气液两相流流型在线智能识别

在线识别的关键问题在于如何利用最短时间历程的参数波动过程完成由参数波动的特征空间到流型空间的映射。CPN神经网络能够对自组织映射的结果进行有导师的训练,因此可以为流型的自动、客观和在线识别提供有效的手段。文中结合压力波动过程的快速傅立叶变换系数,对U形管垂直上升段内空气－水两相流的流型进行自动识别,在线性指标达到了8．2s。对如何提高流型快速识别的在线性指标和识别率等作了相关的探讨。     

水平直圆管内油气两相流的压降

对水平放置的内径为40 mm的有机玻璃管内的油气两相流进行了详细的实验研究,实验工质为46^＃机械油和空气.油相和气相折算速度分别为0.051～0.612 m•s^-1和0.024～50.64 m•s^-1,实验在室温下进行.采用Lockhart-Martinelli关联方法对各典型流型下的实验数据进行了整理,结合流动的具体情况对其中的关联参数C进行了重新定义,提出了基于典型流型的压力梯度计算模型,并对水平管内油气两相流的压降变化规律进行了分析和讨论.理论计算值与实验测量值吻合良好.     

运动柱塞与油管内壁环缝间的气液逆流特性

柱塞气举技术已成为国内外经济性较高的排液采气关键技术之一，但由于柱塞与油管内壁环缝间液体漏失和气体上窜降低了柱塞气举排液率甚至造成举升失败。因此，为优化柱塞气举结构以提高举升效率，构建了运动柱塞与油管内壁环缝间气液两相逆流数值模型，研究了柱塞结构与上行速度对环缝内气液逆流流型转变以及逆流密封性能的影响规律，揭示了柱塞与油管内壁环缝内的气液逆流密封机理，提出了强化气液逆流密封性能的最优上行举升速度与柱塞结构优化方向。研究结果表明：(1)在柱塞表面添加槽式结构可显著改善柱塞与油管内壁环缝间的气液逆流密封特性，且矩形槽柱塞举升效果优于梯形槽柱塞；(2)当矩形槽室宽度小于深度时，气液难以充分混合而呈气液分层流型，气相涡旋将液体挤压在槽内壁面，环缝内流体速度衰减较小，气液漏失量较大；(3)当矩形槽室宽度是深度的2倍时，槽内呈气液搅拌流型，出现两相涡旋并引起气液流速的衰减，减小了举升过程中的流体漏失；(4)柱塞平均上行速度为5 m/s时，槽式柱塞与油管内壁环缝间气液流动密封性能最佳。结论认为，选用槽室宽度是深度2倍的矩形槽柱塞并控制其举升速度趋近于5 m/s，可有效提高柱塞排液效率，该研究成果可以...