低压老管线不停输补漏方法初探

在天然气的管道输送过程中，由于接触各种腐蚀性介质，管道的内外壁会因内部介质和外部环境的影响而产生电池腐蚀，杂散电流腐蚀，微生物腐蚀等腐蚀，引起管道穿孔漏气。在堵漏过程中，往往需要对该段管道进行停输和放空，这不但会损失气量，还会影响管道输送的正常运行。     

利用模糊综合评判评价注水管道腐蚀程度

注水管道腐蚀机理研究，需要进行注水管道的腐蚀程度评价。对腐蚀地面注水管道的腐蚀程度定量评价，能全面了解注水管道腐蚀情况基础，同时也是对注水管道剩余强度评价、剩余寿命预测以及可靠性分析的关键，为水质处理流程、缓蚀剂、杀菌剂和防垢剂等筛选提供了科学依据。提出了利用模糊综合评判方法对注水管道进行腐蚀程度评价的具体方法，通过应用示例验证了该评价方法的实用性。     

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在自然界中，蕴藏着丰富的天然气水合物，水合物的结构有I、Ⅱ和H型。开发的方法有：热力分解法、减压法和注入化学剂等等。多孔介质中水合物的形成条件和管道、井筒中水合物的形成条件有较大的区别，在多孔介质中必须考虑毛细管力的作用，水合物的分解条件主要取决于多孔介质中岩石和流体的特性如润湿角和孔隙尺寸等。文章所推导出在多孔介质中考虑毛细管力的影响后，天然气水合物形成压力和温度与实验数据吻合较好，而没有考虑毛细管力的影响计算出的天然气水合物在给定温度下所得到的水合物的形成压力偏低。     

利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率

利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力 ,通过对训练样本集的学习 ,预测了注水管道的腐蚀速率。通过实例 ,采用 4种不同的预测腐蚀速率的方法 ,即采用传统的预测腐蚀速率的CVDA— 84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP神经网络计算注水管道的腐蚀速率。CVDA— 84规范偏保守 ,采用BP以及改进的BP神经网络预测的腐蚀速率和观测值基本一致。但采用BP人工神经网络预测时 ,迭代次数比CVDA大得多 ,采用改进的Rumel hart和MBP神经网络能有效地提高预测速度 ,改善网络的收敛性 ,并且使预测精度有所提高     

国内外油气水多相管流技术的研究

地面油气水多相管流的研究经历了从经验、半经验关系式开始,到统一流动模型、瞬态模型和物理机理模型的发展过程。研究热点是:地形起伏多相管流的研究;油气水多相管流的研究;多相泵和多相流量计的研究;建立大型实验架,把这些在低压、小管径和低输量条件下得出的关系式加以适当修正后用到实际多相管路。筛选出一些较好的关系式,组合成一些适用范围广,精度高的组合关系式。     

深部凝析气井流入动态分析研究

根据天然气和反凝析流在地层中渗流特点，结合凝析气体系相态理论及闪蒸计算方法，运用状态方程进行模拟，考虑流体相态和组分的变化以及凝析及气井的表皮系数，引入稳态理论的两相似压力函数，建立适用凝析气流入动态预测的方法，并根据凝析汪的临界压力和临界饱和度渗流的关系，给出了预测凝析气井井底流压的数学模型；（1）井底压力高于露点压力时的渗流数学模型；（2）井底流压低于露点压力且凝析油饱和度小于临界和度时的渗流数学模型；（3）井底流压低于露点压力且凝析油饱和度大于临界饱和度时的渗流数学模型，根据这一思路编制了完整的计算软件，该方法适用于凝析气井流入动态预测。参9（喻西崇摘）。     

海底混输立管段瞬态流动规律及其敏感性分析

利用OLGA 2000软件对某海底混输管道系统立管段瞬态流动规律及其敏感性进行了数值模拟分析,在立管底部、顶部以及管道入口、出口处压力波动很大,容易形成段塞流;采取适当减小立管管径、管道出口节流阀开度、多相流含水率以及增大管道出口压力、降低立管高度和增大多相流气油比等措施,可以在一定程度上减弱或消除立管中严重段塞流的影响。今后应加强数值模拟、试验模拟和理论计算等方法的综合研究,深入探讨海底混输管道立管段严重段塞流的形成机理,并探索经济、有效地控制和消除严重段塞流影响的措施。     

利用改进的神经网络预测腐蚀管道的剩余强度

将BP神经网络和遗传算法相结合，得到一种新的神经网络，并将这种神经网络成功用于计算腐蚀管道的剩余强度和最大允许输送压力。通过示例分析，得到下面结论：不同计算方法计算得到的剩余强度和最大允许输送压力相差较大．Wes—2805—97规范、ASME—B31G规范、CVDA—84规范等都比J积分方法计算得到的剩余强度和最大允许输送压力偏大；DM断裂力学方法计算得到的剩余强度和最大允许输送压力比J积分偏小；J积分方法和基于J积分方法的改进的遗传神经网络方法计算结果比较接近，可以认为是计算剩余强度和最大允许输送压力较好的方法。     

利用灰色理论预测注水管道腐蚀速率的变化趋势

针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系，提出了利用灰色理论对腐蚀速率进行有效预测，同时为提高预测精度，对标准的GM（1，1）模型进行了合理改进，提出了4种改进方法：改进背景值、考虑初始点影响、灰色理论和BP神经网络相结合（简称灰色神经网络）以及灰色理论和遗传算法（简称灰色遗传算法）相结合等。通过示例表明，经过改进后的4种方法预测精度都有所提高，特别是灰色理论和神经网络结合、灰色理论和遗传算法相结合预测得到的腐蚀速率和实测值能较好吻合，预测精度最高；因此可以运用这两种改进方法较准确地预测腐蚀速率随着时间的变化趋势。     

海上油气水多相管流中沿程摩阻因数分析

沿程摩阻因数是制约多相管流发展的关键,摩阻因数是压降计算的重要内容之一,其计算的准确性直接决定了压降计算的准确性.基于Xiao等人的流型判别法,将流型分为分层流、段塞流、环状流和分散泡状流等4种流型.分散泡状流仅需用到气体或液体与管壁之间的相互作用;分层流、环状流和段塞流不仅用到气体或液体与管壁之间的相互作用,还要用到气液界面之间的相互作用.气体或液体与管壁之间的沿程摩阻因数可以采用单相流体的沿程摩阻因数方法计算.对于不同的流型,气液界面的摩阻因数计算方法也不同.