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浅海天然气管道泄漏扩散过程模拟研究

李延豪, 侯磊, 于巧燕, 柴冲, 肖开喜

石油化工高等学校学报 2022, 35 (2): 74-80. DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2022.02.012

摘要（432）

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PDF （1874KB）（198）

为评价浅海海底天然气管道泄漏事故后果，根据计算流体力学与多相流动理论，针对国外某天然气管道海峡穿越段，建立浅海海底管道泄漏扩散过程的计算模型。将泄漏孔径、泄漏速率、水流速度3个主要影响因素作为条件变量，模拟不同情况下的气液两相运动过程。结果表明，水下气体扩散分为三个阶段，即泄漏口上方形成气团、气团呈蘑菇状上升、气团由大气泡分裂为小气泡；泄漏孔径和泄漏速率对水下气体扩散到水面的时间具有显著影响，泄漏孔径与泄漏速率越大，气体泄漏量越大；气体泄漏量越大，水下气团体积越大，到达水面的时间越短；水流速度显著影响气体的扩散轨迹，水流速度越大，气体运动轨迹与海底的夹角越小，沿海流方向扩散的距离越远。研究结果可为水下天然气管道泄漏事故应急处理提供一定的科学指导。

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基于混合BP神经网络的原油管道电耗预测研究

李雨, 侯磊, 徐磊, 白小众, 刘金海, 孙欣, 谷文渊

石油化工高等学校学报 2022, 35 (2): 68-73. DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2022.02.011

摘要（272）

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PDF （880KB）（108）

原油管道电耗的准确预测能够用于控制原油管道耗能水平，充分挖掘原油管道输送系统的节能潜力。实际采集到的原油管道运行数据具有波动范围大的特点，且存在严重的噪声干扰和信息冗余，对精确预测管道电耗造成不良影响。为解决上述问题，提出一种基于混合神经网络的电耗预测模型。利用自适应噪声的完备集成经验模态分解，对原油管道日运行数据进行分解；利用主成分分析对分解后数据做降维处理；利用改进粒子群算法调节神经网络结构参数；使用该模型预测某原油管道电耗，并与常见的几种预测模型展开对比。结果表明，分解算法能够提高模型预测精度；该混合神经网络模型预测精度最高，其测试集的平均绝对误差为5.394%，较使用分解算法前降低39.200%。

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埕岛油田高质量浓度返排液量控制指标研究

吕家兴，侯磊，刘芳媛，朱振宇，王玉江

石油化工高等学校学报 2021, 34 (1): 34-38. DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2021.01.006

摘要（299）

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PDF （904KB）（54）

油井酸化作业返排液直接进入集输系统会造成破乳剂等常规处理药剂效果变差或失效，埕岛油田返排液分为高质量浓度和低质量浓度两种。高质量浓度返排液用作业船运回岸上处理，低质量浓度返排液直接进入地面集输系统处理，返排周期长且易受海况影响。为了在现有原油脱水工艺下对高质量浓度返排液量进行合理规划，分析了酸化返排液中影响油水分离的因素，监测2口酸化油井返排液量及水相指标，进行返排液与进站原油混合热沉降对比实验。根据破乳效果和联合站外输原油含水率，量化出关键控制指标为：酸化油井水相pH高于6，铁离子质量浓度低于250 mg/L；辅助控制指标为：返排量达到酸液6倍。形成了易于现场操作的返排液进入集输流程的检验方法，在不增加新的处理流程下适当缩短进入集输系统所用时间，有助于增加油井生产时率，提高经济效益。