油井管硫化氢腐蚀研究进展

油井管的防腐蚀工作是油田事业发展的关键,正确认识管道腐蚀产生的原因对油田的发展至关重要。导致油井管腐蚀的因素有很多,其中含硫化氢介质流动引起的腐蚀和应力集中等问题会加速管柱壁厚减薄,降低管柱强度。概述了在硫化氢环境下油井管腐蚀的影响因素,讨论了硫化氢分压、介质温度、介质流速等因素对硫化氢腐蚀的影响。     

延长油田油井管柱腐蚀原因分析及防腐措施研究

为了找出延长油田油井管柱腐蚀的主要原因,室内采用挂片失重法实验对影响管柱腐蚀的主要因素进行了评价,主要包括采出液含水率、矿化度、pH 值、CO₂含量、温度以及流速,并根据实验结果优选了适合延长油田油井管柱的高效缓蚀剂 ND- F。实验结果表明,油井采出液的含水率越高、矿化度越高、CO₂含量越高、温度越高以及流速越大,其对油井管柱钢材的腐蚀速率就越大,而采出液的 pH 值越高,腐蚀速率则越小。当采出液的含水率为 80%,矿化度为 25000mg·L^{- 1},pH 值为 6,CO₂分压为 0.5MPa,实验温度为 50℃,实验流速为 0.5m·s^{- 1}时,钢片的腐蚀速率可以达到 0.557mm·a^{- 1},腐蚀速率较大。咪唑啉类缓蚀剂 ND- F 对目标油田油井管柱钢材的防腐效果较好,当其加量为 900mg·L^{- 1}时,缓蚀效率就可以达到 95%以上,能够显著降低油井管柱的腐蚀速率,延长其使用寿命,保障延长油田油井的安全高效生产。     

油井管柱电化学腐蚀机理实验研究及防腐措施

研究X80钢在不同交流电流密度作用下的电化学腐蚀机理,开展以扫面电镜等先进技术为导向的金属腐蚀直观研究,运用不同实验前提下的腐蚀产物的XRD谱数据展开对比分析,研究腐蚀产物产生机理及其特性.最后运用多维数据支撑提出了经济合理的防腐措施.     

油井管材料的腐蚀特性研究综述

由于原油特性、采油方式的不同,油田采出液中通常会存在各种腐蚀性离子及酸性气体。比如具有腐蚀性的阴离子(Cl~-、SO_4~(2-)、CO_3~(2-))、易结垢性阳离子(Ca~(2+)、Mg~(2+))、酸性气体(CO_2、H_2S)等。这些离子、酸性气体的存在及浓度变化,在温度与压力的作用下,影响管材的电化学腐蚀行为,造成油井套材料不同程度的腐蚀。针对常用油井管材料在不同影响因素条件下腐蚀行为展开论述,通过对比在不同影响因素下油井管材料的腐蚀规律,得到不同影响因素下的腐蚀特点,为防腐措施的选择、石油安全生产提供理论依据。     

CO_2腐蚀预测及其在井下管柱寿命预测中的应用

腐蚀是影响气井井下管柱寿命的重要因素,正确预测井下管柱的腐蚀速率是提高防腐效果的关键。CO2腐蚀是富CO2气井管柱可靠性寿命的最关键制约因素。笔者通过调研,对目前国内外油气田常用的腐蚀速率预测模型进行了分类和剖析,此基础上提出了气井井下管柱的可靠性使用寿命的预测方法,并建立了相应的模拟程序。通过对比研究发现在低温低压条件下不同预测模型的预测结果相近,但是高温高压条件下的预测结果则相差较大,因此需要根据不同的矿场条件优选相应的腐蚀速率预测模型。将腐蚀速率预测结果与井下管柱的安全使用厚度结合可以有效预测气井井下管柱的可靠性寿命。研究结果对现场生产有一定的指导意义。     

