气液两相流管道泄漏瞬态模型及数值计算

气液两相流管道一旦有泄漏发生,管道压力、截面含液率及流速等参数均会发生改变,分析泄漏过程中气液两相流的瞬态变化对于探究管道泄漏特征、实施两相流管道泄漏检测与定位具有重要意义。对气液两相流泄漏过程进行瞬态分析,在双流体模型的基础上建立气液两相流泄漏系统数学模型,利用隐式差分法求解控制方程,并用C++编程计算气液两相流泄漏数值解,分析分层流条件下泄漏对管道压力、截面含液率、气液相流速等参数的影响,将数值计算结果与气液两相流泄漏实验数据进行对比。结果表明:管道泄漏后,泄漏点下游管道压力、截面含液率、气液相流速等参数值均下降,且数值计算结果与实验数据趋势一致,证明所建立的泄漏模型适用性较好。     

液体输送管道泄漏的声发射检测方法研究

在对声发射检测技术和信号分析方法进行理论研究的基础上,建立了液体管道泄漏的声发射检测系统,采集液体输送管道泄漏的声发射信号,运用频谱分析和小波分析等方法,对采集到的信号进行分析比较,判断有无泄漏和声发射信号与距离等因素的关系。实验研究结果证明了液体管道泄漏的声发射检测技术的有效性,而且对于长距离管线的检测具有很好的应用前景。     

欠平衡钻井水平环空两相流对流传热系数实验研究

欠平衡钻井流体一般是气液两相混合流体,温度是欠平衡钻井井底压力控制的重要影响因素之一,研究两相流对流传热对准确预测欠平衡钻井环空温度有重要意义。前人对气液两相流对流传热进行了不少实验研究,但他们的实验都是研究管内流动,且管径较小(20~35 mm),这与欠平衡钻井所处的实际条件有很大的出入。文中进行了大管径水平环空气液两相流对流传热实验研究,分别改变气相流量、液相流量得出不同气、液雷诺数下的环空两相流对流传热系数。分析数据可以得出,气体雷诺数对偏心环空两相流对流传热系数的影响不大,但液体雷诺数是影响该对流传热系数的主要因素。又通过与相同流量下小管径(25.4 mm)、管内流动的气液两相流对流传热系数(Kim实验数据)进行对比得出,在气液雷诺数一致的条件下,气液雷诺数对两相流对流传热系数影响趋势基本一致,但文中实验所测得的对流传热系数小于Kim所测得的实验结果。该实验研究结果对欠平衡钻井井底压力的控制有着重要的指导意义。     

基于小波分解的管道泄漏神经网络检测与定位

由于检测的管道泄漏声发射信号强度弱,包含的频率成分复杂,直接用检测的信号进行定位,常常使定位出现较大偏差。鉴于此,介绍一种新方法,即先将泄漏声发射信号进行小波分解,通过计算各级子信号的能量,根据子信号的能量比和主要频带,从泄漏信号中提取出能反映泄漏状态的子信号作为BP神经网络的输入,实现管道泄漏的检测与定位。应用实例表明,用小波提取泄漏信号中的纵振波成分,结合功率谱构造BP神经网络来对管道的泄漏进行检测和定位是可行的。     

安全阀泄漏声发射检测试验研究

主要通过对安全阀加载泄漏过程声发射监测，应用参数和波形分析方法研究了安全阀泄漏时的声发射信号特性。研究结果表明，声发射技术可有效实现安全阀泄漏监测和检测，撞击数和幅度参数可以较好地表征安全阀泄漏的不同阶段，试验条件下安全阀泄漏信号频率范围为0～500kHz，中心频率约为60kHz，其它条件信号频率特性需进一步研究。研究结果对安全阀在线监测和检测以及校验等方面具有参考意义。     

小波分析技术在多相流系统中的应用

提出了一种将小波分析技术应用于多相流系统进行流型判别的方法。对采集的多相流信号进行小波分解 ,在不同尺度上提取特征值 ,并提出了两种特征值参数的提取方法 ,分别应用于气液两相流和气固流化床系统中 ,进行流型的辨识。试验结果表明利用所提出的特征值可以有效地对气液两相流流型以及气固流化床从固定床向鼓泡床的转变进行判别。     

基于图像处理的分层流持液率测量

截面含液率是气液两相流中一个重要参数.提出了通过对两相流动图像的处理实现持液率检测的新方法.在气液两相实验系统上进行实验,采用高速摄像系统获得了水平管气液两相流流型图像.针对气液两相分层流气液界面模糊、边缘提取难度大的特点,栗用Sobel算子和基于形态学的膨胀和腐蚀相结合的方法对气液相边界线进行了准确识别.进而通过提取的气流界面距管底高度数据,计算了管路持液率.实践证明,该方法能获得连续、清晰的气液相边界,可推广应用于其他流型图像的分析和检测.     

