国家自然科学基金(51274166)
- 作品数：15 被引量：87H指数：4
- 相关作者：王寿喜李俊飞邓志安荆德吉葛少成更多>>
- 相关机构：西安石油大学中国石油天然气集团公司教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省科技统筹创新工程计划项目国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程环境科学与工程金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
- 基于KPCA-CSO-RVM模型的工艺管道腐蚀速率预测被引量：3
- 2021年
- 针对石油化工企业内工艺管道的腐蚀问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)算法、鸡群优化(CSO)算法、相关向量机(RVM)算法组合模型的工艺管道腐蚀速率预测方法,即KPCA-CSO-RVM组合模型。该方法首先对KPCA算法、CSO算法、RVM算法进行理论介绍,提出算法的组合方法;然后使用KPCA算法对工艺管道腐蚀速率的影响因素进行优选,使用CSO算法对RVM算法中的参数进行优选;最后采用某石油化工企业工艺管道腐蚀速率及其相关影响因素数据对KPCA-CSO-RVM组合模型进行训练,对部分工艺管道腐蚀速率进行预测,并通过计算预测误差来验证KPCA-CSO-RVM组合模型的预测效果。结果表明:基于KPCA-CSO-RVM组合模型的工艺管道腐蚀速率预测结果的最大预测误差不超过4%,平均相对误差仅为2.03%,均方根误差为0.0035,其预测效果优于其他预测模型,证明KPCA-CSO-RVM组合模型在工艺管道腐蚀速率预测方面具有可行性和先进性。
- 马梦桐赵琢
- 关键词：腐蚀速率影响因素
- 基于膜分离法的沼气脱CO2和H2S工艺研究被引量：4
- 2020年
- 为同时脱除沼气中的CO2与H2S,文章开展沼气膜分离工艺研究。首先,分析气体膜分离原理,设定CH4回收率、CO2脱除率与H2S脱除率作为分离效果指标。其次,采用Unisim Design软件建立仿真模型,分析膜面积与操作压差变化对分离效果的影响规律,并提出一种二级膜分离工艺流程。最后,以CH4回收率、CO2脱除率与H2S脱除率之和最大作为目标函数,对二级膜分离工艺进行优化。结果表明:随着膜面积与操作压差的增大,CO2与H2S脱除率逐渐升高,但CH4回收率随之降低;一级膜分离工艺难以在脱除CO2与H2S的同时降低CH4损失;二级膜分离工艺经过优化后,CH4回收率达96.6%,CO2脱除率达99.5%,H2S脱除率为100%。
- 华东阳李睿马梦桐常明亮
- 关键词：沼气膜分离
- 基于KPCA-CS-SVM的埋地管道外腐蚀速率预测研究被引量：4
- 2022年
- 针对埋地管道外腐蚀速率预测问题,首先对影响埋地管道外腐蚀速率的相关因素进行简单分析,在此基础上,对KPCA算法(核主成分分析算法)、CS算法(布谷鸟算法)以及SVM算法(支持向量机算法)进行原理介绍,阐述KPCA-CS-SVM算法的构建方法,使用KPCA-CS-SVM模型对实际管道的62组管道外腐蚀速率数据及腐蚀影响因素数据进行学习,对12组数据进行预测和验证,并与KPCA-PSO-SVM模型、KPCA-GA-SVM模型以及KPCA-LS-SVM模型进行对比,以此验证本次研究所提模型的先进性。结果表明:KPCA算法能有效的降低腐蚀速率预测影响因素的维度,通过使用KPCA算法对外腐蚀速率的影响因素进行分析可以发现,土壤的氧化还原电位、土壤电阻率以及土壤中的氧含量对于埋地管道外腐蚀速率的影响最大;使用KPCA-CS-SVM模型对管道外腐蚀速率预测的平均绝对误差仅有1.89%,决定系数为0.9993,模型训练时间仅为4.928 s,这3项数据均优于其它模型。研究证明,对于埋地管道外腐蚀速率预测而言,KPCA-CS-SVM模型是一种较为优越的算法,可得到推广和应用。
