Моделирование теплопотерь нефтяных резервуаров методом наноразмерных клеточных автоматов

Моделирование теплопотерь нефтяных резервуаров методом наноразмерных клеточных автоматов

Автор: Байков И.Р., Смородова О.В., Китаев С.В., Кузнецова Е.В., Гизатуллина Д.Т.

Журнал: Нанотехнологии в строительстве: научный интернет-журнал @nanobuild

Статья в выпуске: 3 т. 11, 2019 года.

Бесплатный доступ

Нефтегазовая отрасль играет важнейшую роль в экономике России. Одним из способов повышения ее энергетической эффективности является снижение непроизводительных потерь. Потери нефти и нефтепродуктов происходят на всех этапах нефтегазового комплекса от месторождений добычи углеводородного сырья до переработки и передачи потребителям вторичного продукта. Неизбежные убытки системе наносят потери от испарения при чрезмерном нагреве солнечной радиацией при хранении в резервуарных парках. В холодное время года интенсивное внешнее охлаждение наружным воздухом приводит к повышению вязкости продукта и росту затрат электроэнергии на его перекачку. Для исключения возникновения таких ситуаций требуется строгое ведение температурного режима резервуара минимизацией внешних теплопоступлений и собственных теплопотерь. В статье рассмотрено моделирование теплообмена через теплоизолированную стенку нефтяного резервуара одного из резервуарных парков центрального пункта сбора нефти северного месторождения России. Построение температурного графика через наружное ограждение выполнено методом наноразмерных ячеек асинхронного клеточного автомата. Моделирование проведено для трех размерностей КА-поля. Показано, что для поставленной задачи оптимальной является структура поля в 560 ячеек моделирования.

Еще

Теплопроводность, тепловая изоляция, клеточный автомат, моделирование, температурное поле

Короткий адрес: https://sciup.org/142218170

IDR: 142218170   |   DOI: 10.15828/2075-8545-2019-11-3-335-350

Список литературы Моделирование теплопотерь нефтяных резервуаров методом наноразмерных клеточных автоматов

  • Карпов А.И. Диссертационные исследования в области нанотехнологий и наноматериалов: научная новизна и практическая значимость. Часть 2 // Нанотехнологии в строительстве. – 2016. – Т.8, № 2. – С. 82–108. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_25810861_43156411.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Китаев С.В., Смородова О.В. Математическое моделирование испарения сжиженных углеводородов при нарушении тепловой изоляции резервуара // Нефтегазовое дело. –2017. – № 1. – С. 108–120. – URL: http://ogbus.ru/files/ogbus/issues/1_2017/ogbus_1_2017_p108-120_KitaevSV_ru.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Султанов М.Х., Гималетдинов Г.М., Юмагулов Э.О. Резервуары больших объемов для хранения нефти и нефтепродуктов // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2008. – № 1(71). – С. 46–48. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_11639733_29497659.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Султанов М.Х., Гималетдинов Г.М., Саттарова Д.М. Совершенствование конструкций оборудования резервуаров // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2004. – № 63. – С. 149–152. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_11528514_81961495.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Бронштейн А.И., Журавлев Г.В. Оценка зависимости фракционного состава нефти от количества испарившихся углеводородов // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2007. – № 2 (68). – С. 95–97. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_11639686_44995248.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Лукьянова И.Э. Исследование работоспособности резервуара РВС для хранения нефти и нефтепродуктов с использованием программного пакета FLOWVISION // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2009. – № 3 (77). – С. 63–66. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_13004713_99189431.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Байков И.Р., Смородова О.В., Китаев С.В.Исследование свойств жидких керамических теплоизоляционных материалов // Нанотехнологии в строительстве. – 2018. – Т. 10, № 5. – С. 106–121. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_36402454_13331277.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Коныгин С.Б. Разработка метода вероятностного клеточного автомата для моделирования процессов и оборудования в нефтегазовой отрасли // Нефть. Газ. Новации. – 2011. – № 1 (144). – С. 66–68.
  • Жихаревич В.В., Шумиляк Л.М. Аппроксимация решения нестационарного уравнения теплопроводности методом вероятностных непрерывных асинхронных клеточных автоматов для одномерного случая // Компьютерные исследования и моделирование. – 2012. – Т. 4, № 2. – С. 293–301. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_17863045_64452035.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Губарев С.В., Берг Д.Б., Добряк П.В. Математическая модель и численный метод для решения задач диффузии и теплопроводности // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 6. – С. 176. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_21162608_41582620.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Жихаревич В.В., Шумиляк Л.М., Струтинская Л.Т., Остапов С.Э Построение и исследование непрерывной клеточно-автоматной модели процессов теплопроводности с фазовыми переходами первого рода // Компьютерные исследования и моделирование. – 2013. –Т. 5, № 2. –С. 141–152. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_20143227_99365212.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Droz М., Chopard В. Cellular Automata approach to physical problems // Helvetica Physica Acta, 1988, V. 61, pр. 801–816.
  • Бандман О. Л. Клеточно-автоматные модели пространственной динамики // Системная информатика. – 2005. – Вып. 10. – С. 57–113.
  • Parodi O., Ottavi Н. Simulating the Ising model on a cellular automata.// Cellular Automata and Modeling of Complex Physical Systems, ed. by P.Manneville, Springer, Berlin, 1990, pр. 82–97.
  • Wolfram S. A New Kind of Science. Wolfram Media, Inc., 2002.
  • Neary T., Woods D. Four Small Universal Turing Machines, Fundamenta Informaticae (2009) 91. Рр. 105–126.
  • Соколов И.А., Миловидова А.А. Обзор свойств клеточных автоматов, их применения // Системный анализ в науке и образовании. – 2017. – № 1 (35). – С. 21–31. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_30599821_68409860.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
  • Wuensche A. Classifying Cellular Automata Automatically; Finding gliders, filtering, and re-lating space-time patterns, attractor basins, and Z parameter // COMPLEXITY. 1999. Vol. 4. no. 3. Pp. 47–66.
  • Packard N. H., Wolfram S. Two-dimensional cellular automata // Journal of Statistical Physics, 1985. Vol. 38. Pр. 901–946.
  • Hopcroft J. E., Motwani R., Ullman J. D. Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation (2nd ed.) Addison-Wesley, 2000.
  • Sutner K. Linear cellular automata and De Bruijn automata. In: Cellular Automata: a parallel model (Delorme M., Mazoyer J., Eds.). Kluwer, 1998.
  • Hanson J.E., Crutchfield J.P. Computational mechanics of cellular automata: an example // Physica D. 1997. Vol. 103.Pp. 169–189.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp