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《油气储运》2019,(12)
目前,越来越多的管道采用加减阻剂运行的方式,采用减阻率预测模型指导现场加剂运行,可以避免造成浪费。通过分析加剂前后摩阻因数与湍流附加应力的关系,结合混合长度理论中对湍流附加应力的求解方法,以及减阻率负指数单因素经验方程,建立了减阻率预测模型;针对贝克休斯FLO_MXA、康菲Liquid Power TM、ks-30-01油气集输以及甲种减阻剂,利用大量现场加剂运行数据,确定模型中的递减率和流动特性系数,并对同一种减阻剂应用于不同管道进行管径和黏度的修正,得到修正系数。验证表明:修正后预测模型对于不同减阻剂、不同管道均可进行预测,且预测精度高,预测结果的相对误差保持在10%以内,最小误差可接近0。(图4,表2,参20) 相似文献
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《油气储运》杂志1987年第2期刊登了李相怡、翁尔基两同志的“计算机预测减阻剂减阻率及其应用”一文,文中介绍了一个“LBD”程序,利用该程序可输出三种增输方案:①采用铺设副线法,给出应铺副线长度;②采用提高管压法,给出应增加的功率数;③采用加减阻剂的办法,则给出每天需加入的减阻剂量。 但是,该程序运行时。需输入由减阻剂及溶剂系统决定的四个经验常数A、B、C、D,原文没有 相似文献
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成品油管道应用减阻增输剂效果分析 总被引:2,自引:1,他引:2
成品油管道应用减阻增输剂在我国是一项新技术,利用格尔本-拉萨管道的试验资料和数据,对使用FLOXS减阻增输剂的效益,消除特瓶颈段的作用和加剂量与减阻增输率的关系进行了详细的分析。指出了美国BPCI公司试验报告中的严重失误,提出了应用该技术需要解决的一些关键性问题。 相似文献
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改进的段塞流特性参数理论计算模型 总被引:2,自引:0,他引:2
段塞流特性参数的计算是油气混输管道工艺计算的基础。诸多研究成果表明,用平衡液膜简化法计算段塞流流动参数,其计算结果明显比试验数据的偏差大。在液膜高度渐变物理模型的基础上,用两相流水力学方程,推导了一个段塞流液膜区完全耦合的流动参数计算模型。在计算液塞区参数时,采用了一组综合流体物性、倾角、管径等因素的经验计算式,其中部分关系式经过Tulsa大学TUFFP数据资料分析,与现有半经验半理论的计算式相比,统计误差较小,准确度较高。利用改进的计算模型对某油田一段混输管道的段塞流特性参数进行了预测。 相似文献
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1986~1989年在黑龙江省哈尔滨、辽宁省铁岭多点设置不同种子传毒率水平的试验区,调查测定SMV流行和有翅蚜发生、飞翔动态,共积累19组数据。采用Apple-Ⅱ计算机BASIC语言进行回归分析,分别推导出符合度较高的SMV流行中,长期预测式。预测式可在东北地区试用,若结合种子传毒率预测和产量损失估计使用,将显著提高SMV“综合治理”水平。 相似文献
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圆管段塞流型速度分布与减阻规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以流体力学基本方程为基础,通过对气体在管道中心形成段塞流的相速度分布和阻力规律分析,得到了二次流发生的条件,各相流体速度分布,减阻率关系式以及减阻率曲线。减阻率曲线表明,段塞流的含气量影响其阻力规律,段塞流能产生的减阻很小,而当气体含量处于增阻范围内时,却能使阻力增加很大。因此在利用掺气减阻时应控制段塞流流型的出现。 相似文献
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合理使用减阻剂,既可以实现减阻效果,又可以增加输出和减小能耗。随着我国长输管线原油输送事业的快速发展,对减阻剂的需求量也不断加大,但相应的减阻剂测试设备却比较欠缺。为此,设计开发了一种能够有效检测各种减阻剂减阻率的测控系统。测控系统硬件电路主要完成多通道数据的采集及多个控制量的输出,主要由RS232通讯模块、模拟量输入模块、模拟量输出模块、数字量输出模块4部分组成;工业控制计算机(上位机)和专业控制器(下位机)2部分协同工作共同实现现场过程测控的全过程。试验结果表明,该测控系统的各项功能都达到了减阻率测试工艺设计的相关要求。 相似文献
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研究采用西北农林科技大学开发的可变密度全林模型QUASSI 1.0,基于赫尔辛基大学开发的CROBAS碳平衡模型框架,融合二类调查数据、文献数据以及解析木数据,进行参数校正及优化,本地化了CROBASPT(油松)枯损模块的参数。并根据立地条件和初始密度选取了9个代表性油松林分,以20年为预测期,比较分析了经验模型和过程模型在不同密度、不同地位级条件下对枯损预测的差异,探索有效的林分枯损预测方法。同时采用平均误差、平均绝对误差和平均相对误差分析了过程模型CROBAS-PT与经验模型QUASSI 1.0预测值的偏差。结果表明:对于不同初始密度的油松林,CROBAS-PT和QUASSI 1.0在预测期内均呈现初始密度越大,林分年枯损率越大的规律;对于不同地位级的油松林,无论CROBAS-PT还是QUASSI 1.0在预测期内,林分枯损受立地条件的影响均不敏感。CROBAS-PT枯损预测的机理过程分析说明,油松树冠投影在20~40 a预测期内呈现先增加后降低的趋势。立地质量越好的林分,树冠投影越大,枯损率越大。误差检验分析显示,过程模型CROBASPT枯损预测结果符合统计检验要求,尽管CROBAS-PT对于枯损的预测相比经验模型QUASSI 1.0存在一定程度的低估。在缺乏连续观测样地数据,无法保证经验模型的建模数据需求时,采用过程模型方法预测林分枯损不失为一种有效补充。 相似文献
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离散率过去是应用于不合格数据的研究。在物理学中离散率是应用于实验室的实验标准与本底的离散。这个与本底的离散就是实验数据的离散率研究标准。研究标准在生产实践中得出,被称作误差范围。制定这个给定的范围,应该从实验数据,经验数据,以及实际应用范围出发制定。 相似文献