国家教育部博士点基金(200804251516)
- 作品数：6 被引量：18H指数：2
- 相关作者：梁法春陈婧刘德绪龚金海曹学文更多>>
- 相关机构：中国石油大学（华东）中国石油化工集团公司西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程理学文化科学更多>>
- 管壁取样器分流比例调节及两相流量测量被引量：2
- 2009年
- 分流比例的大小和波动范围直接影响到管壁取样分配器的体积大小和流量测量精度,为此开展了对气液相分流系数影响因素的理论分析,并在空气一水两相流实验环道上进行了实验研究。实验分配器主管直径为40 mm,管路中出现的流型包括分层流、波状流、环状流以及弹状流。通过改变取样孔数目以及分流回路安装阻力调节孔板研究调节前后分流系数的变化规律。研究发现,旋流型管壁取样分配器液相分流系数主要取决于取样孔总面积的大小,而气相分流系数大小主要由分流回路和主回路的阻力特性决定。
- 梁法春王栋林宗虎
- 关键词：多相流分配器分流系数
- 输气管模拟实验系统开发被引量：2
- 2010年
- 该文对自主设计和开发天然气长距离管道输送模拟实验系统进行研究,可准确模拟管道长度、起终点压力的变化对管路沿线压力流量的影响,以及管线出现泄漏时沿线压力和流量的变化。该实验系统可用于油气储运专业天然气管道输送课程的实验教学以及相关科研实验。
- 陈婧梁法春
- 关键词：输气管道
- 截面含气率的单丝电容探针测量被引量：10
- 2009年
- 在测量管段上游布置旋流装置,将上游分层流、环状流等结构不对称流型整改成液膜厚度均匀一致的环状流,然后采用单丝电容探针测量液膜厚度,从而实现截面平均含气率的实时在线测量。在气液两相流实验环道上进行了实验,结果表明探针输出值只与液膜厚度有关,不受液体性质和温度影响。将快关阀门测量值与电容探针测量结果进行了对比,在宽广的流型范围内,二者符合良好。该方法克服了传统电容探针测量方法测量平均截面含气率时不能保证测量结果的代表性以及层析方法测量系统复杂,需要重建运算的缺点。
- 梁法春陈婧曹学文
- 关键词：截面含气率气液两相流电容探针流型
- 地面集输系统油气水多相取样计量技术研究被引量：4
- 2012年
- 传统的油气计量分离器存在体积大、精度低等缺点,已很难适应当前高含水期生产需要.提出了通过管壁取样测量油气水三相流流量的新方法.管壁四周均匀布置4个直径为2.5 mm的圆形取样孔,并在上游采用旋流叶片将来流整改成液膜厚度均匀分布的环状流型,以增强取样的代表性.在管径为0.04 m的多相流实验环道上开展了实验研究,结果表明:在实验范围内,取样比基本不受主管气、液相流量波动的影响,能够在宽广的流动范围内维持恒定,液相分流系数稳定值为0.05,液相流量平均误差为2.8%,气相流量平均误差为4.2%.该装置特点是体积小、成本低、计量稳定.其成功应用有望撤销计量站,实现集输工艺流程的简化优化,降低油田高含水期运行成本.
- 梁法春陈婧刘德绪龚金海
- 关键词：油气集输系统
- 基于神经网络的高含硫气田L360钢腐蚀速率预测
- 2012年
- 高含硫气田地面集输系统广泛使用L360钢,由于腐蚀因素的多样性及协同效应,其腐蚀速率预测一直是个难题。文章介绍了不同腐蚀因素对L360钢腐蚀速率的影响。随着H2S和CO2压力的增高,腐蚀速率先降后升,在H2S和CO2压力为1.00和0.67 MPa时达到最小值;随Cl-质量浓度的升高,腐蚀速率增大,但当Cl-质量浓度高于40 g/L后,腐蚀速率反而降低;随着温度的升高,腐蚀速率增大,当温度超过70℃后,腐蚀速率反而降低。建立了三层结构BP神经网络模型,输入层有6个神经元,分别代表H2S,CO2分压、Cl-质量浓度、温度、流速和沉积硫6种腐蚀影响因素,隐层神经元数目为8个,输出层神经元数目为1个,代表腐蚀速率。结果表明,L360钢在试验水中的平均腐蚀速率的预测最大误差在15.9%以内,可以满足工程应用要求。
- 刘德绪梁法春龚金海赵景茂
- 关键词：高含硫气田腐蚀速率神经网络
- 基于人工神经网络的油-水乳状液粘度智能预测研究
- 2011年
- 油水混合粘度受温度、剪切速率、含水率3种因素协同影响，很难用常规方程准确计算。提出了采用人工神经网络进行油水乳状液粘度预测的新方法。建立了三层结构BP神经网络模型，输入层有3个神经元，分别代表温度、剪切速率、含水率，输出层有一个神经元，代表油水混合物粘度，隐层神经元数目为30个。在实验室配置一定比例的油水乳状液，通过流变性测量获得学习训练样本。试验温度范围24．3～46．1℃，剪切速率范围10～400s^-1，含水率范围10％～60％。结果表明，神经网络预测值与实测值符合良好。最大误差7．37％。
- 梁法春陈婧燕慧刘德绪
- 关键词：油水乳状液三相流粘度神经网络
