基于人工神经网络的压滤液再配操作参数优化

针对废弃压滤液再配新鲜钻井液过程操作参数的最优值问题,开展以人工神经网络为基础对废弃压滤液再配钻井液操作参数的优化,确定最佳的压滤液的pH值、搅拌速度、反应温度和高价阳离子去除剂的加料比。通过单因素实验确定了压滤液再配钻井液过程中操作参数的适宜条件范围。基于此操作条件,设计并收集180组实验数据用于人工神经网络模型的训练,使用PSO算法对CNN模型进行优化,并进行网络结构调整,对三个指标线性合并,形成综合指标,在设置迭代停止误差限为0.005的条件下,调整后的PSO-CNN模型在第50次时达到收敛,将得到的操作条件进行三组平行试验。得到的再配钻井液的性能,密度为1.0569 g·cm-3、塑性黏度为9 mPa·s和漏斗黏度为45.48 s,与模型优化值相比较,相对误差为0.038%、0.0%和0.132%。优化后的模型表现出高准确性,进一步验证了废弃压滤液经处理后可用于新鲜钻井液的再配。

电磁涡流检测技术在石油管道检测中的应用

石油管道是一种关键能源输送基础设施,其安全和可靠性成为核心问题。电磁涡流检测技术作为一种非侵入性、高灵敏度的方法,在石油管道检测中发挥出良好的效果。本文深入探讨电磁涡流检测技术在石油管道中的应用,旨在为在石油管道检测中充分应用电磁涡流检测技术提供参考。

论石油石化工业发展与对材料装备业的需求

近年来,随着石油石化工业的不断发展,其发展方针主要为结构调整、配置优化、规模化发展、产业升级等,促进产业基地化、规模花、炼化一体化实现,现阶段在石油石化工行业对重大科技项目加大了研究攻关力度,主要集中在重要技术、关键技术以及成套技术等,通过目前所取得的成果应用,能够更好地满足工业化发展及新材料装备的应用需求。本文就目前石油石化工业发展以及发展对材料装备业的需求进行分析和探讨。