- 黄港港周阳闫骁瑾王寿喜
- 关键词：埋地管道外腐蚀
- 混合冷剂沼气带压液化流程的设计与优化被引量：2
- 2020年
- 为了提高沼气液化的CO2脱除指标,简化脱碳工艺,采用带压液化技术设计了一种混合冷剂沼气带压液化流程:将预处理后的沼气二级膜分离,得到高纯度CH4流和富CO2流,再经带压液化和精馏,得到液态CH4和食品级液态CO2。HYSYS流程模拟表明,对于流量为1 000 kg/h、组分为60%CH4+40%CO2的模拟沼气,该流程可实现沼气液化率84.24%、CH4回收率83.62%、CO2回收率85.17%、液态CH4产出率51.06%、液态CO2产出率33.18%、产品总销售额7 797元/h。在此基础上,建立了HYSYS&Matlab混合仿真平台,以产品比功耗为目标函数,采用序列二次规划(SQP)算法,对流程进行了优化,优化后的比功耗降低了26.8%。最后,通过调整沼气组分(CH457%~62%)和流量(920~1 060 kg/h),分析了优化工况的适应性。
- 常明亮王勇李剑峰王力华东阳
- 关键词：沼气膜分离
- 火驱尾气中H_2S与O_2化学反应热力学研究被引量：1
- 2019年
- 为了研究火驱尾气回注过程中H2S与O2的化学反应趋势,判断尾气回注工艺的安全性,运用化学反应热力学模型计算了给定组分中的H2S与O2化学反应参数,分析温度对反应过程的影响,进一步确定二者的反应边界条件及爆炸极限范围。研究结果表明,现场工况条件下火驱尾气中H2S与O2发生缓慢的氧化反应,主要产物为SO2与H2O,但随着温度的升高,反应自发程度减小。同时,根据混合物爆炸极限计算可知,火驱尾气在现场回注条件下无爆炸风险。
- 梁建军王苏雯陈龙王寿喜王勇
- 关键词：硫化氢化学反应
- 酸气回注技术发展现状及其在中国的应用前景被引量：14
- 2013年
- 零排放的酸气回注技术是一种替代硫磺回收工艺的经济可行的酸气处理方法,同时也是一个减少温室气体排放的环保方法。为此,总结了酸气回注技术的发展和应用现状,结合实例对酸气回注和硫磺回收进行了经济技术和环保对比分析,结果表明:酸气回注方案的硫处理费用为1 270美元/t;而硫磺回收的硫处理费用为1 400美元/t,若进一步考虑CO2排放、硫磺销售等因素,其综合处理费用将超过1 779美元/t。同时,分析了酸气回注在中国的应用需求及条件,展望了该技术在中国的应用前景,指出在下述几种情况下,为了取得最好的经济和环保效益,酸气回注会是一个不错的选择:①老气田气质变化后,硫磺回收装置已不适应生产需要而需改造;②新开发气田太偏远或H2S含量太低,硫磺回收不经济或工艺技术不好解决;③部分新开发气田的天然气组成不稳定,进行硫磺回收投资大、风险高;④部分碳酸盐岩开发油田伴生气含H2S,但含量变化大,进行硫磺回收工艺选择难度大;⑤火驱开发油田和采用蒸汽辅助重力泄油开发的稠油油田,其伴生气中H2S含量大,但气量小,回收不经济;⑥低渗透油田用CO2提高采收率等。
- 王寿喜汤林John Carroll
- 关键词：酸气回注硫磺回收碳排放温室气体
- 天然气管道工程计算集成应用平台开发被引量：6
- 2015年
