Интеллектуальная система управления электроприводами вентиляторов аппаратов воздушного охлаждения газа с аналитической диагностикой теплотехнического состояния

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

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

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. 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.

1. Абакумов 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.

2. 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.

3. 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).

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. 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.

15. Михеев М. А., Михеева И. М. Основы теплопередачи. 3-е изд., репр. М.: Изд. дом «Бастет», 2010. 344 с.

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. Зыкина А. В. Последовательная оптимизация для многокритериальной задачи // Экономика и математические методы. 2006. Т. 42. № 1. С. 110–119.

20. Свитачева М. П. О некоторых многокритериальных методах выбора плановых решений // Социально-экономический и гуманитарный журнал. 2016. № 3(3). С. 32–38.

21. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. 258 с.