21世纪多相流热物理学科的未来与挑战

２１世纪多相流热物理学科的未来与挑战ＦｕｔｕｒｅａｎｄＣｈａｌｌｅｎｇｅｏｆＭｕｌｔｉ—ＰｈａｓｅＦｌｕｉｄＴｈｅｒｍａｌＰｈｙｓｉｃｓｉｎｔｈｅ２１ｓｔＣｅｎｔｕｒｙ￥／／郭烈锦（西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室，教授西安７１０Ｏ４９）一、...

天然氢开采和集输中的相平衡分析

为了提升对天然氢这种新兴能源的开采工艺和长距离输送技术,着眼于天然氢产物作为多组分混合物复杂的热力学性质,旨在探索根据多组分相平衡结果提升天然氢开采、提纯和管道运输工艺.从热力学第二定律入手,遵循系统总能减少、总熵增加的准则,借助昂萨格倒易关系构造物质的量和体积随时间的演变格式,形成一套热力学守恒的闪蒸计算方法,并证明该算法的能量递减性质.在此迭代型闪蒸计算方法的基础上,建立热力学嵌入的神经网络架构.基于热力学分析提取环境温度和总摩尔浓度作为环境参数,选用各组分的临界温度、临界压力、偏心因子和摩尔分数作为组分热力学特征,共同构成输入参数.输出层将得到相稳定测试的结果,即平衡态时流体中总的相数以及相分离计算的结果,可得平衡态时气液两相的摩尔组成,从而应用于多组分相平衡的快速预测.利用迭代型闪蒸算法获取足量数据用于机器学习模型的训练与神经网络架构的调参,设计了高度自适应的深度学习算法和相应的深层神经网络结构,采用机器学习技术,调优网络超参和基本架构,获得提升神经网络的训练效率和预测精度.借助这套准确、快速的相平衡预测技术,分析不同天然氢产物组成下的相平衡状态分布,并为氢气提纯和二氧化碳分离封存提供可行性工艺建议.将相平衡快速预测模型耦合到输气管道智能调控系统中,实现对天然气管道掺氢输送中管道运行安全的智能检测和满足输气供应需求的智能调控.