Dynamic Simulation as a Tool for Optimizing Pressure Control Valve Performance
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».