- 针对天然气管道工程计算涉及专业广、内容庞杂、分析过程繁琐、应用层次多等难点,遵循现代天然气管道工程分析理论和方法,依据国内外现行规范和标准,结合各层次工程技术和管理人员的应用需求和特点,充分利用最新的计算机、网络、通信技术和智能移动设备,采用先进的系统集成和开发技术,实现了天然气管道工程分析方法的集成,形成了一套跨平台、跨专业、跨系统的天然气管道工程计算集成应用软件系统,搭建了针对不同系统的天然气管道工程计算集成应用平台,开发出了天然气管道专业Office工作系统,囊括了天然气管道工艺分析、工程计算、数据处理等多种应用工具。实例应用结果表明:该集成应用平台以工程师们习惯的方式进行工作并且提供相应的操作功能,为天然气管道系统的中心调度、日常管理和现场操作等各级、各层次专业技术人员提供了通用便捷的工具,且无须二次开发,提高了工作质量和效率;同时也为相关各级技术和管理人员提供了统一、全面的技术支持、工艺分析手段及交流平台,能有效促进团队协同以及各种资源、数据和结果的共享与协调。
- 高爱华王寿喜赵昆鹏王佳伟文林
- 关键词：跨平台跨专业天然气
- 空气辅助喷雾技术的Fluent数值模拟被引量：3
- 2017年
- 为降低输煤系统中产生的小粒径粉尘质量浓度,采用空气辅助喷雾技术进行除尘.利用fluent软件建立数学模型,对空气辅助喷雾技术进行相关的数值仿真.利用多相流理论,对影响空气辅助喷雾的相关因素进行分析,得出其主要影响因素是空气速度.研究结果表明:空气相对液体的速度越大,则雾滴速度越大、喷雾角越大;空气相对液体的速度越大,则雾滴粒径越小、雾滴破碎越剧烈、液滴分布更均匀;雾滴破碎粒径与空气速度的1.14次方成反比.将确定的最佳技术参数应用于现场,降尘率达90%以上.
- 葛少成祖珍妮荆德吉陈曦
- 关键词：粉尘多相流
- 基于PCA+Elman神经网络的城市燃气短期预测研究被引量：3
- 2018年
- 根据某城市3个城镇9天内的燃气用量数据,建立基于Elman神经网络的短期预测模型,并使用PCA(主成分分析)技术对影响因素进行降维处理,将3个城镇燃气用量前8天的数据作为网络的训练样本,每3天的负荷作为输入向量,第4天的负荷作为目标向量。这样可以得到5组训练样本,第9天的数据作为网络的测试样本,验证该神经网络的预测精度,与BP神经网络、RBF(径向基函数)神经网络的预测结果进行对比,以此证明Elman神经网络在城市燃气短期负荷预测领域中的准确率。
- 马钢李俊飞邬高翔朱珠白瑞
- 关键词：神经网络城市燃气传递函数
- 基于PSO-SVM模型的油气管道内腐蚀速率预测被引量：20
- 2019年
- 目的针对油气管道的运行安全问题,建立油气管道内腐蚀速率预测新模型,对管道的内腐蚀状况进行准确预测。方法首先对内腐蚀的原理进行简单分析,探讨引起管道内腐蚀的主要原因。对PSO(粒子群算法)、SVM(支持向量机)以及PSO-SVM模型的原理及结构进行探讨,结合文献中获取的管道内腐蚀数据,使用PSO算法对SVM算法的参数C和g进行寻优。在此基础上,对Sine函数、Sigmoidal函数和Radial basis函数三种核函数进行对比优选。最终将PSO-SVM模型与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型进行预测误差对比,以此证明PSO-SVM模型的先进性。结果当SVM算法的参数C=83.9243、g=0.6972,核函数选择Sine函数时,PSO-SVM模型的平均绝对误差和均方根误差最小,平均绝对误差和均方根误差分别为0.58%和0.000618,但是该模型在使用的过程中,其训练数据所使用的时间为11.26 s,与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型相比,其预测误差较小,但训练数据所使用的时间较长。结论利用PSO-SVM模型对油气管道内腐蚀速率进行预测是可行的,预测误差相对较小,但是由于受限于数据训练速度问题,今后仍需要对该领域进行深入研究。
- 马钢李俊飞白瑞戴政
- 关键词：油气管道内腐蚀误差分析
