利用扩散分析法识别油气水多相流流型

以油、气、水为试验介质,研究了油气水多相流体在水平管中的流型特征。通过测取水平管内油气水多相流流动的试验段压力降脉动信号,运用扩散分析方法对所测压力降脉动信号进行分析。分析表明,不同流型的信号序列其数值分析的结果具有不同的数值特征,反映了不同多相流流型的流动机帛,因此可用于多相流流型识别。     

多相流管道声波泄漏检测技术

目前,油气混输系统中多相流技术的工程应用日益增多,而多相流管道的安全问题相比单相介质管道复杂很多。基于声波传感技术具有频率范围宽、传播距离长、易识别等优点,将声波传感技术应用于多相流介质两相流管道。通过泄漏前后动态压力信号最大均值和最大均方值波动值变化,判断流型、流量、泄漏方位、泄漏孔径这几种因素变化对泄漏信号的影响。通过理论分析建立了分层光滑流、分层波浪流、段塞流稳定流动过程中动态压力波动幅值与气液流量关系模型,用于确定各流型下稳定流动背景噪声幅值波动,为气液两相流管道泄漏声波检测技术的实现奠定了基础。(图4,表3,参28)     

海底管道多相混输技术研究现状与发展

介绍了海底管道多相混输的技术特点,从流型识别、压降规律、温降规律和模拟计算等方面论述了海底多相混输管道相关技术的研究现状.探讨了海底管道多相混输技术的研究发展方向,包括多相增压设备的研发、压降规律和温降规律的模拟计算、段塞流和水合物等技术难题的解决以及长距离多相混输技术的攻关.     

声波传感技术在多相流管道泄漏检测中的应用

海洋油气采集、运输主要是由多相流管道完成,多相流管道检测一直是管道安全管理的难点,基于声波传感技术的诸多优点,对其在多相流管道泄漏检测中的应用情况进行了研究。首先总结了基于声波传感技术的管道泄漏检测研究现状,然后通过气液两相流管道的声波法泄漏检测认知试验及对声波传感器采集的试验数据进行初步处理,验证声波传感技术在多相流管道泄漏检测的可行性。结果表明:在不同流型条件下,采集到的泄漏声波信号特征不同,但都具有第一峰值、第二峰值特征,因而可以利用求信号平均幅值、均方值及分段积分的方法来判断管道泄漏与否,并利用信号的互相关性实现泄漏定位。基于上述研究,探讨了声波传感技术在多相流管道检测中的研究和发展方向。     

水平管内油水两相流流型的实验研究

利用白油和自来水作为实验介质,在内径为２６．１ｍｍ、长约３０ｍ的水平不锈钢多相流实验环道上进行了油水两相流实验。实验中进行了流型测量和观察,观察到了７种油水两相流型,分别属于分散、分离和分散分离混合流型。对油水两相流型及流型间的转化作了仔细的描述,根据流型特征进行了流型划分。     

基于超声波技术的水平管气液两相流流型识别方法

根据超声波在不同介质界面处的反射回波强弱不同的特性,提出了应用超声波对水平管气液两相流流型进行非介入式在线识别的方法。理论计算得到钢管内壁接触的介质分别为水和空气时的声压反射率,证明了超声波流型识别法的可行性。数值仿真研究管内的流体分别为水、空气时不同界面的反射回波特点,得到了超声波流型识别法的实现方式。依据数值仿真结果,开展超声波气液两相流流型在线识别实验,分析气液两种流体在管道横截面上的分布,从而识别水平管气液两相流流型。研究结果表明：在不影响生产的前提下,超声波流型识别方法能够准确获取水平管气液两相流流动过程中的实时流型,操作方法简便,且结果可靠。（图10,表1,参9）     

机器学习在油气管道的应用研究进展及展望

机器学习作为实现人工智能的主要手段,通过探索数据规律、建立预测模型来指导决策支持。在目前油气管道系统设备繁多、结构复杂、技术庞杂等背景下,引入机器学习是为了采用人工智能技术解决单纯依靠数学模型难以应对的问题,代替人工从事一些枯燥繁琐、危险程度较高的工作。结合油气管道系统各生产环节,重点阐述了深度学习、强化学习及迁移学习3类机器学习方法的应用研究进展,包括油气管道泄漏、多相流型识别、设备故障诊断及储罐目标检测等应用场景,构建了人工智能技术在油气管道系统的应用框架,指出深度学习、强化学习及迁移学习在该领域拥有较强的应用前景。最后,对机器学习在油气管道领域的应用进行了展望,以期为油气管道系统的智能化研究与发展提供参考。     

多相流动对X70钢腐蚀行为的影响

采用真实环道和自制试验装置,模拟起伏管路多相流动条件下X70钢的CO_2腐蚀问题。通过电子显微镜、腐蚀挂片等对挂片表面形貌、腐蚀速率情况进行分析,试验研究了多相流动状态对X70钢CO_2腐蚀速率的影响。结果表明:随着气液比由低到高,管内流型由满管流到段塞流再到弥散流发展,挂片均匀腐蚀速率先是缓慢升高,在段塞流时达到最高值,随着流型由段塞流向弥散流转变,挂片表面均匀腐蚀速率逐渐减小;挂片局部腐蚀不断加强,在弥散流状态下,由于空泡腐蚀的存在,挂片局部腐蚀得到了最大程度的发展。(图7,表4,参10)     

