha Yamburg LLCRussian FederationКазанский государственный энергетический университетРоссияKazan State Power Engineering UniversityRussian Federation2026240620262836385Copyright © Масков Л.Р., Сафин А.Р., 20262026Масков Л.Р., Сафин А.Р.Maskov L.R., Safin A.R.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.energyret.ru/jour/article/view/3907АКТУАЛЬНОСТЬ

АКТУАЛЬНОСТЬ. Аппараты воздушного охлаждения (АВО) газа с дискретным управлением электроприводами вентиляторов широко применяются на газотранспортных предприятиях, однако существующие схемы дискретного управления характеризуются повышенным энергопотреблением и недостаточной точностью регулирования. Отсутствие аналитически обоснованных критериев оценки теплотехнического состояния секций АВО дополнительно снижают эффективность управления при ухудшении теплообменных характеристик оборудования.

ЦЕЛЬ

ЦЕЛЬ. Разработка аналитически обоснованной методики оптимального дискретного управления электроприводами вентиляторов АВО газа, обеспечивающей снижение энергопотребления при сохранении требуемой эффективности охлаждения и стабильности температурного режима.

МЕТОДЫ

МЕТОДЫ. Использованы аналитические методы теплотехнического анализа, регрессионное моделирование паспортных характеристик и методы оптимизации режимов многоступенчатых систем охлаждения.

РЕЗУЛЬТАТЫ

РЕЗУЛЬТАТЫ. Получен интегральный показатель тепловой эффективности многоступенчатых систем охлаждения и предложен критерий оценки теплотехнического состояния АВО газа, предназначенный для использования в системах управления электроприводами вентиляторов. Разработан принцип послойного включения вентиляторов и сформулирован объединённый критерий оптимизации, позволяющий совместно учитывать энергосбережение и стабильность температурного режима. Обоснована возможность снижения энергопотребления без ухудшения теплотехнических характеристик.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Предложенный подход позволяет повысить энергетическую эффективность и адаптивность дискретных систем управления электроприводами вентиляторов АВО газа и обеспечивает возможность внедрения в существующие установки охлаждения газа без модернизации аппаратной части.

RELEVANCE

RELEVANCE. Gas air-cooling units (ACU) with discrete control of fan electric drives are widely used in gas transportation facilities, but existing discrete control schemes are characterized by increased energy consumption and insufficient regulation accuracy. The lack of analytically substantiated criteria for assessing the thermal condition of ACU sections further reduces the efficiency of control when the heat exchange characteristics of the equipment deteriorate.

PURPOSE

PURPOSE. Development of an analytically substantiated methodology for optimal discrete control of gas ACU fan electric drives, which ensures reduced energy consumption while maintaining the required cooling efficiency and temperature stability.

METHODS

METHODS. Analytical methods of thermal engineering analysis, regression modeling of passport characteristics, and methods of optimizing the modes of multi-stage cooling systems were used.

RESULTS

RESULTS. An integral indicator of the thermal efficiency of multi-stage cooling systems has been obtained, and a criterion for assessing the thermal technical state of gas cooling towers has been proposed for use in fan drive control systems. A layer-by-layer fan activation principle has been developed, and a combined optimization criterion has been formulated that allows for the simultaneous consideration of energy savings and temperature stability. The possibility of reducing energy consumption without compromising thermal technical characteristics has been substantiated.

CONCLUSION

CONCLUSION. The proposed approach allows to increase the energy efficiency and adaptability of discrete control systems for electric drives of gas ACU fans and provides the possibility of implementation in existing gas cooling systems without hardware upgrades.  

