Статті

Інформаційно-вимірювальна система витрати газу на основі опрацювання сигналів за оцінками ентропії

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №5 2021

Останнє оновлення: 02 листопада 2021

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 3388

Authors:

І. З. Мануляк, orcid.org/0000-0002-0072-1532, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

С. І. Мельничук, orcid.org/0000-0002-6973-4235, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Ю. Й. Стрілецький, orcid.org/0000-0002-0105-8306, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

В. М. Гарасимів, orcid.org/0000-0002-6613-3549, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2021, (5): 125 - 130

https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-5/125

Abstract:

Мета. Підвищення точності вимірювання витрати газу в тахометричних перетворювачах на основі вдосконалення структурного, апаратного та алгоритмічного забезпечення інформаційно-вимірювальних систем.

Методика. Визначення величини витрати газових середовищ ґрунтується на параметрах інформаційно-вимірювальних сигналів. Сигнали сенсора, що взаємодіють із середовищем, традиційно опрацьовують на основі амплітудних і частотних методів. Проведення досліджень базується на теорії інформації, методах статистичного та спектрального аналізу, цифрового опрацювання сигналів, теорії газової динаміки, заснованій на математичному моделюванні в обчислювальному експерименті, а також на теорії похибок і невизначеності результатів вимірювань. Досліджувались статистичні характеристики вимірювальних сигналів перетворювача, представлені в унітарному базисі.

Результати. Результатом проведених досліджень є розробка інформаційно-вимірювальної системи для контролю порогу чутливості перетворювачів первинного об’єму та обсягу споживання газу на основі розробленого первинного перетворювача, що дозволяє забезпечити відносну стандартну невизначеність визначення витрат у межах ±0,5 %. Розроблено спецпроцесор для розрахунку оцінок ентропії інформації про сигнал.

Наукова новизна. Полягає в тому, що вперше запропоновано метод формування та опрацювання інформаційно-вимірювальних сигналів, який базується на використанні пульсацій тиску внаслідок переміщення мірного елементу перетворювача в торовидній мірній камері. Запропонована реалізація мірного елементу сферичного перетворювача, густина якого практично співрозмірна з густиною контрольованого середовища.

Практична значимість. Полягає в тому, що запропонований метод дозволяє забезпечити нижчий поріг чутливості у порівнянні із промисловою реалізацією перетворювачів тахометричного типу.

Ключові слова: інформаційно-вимірювальна система, оцінки інформаційної ентропії, вимірювальні сигнали, витрата газу, первинний перетворювач

References.

1. Thapa, P. (2016). Measurement and Control system in oil gas industry. Centre for Risk, Integrity and Safety Engineering (C-RISE). Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/ 311949744.

2. Andersson, A. (2017). Measurement Technology for Process Automation. CRC Press. https://doi.org/10.4324/9781315267913.

3. Ropyak, L. Y., Pryhorovska, T. O., & Levchuk, K. H. (2020). Analysis of materials and modern technologies for PDC drill bit manufacturing. Progress in Physics of Metals, 21(2), 274-301. https://doi.org/10.15407/ufm.21.02.274.

4. Ilin, S., Adorska, L., Samusia, V., Kolosov, D., & Ilina, I. (2019). Conceptual bases of intensification of mining operations in mines of Ukraine based on monitoring and condition management of mine hoisting systems. E3S Web of Conferences, 109, art. no. 00030. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201910900030.

5. Velychkovych, A. S., Andrusyak, A. V., Pryhorovska, T. O., & Ro­pyak, L. Y. (2019). Analytical model of oil pipeline overground transitions, laid in mountain areas. Oil and Gas Science and Technology, 74, art. no. 2019039. https://doi.org/10.2516/ogst/2019039.

6. Babak, V. P., Babak, S. V., Myslovych, M. V., Zaporozhets, A. O., & Zvaritch, V. M. (2020). Simulation and software for diagnostic systems. Studies in Systems, Decision and Control, 281, 71-90. https://doi.org/10.1007/978-3-030-44443-3_3.

7. Dunets, R., Klym, H., & Kochan, R. (2015). Multi-functional nanostructured sensors and their adaptation into cyber-physical systems. Proceedings of the International Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2015, art. no. 7325455, 154-157. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2015.7325455.

8. Tan, L., & Jiang, J. (2018). Digital Signal Processing: Fundamentals and Applications. Academic Press. ISBN: 978-0-12-374090-8.

9. Świsulski, D., Hanus, R., Zych, M., & Petryka, L. (2017). Methods of measurement signal acquisition from the rotational flow meter for frequency analysis. EPJ Web of Conferences 143. 02124.
https://doi.org/10.1051/epjconf/201714302124.

10. Andriishyn, M. P., Chernyshenko, O. M., & Edel, A. V. (2015). The peculiarities of using gas-dynamic similarity theory during calibration and verification of natural gas meters. Naftohazova haluz Ukrainy, 6, 33-36.

11. Manuliak, I. Z. (2016). Schematic solutions for the processing of impulse signals of volume converters and volumetric gas consumption. Visnyk of Kherson National Technical University, 4(59), 169-174.

12. Nykolaichuk, Ya. M., Pastukh, T. I., & Voronych, A. R. (2015). Theory and methods of evaluating the entropy of discrete manipulated signals. Optoelectronic Information-Energy Technologies, (1), 18-29.

13. Nykolaichuk, Ya. M., & Voronych, A. R. (2010). Theoretical fundamentals of entropy measures and their application in information technologies of signal formation and processing. Optoelectronic Information-Energy Technologies, 19(1), 50-64.

14. Manuliak, I. Z., & Melnychuk, S. I. (2017). The algorithmic support implementation for sliding value calculation of the information entropy estimation of measuring signals. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 5(253), 182-186.

15. Manulyak, I., Melnychuk, S., Voronych, A., & Nykolaychuk, L. (2018). Special processor of information entropy estimates calculation of fixed-size signals binary realizations. Proceedings of the XIV International Conference Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, 18-22 April, (pp. 200-203). Lviv.

16. Xin, Zhang (2015). Digital Signal Processing System Research and Design Based on FPGA. International Conference on Manufacturing Science and Engineering (ICMSE-2015), 28-29 November, (pp. 103-106).

17. Czaja, Z. (2018). Time-domain measurement methods for R, L and C sensors based on a versatile direct sensor-to-microcontroller interface circuit. Sensors And Actuators A-Physical, 274, 199-210. https://doi.org/10.1016/j.sna.2018.03.029.

18. Shatskyi, I., Ropyak, L., & Velychkovych, A. (2020). Model of contact interaction in threaded joint equipped with spring-loaded collet. Engineering Solid Mechanics, 8(4), 301-312. https://doi.org/10.5267/ j.esm.2020.4.002.

• < Попередня
• Наступна >