Data-Driven and Adaptive Algorithms for Pressure Control in A Multi-Phase Flow System. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (M.S. Thesis) Thesis Final draft.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 10 January 2025. Download (2MB)

Arabic Abstract

تعتبر استكشاف البيانات التجريبية لأنظمة التحكم في العمليات مهمة رئيسية في التطبيقات الصناعية. يوجد التدفق متعدد الحالات في الأنابيب بشكل شائع في بناء أنظمة النفط والكيماويات. وبناءً على ذلك، يجب التحكم في انخفاض الضغط بطريقة جيدة لتصميم مثل هذه الأنظمة. قامت هذه الدراسة بفحص ظاهرة انخفاض الضغط في تدفق يتألف من مراحل الغاز والسائل من وجهة نظر التحكم. يتم أداء تقدير النموذج باستخدام أساليب تحديد النظام. يشمل ذلك استخدام نموذج قائم على الشبكة العصبية، ونموذج الانحدار التلقائي الخارجي، ونموذج هامر شتين استنادًا إلى الخصائص والاستجابات، سيتم اختيار أفضل نموذج. تعد آلية التحكم PID تعديل معلمات النظام بشكل مستمر للاعتبار في أي تغييرات في سلوك النظام، بينما في وحدة التحكم بالوضع المنزلق (SMC)، تقوم الخوارزمية بتوليد إشارات التحكم الأمثل للنظام. تحمل هذه الطريقة الإمكانية للعمل بشكل أكثر فعالية وكفاءة لأنظمة متعددة الحالات، والتي تُستخدم عادة في صناعات مثل صناعة النفط والغاز، ومعالجة المواد الكيميائية، ومعالجة مياه الصرف الصحي

English Abstract

Investigating experimental data of process control systems is a major task in industrial applications. Multi-phase flow in pipes commonly exists in building petroleum and chemical systems. Accordingly, pressure drop must be controlled in a good way to design such systems. This study has examined the phenomenon of pressure drop in a flow consisting of both gas and liquid phases from a control point of view. Estimation of the model is performed by using system identification methods. It includes using neural network-based model, Auto Regression eXogenous (ARX) model and Hammerstein model. Based on the characteristics and responses, the best model will be selected. The PID control mechanism continuously modifies the model parameters of the system to consider any changes in the system's behavior and Linear Quadratic Regulator (LQR) is used to derive the optimal control while in the Sliding Mode Controller (SMC), the algorithm generates the system's optimal control signals. This approach has the potential to operate more effectively and efficiently for multi-phase systems, which are commonly employed in industries such as oil and gas, chemical processing, and wastewater treatment

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems
Department:	College of Engineering and Physics > Control and Instrumentation Engineering
Committee Advisor:	Al-Yazidi, Nezar
Committee Members:	Saif, Abdul-Wahid and El-Ferik, Sami
Depositing User:	AIMAN BA WAZIR (g201374290)
Date Deposited:	15 Jan 2024 12:10
Last Modified:	15 Jan 2024 12:10
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142777