混油对成品油管网优化设计的影响分析

考虑成品油顺序输送中产生混油的特点,以管道生命周期内收益最高为目标,管径、壁厚为决策变量,建立了成品油管网优化设计的数学模型。分别利用扩散理论推导的变径管混油量计算公式和经验公式计算混油量,并采用遗传算法求解该模型。计算表明,混油损失费用占整个设计的3%～10%,并且与年输送批次数、每一批次输送的油品种类数、单位体积的混油处理费用等因素相关,一般情况下不能忽略不计,可以采用权重系数法生成多种设计方案以供选择。而不同的混油计算公式结果往往不同,在实际工程中应选择与本工程最接近的公式进行计算。

架空含硫天然气管道泄漏扩散数值模拟研究

建立了架空管道泄漏扩散过程控制方程,并对架空管道发生穿孔时的稳定泄漏和非稳定泄漏过程进行数值模拟,分析了泄漏口流速,及风速对气体扩散规律的影响,并给出了不同工况下甲烷的爆炸极限范围及硫化氢中毒范围,确定了实施营救的最佳时间。

埋地高含硫天然气管道泄漏扩散数值研究

针对输送高含硫天然气埋地管道在发生穿孔泄漏后的扩散过程进行系统分析,建立了埋地天然气管道泄漏扩散控制方程,根据输送高含硫天然气管道在不同工况下的泄漏过程数值模拟,得出天然气中主要成分甲烷及高浓度硫化氢的扩散规律,研究高含硫天然气管道埋地后穿孔泄漏扩散规律的差异,为埋地高含硫天然气管道泄漏后避免意外事故发生及进一步研究有毒气体扩散机理提供一定的理论基础。

埋地管道夏季泄漏土壤温度场及原油分布数值计算

基于分布式温度光纤传感技术检测管道泄漏机理,研究了埋地管道泄漏传热特点,并采用有限容积法建立了管道泄漏多孔介质流固耦合换热控制方程,针对夏季埋地热油管道不同位置泄漏前后大地温度场的变化及原油在土壤中的分布规律进行数值计算,得出了管道正上/下方穿孔泄露后土壤温度场及原油分布随时间的变化关系。研究表明:夏季泄漏初期管道周围土壤温度场变化剧烈,泄漏位置对土壤温度场分布影响较大,检测管道发生泄漏可以使用分布式温度传感技术。

多因素影响下原油凝油特性研究

凝油剂是处理溢油事故的关键措施之一,能够有效减缓溢油事故对环境污染的影响。然而原油的凝油特性受到诸多因素的影响,在实际生产中难以准确预测原油的凝油特性。因此,采用交联型凝油剂和中质原油为研究对象,分析了不同因素影响下原油的黏度特性,并基于本文的实验条件提出了多因素影响下原油黏度预测模型。结果表明:凝油时间越长、剂油比越大,原油黏度先增大后保持平稳,而实验温度越高、剪切速率越大,原油黏度越小。通过线性化处理提出了多因素共同影响下的原油黏度预测模型,实测值与计算值的最大误差小于10%,表明本文所建立的多因素拟合方程能够有效地预测原油凝油时的黏度。

热油管道焊缝热影响区金属腐蚀行为研究

由于焊接工艺的影响,焊缝形成的一系列非均匀连续变化的热影响区,是管线钢最为薄弱的组织环节。相对于母材来说,X70钢的热影响区为粗大的针状及块状铁素体+粒状贝氏体及少量珠光体形态,强度和耐蚀性较弱。因此通过Gleeble 3500热/力模拟试验机的两次热循环模拟高强钢焊缝的热影响区,以胜利原油为实验介质,通过浸泡实验和腐蚀形貌表征分析了热油输送过程中不同温度和输送速率下的热影响区金属腐蚀形貌。结果表明:温度和流速增大均会导致热影响区金属全面腐蚀速率增大。在30~50℃范围内,金属腐蚀形貌以点蚀为主,在50~70℃范围内,金属腐蚀形貌由点蚀特征向全面腐蚀特征转变;而在所研究的流速范围内(1~4 m·s^(-1)),热影响区金属以全面腐蚀为主,金属表面呈现沿流速方向的冲刷腐蚀特征。

艰难开拓海外石油工程技术服务市场研究

随着我国加入到国际世贸组织之后,我国同其他国家的联系越来越密切。石油资源是我国主要的能源之一,石油能源的重要性毋容置疑。随着我国科学技术的不断发展,我国在开拓海外石油工程技术服务市场上已经取得了一定的成绩,从当前海外石油工程技术服务市场的严峻形势上入手,浅析如何更好地开拓海外石油工程技术服务市场。

埋地管道周围土壤湿热耦合相变过程的数值计算

基于有限容积法,建立了多孔介质相变自然对流换热模型。以在饱和含水多年冻土区敷设的输油管道为例,采用SIMPLER算法,数值计算了地表温度周期性变化条件下,埋地热油管道的非稳态传热过程,得到了不同季节管道周围冻土温度场、土冰层融化移动界面及水分迁移规律。研究表明:在地表温度的周期性波动下,管道周围土壤温度场变化剧烈;受温度梯度和重力的影响,土壤中的水分形成沿管道中心线自上而下的自然对流涡旋;随着地表温度的变化,自然对流涡旋中心的形态和强度发生明显变化,说明温度梯度对水分迁移的影响较大。

基于EMD-LSTM的集输立管内稳态及瞬态工况预测

针对离岸油气管道流动参数时间序列及流型转变的预测,建立基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)组合模型,运用贝叶斯理论对LSTM神经网络相关参数进行优化。相比于单独使用BP神经网络、随机森林算法和LSTM神经网络,本文提出的EMD-LSTM组合预测模型可以更好地追踪立管压差和幅值的演变趋势,大幅度提高预测精度,对流动原始信号及其统计量时间序列均适用。