我国深海装备技术发展研究

深海装备是深海安全保障、深海资源开发、深海科学研究的“脊梁骨”,成为全球海洋装备竞争焦点。着眼我国深海装备与技术未来发展布局,梳理主要海洋国家深海装备相关发展战略规划,分析当前深海装备研究热点,围绕深海探测作业通用装备、深海资源开发装备、深海安全保障装备、深海科学研究装备等4个领域总结世界深海装备发展现状以及我国存在的问题,研究分析包括推动深海探测作业通用装备谱系化研发、加快深海资源开发装备研制、加强深海安全保障装备研发、夯实深海科学研究装备研发应用等4个方面11项重点任务方向,并提出顶层设计、资金投入、协同发展、人才培养、技术合作等方面的对策建议,以期为我国深海装备发展布局提供参考。

基于人工神经网络的天然气井产量计算方法研究

随着石油行业不断向海洋发展,水下油气生产工艺也随之诞生,传统的技术手段面临诸多新的问题。虚拟计量系统已经逐步在国内外的海上油气田生产系统中开始应用。该技术利用油气田的常规基础工艺参数以及从生产控制系统获取的实时仪表数据,通过多种模型实时计算出单井油气水各相的流量。本文主要研究人工神经网络在虚拟计量方面的应用。由于目前常用的井筒模型不能适应产量的瞬时变化,不能及时准确地预测产量,本文引入具有高度非线性预测能力的误差反向传播的人工神经网络方法,以人工调试后的井筒模型结果作为数据样本库,模拟各种影响因素与天然气井产量之间的映射关系,通过学习和训练建立了基于BP神经网络模型的天然气井产量计算模型。预测结果表明:该方法的计算结果与现场物理流量计测量值的相对误差平均值为3.33%,超过80%的数据点相对误差处于±5%内,预测精度较高。综合分析表明,人工神经网络模型能够满足实际生产需要,且该模型结构简单,不拘泥于具体的形式,计算量少。