коэффициент регенерацииинтегральный показатель эффективности теплообменного аппаратарегрессионная модель тепловой эффективностиинтегральный диагностический критерийпринцип послойного управления вентиляторамидвухцелевая оптимизацияобъединённый критерий оптимизацииregeneration coefficientintegral indicator of heat exchanger efficiencyregression model of thermal efficiencyintegral diagnostic criterionlayer-by-layer fan control principledual-objective optimizationgeneral optimization criterionReferencesАбакумов А. М., Кузнецов П. К. Комбинированное управление электроприводами вентиляторов установок охлаждения газа // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2021. Т. 29. № 3(71). С. 67–82. DOI: 10.14498/tech.2021.3.4.Abakumov AM, Kuznetsov PK. Kombinirovannoe upravlenie elektroprivodami ventilyatorov ustanovok okhlazhdeniya gaza. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Tekhnicheskie nauki. 2021;29(3):67–82. (In Russ). doi:10.14498/tech.2021.3.4.Новожилов И. М., Абрамкин С. Е., Мальцев П. А., и др. Разработка системы управления аппаратом воздушного охлаждения масла в составе газоперекачивающего агрегата // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2023. Т. 16. № 2. С. 31–43. DOI: 10.32603/2071-89852023-16-2-31-43.Novozhilov IM, Abramkin SE, Maltsev PA, et al. Razrabotka sistemy upravleniya apparatom vozdushnogo okhlazhdeniya masla v sostave gazoperekachivayushchego agregata. Izvestiya SPbGETU LETI. 2023;16(2):31–43. (In Russ). doi:10.32603/2071-8985-2023-16-2-3143.Срок службы электродвигателя: анализ эксплуатационных факторов и прогнозирование долговечности [Электронный ресурс] // Образовательный сайт. URL: https://inner.su/articles/srok-sluzhby-elektrodvigatelya-v-raznykh-usloviyakh-ekspluatatsii.html (дата обращения: 29.10.2025).Srok sluzhby elektrodvigatelya: analiz ekspluatatsionnykh faktorov i prognozirovanie dolgovechnosti. Available at: https://inner.su/articles/srok-sluzhby-elektrodvigatelya-v-raznykhusloviyakh-ekspluatatsii.html. Accessed: 29 Oct 2025. (In Russ).Chen X., Guan L., Yang C., et al. A Novel Optimal Control Method for Building Cooling Water Systems with Variable Speed Condenser Pumps and Cooling Tower Fans // Buildings. 2025. Vol. 15. No. 19. DOI: 10.3390/buildings15193568.Chen X, Guan L, Yang C, et al. A Novel Optimal Control Method for Building Cooling Water Systems with Variable Speed Condenser Pumps and Cooling Tower Fans. Buildings. 2025;15(19). doi:10.3390/buildings15193568.Chang Q., Huang Y., Liu K., et al. Optimization Control Strategies and Evaluation Metrics of Cooling Systems in Data Centers: A Review // Sustainability. 2024. Vol. 16. No. 16.Chang Q, Huang Y, Liu K, et al. Optimization Control Strategies and Evaluation Metrics of Cooling Systems in Data Centers: A Review. Sustainability. 2024;16(16).Luo Z., Yao Q. Multi-Model-Based Predictive Control for Divisional Regulation in the Direct Air-Cooling Condenser // Energies. 2022. Vol. 15. No. 13. DOI: 10.3390/en15134803.Luo Z, Yao Q. Multi-Model-Based Predictive Control for Divisional Regulation in the Direct Air-Cooling Condenser. Energies. 2022;15(13). doi:10.3390/en15134803.Шалыгин А. В., Фетисов В. Г., Карякина И. В. Исследование работы аппарата воздушного охлаждения в системе магистрального газопровода // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2023. № 2. С. 29–32. DOI: 10.24412/0131-42702023-2-29-32.Shalygin AV, Fetisov VG, Karyakina IV. Issledovanie raboty apparata vozdushnogo okhlazhdeniya v sisteme magistral'nogo gazoprovoda. Transport i khranenie nefteproduktov i uglevodorodnogo syr'ya. 2023;(2):29–32. (In Russ). doi:10.24412/0131-4270-2023-2-29-32.Захаров П. А., Крюков О. В. Принципы инвариантного управления электроприводами газотранспортных систем при случайных возмущениях // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. 2008. № 2. С. 98–103.Zakharov PA, Kryukov OV. Printsipy invariantnogo upravleniya elektroprivodami gazotransportnykh sistem pri sluchaynykh vozmushcheniyakh. Vestnik Ivanovskogo gosudarstvennogo energeticheskogo universiteta. 2008;(2):98–103. (In Russ).Зубков Ю. В., Абакумов А. М., Абакумов О. А. Оптимизация алгоритмов комбинированного управления электроприводами установок охлаждения природного газа // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2024. Т. 32. № 2(82). С. 103–118. DOI: 10.14498/tech.2024.2.6.Zubkov YuV, Abakumov AM, Abakumov OA. Optimizatsiya algoritmov kombinirovannogo upravleniya elektroprivodami ustanovok okhlazhdeniya prirodnogo gaza. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Tekhnicheskie nauki. 