多元线性回归拟合曲线在普光储层预测中的应用

普光气田产能目前为105×108 m3/a,随着开发的不断深入,普光主体边部气井相继出水,接替区块的滚动开发和预测变得越来越重要。周边区块的地质资料受限于环境因素和人为因素,常出现资料的短缺,给后期的勘探和预测工作带来了较大的困难。储层预测必须具备测井资料和地震资料的完整性,双庙区块是普光气田重要的开发接替区块,在区块气藏储量的评价过程中,含气面积的评价依赖于储层预测,本课题通过研究该区块探井曲线特征,采用多元线性回归拟合法对缺失曲线进行拟合,补充了曲线的完整性,为储层预测的顺利开展提供了重要支撑。     

基于线性回归及灰色-威布尔模型的化工机械设备损耗预测

将灰色模型与威布尔分布有机结合,采用建立的灰色模型和灰色-威布尔组合模型来预测化工机械设备损耗故障概率情况,通过实际案例计算分析表明:组合模型预测评估与实际情况具有更高的吻合度.又采用灰色模型和一元线性回归模型对比预测损耗故障,结果表明:灰色模型具有更好的预测精度.     

基于模糊非线性回归的煤炭发热量预测研究

针对经典线性回归模型无法反映变量间的非线性关系,不适宜预测有模糊数的煤炭发热量的问题,提出了一种基于三角模糊数的多元非线性回归的煤炭发热量预测模型。以我国新疆伊犁地区煤炭工业分析为建模数据和模型检验数据,将计算模糊中心值和模糊幅度值的问题转化为约束非线性优化问题,采用MATLAB优化工具箱求解。最后对比分析了模糊非线性回归、经典线性回归、BP(Back Propagation)神经网络及支持向量机回归4种模型对测试煤样发热量的预测结果。结果表明,模糊非线性回归模型的线性拟合优度值为0.9997,调整后的非线性拟合优度值为0.9838,均方误差为0.4473;测试煤样的平均相对误差为0.0203,80%的测试煤样模糊隶属度大于0.5。模糊非线性回归模型具有很高的精确度和可靠性,可用来预测预报煤炭发热量。     

基于杂交粒子群算法的多元线性回归参数估计及预测区间研究

为了提高多元线性回归分析模型预测混凝土28 d抗压强度的准确性和可靠性,采用杂交粒子群优化算法估算模型系数,依据正态分布和t分布求出预测点置信度为95%的预测区间。实验结果表明:此模型的预测精度优于传统基于最小二乘估算的回归分析模型,且预测结果可以是相关量的取值范围,扩大了相关量的适用范围,提高了预测的可靠性。     

利用线性回归法预测焦炭硫分

简述了煤中硫分的分布规律及硫分在成焦时的原理,指出影响焦炭硫分的主要因素。针对中煤九鑫焦化公司焦炉的实际情况,通过大量生产数据分析,应用线性回归的方法建立数学模型,根据不同的结焦时间证明配合煤和焦炭中的硫分具有线性关系,可有效地预测焦炭硫分,指导配煤,从而保证焦炭中的硫分符合客户要求。     

集输管道CO_2腐蚀预测研究

结合实际集输管道运行工况,使用OLGA软件建立了输气集输管道CO2腐蚀预测模型,计算了集输管道的腐蚀速率,预测分析了温度、CO2分压、含水量、流速及管道高程等因素对腐蚀速率的影响,总结了集输管道的CO2腐蚀特性,并与集输管道现场检测数据进行对比验证,预测效果良好。     

在役油气管道腐蚀速率的时间序列预测

随着油气管线使用年限的增加,腐蚀必将给管线的安全运行带来威胁。为了预测整个管线的腐蚀情况,确知腐蚀对管线结构完整性的危害程度,有必要对腐蚀趋势进行预测。在充分利用管道腐蚀检测数据基础上,建立了相应的时间序列数学预测模型,并利用此模型对实际管线的腐蚀速率进行了预测,预测结果为描述管道腐蚀缺陷发展趋势、综合评价管线的剩余工作能力提供依据,从而保证管线的安全运行。     

