Computational tool for material balances control in natural gas distribution network

• Autores: Jesús David Badillo Herrera, Alex Chaves Guerrero, José Augusto Fuentes Osorio
• Localización: CT&F - Ciencia, tecnología y futuro, ISSN-e 0122-5383, Vol. 5, Nº. 2, 2013, págs. 31-46
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Herramienta computacional para el control de balances de masa en las redes de distribución de gas natural
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• Resumen
  • español

    En la industria del gas natural, la medición de las variables de procesos permite conocer la cantidad y calidad de gas comercializado. No obstante, todas las mediciones presentan errores que generan el incumplimiento de los balances de masa y energía, ocasionando inconvenientes en los procesos de facturación de las empresas distribuidoras de gas natural. En este artículo, se propone el desarrollo de una herramienta computacional que asegure el cumplimiento de la ley de conservación de la masa, a través de la disminución del efecto de los errores aleatorios y de la detección de fallas o factores, como fugas, venteos, etc., que generen desviaciones sistemáticas (errores gruesos) en los sistemas de medición. Esta herramienta está basada en las técnicas de Reconciliación de Datos (DR, por sus siglas en inglés) y Detección de Errores Gruesos (GED, por sus siglas en inglés). Con tal fin, se llevó a cabo un estudio y selección de las diferentes metodologías de DR y GED, evaluando las ventajas y limitaciones que cada una de estas presenta. Por otro lado, métodos no convencionales de DR y GED son propuestos para ser usados en casos de difícil detección de errores gruesos con el fin de evitar reconciliados erróneos. La herramienta fue validada con problemas típicos encontrados en la literatura, y luego fue aplicada a una red de distribución real, para posteriormente discutirse los resultados obtenidos. Los resultados de la reconciliación de datos fueron concordantes con los reportes de fallas de algunos sistemas de medición.

  • English

    In natural gas industry, measurement of process variables allows to assess the quantity and quality of commercialized gas. Nevertheless, since errors, gross and random are always present in measurements, mass and energy balances are not satisfied. This situation leads natural gas distribution companies into invoicing issues. In this paper, a computational tool is proposed, which guarantees that the law of conservation of mass is obeyed by decreasing random error effects and detecting systematic deviations in the measurement equipment (gross errors). This tool is based on Data Reconciliation (DR) and Gross Error Detection (GED) techniques. Different DR and GED methodologies were studied by means of assessment of their advantages and disadvantages. Non-conventional DR and GED methods are proposed as part of the developed tool in order to obtain accurate reconciled results in cases of difficult gross error detections on natural gas distribution systems. The tool was validated by a typical literature problem, and it was then applied to a natural gas distribution network. Results were in agreement with reports of failures of some instruments.

  • português

    Na indústria do gás natural, a medição das variáveis de processos permite conhecer a quantidade e a qualidade do gás comercializado. Porém, todas as medições apresentam erros que geram o descumprimento dos balanços de massa e de energia, ocasionando inconvenientes nos processos de faturamento das empresas distribuidoras de gás natural. Neste artigo, propõe-se o desenvolvimento de uma ferramenta computacional que garanta o cumprimento da lei de conservação da massa, através da diminuição do efeito dos erros aleatórios e da detecção de falhas ou fatores, como fugas, venteios, etc., que geram desvios sistemáticos (erros grossos) nos sistemas de medição. Esta ferramenta está baseada nas técnicas de Reconciliação de Dados (DR, por sua sigla em inglês) e Detecção de Erros Grossos (GED, por sua sigla em inglês). Com esta finalidade, foi realizado um estudo e seleção das diferentes metodologias de DR e de GED, avaliando as vantagens e limitações que cada uma destas apresenta. Por outro lado, métodos não convencionais de DR e de GED são propostos para serem usados em casos de difícil detecção de erros grossos com a finalidade de evitar reconciliados errôneos. A ferramenta foi validada com problemas típicos encontrados na literatura e, logo foi aplicada a uma rede de distribuição real, para posteriormente discutirem-se os resultados obtidos. Os resultados da reconciliação de dados estiveram de acordo com os relatórios de falhas de alguns sistemas de medição.