Разработка ученых Пермского Политеха поможет контролировать вредные выбросы в атмосферу из перспективных газотурбинных установок

Газотурбинные установки используются в нефтегазовой и авиационной промышленности в качестве источника энергии. В состав установки входит газотурбинный двигатель, одним из важнейших элементов которого является камера сгорания – основной источник вредных выбросов. Снижение выбросов в атмосферу может быть обеспечено применением малоэмиссионной камеры сгорания (МЭКС). В настоящий момент контроль выбросов в атмосферу не ведется, поскольку нет датчиков эмиссии. Учеными Пермского Политеха было предложено для контроля вредных выбросов из камеры сгорания использовать математическую модель МЭКС,  встроенную в систему автоматического управления  газотурбинной установки. Для повышения адаптивных свойств модели были использованы технологии искусственного интеллекта, а именно – нейронные сети, которые позволяют эффективно увеличить качество моделирования процессов в сложных объектах на основе создания гибких и простых алгоритмов.

Таким образом, ученые Пермского Политеха разработали и апробировали систему автоматического управления МЭКС со встроенной нейросетевой моделью.

Исследование опубликовано в цифровой библиотеке «IEEE Xplore» по результатам международной российской конференции «Умная индустрия», 2023. Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Газотурбинный двигатель управляется подачей топлива, который внутри двигателя смешивается с воздухом, сжимается и превращается в топливовоздушную смесь. Эта смесь подается в камеру сгорания, там сжигается и в виде реактивной струи газа выбрасывается в сопло двигателя, создавая тягу. Чем больше топлива в топливовоздушной смеси, тем больше вырабатываемая мощность (скорость самолета), но также увеличивается выброс (эмиссия) вредных веществ в атмосферу.

– Для того чтобы снизить количество вредных выбросов в атмосферу, современные газотурбинные установки оснащают малоэмиссиоными камерами сгорания. В них горит обедненная топливная смесь с большим количество воздуха. За счет этого выделяется меньше оксидов азота и углерода, и работа установки становится более экологичной. Однако малоэмиссионные камеры имеют очень узкий рабочий диапазон, зависящий от концентрации топлива в смеси: при большом количестве топлива выбросов становится слишком много (что не отвечает экологическим требованиям), а при малом количестве – может произойти срыв пламени, и установка перестанет работать. Чтобы не произошел срыв важно контролировать пульсацию давления в жаровых трубах (чем выше они по амплитуде, тем выше вероятность срыва пламени). При этом контролировать процессы в камере сгорания в современной практике невозможно поскольку «физические» датчики не устанавливаются в камеру сгорания в настоящее время,  – рассказывает доцент кафедры конструирования и технологий в электротехнике ПНИПУ, кандидат технических наук Татьяна Кузнецова (на фотографии).

Разработанный учеными виртуальный регулятор для газотурбинных установок, построенный на основе нейросетевой математической модели камеры сгорания, прогнозирует выбросы оксидов азота и углерода в атмосферу из камеры сгорания и пульсацию давления в жаровых трубах в зависимости от расхода топлива.

– Нейросетевая модель камеры сгорания,  встроенная в систему автоматического управления  газотурбинной установки, выполняет роль «виртуального» сенсора. В отличие от физических датчиков он не замеряет концентрацию вредных веществ напрямую. Вместо этого виртуальный сенсор по специальным алгоритмам отслеживает расход топлива и в зависимости от его величины вычисляет уровень эмиссии вредных веществ и амплитуду пульсации давления в жаровых трубах. После этого сенсор посылает сигнал системе управления, которая в зависимости от ситуации может изменить уровень подачи топлива, чтобы не допустить излишних выбросов вредных веществ в атмосферу или срыва пламени, – объясняет ученая.

Основу разработки нейросетевой модели составляют полученные данные натурных испытаний для одного из вариантов промышленной камеры сгорания. Моделирование, обучение и тестирование нейронной сети проводилось в MATLAB Simulink.

Эффективность работы регулятора эмиссии и нейросетевой модели МЭКС была проверена на имитаторе двигателя в ходе стендовых испытаний на программно-аппаратной платформе PXI N. В результате спрогнозированные данные оказались с высокой точностью соответствующими данным, полученным в ходе эксперимента.

Использование нейронных сетей в регуляторах камер сгорания позволит увеличить их адаптивность, точность и быстродействие при прогнозировании выбросов вредных веществ в атмосферу в режиме реального времени.

Ученые отмечают, что в будущем нейросетевую модель можно будет использовать при создании систем управления наземными газотурбинными установками и авиационными двигателями нового поколения.