Адаптивна система вимірювання витрати газу на основі нейромережевих методів опрацювання сигналів ультразвукового витратоміра - Кушнір, Максим Володимирович; Kushnir, Maksym Volodymyrovych (Національний університет "Львівська політехніка", 2024)
Кушнір М.В., Роман В.І. (керівник). Адаптивна система вимірювання витрати газу на основі нейромережевих методів опрацювання сигналів ультразвукового витратоміра. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2025. Актуальність досліджень. Ультразвукові витратоміри (УЗВ) набувають все більшої популярності в системах вимірювання витрат енергоносіїв, поступово витісняючи традиційні підходи (диференційні витратоміри, механічні лічильники) завдяки своїм перевагам. За аналітичними даними дослідницької платформи straitsresearch.com [1], глобальний ринок УЗВ демонструє сталу тенденцію до експоненційного зростання, причому прогнозується його збільшення до рівня 1 080 мільйонів доларів США до 2030 року, що свідчить про значний комерційний потенціал розробок у цій галузі. В українському паливно-енергетичному комплексі також спостерігалось впровадження технологій ультразвукової витратометрії, зокрема до початку повномасштабної війни. Показовими прикладами є модернізаційніпроєкти 2021 року: ТОВ «Оператор ГТС України» імплементувало системи на базі УЗВ на 27 об'єктах газорозподільної інфраструктури з метою оптимізації метрологічних характеристик систем обліку газу [2]; паралельно АТ «Укртрансгаз» ініціювало програму капітального будівництва сучасних вимірювальних комплексів, включаючи систему на Більче-Волицько-Угерському підземному сховищі газу з інтеграцією ультразвукових вимірювальних технологій. Інвестиційний портфель зазначеної програми, розрахованої до 2025 року, становив приблизно 1,4 млрд гривень [3], що демонструє стратегічну важливість даного напрямку для енергетичної безпеки країни. Незважаючи на суттєві переваги УЗВ (висока точність, широкий динамічний діапазон, відсутність механічних рухомих елементів, мінімальні втрати тиску), ці пристрої мають певні обмеження, серед яких чутливість до спотворень структури потоку, що вимагає або довгих прямолінійних ділянок трубопроводу, або складних алгоритмів коригування результатів вимірювання. У цьому контексті застосування інтелектуальних методів дослідження, зокрема нейромережевого підходу, для опрацювання сигналів УЗВ дозволяє подолати ці обмеження і забезпечити високоточні вимірювання за складних гідродинамічних умов, що й визначає актуальність даного дослідження. Об'єктом дослідження магістерської кваліфікаційної роботи є адаптивна система вимірювання витрати газу на основі нейромережевих методів опрацювання сигналів УЗВ. Предметом дослідження є методи нейромережевого опрацювання сигналів ультразвукового витратоміра для підвищення точності вимірювання в умовах спотворення структури потоку. Метою дослідження є розроблення адаптивної системи вимірювання витрати газу, яка за допомогою нейромережевих методів опрацювання сигналів ультразвукового витратоміра забезпечує підвищення точності вимірювання в умовах спотворення структури потоку. У першому розділі магістерської кваліфікаційної роботи проведено огляд наукових статей щодо застосування інтелектуальних методів дослідження (ІМД) в ультразвуковій витратометрії. На основі аналізу 27 наукових праць за останні 25 років, розроблено класифікацію сфер застосування ІМД для задач ультразвукової витратометрії та показано, що найбільшого розвитку отримала сфера підвищення точності УЗВ через інтегрування їх хордових швидкостей та інтерполяцію профілів потоку в умовах спотворення їх структури [4-13]. У другому розділі магістерської кваліфікаційної роботи розглянуто принципи роботи штучних нейронних мереж (ШНМ) та розроблено дві методики застосування ШНМ для підвищення точності УЗВ: методику прямого інтегрування, що передбачає знаходження зваженої суми швидкостей потоку УЗВ із застосуванням ШНМ, та методику непрямого інтегрування, що передбачає знаходження вагових коефіцієнтів акустичних каналів (АК) УЗВ із застосуванням ШНМ і подальшого зваженого сумування [14-16]. У третьому розділі магістерської кваліфікаційної роботи проведено CFD-моделювання для створення навчальних даних ШНМ на базі чотирьох тривимірних макетів з різними конфігураціями місцевих опорів (МО) та кількістю АК. Здійснено навчання та тестування ШНМ за обома методиками. Результати досліджень показали, що використання ШНМ для інтегрування швидкостей УЗВ в умовах спотворення структури потоку дозволяє знизити похибку вимірювання з >5% (при застосуванні традиційних ЧМІ) до <0,3% (при застосуванні запропонованих методик), що відповідає вимогам стандарту ISO 17089 [17-18].

