Диссертация (Исследование и оптимизация нестационарных процессов гелиевого ожижителя-рефрижератора средней мощности), страница 7

Интегрированиесистем уравнений подобной сложности требует упрощения применяемыхуравнений состояния рабочих веществ приближенными аналогами дляускорения процесса симуляции, так как скорость моделирования играетважную роль при моделировании крупных криогенных систем, имеющихвысокую инертность протекающих процессов. Несмотря на снижениеточности полученного таким образом решения, данный подход получилширокое распространение среди универсальных средств моделирования45химических систем [59].

Высокая сложность математической модели такжетребует бо́льших временных затрат на подготовку расчета по сравнениюс расчетами стационарных режимов работы. Для вывода нестационарныхуравнений математической модели требуется больший объем информацииоб аппаратах и агрегатах криогенной системы в качестве исходных данных,включая размеры и массу теплообменных аппаратов, рабочие характеристикикомпрессорных и расширительных агрегатов, размеры трубопроводов,характеристики регулирующих вентилей.Наиболеераспространеннымметодомрешениясистемдифференциально-алгебраических уравнений в инструментах моделированиянестационарных процессов химических систем является неявный методЭйлера. При решении систем алгебраическо-дифференциальных уравненийнеобходим выбор шага интегрирования по времени, обеспечивающего какстабильность решения (малый шаг интегрирования), так и высокую скоростьмоделирования (большой шаг интегрирования).

Выбор данного параметраосуществляется согласно доступной вычислительной мощности и сложностикриогенной системы для обеспечения сбалансированного сочетания точностии скорости моделирования.Дополнительный метод повышения скорости симуляции заключаетсяв отдельном решении уравнений энергетического баланса, гидравлическихсоотношений давления и потоков рабочего тела, а также уравненийхимического состава с различной частотой по отношению к шагуинтегрирования. Так как изменение компонентного состава рабочих веществв химических системах происходит медленнее по сравнению с изменениемдавления, расхода или энергии потоков рабочего вещества, решениеуравнений химического состава целесообразно осуществлять с меньшейчастотой.

Для криогенных систем, не имеющих в своем составе смесейрабочих веществ, решение уравнений компонентного состава может бытьисключено.461.5. Выводы к первой главеНа основе проведенного анализа научной литературы можно сделатьвывод о необходимости дополнительных исследований методов оптимизациикрупных криогенных систем в составе проектов сверхпроводящих установок.Достаточно хорошо изучено поведение отдельных элементов криогенныхсистем в стационарных режимах. Активно развивающиеся методы иинструменты математического моделирования нестационарных процессовхимических систем находят свое применение для определения параметровсуществующих и проектирования новых криогенных систем.

Возможностисовременных средств нестационарного моделирования позволяют создаватьболеесложныематематическиемоделидлякомплексногоизучениякриогенных систем. Наиболее полезными задачами такого моделированиямогут стать оптимизации работы различных элементов криогенных системна нестационарных режимах.Криогенныесистемысовременныхускорителейзаряженныхчастиц являются сложными структурами и тесно связаны с многимиподсистемами. К криогенным системам предъявляются жесткие требованияпо параметрам криостатирования СВЧ-резонаторов и магнитных систем.Динамические нагрузки сверхпроводящих установок могут значительнопревышать статические тепловые нагрузки, значительную часть периодаэксплуатации криогенные системы работают при пониженных по сравнениюс номинальными тепловыми нагрузками. Данные требования требуютразработки энергоэффективных криогенных систем с широким диапазономрегулирования холодопроизводительности.Существующая тенденция понижения температуры криостатированиясовременных комплексов ускорителей заряженных частиц до температурсверхтекучего гелия (ниже 2,168 К) затрудняет стандартизацию такихкриогенных систем ввиду применения различных методов получения47температуры 2 К основанных на «теплом», «холодном» или «смешанном»методе сжатия паров гелия низкого давления.

Данные системы проектируютсяс использованием стандартных криогенных установок температурного уровня4 К и специфичных систем распределения жидкого гелия с окончательнымиступенями охлаждения до температуры 2 К. Данная методика разработкикриогенных систем затрудняет их индивидуальную настройку для достиженияоптимальных рабочих характеристик.Ввиду стандартизации ряда криогенных установок производителямииунификацииихосновныхэлементов,индивидуальнаянастройкасистем под требования потребителей холода с учетом особенностейкриогенной инфраструктуры потребителей, как правило, не производитсяили производится частично.

Поэтому оптимизация криогенных систем,невозможная ввиду ряда причин на этапах их производства, должнапроводиться в периоды приемочных и пусконаладочных испытаний.Благодаряразвитымавтоматизированнымсистемамуправлениятехнологическими процессами, подобная оптимизация может проводитьсятехническим персоналом без прямого участия производителя. Однакоспецифические особенности эксплуатации крупных криогенных систем(большая инертность процессов, длительное время отклика, высокаяэнергетическая емкость, и др.) не позволяют в полной мере изучитьих особенности.

