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Enregistrement W2334944185 · doi:10.1115/ipc2002-27278

Dynamic Simulation as a Tool for Optimizing Pressure Control Valve Performance

2002· article· en· W2334944185 sur OpenAlexaff
Jack Broyles, Roger W. Shirt

Notice bibliographique

Revue4th International Pipeline Conference, Parts A and B · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl valvesPipeline (software)EngineeringPipingFlow control valveActuatorProcess (computing)Range (aeronautics)Flow control (data)Dynamic simulationPressure controlSuctionControl theory (sociology)SimulationMarine engineeringComputer scienceMechanical engineeringControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Control valves installed for pump station pressure control are typically tuned and commissioned at the low end of the flow range and well below the safe operating limits in order to avoid pressure excursions and line shutdowns during commissioning. Tuning parameters selected for best performance at low flowrates often produce poor performance at high flowrates requiring dampened tuning parameters and slower valve actuator speeds. This results in sluggish responses to pressure changes. Enbridge has undertaken a case study to examine three control valves which exhibited poor control characteristics. The goal of this study was to produce an optimal tuning strategy that could be implemented with a high degree of confidence over the entire range of operating conditions. To accomplish this, the IDEAS (AMEC Technologies, Inc.) dynamic simulation software package was utilized. The pipeline was modeled from the pump station upstream of the station of interest to the downstream pump station. The model consists of pipeline sections, pumps, control valves and other process elements that are hydraulically linked. Station discharge and suction pressures are controlled via PI controllers with adjustable set points, ramp rates and tuning constants. Valve full stroke actuator speed can also be varied. Information required to develop the simulation model included station elevations, pipeline lengths, pump curves and control valve Cv curves. The three simulation models developed for this study have been calibrated against process data by adjusting piping resistances. The inherent nonlinearities present in the control valve system were quantified through use of the simulation model. Various strategies to alleviate the adverse effects of these nonlinearities have been studied. Use of a simulation tool also resulted in increasing the awareness of trade-offs present in design and tuning of control valve systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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