基于小波变换与神经网络的上倾管流型识别方法

为实现上倾管气液两相流流型的智能识别,提出了基于小波变换与概率神经网络的流型识别方法。采用中国石油大学(华东)室内小型环道试验装置进行气液两相流试验,采集上倾管流型以及相应的持液率信号。运用小波变换对持液率信号进行5级分解,并对分解后的信号提取标准差作为概率神经网络的输入参数,对试验中获得的分层流、气泡流、段塞流、严重段塞流流型进行识别。结果表明:该方法对4种流型的识别效果较好,其整体识别率为96.5%,其中分层流和严重段塞流的识别率高达98%。基于小波变换与概率神经网络的上倾管流型识别方法能够有效克服传统识别方法中主观因素的影响,不仅显著提高了流型识别的准确率,而且识别过程更加智能。(图5,表3,参22)     

非线性分析技术在多相流领域中的应用

介绍了国内外非线性分析技术在多相流领域中的发展现况及应用前景。着重就混沌分形技术的三个重要参数Hurst指数（分维数），关联维数D，以及Kolmogorov熵对非线性系统进行了分析研究，总结了小波分析理论在多相流中的应用研究，旨在全面阐述多相流动的内在规律，以期有效地指导实验研究和工程应用。     

非线性渗流区域井流问题渗流速度的分区研究

为了精确求解两种流态并存区域上井流问题的渗流速度,在非线性渗流区域内对渗流规律中的非线性指数进行了分区研究,通过对水均衡方程用Boltzmann变换进行求解,推导出了线性与非线性渗流区域内渗流速度的解析表达式。     

线性非线性流并存区域井流问题的水头降深研究

为了精确求解线性、非线性流并存区域井流问题的水头降深,基于非线性指数n是径向距离r的线性连续减函数,对建立起来的水均衡方程用Boltzmann变换进行求解,推导出了线性、非线性渗流区域内水头降深的解析表达式。     

单粒微米珠-单根DNA复合物的微流控分离初步研究

定点单分子DNA芯片有重要用途,但其制备极具挑战性,用光镊、磁镊及原子力显微镜等方法分离单分子DNA,为此建立的平台设备昂贵,且分离效率太低,难以满足实验要求。本研究采用微流控技术,在层流基础上电泳分离与富集单粒微米珠-单根DNA的复合物,旨在为基于微米孔阵列承载这种复合物的定点单分子DNA芯片的制备提供样本。此技术的完善将为单分子DNA芯片制作开辟新的途径。     

输油管道水力流态区域判别法的计算

以雷诺数形式给出的判别式,对水力计算的二、三类问题(Q或d未知)不能预先判明流体流动所属流态区域,计算时需试算或迭代。以推荐的石油工业部门常用的湍流区域界限为基础,对判别式做了推导或变形,并用最小二乘法拟合有关常数,由此得出的判别式对于管道水力计算的三类基本问题均能预先判明流态区域,不需试算。     

多相混输瞬态模拟技术研究

研究了多相混输瞬变流动的数学模型,分别介绍了双流体模型、漂移流动模型和无压波模型的表现形式、边界条件和数值计算方法,并将实测数据与三种模型的计算结果进行了比较。     

两相流水沙分离鳃流场的PIV测试及分析

利用粒子图像测速技术,测试了两种工况下垂向异重流式水沙分离鳃中水沙两相流的速度场,给出了分离鳃内泥沙运动的流速矢量分布图、流速云图及三维流场分布图.对测试结果的分析表明,分离鳃内部形成了泥沙沿鳃片上表面向下运动,清水沿鳃片下表面向上运动的垂向异重流现象,加速了泥沙的下沉.此分析结果与实际观察现象及理论分析一致,进一步探明了分离鳃的水沙分离机理.     

液体肥料施用过程中喷头流量影响因素的分析

运用液体肥料施用装置试验台对喷头流量影响因素作了三因素二次回归正交旋转试验,通过对试验数据的处理和分析,得出了液体肥料的浓度、电机转速及喷头口直径大小对喷头流量的影响规律及主次关系,即三者对喷头流量的影响由大到小为电机转速、喷头口直径、液体肥料的浓度。     

浅水湖泊生态系统稳态转换的阈值判定方法

浅水湖泊生态系统对人类干扰的反应会随着干扰力度的改变或增强而出现突然的变化,即发生稳态转换;对其机理和驱动机制的揭示将有助于对湖泊富营养化的控制及恢复。基于"多稳态"理论的稳态转换研究已广泛开展,但对浅水湖泊生态系统稳态转换的驱动机制结论各异,采用的阈值判定方法相差很大,主要有实验观测、模型模拟和统计分析3种。实验观测多关注少数特定指标,指标筛选过程复杂且工作量大;模型模拟虽能从较为全面的尺度上理解生态系统稳态变化的特征和主要机理过程,但在模型误差和不确定性的处理等问题上尚存在不足;统计分析方法基于对长时间序列数据的统计变化规律分析,用以判断或者预警稳态转换现象的发生,是目前最为常用的方法。目前稳态转换领域的研究大都是对已发生的稳态转换进行机制分析或过程反演,对未来预测与预警的问题仍然亟需加强。     

水平管内油-气-水三相流流型的实验研究

在内径为４０ｍｍ的水平管内，０．４ＭＰａ压力下进行了油－气－水三相流流型可视化的实验。描述了所观察到的各种流型的特征，并给出了流型图。可视化实验中观察到的流型有７种类型，分别为水基和油基的波状流，弹状流的分层－环状流。实验中带发现然两相流动中所观察不到的新的流型结构。