В этих условиях оптимизация криогенных систем сприменением методов математического моделирования в нестационарномрежиме становится инструментом, помогающим решению данных проблем.Системы моделирования нестационарных химических процессов внастоящее время являются высокоразвитыми и простыми в освоенииинструментами химической отрасли, поэтому в сочетании с высокойвостребованностьюподобныхинструментоввкриогеннойтехникеэти инструменты открывают новое направление для развития методовпроектирования и анализа крупных криогенных систем.

Высокая доступность48подобных инструментов, развитость средств вычислительной техникииуниверсальностьподходовксозданиюматематическихмоделейхимических систем (включая криогенные) позволяет использовать инструментматематического моделирования на всех этапах проектирования, производстваи эксплуатации криогенных систем.Моделирование и изучение динамики процессов криогенных систем наэтапе их проектирования является наиболее целесообразным.

Оптимизацияархитектуры и параметров применяемых элементов криогенных цикловс целью улучшения динамического отклика на внешние возмущенияявляется эффективным инструментом снижения эксплуатационных затрат.Мероприятия по улучшению динамических характеристик криогенныхсистем позволяют сократить затраты времени на их захолаживание,повыситьстабильностьпереходныхрежимов(отогрева,рекуперацииадсорберов, изменения температуры или тепловой нагрузки), что вконечном счете повышает общую стабильность криогенной системы, снижаяэксплуатационные затраты и повышая общую безопасность эксплуатации.Оценка стабильности работы системы управления с учетом несовершенствинструментовсбораиобработкиданных(конечноевремяоткликадатчиков температуры, химического состава, влагосодержания, и др.)при помощи математических моделей цепей управления также позволяетполучить реалистичные оценки качества регулирования на ранних этапахпроектирования.Сдругойстороны,применениематематическогомоделированияцелесообразно также и для изучения существующих криогенных систем.

Кцелям данного метода изучения существующих криогенных установок можноотнести следующие:∙ точная настройка цепей управления, оптимизация времени откликасистемы на внешние возмущения;∙ динамическаяоптимизациясистем,спроектированныхс49использованием расчетов только стационарных режимов работы;∙ оценка поведения системы с учетом изменившихся относительнопроектируемыхпараметровусловийэксплуатации,таких,кактемпература криостатирования, величина тепловой нагрузки, давленияв сборнике жидкого гелия, и др.;∙ оптимизация работы при сниженном в результате износа КПДрасширительных машин, пониженной эффективности теплообменныхаппаратов;∙ изучение крайне нестационарных, аварийных и прочих нежелательныхс точки зрения безопасности эксплуатации или безопасности персоналарежимов работы.Поитогамсравнительно-поисковогоисследованияметодовмоделирования и оптимизации гелиевых криогенных систем были определеныследующие требования к экспериментальной криогенной системе:1.

наличие регулируемых ожижительной и рефрижераторных нагрузок;2. наличие тепловых нагрузок на температурных уровнях 4 К и 2 К;3. наличие средств удаленного управления основными устройствами всоставе криогенной системы;4. наличие автоматизированной распределенной системы управления,позволяющейконтролироватьосновныеустройствавсоставекриогенной системы;5. возможность простого перепрограммирования управляющей логикисистемы управления;6. оснащенностькриогеннойсистемысредствамидиагностикиимониторинга процессов;7.

нахождениеиспытаний,криогеннойпозволяющеесистемевпроведениепроцессетестовыхпусконаладочныхиспытанийдляопределения параметров криогенной системы, а также поверочныхиспытаний для определения полезного эффекта оптимизации без50нарушения работы сверхпроводящей системы.Криогенная система проекта ARIEL, расположенная в НациональнойЛаборатории Ядерной Физики и Физики Элементарных Частиц «TRIUMF»(г. Ванкувер, Канада), полностью удовлетворяет данным условиям, и былавыбрана в качестве экспериментальной системы для данной работы.В связи с этим целью настоящей научной работы является исследованиеметодов оптимизации существующих проектов крупных криогенных системдля криостатирования сверхпроводящих элементов ускорителей заряженныхчастиц с целью повышения их энергетической эффективности и сниженияпотребления электрической мощности с использованием криогенной системыпроекта ARIEL в качестве экспериментальной системы.Для этого необходимо решить следующие задачи:1.

Исследоватьсуществующийкриостатированияпроектсверхпроводящихкриогеннойсистемырадиочастотныхдлярезонаторовна примере криогенной системы линейного ускорителя проекта ARIEL.2. Определить фактическую эффективность криогенной системы, а такжеее зависимость от различных режимов работы.3. Исследовать существующие методы оптимизации криогенных систем.4. Создать математическую модель криогенной системы линейногоускорителяоптимизациипроектаARIEL.криогенныхОтработатьсистемнаисследованныематематическойметодымоделииопределить полезный эффект исследованных методов.5.