利用二元线性回归法预测快硬硫铝酸盐水泥的强度

<正>0引言由于水泥库存的限制及用户对水泥的急切需要,再加上快硬硫铝酸盐水泥的早强、快硬等特点,不能等待28d强度指标检验完成才出厂。为了进行出厂水泥确认,根据多年生产数据和生产实践,我们发现水泥强度的发展规律与6h强度和凝结时间差关系密切,即依据已检验得出的6h强度值、初凝与终凝时间差,运用二元线性回归的方法预测水泥1d、3d和28d     

基于多元线性回归分析的焦炭质量预测研究

利用某焦化厂2014—2015年生产中配合煤与焦炭质量指标的实际数据,从数学角度出发,选取配合煤的主要指标,建立数学模型,通过曲线回归拟合以及多元线性回归法建立预测方程,并对方程进行残差分析和显著性检验;应用检验结果表明,所得方程预测效果良好,可以采用该模型预测焦炭质量。     

逐次线性回归分析在陶瓷釉配方设计研究中的应用

采用模糊定量化的方法对工艺试验得到的釉试样的乳浊程度做出评价。据此结果对釉乳浊程度与组成及工艺条件间的关系进行逐次线性回归分析,为科研和生产过程的预报和控制提供了可靠的依据。     

基于ASO-BP神经网络的海底油气管道腐蚀速率预测

随着我国海洋油气管网的发展与建设,管道数据采集量随之增大,优秀的预测模型可以应对大量数据,准确预测管道腐蚀速率,对保障管道安全健康运行具有重大意义。将原子搜索优化算法（ASO）思想引入BP （Back propagation）神经网络,构建ASO-BP神经网络用于海底油气管道腐蚀速率的预测。以50组现场数据为例,使用Matlab进行模拟仿真计算,分别构建具有代表性的BP、GA-BP和ACO-BP模型作为对比,对海底油气管道腐蚀速率数据进行训练和预测,结果表明ASO-BP模型预测精度较高,其平均绝对百分比误差（MAPE）为3.16%,预测结果优于BP、GA-BP和ACO-BP,验证了其可靠性以及良好的预测性能,为海底管道腐蚀速率预测研究提供了新的方法和思路。     

基于线性回归的焦炭质量预测模型研究

对焦炭质量指标进行预测,是优化配煤结构,降低配煤成本,提高生产管理水平的重要举措。通过研究焦炭质量的影响因素,利用配合煤指标的灰分A_m,d、挥发分V_daf、粘结指数G、固定碳FC_ad、硫分S_m,t,d、胶质层指数(X、Y)和焦煤配比J作为自变量,分别进行一元或多元线性回归分析,得出的预测值同实测值相比较,预测精度符合要求,可用于指导实际生产。     

采用一元线性回归法45μm细度快速预测水泥比表面积

采用45μm方孔筛余量来预测水泥比表面积,具有简单易行、快速准确的效果。45μm筛余量可以判断水泥性能和颗粒级配的影响,本文通过负压筛析法检测水泥45μm筛余量及水泥比表面积的测定,得到大量的数据,采用回归分析法对数据进行分析处理,建立了45μm水泥细度,与比表面积的一元线性回归方程,只要测定45μm水泥细度,根据此方程,就可以准确知道水泥的比表面积。     

基于多元线性回归的空气质量指数预测模型

随着中国社会的发展和人口数量的增多,空气污染环境问题表现突出,对人们的生活环境以及生态系统造成严重破坏。本文基于《中国统计年鉴2022》的相关数据,选取PM₁₀、O₃、SO₂、PM_2.5、N0₂、CO六个影响空气质量指数的指标。首先,通过相关性分析模型验证六个影响指标都对空气质量指数有较强的相关性;其次,通过各污染物浓度计算相应污染物分指数,利用多元线性回归模型建立空气质量指数(air quality index, AQI)与各影响指标之间的数学模型,利用该模型对城市空气质量指数进行预测;最后,将真实值与预测值使用皮尔逊相关性检验对模型评估,准确率达到0.928,能够反映空气质量的总体状况。