Kushnir M.V., Roman V.I. (supervisor). AdaptiveGasFlowMeasurementSystemBasedonNeuralNetworkMethodsforUltrasonicFlowmeterSignalProcessing. Master'sthesis. — LvivPolytechnicNationalUniversity, Lviv, 2025. Relevanceofthestudy.Ultrasonicflowmeters (USM) arebecomingincreasinglypopularinenergyflowmeasurementsystems, graduallyreplacingtraditionalapproaches (differentialflowmeters, mechanicalmeters) duetotheiradvantages. Accordingtoanalyticaldatafromtheresearchplatform straitsresearch.com [1], theglobal USM marketdemonstrates a steadyexponentialgrowthtrend, withprojectionsindicatinganincreaseto $1,080 millionby 2030, whichhighlightsthesignificantcommercialpotentialfordevelopmentsinthisfield. IntheUkrainianfuelandenergycomplex, ultrasonicflowmetrytechnologieswerealsobeingimplemented, particularlybeforethefull-scalewar. Notableexamplesincludemodernizationprojectsin 2021: LLC "Gas TSO ofUkraine" implemented USM-basedsystemsat 27 gasdistributioninfrastructurefacilitiestooptimizemetrologicalcharacteristicsofgasmeteringsystems [2]; simultaneously, JSC "Ukrtransgaz" initiated a capitalconstructionprogramformodernmeasurementcomplexes, including a systemattheBilche-Volytsko-Uherskeundergroundgasstoragefacilitywithintegrationofultrasonicmeasurementtechnologies. Theinvestmentportfolioofthisprogram, planneduntil 2025, amountedtoapproximately 1.4 billion UAH [3], demonstratingthestrategicimportanceofthisdirectionforthecountry'senergysecurity. Despitethesignificantadvantagesof USM (highaccuracy, widedynamicrange, absenceofmechanicalmovingelements, minimalpressurelosses), thesedeviceshavecertainlimitations, includingsensitivitytoflowstructuredistortions, whichrequireseitherlongstraightpipelinesectionsorcomplexalgorithmsformeasurementresultcorrection. Inthiscontext, theapplicationofintelligentresearchmethods, particularlytheneuralnetworkapproach, forprocessing USM signalsallowsovercomingtheselimitationsandensuringhigh-precisionmeasurementsundercomplexhydrodynamicconditions, whichdefinestherelevanceofthisresearch. Theobjectofstudyisanadaptivegasflowmeasurementsystembasedonneuralnetworkmethodsforultrasonicflowmetersignalprocessing. Thesubjectofstudyisneuralnetworkmethodsforprocessingultrasonicflowmetersignalstoimprovemeasurementaccuracyunderconditionsofflowstructuredistortion. Theaimofstudyistodevelopanadaptivegasflowmeasurementsystemthatusesneuralnetworkmethodsforprocessingultrasonicflowmetersignalstoimprovemeasurementaccuracyunderconditionsofflowstructuredistortion. Inthefirstchapterofthemaster'sthesis, a reviewofscientificarticlesontheapplicationofintelligentresearchmethods (IRM) inultrasonicflowmetryisconducted. Basedontheanalysisof 27 scientificpapersoverthepast 25 years, a classificationof IRM applicationareasforultrasonicflowmetrytaskshasbeendeveloped, showingthattheareaofimproving USM accuracythroughintegrationoftheirchordalvelocitiesandinterpolationofflowprofilesunderconditionsofstructuredistortionhasreceivedthemostdevelopment [4-13]. Inthesecondchapterofthemaster'sthesis, theprinciplesofartificialneuralnetworks (ANN) areexamined, andtwomethodologiesforapplying ANN toimprove USM accuracyaredeveloped: a directintegrationmethodology, whichinvolvesfinding a weightedsumof USM flowvelocitiesusing ANN, andanindirectintegrationmethodology, whichinvolvesfindingweightcoefficientsfor USM acousticchannels (AC) using ANN andsubsequentweightedsummation [14-16]. Inthethirdchapterofthemaster'sthesis, CFD modelingisconductedtocreatetrainingdatafor ANN basedonfourthree-dimensionalmodelswithdifferentconfigurationsoflocalresistances (LR) andnumberofACs. ANN trainingandtestingwereperformedusingbothmethodologies. Researchresultsshowedthatusing ANN forintegrating USM velocitiesunderflowstructuredistortionconditionsallowsreducingmeasurementerrorfrom>5% (whenusingtraditionalnumericalintegrationmethods) to<0.3% (whenapplyingtheproposedmethodologies), whichmeetstherequirementsofISO 17089 standard [17-18].
Adaptive Gas Flow Measurement System based on Neural Network Methods for Ultrasonic Flow Meter Signals Processing
Keywords: 3.174.00.00