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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) 相似文献
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为了确定有利于超临界CO2管道输送的参数范围,保证安全输送,基于超临界CO2流体作为管输介质与天然气和原油的不同之处,分析了超临界CO2管道输送技术的特殊性,进而通过软件模拟计算,分别研究了不同入口温度、管输流量、总传热系数下管输压力、温度、密度、黏度与输送距离的关系,得到了特定条件下的有效输送距离,不同管输流量对压温及物性的影响规律。结果表明:在研究条件范围内,输送距离超过100km后,CO2由超临界态变为密相,若要保持超临界态输送,需要在每100km范围内设置加热站;管输流量介于200-250t/h之间较理想;总传热系数介于0.84~1.3W/(m2 ℃)之间为宜。该研究属于超临界CO2管道输送基础研究,对于我国形成完整的超临界CO2管道输送系统具有参考价值。(图3,表3,参10) 相似文献
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考虑水合物颗粒体积分数对水合物浆液粘度的影响,应用CFD/FLUENT模拟得到了设计工况下水平管中水合物浆液流型、床层高度,颗粒体积分数分布,管道压降、平均粘度等数据,同时基于DoronP等提出的适用于固液两相流动的双层流动模型,编程求解各工况下的流动参数。通过对比模拟结果、计算结果和实验结果可知,数值模拟方法可以对水合物浆液在水平管中的流动压降进行准确预测,而通过编写UDF,将水合物颗粒流动过程中的粒径分布考虑其中,可以更好地描述水合物浆液的流动状态。因此,数值模拟方法可以作为研究水平管中水合物浆液流动特性、分析流动参数影响因素的有效手段,但尚存不足,有待完善。(图7,表4,参10) 相似文献
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利用水合物实现天然气的固态输送 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了天然气水合物的结构、性质及生成条件,讨论了天然气水合物作为一种高度压缩的固态天然气在输气中的应用。对天然气四种运输形式的成本进行了比较,结果表明,利用天然气水合物进行固态输送时成本最低。认为天然气的这种方式是输气工艺的新方向,具有广阔的应用前景。提出了利用水合物进行天然气固态输送在实现工业化过程中的一些尚待解决的技术问题。 相似文献
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