三差压气液两相流流量计的研制与应用

为了对气液两相流流量进行准确计量,提出了基于弯管流量计的新型气液两相流流量测量方法。设计了由弯管、水平管和垂直管组成的三差压传感器,通过对3个差压信号进行分析,建立了压差与质量流量的关系模型,进而设计了三差压气液两相流流量计。同时通过标准表法对设计的流量计进行了试验验证。验证结果表明,三差压气液两相流流量计的测量精度达到±3%,可实现气液两相流的流量测量,与目前的两相流流量计相比精度有了很大提高。     

多相流测量技术和数据采集的实现

油气水三相流的计量,可以分解为两个步骤来进行,一是将油气水三相视为气液两相流计量,因为气液两相流的测量技术相对较为成熟;二是进行液相内部的油水两相测量。IMP分布式数据检测系统适用于多路模拟量信号(电压、电阻、温度、应变等)的采集监测和模拟量的输出(电流、电压)以及各种数字信号(状态、频率、事件、周期等)的输入和数字量的输出。因为它具有系统组成简单、抗干扰能力强、现场分散安装和适应恶劣现场环境等特点,所以已在生产和科学实验中得到了广泛的应用。自动数据采集系统软件包性能可靠,界面友好,交互性很强,功能强大,操作方便。     

气体阀门内漏声发射信号特征提取方法研究

针对石油石化装置气体管道阀门内漏难以检测和量化分析的问题,采用声发射技术对气体管道阀门内漏现象进行在线监测。在小直径阀门室内实验装置和大直径阀门室外模拟装置上,利用声发射特征参量的时域变化情况实现不同压力工况下阀门内漏状态的在线检测,得到不同工况下泄漏量与声发射特征参量的对应关系,并利用傅里叶变换和小波包分解等时频分析方法,在频域角度得到了能够表征内漏状态的特征频率信息,实现了复杂背景噪声下阀门内漏声发射信号的有效提取。实验结果表明,采用的信号特征提取方法能够从时频角度有效得到气体阀门内漏声发射特征信息,进而实现内漏状态的有效检测。     

基于奇异值特征的管道压力波识别方法

在输油管道泄漏诊断过程中,提取压力波动信号的哪种特征参数作为识别依据是提高管道泄漏诊断准确率的关键。为此提出一种基于奇异值分解的压力波动信号特征提取方法,并通过构建BP神经网络对其分类,判断管道所处工况状态。在不影响识别效果的前提下,对奇异值向量进行适当降维压缩,能达到消除压力信号噪声和减少识别运算量的目的。试验表明,采用引入"动量项"的BP神经网络压力波识别分类器识别准确率高。基于奇异值特征与BP神经网络的管道压力波识别方法运算速度快,能满足管道泄漏监测在线运行的要求,有较高的应用价值。     

多算法融合管道泄漏检测预警系统试验研究

管道泄漏不仅会造成环境污染,还可能引发火灾、人员伤亡等严重后果和巨大的经济损失。传统的管道泄漏在线检测与定位系统均使用单一算法进行信号处理,漏判误判多,应用效果较差。针对目前集输管道泄漏检测准确性和灵敏度较低的现状,研究一种多算法融合的方法,通过采集管道压力、流量等多种特征信号,采用最优加权融合算法,将专家经验分析法、向量机(SVM)模式识别法、序贯概率比检测法等多种信号处理方法进行综合应用,扩展了时间和空间上的检测范围,提高了泄漏检测系统的灵敏度和可靠性。利用正常运行集输管道进行了现场泄漏应用试验,试验结果验证了多算法融合检漏方法比单一检漏方法具有明显的优越性。     

天然气管道泄漏声源特性及传播机理数值模拟

管道泄漏声源特性和传播机理决定了音波法在管道上的可检测性,管道泄漏引发的音波能量大小和其沿管道传播的衰减程度分别与泄漏口径大小、管道内压和管道长度等因素有关。以天然气管道泄漏时的气动噪声为研究对象,采用适用于高马赫数流场的MÖhring声类比对其进行模拟计算,建立了不同压力、不同泄漏孔径条件下的天然气管道泄漏噪声仿真模型,得到了天然气管道泄漏声源的相关特性,利用试验数据验证了计算模型的准确性。以该声源模型为基础,建立了音波在管道内的二维传播模型,通过模拟结果与现场试验的比较分析,表明天然气管道泄漏音波的超低频段（低于5 Hz）可在管道内传播较远距离并能被声波传感器所探测,从理论上验证了音波法在天然气管道泄漏检测领域的良好应用前景。     

