Современные подходы к выбору производительности основного технологического оборудования объектов заправки природным газом

А.А. Евстифеев, начальник лаборатории ООО «Газпром ВНИИГАЗ», к.т.н.

В статье рассмотрены современные концептуальные подходы к выбору производительности основного технологического оборудования объектов заправки газовым моторным топливом. Проведен анализ концепций, выявлены их достоинства и недостатки. Представлен подход, используемый при выдаче предложений и заключений о соответствии предлагаемых технических решений достижению показателей удовлетворенности потребителей газового моторного топлива. Методами теории массового обслуживания сформирована математическая модель этого процесса и проведен расчет вероятностей потери клиента из-за превышения времени ожидания обслуживания.

__Ключевые слова:

газовое моторное топливо, концепция, теория массового обслуживания, транспортный поток, производительность компрессоров.

Н

а этапе выбора перспективных мест для размещения объектов газовой заправки транспорта выполняется предварительный технико-экономический анализ [1-10], в рамках которого проводится комплекс мероприятий по оценке фактического Рф и перспективного Рп объемов потребления, типов транспортных средств (ТС) и и интенсивности потока транспортных средств приходящих на заправку. Исследования, проводимые в последние годы разными коллективами ученых [1-4], показывают, что в зависимости от положенного в основание расчета принципа обеспечения потребителей и выбранной технологии производства газового моторного топлива (ГМТ) четко можно выделить три концептуальных подхода:

• по степени удовлетворения потребности транспорта [2];

• по пиковым нагрузкам или максимальной интенсивности потока транспортных средств [1, 7];

• по интенсивности потока транспортных средств [3].

По степени удовлетворения потребности транспорта

В рамках данной концепции выбор производительности основного и вспомогательного оборудования заправочной станции выполняется из расчета необходимости в суточном объеме газового моторного топлива для заправки среднестатистического числа транспортных средств определенного типа и среднего объема газового

моторного топлива, необходимого для одной заправки, то есть

Р = X ЧгМг ,

г =0

где ^ - средний объем заправки для г-го типа транспортных средств; М1 - среднее количество транспортных средств г-го типа; и - число типов транспортных средств, обслуживаемых на данной станции;

Р = X яМ1С) ,

1=0

где Mi () - оценка числа транспортных средств г-го типа на некоторый момент времени t в будущем, вычисляемая методами математического анализа на основании данных предыдущих периодов.

Исследования, проведенные в рамках работ по прогнозированию изменения потребления, показывают, что наиболее качественное описание трендов в части изменения численности транспортных средств показывают Б-образные и р-образные кривые, причем на этапе развития наиболее точный прогноз удается получить при использовании функции оценки вида

'ЛMi, при I > Ь,

М. (I) = м. +

ЛМг Лмг

-Н--- 008

2 2

0, при I < а,

Ч - Ь^

I — /

, при а < I < Ь,

где ДМ,. - число транспортных средств г-го типа, находящихся в эксплуатации на некоторый момент времени t в будущем, например, в случае наличия заявок на обслуживание или контрактов с якорными (ключевые) потребителями в зоне нулевого холостого пробега от станции (табл. 1).

Таблица 1

Типы автомобилей

Показатели Легковые Грузовые до 3,5 т Автобусы и спецтранспорт

Число ТС, ед. 30 20 10

Средний объем одной заправки, м3 30 70 160

Объем газового моторного топлива, которое необходимо произвести, составит около 3900 м3/сут, или 1 423,5 тыс. м3/год. Для станций (рис. 1) годовая наработка основного производственного оборудования рассчитывается из 8000 рабочих часов. Соответственно на станции должно быть установлено оборудование производительностью 177,93 м3/ч, или 4250 м3/сут. Запас по производительности 8... 10 % связан с необходимостью технического обслуживания, проведения осмотров и диагностики основного и вспомогательного оборудования станции [10].

Основным недостатком данного подхода является отсутствие учета неравномерности прихода транспортных средств на заправку, неограниченный рост времени обслуживания и очереди из ТС. В результате, если предположить, что все 60 автомобилей приедут одновременно, то последний будет стоять в очереди не менее 22 часов [8, 9].

Рис. 1. Автомобильная газонаполнительная компрессорная станция (АГНКС) ООО «Газпром трансгаз Ставрополь»

По пиковым нагрузкам или максимальной интенсивности потока ТС

В рамках данной концепции расчет производится исходя из периодов пиковой нагрузки на основное производственное оборудование станции. В основном данный подход используется для пунктов заправки ТС автотранспортных предприятий, например, автобусных парков, обслуживающих регулярные маршруты.

Особенность режима работы автобусных парков заключается в наличии ограниченного технологического периода времени с 22:30 до 05:00, в течение которого необходимо заправить и подготовить к выходу на линии все транспортные средства первой смены. В результате фактически 70 % суточного объема газового моторного топлива АГНКС должна произвести и заправить за 6,5 ч рабочего времени.

