基于物联网的长距离油气运输监测系统研究

为进一步提升长距离油气运输环节的稳定性,结合实际需要,整合物联网技术、传感器技术等内容,从传感器模块、汇聚节点、节点定位等多项功能入手,对面向长距离油气运输工作的监测系统进行设计,而后对该系统的性能进行仿真测试,结果显示,该系统在仿真测试中取得了较为优异的成绩,表明本次系统设计取得了初步成功,预计其在今后的工作中也将具有潜在的应用价值。

油田自动化仪表的应用与维护

目前油田生产中为了提高油田的生产效率和控制的整体效果,自动化仪表的运用成为了油田生产的重要趋势。结合当前油田使用的自动化仪表类型及仪表的数量,自动化仪表不但提高了油田的控制效果,同时还有效地满足了油田的生产需要,为油田的生产奠定了良好的基础。但是考虑到自动化仪表的使用寿命和使用特点,在日常的使用过程中应当加强对自动化仪表的了解,并且制定具体的维护措施,保证自动化仪表在使用过程中能够得到及时有效的维护,提高自动化应用质量。

原油埋地管道检测评价技术

埋地管道施工完成后,随着时间的推移,管道防腐层可能局部失效,阴极保护的有效性需要检查。延长石油陕北某管道投运至今已经5年,对其阴极保护的有效性和防腐层漏点进行检测,发现经测试桩测量得到的全部电位符合阴极保护要求;在利用PCM法检测防腐层漏点的过程中,发现多处防腐层漏点,针对漏点位置并结合现场情况,提出了相应的补救方案,以保证其今后继续安全运行。

改进麻雀搜索算法优化BP神经网络管道腐蚀速率预测模型

【目的】为保障油气储运系统安全运行,需准确预测油气管道腐蚀速率。现有预测模型多基于BP神经网络建立,存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。【方法】为解决上述问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化BP神经网络的管道腐蚀速率预测模型,通过反向学习策略初始化种群,引入混合正余弦算法更新发现者位置,加入Levy飞行策略更新追随者位置对麻雀搜索算法进行改进。基于改进后的麻雀搜索算法对BP神经网络的权重与阈值进行寻优,从而提高参数选择的科学性。【结果】以100组20钢材料试验获取的均匀腐蚀速率与点蚀速率的样本数据为例,综合多种改进策略(Multiple Improvement Strategies,MIS),分别建立BP、SSA-BP、MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型,对油气管道均匀腐蚀速率与点蚀速率进行训练、预测及模型对比。MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型的平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差均处于极低水平,且均匀腐蚀速率、点蚀速率预测值与实测值的相对误差均低于5%,其各项评价指标与预测精度均显著优于BP、SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型。【结论】MIS-SSABP神经网络管道腐蚀速率预测模型具有良好的预测性能,为后续油气管道腐蚀速率预测研究提供了新方法与思路。

石油管道自动化监测的实现

在石油管道运行过程中,由于石油管道运输线路较长,为了避免石油管道泄漏,应当对石油管道进行有效的监测。其中,自动化监测是一种重要的监测技术和监测手段,既能够减少石油管道监测的工作量,同时也能够提高石油管道监测的精度和准确性。因此,做好自动化监测技术的应用是解决石油管道监测问题的重要手段,同时也是满足石油管道运行需要的重要措施。我们应当加强对石油管道自动化监测技术的了解,并且结合石油管道的运行情况,重点做好自动化监测的应用。