自适应模糊神经网络系统在管道泄漏检测中的应用

输油管道泄漏信号的检测存在信噪比较低的问题,利用自适应模糊神经网络系统的去噪方法可以提高压力信号、流量信号的信噪比.由于自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模.它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性.应用结果表明,自适应模糊神经网络的自适应噪声抵消器不仅实现简单、节省运行时间,而且能快速、有效地消除流量、压力信号中的各种噪声,因而提高了泄漏检测和定位的精度.     

联合去噪算法在输气管道泄漏声信号中的应用

针对油气管道发生泄漏后,泄漏声信号在沿管道传播过程中必不可少的会混入噪声问题,研究了变分模态分解(VMD)在管道泄漏去噪中的应用,提出了一种基于VMD,多尺度排列熵(MPE)和小波阈值去噪(WT)的VMD-MPE-WT联合去噪算法.利用MATLAB软件在该算法对信号处理结果进行仿真分析,结果表明:对比小波去噪,VMD,...     

输气管道泄漏音波传播特性及监测定位

在天然气管道泄漏检测领域,基于音波法的输气管道泄漏检测及定位技术逐渐受到重视。为了促进该方法的快速应用,利用高压输气管道泄漏检测平台进行了不同输气压力下不同泄漏量、泄漏位置的泄漏检测和泄漏定位试验。根据泄漏信号的特征量,分析了管道压力、泄漏量及泄漏位置对泄漏检测的影响。试验结果表明：①所采用泄漏信号的特征量能满足泄漏判断的需要;②随着管道压力的提高和泄漏孔径的增大,泄漏检测更容易进行;③泄漏位置越靠近管道终点,泄漏信号特征量与阈值相差越大,泄漏越容易判断;④所设计的泄漏定位系统定位误差小,试验中的定位误差最大为1.37%;⑤管道中段若发生泄漏,其定位误差大于管线两端。该研究结果验证了音波法泄漏检测技术具有灵敏性好、定位精度高的特点,为音波法在输气管道泄漏检测和泄漏定位中的广泛应用提供了依据。     

一种燃气环网泄漏检测及定位方法

提出了利用小波分析对燃气环网各端点获取的压力波信号进行消噪处理和奇异性分析,然后利用神经网络法对泄漏点进行识别和定位的泄漏检测与定位方法。通过对燃气环网泄漏检测与定位的仿真实验分析,验证了此方法的精确性和有效性。     

基于EMD技术的管道漏磁内检测信号研究*

为了解决油气管道漏磁内检测信号识别不准确的问题,采用EMD（经验模态分解）理论,对管道漏磁内检测信号做EMD分解和重构,得到信号处理后的信噪比信息,与原始信号和小波分析后信号的信噪比进行比对分析,结果显示,EMD技术在处理漏磁内检测信号方面比小波分析更为优越。研究表明:采用EMD技术处理管道漏磁信号可以获得更好的信噪比,能更迅速、准确地识别管道中的缺陷。     

天然气管道阀门内漏声发射检测系统设计及试验研究

针对天然气管道阀门运行过程中承受较高压力易发生内漏且内漏不易被发现的问题,设计了基于声发射理论的阀门内漏检测系统,并在基于LabVIEW图形化编程语言基础上开发相应的检测分析软件。应用该检测系统对某内漏阀门进行室内检测试验研究。试验结果表明：4层小波分解后的声发射信号时域A4,D4,D1频带均方根值,频域A4,D4峰值与阀门内漏程度有良好的相关性,该系统可以有效地对运行过程中天然气管道阀门内漏程度进行无损检测与识别。     

用改进的BP神经网络评判管道的腐蚀类型

用BP神经网络分析评判管道的腐蚀类型,可以避开寻找各种因素对腐蚀类型影响规律的难题,方便准确地分析评判出管道的腐蚀类型,但是传统的BP神经网络存在收敛速度较慢和容易陷入局部极小点两个问题,为此文章提出了将传统的BP神经网络与共轭梯度优化算法相结合,以优化网络权值和阈值的计算,同时确定了相应的计算方法。将改进后的BP神经网络应用到管道腐蚀类型的评判中,取得了良好的效果。计算结果表明,改进后的BP神经网络具有更好的学习能力,可以在更少的迭代次数和时间内,得到高精度的输出结果。