2024;32(2):103–118. (In Russ). doi:10.14498/tech.2024.2.6.Mujtaba M. A., Munir M. A., Akhtar M., et al. Leveraging Machine Learning to Optimize Cooling Tower Efficiency for Sustainable Power Generation // Frontiers in Energy Research. 2025. Vol. 13. DOI: 10.3389/fenrg.2025.1473946.Mujtaba MA, Munir MA, Akhtar M, et al. Leveraging Machine Learning to Optimize Cooling Tower Efficiency for Sustainable Power Generation. Frontiers in Energy Research. 2025;13. doi:10.3389/fenrg.2025.1473946.Wenzel P. M., Fensterle E., Radgen P. Catalyzing Cooling Tower Efficiency: A Novel Energy Performance Indicator and Functional Unit including Climate and Cooling Demand Normalization // Sustainability. 2023. Vol. 15. No. 21. DOI: 10.3390/su152115454.Wenzel PM, Fensterle E, Radgen P. Catalyzing Cooling Tower Efficiency: A Novel Energy Performance Indicator and Functional Unit including Climate and Cooling Demand Normalization. Sustainability. 2023;15(21). doi:10.3390/su152115454.Белянкин Р. В., Устинов Е. В., Хромов К. С. Применение частотного регулирования для предотвращения образования гидратов природного газа при его охлаждении // Газовая промышленность. 2011. № 2(656). С. 79–83.Belyankin RV, Ustinov EV, Khromov KS. Primenenie chastotnogo regulirovaniya dlya predotvrashcheniya obrazovaniya gidratov prirodnogo gaza pri ego okhlazhdenii. Gazovaya promyshlennost'. 2011;2(656):79–83. (In Russ).Антонов В. А., Котляров Е. Ю., Финченко В. С. Экспресс-методика определения эффективной тепловой проводимости компактного газожидкостного теплообменника, функционирующего в атмосферной среде // Тепловые процессы в технике. 2023. Т. 15. № 5. С. 203–214. DOI: 10.34759/tpt-2023-15-5-203-214.Antonov VA, Kotlyarov EYu, Finchenko VS. Ekspress-metodika opredeleniya effektivnoy teplovoy provodimosti kompaktnogo gazozhidkostnogo teploobmennika, funktsioniruyushchego v atmosfernoy srede. Teplovye protsessy v tekhnike. 2023;15(5):203– 214. (In Russ). doi:10.34759/tpt-2023-15-5-203-214.Портянихин В. А. Модифицированный метод эффективности-NTU (m-ε-NTU) для расчёта воздухоохладителей в режиме с влаговыпадением или инеевыпадением. Часть I // Холодильная техника. 2021. Т. 110. № 1. С. 5–11. DOI: 10.17816/RF108665.Portyanikhin VA. Modifitsirovannyi metod effektivnost'-NTU (m-ε-NTU) dlya rascheta vozdukho-okhladiteley v rezhime s vlagovypadeniem ili ineevypadeniem. Kholodil'naya tekhnika. 2021;110(1):5–11. (In Russ). doi:10.17816/RF108665.Михеев М. А., Михеева И. М. Основы теплопередачи. 3-е изд., репр. М.: Изд. дом «Бастет», 2010. 344 с.Mikheev MA, Mikheeva IM. Osnovy teploperedachi. 3rd ed. Moscow: Bastet; 2010. (In Russ).Navarro H. A., Cabezas-Gómez L. C. Effectiveness–NTU Computation with a Mathematical Model for Cross-Flow Heat Exchangers // Brazilian Journal of Chemical Engineering. 2007. Vol. 24. No. 4. P. 509–518.Navarro HA, Cabezas-Gómez LC. Effectiveness–NTU Computation with a Mathematical Model for Cross-Flow Heat Exchangers. Brazilian Journal of Chemical Engineering. 2007;24(4):509–518.Методика оценки технического состояния аппаратов воздушного охлаждения газа. ООО «Газпром трансгаз Уфа». Утверждена по протоколу № 145 производственного совещания от 13 декабря 2008 г. Уфа, 2008. 25 с.Metodika otsenki tekhnicheskogo sostoyaniya apparatov vozdushnogo okhlazhdeniya gaza. Ufa: Gazprom transgaz Ufa; 2008. (In Russ).Roijers D. M., Vamplew P., Whiteson S., et al. A Survey of Multi-Objective Sequential Decision-Making // Journal of Artificial Intelligence Research. 2013. Vol. 48. DOI: 10.1613/jair.3987.Roijers DM, Vamplew P, Whiteson S, et al. A Survey of Multi-Objective Sequential Decision-Making. Journal of Artificial Intelligence Research. 2013;48. doi:10.1613/jair.3987.Зыкина А. В. Последовательная оптимизация для многокритериальной задачи // Экономика и математические методы. 2006. Т. 42. № 1. С. 110–119.Zykina AV. Posledovatel'naya optimizatsiya dlya mnogokriterial'noy zadachi. Ekonomika i matematicheskie metody. 2006;42(1):110–119. (In Russ).Свитачева М. П. О некоторых многокритериальных методах выбора плановых решений // Социально-экономический и гуманитарный журнал. 2016. № 3(3). С. 32–38.Svitacheva MP. O nekotorykh mnogokriterial'nykh metodakh vybora planovykh resheniy. Sotsial'no-ekonomicheskiy i gumanitarnyy zhurnal. 2016;3(3):32–38. (In Russ).Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. 258 с.Podinovskiy VV, Nogin VD. Pareto-optimal'nye resheniya mnogokriterial'nykh zadach. Moscow: Nauka; 1982. (In Russ).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.