Основным недостатком данного подхода является низкая фактическая загрузка производственных мощностей и высокие капитальные затраты. По сути, общая загрузка производственного оборудования станции не будет превышать 25 %, что негативно сказывается на экономических показателях производственной деятельности.

Рассмотрим ранее приведенный пример, только теперь нам необходимо заправить автобусы и спецтранспорт в течение трех часов. Тогда в этот период времени необходимо произвести 1600 м3 ГМТ, соответственно на станции должно быть установлено оборудование производительностью 533,33 м3/ч, или 12 800 м3/сут. Сравнив этот показатель с аналогичным для первой концепции, мы увидим трехкратное повышение производительности станции, что влечет за собой увеличение объема станционного оборудования и пропорциональный рост капитальных и эксплуатационных затрат.

По интенсивности потока транспортных средств

В рамках данной концепции проводится более углубленный анализ состава транспортных средств, заправку которых планируется организовать. Предварительно ограничивают предельное время ожидания, обычно его выбирают в соответствии с психологическими и экономическими характеристиками. В ряде работ показано [6, 8, 10],

что психологический предел ожидания заправки при наличии очереди составляет не более 20.. .30 мин. В зависимости от площади станции может быть принято ограничение по максимальной длине очереди, чтобы скопившиеся на станции машины не выходили на проезжую часть дорожного полотна. В результате могут быть сформированы галереи с разной производительностью для заправки грузового и легкового транспорта. По результатам проведенного анализа полученные исходные данные обрабатываются методами теории массового обслуживания.

Например, при экспертизе проектов в некоммерческом партнерстве «Национальная газомоторная ассоциация» используется следующая математическая модель. Предполагается, что есть автозаправочная станция с m одинаковыми газораздаточными колонками и ограниченным r числом мест в очереди обслуживания. Входящий поток требований - пуассоновский с дисциплиной очереди обслуживания FIFO (первый вошел - первый вышел). Интервалы времени между требованиями на обслуживание предполагаются экспоненциально распределенными. Интенсивность входной нагрузки равна среднему числу требований, поступивших в систему за среднее время обслуживания (x ) одного требования:

Л = £ гРг = * ,

7=0 _

где Pj - вероятность того, что за интервал времени t = x в систему поступит точно i требований.

В рамках анализа с помощью данной модели проводится определение стационарного распределения вероятностей состояний станции Pk (k=0,1,..., m+r) и характеристик качества обслуживания.

В данной модели очередь ограниченна, поэтому модель системы массового обслуживания можно записать в виде M|M|m|r (с очередью и потерями). Если в момент приезда автомобиля (поступление требования) в системе есть хотя бы одна свободная колонка, то он сразу начинает обслуживаться. Если все колонки заняты, автомобиль становится в очередь при условии, что число ожидающих меньше r, то есть имеются места для ожидания. Если очередь ранее приехавших больше r, то автомобиль уезжает на следующую заправку. Таким образом, требование теряется, если в системе уже есть l=m+r требований, причем из этих l требований m обслуживаются, а r ожидают в очереди.

При вычислении состояний системы используется второе распределение Эр-ланга, с помощью которого проводится расчет вероятностей состояний системы при обслуживании пуассоновского потока требований

Лк

Pk =ТТр0 ПРИk =m k!

Р

г л\k-m лт

m

m!

P0 при k = т,.., .

Ро =

'+1

m-1 Ak

I-+ ,=0 k!

(лт ^

V т! J

V

m

1 -Л

m

Для расчета вероятности полной занятости системы (все обслуживающие устройства и полная очередь) используется выражение

'**оци»Г'

1

Экономика автотранспортной отрасли

I ш

\

I кт 1 С К'

р=е рк=т ро а

т! к=т\ т

к=т

= — Р0 т!0

1 -

'+1

V т у

1 - Г

V т у

Вероятность потери требования можно получить как

( Л ^г Лт

г А \1-т

Р =

Л

V т

Лт

т!

Рп =

V т у

т!

т-1 А к к=0 к!

т!

1 -

-+1

V т )

1 -—

т

В результате нескольких итераций расчета определяется вероятность потери требования на обслуживание (рис. 2). При достижении некоторого уровня качества обслуживания, обычно для АГНКС это уровень вероятности обслуживания Роб=1-Рг>0,9, процесс рассчета заканчивается.

В табл. 2 приведены результаты вычисления вероятности обслуживания ТС в зависимости от числа компрессоров и времени ожидания. Можно отметить, что вероятность обслуживания 90 % для компрессорной станции с одним компрессором достигается при среднем времени ожидания 45 мин, что говорит об образовании больших очередей в периоды пиковой нагрузки и при заправке крупных транспортных средств (автобусы, коммунальная техника и грузовые автомобили).

