苏里格气田站厂管道腐蚀预测及对策研究

开展了苏里格气田站厂多相流模型研究,分别采用OLGA和Fluent软件对长庆油田苏里格气田某集气站和天然气处理厂易失效的典型管线,开展了气液两相流流态研究,揭示了不同运行条件下的气液两相流流态、流型及其转变规律,开展了CO_(2)腐蚀和冲刷腐蚀速率模拟计算,进行了多相流管道流流型综合腐蚀速率预测,并开展了管道内腐蚀失效风险评估,明确了管道失效高风险点。基于管道腐蚀速率预测结果和管道失效高风险点分析,提出了有效预防管道失效的技术对策。

国内外企业安全培训调查及模式的探讨

分析了国际劳工组织、日本和德国企业"双元制"培训模式的基本要点和我国"系统型"、"过渡型"、"组合型"、"发展型"、"顾问型"、"索罗门型"和"螺旋型"企业培训模式的基本要点;以国内大型、中型和小型企业为对象,对2007年和2008年的调查数据进行统计分析,根据"企业"与"个人"对安全培训的响应,揭示了不同企业当前的安全培训现状。结果表明:企业安全培训在借鉴国外先进经验的基础上,逐步趋于规模化、规范化,形成了安全知识结构、安全综合能力、安全管理技能、事故应急救援等方面的复合培训模式;实现了高层次管理人员对安全培训的认同达95%以上,员工对安全培训的认同达89%以上;使员工的安全意识、安全价值观、工作态度和工作技能得以提升,其在工作岗位上的表现达到安全要求,并为企业创造更多的效益。同时笔者还对当前我国企业安全培训工作存在的问题提出了改进意见,对今后各类企业安全培训具有参考价值和借鉴作用。

局部式反传网络的改进BP算法及应用

针对标准BP算法收敛速度慢的缺点,分析了其产生的主要原因,提出了一种改进BP算法。在传统BP算法基础上通过对其激励函数增加陡度因子并在误差反传权值修正时增加协调器,通过对网络灵敏度的分析将全反传式网络变成局部式反传网络,从而达到提高网络学习速率及精度的目的。改进的BP算法应用于导向钻井稳定平台系统的辨识,仿真结果表明该算法收敛速度快,精度高。

UV/H_2O_2/草酸铁络合物体系处理压裂废液实验研究

针对油田压裂废液COD高、难降解的特点,分别采用UV/Fenton和UV/H2O2/草酸铁络合物法对其进行氧化处理,并研究了废液初始pH值、H2O2投加量、n(H2O2)/n(Fe2+)、n(Fe2+)/n(草酸)对压裂废液CODCr去除效果的影响。结果表明,在紫外光照射下、介质pH值为6.0、双氧水(H2O2)投加量为0.25%、n(H2O2)/n(Fe2+)为2.0,n(Fe2+)/n(C2O42-)为3.0条件下,UV/H2O2/草酸铁络合物体系对压裂废液的CODCr去除率达50%,与UV/H2O2氧化体系相比,去除效果较明显。

直井连续油管井下校深方法及机械式套管接箍定位器的应用

针对连续油管自有深度计量设备在井下作业中难以精确定位的问题,介绍了深度误差的产生来源和国内外目前常用的理论计算校深、人工井底校深、机械套管接箍定位器校深及无线套管接箍定位器校深四种连续油管井下定位方法。通过对四种井下定位方法的对比,得出机械式套管接箍定位器法定位准确,研发难度小,且成本低。鉴于此,进行了机械式套管接箍定位器结构设计、工作原理研究,并经过室内试验和现场试验论证,性能指标满足现场要求,取得了预期效果。

一种新型双曼尼希碱酸化缓蚀剂的研制及其作用机理

利用乙醇胺与4,4′-二乙酰基二苯醚、甲醛之间发生曼尼希反应,得到了一种新型的双曼尼希碱型酸化缓蚀剂MM-1。通过对其进行复配获得了最佳配方为:20%MM-1缓蚀剂主剂,7%BAA,3%OP-10,8%炔醇A。新型曼尼希碱酸化缓蚀剂在酸溶液中分散性优异,不发生沉淀和分层。通过电化学法分析发现:MM-1缓蚀剂是一种抑制阳极反应型缓蚀剂;可在金属表面均匀稳定地吸附膜层,且不改变溶液性质;通过吸附热力学发现这种缓蚀剂在N80钢片表面形成化学吸附且符合Langmuir吸附模型;通过扫描电镜和电子能谱分析发现,缓蚀剂分子可吸附在钢片表面且形成完整、致密的吸附膜,保护金属免受腐蚀介质的腐蚀。

化工用换热器的应用与研究

在国内社会经济飞速发展的阶段,化工产业也有了不小的突破,社会对化工换热器方面提出的需求量也不断提升。因此,相关领域对此方面的应用研究愈加关注与重视。

环境监测与环境影响评价关系分析

环境监测是环境影响评价的重要组成部分，对环境影响评价的真实性有着决定作用。而环境影响评价质量的好坏，直接影响到环境的管理，污染控制及社会的可持续发展。

基于Python语言与图像识别算法的油气田仪表识别研究

指针仪表识别并读数是油气生产领域日常巡检的重要任务,但基于深度学习的指针式仪表读数识别需要针对每个项目专门进行模型训练,不具有普遍适应性,工程实施成本高。基于图像处理和深度学习算法,采用Python语言设计了一种适用于油气生产领域的指针式仪表识别系统。首先,通过巡检机器人采集生产现场巡检的数据集;其次,对巡检机器人原搭载的模型采用Python语言进行改进,并使用均值滤波除去图像噪点、Hough检测对图像特征的捕捉与分析来实现仪表的自动检测与读数;最后,通过Python代码调用tkinter实现GUI人机交互界面,达到批量识别现场仪表数据的目的。现场试验结果表明:改进后的模型准确率较高,解决了原模型识别“死点”问题,平均精度达到95%,该模型现场实测运行的误差变异系数控制在0.05以内,可以满足现场巡检需求,具有较好的油气田领域仪表识别应用价值。