В результате проведенных исследований и расчетов (табл. 3) производительность основного и вспомогательного оборудования газовых заправочных станций природного газа для различных концепций будет различной.

Таблица 2

Вероятность обслуживания ТС в зависимости от числа компрессоров и времени ожидания

Вероятность обслуживания Число компрессоров Число заправочных постов Максимальное время ожидания

0,783 1 2 15

0,871 1 2 30

0,9194 1 2 45

0,9479 1 2 60

0,8386 2 4 15

0,9194 2 4 30

0,9367 2 4 45

0,8786 3 8 15

0,9199 3 8 30

Рис. 2. График вероятностей потери клиента ввиду времени ожидания

Таблица 3

Производительность основного и вспомогательного оборудования

Показатель Концепция 1 Концепция 2 Концепция 3

Объем производимого на станции газа, м3/сут 4250 12 800 7550

Число компрессоров 1 3 2

Число газораздаточных колонок 2 8 4

При этом применение концепции выбора наименьшей по степени удовлетворения потребности транспорта позволяет использовать АГНКС с максимальной загрузкой, но не позволяет достичь удовлетворительных результатов по времени ожидания и длине очереди транспортных средств, прибывших на заправку. В таких системах часто используется компоновка, содержащая ряд единичных элементов в технологической цепи, соединенных последовательно (компрессор, блок осушки, газозаправочная колонка, система коммерческого учета газа), выход из строя или отказ любого из этих элементов приводит к полной остановке станции. Поэтому на наиболее загруженных транспортных участках необходимо иметь в пределах 10.. .15 км альтернативный источник заправки ГМТ или резервную производственную линию. Опыт эксплуатации однокомпрессорных станций высокой мощности показывает ряд недостатков, связанных с отсутствием следующих возможностей:

• частичного вывода производственных мощностей для ремонта и технического обслуживания;

• частичного отключения основных потребителей мощности (компрессоры) при неполной загрузке производственного оборудования;

Экономика автотранспортной отрасли

wwwww

• резерва производственной мощности.

При использовании концепции по пиковым нагрузкам или максимальной интенсивности потока транспортных средств основным недостатком является пробле-54 ма возведения избыточных производственных мощностей, что влечет потребность

в поиске способов загрузки станции во время простоя. Такими способами являются:

• установка на станции блоков сжижения природного газа с возможностью его последующей реализации в качестве топлива для транспортных средств и автономной газификации;

• заправка передвижных автомобильных заправщиков;

• применение технологии газовых кассетных сборок.

Выбор производственных мощностей в соответствии с концепцией интенсивности потока транспортных средств является компромиссной стратегией, направленной на достижение необходимого уровня обслуживания, надежности производственного процесса и адекватных затрат на приобретение и строительство станции.

_ Литература

1. Евстифеев А.А. Обеспечение муниципальных автобусных парков мегаполиса газовым моторным топливом // Газовая промышленность. - 2014. - № 2. - С. 86-89.

2. Евстифеев А.А. Математическая модель процесса заправки транспортных средств КПГ на АГНКС // Транспорт на альтернативном топливе. - 2014. - № 1. -С. 24-31.

3. Евстифеев А.А. Методология рационального построения и непрерывного совершенствования региональной сети АГНКС // Транспорт на альтернативном топливе. - 2014. - № 3. - С. 53-60.

4. Хворов Г.А., Козлов С.И., Акопова Г.С., Евстифеев А.А. Сокращение потерь природного газа при транспортировке по магистральным газопроводам ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. - 2013. - № 12. - С. 66-69.

5. Евстифеев А.А. Математическая модель анализа потребности в КПГ и СПГ на вновь газифицируемых территориях // Газовая промышленность. - 2013. - № 1. -С. 87-88.

6. Люгай С.В., Евстифеев А.А., Тимофеев В.В., Балашов М.Л., Дрыгина Ю.Н. Сравнение экономических показателей при использовании жидкого моторного и газомоторного топлив // Транспорт на альтернативном топливе. - 2013. - № 5 (35). -С. 14-19.

7. Евстифеев А.А. Модель прогнозирования потребления газового моторного топлива в населенном пункте // Транспорт на альтернативном топливе. - 2013. -№ 3 (33). - С. 43-47.

8. Евстифеев А.А., Балашов М.Л. Методика определения границы экономической эффективности перехода на природный газ в качестве моторного топлива // Транспорт на альтернативном топливе. - 2013. - № 2. - С. 4-5.

9. Евстифеев А.А. Расчет надежности системы поставок газового моторного топлива потребителям // Транспорт на альтернативном топливе. - 2013. - № 4 (34). -С. 61-65.

10. Евстифеев А.А., Заева М.А., Хетагуров Я.А. Применение математического моделирования при испытаниях и отработке сложных технических систем // Вестник Национального исследовательского ядерного университета МИФИ. - 2013. - Т. 2. -№ 1. - С. 115.