注汽锅炉湿蒸汽干度在线监测技术的思考

对于锅炉的运行而言,如果蒸汽的干度较低,则会影响采油的实际效果,而蒸汽的干度较高,则会给锅炉的运行带来安全隐患。基于此,本文将分析在注汽锅炉发生炉膛爆管的主要原因,同时以装置构成、装置安装、投用准备、实际投用以及在线监测为切入点,深入探究注汽锅炉湿蒸汽干度在线监测技术的具体应用,旨在能够掌握炉膛爆裂的原因,改进当前锅炉的运行状态,并提高燃料(天然气)的利用率,能够促进新疆油田分公司风城油田作业区重32井区普通湿蒸发生器锅炉的良好发展。     

关于油田注汽锅炉干度控制系统的若干思考

在油田热采稠油生产过程中,油田注气锅炉属于其关键设备,主要是利用软化水的加压和提温来蒸发成饱和的湿蒸汽,然后,采用人工输送的方式进入到井下油层中,以确保热采稠油生产中有足够的加热能量。本文主要以油田注汽锅炉蒸汽干度控制系统为例,首先指出了蒸汽干度控制系统中的技术难题,其次对油田注汽锅炉蒸汽干度控制系统进行了分析。     

油田注汽锅炉干度控制自动化技术研究

本文介绍了注汽锅炉干度控制自动化技术的设计,干度是注汽锅炉安全运行的重要参数,也是影响重油热采效果的重要指标,本文提出一种基于模糊预测技术的干度控制方法,通过自动化控制能大大提高了锅炉运行的稳定性、经济性,收到了满意的控制效果。     

注汽锅炉干度测控系统的优化研究

针对油田注汽锅炉干度控制系统存在的工作不稳定、测量干度精度低及测控滞后等问题,在干度控制系统运行特性及其干度影响因素的基础上,提出注汽锅炉蒸汽干度控制的电导率-温度模糊预测控制系统模型。该控制系统模型在克拉玛依油田某站已通过测试,运行良好。     

注汽锅炉应用干度自控系统提高稠油采收率

稠油热采是辽河油田稠油开发的主要方式,保证注汽质量,保持注汽干度平稳是提高稠油采收率的关键因素。注汽锅炉应用干度自控系统能够有效控制注汽干度,保证注汽质量。     

锅炉蒸汽干度在线检测技术研究与应用

国内在稠油开采中,普遍采用蒸汽吞吐方式。曙光采油厂年产油一直在200万吨以上,其中80%以上是稠油。本文介绍了光谱分析在线检测仪的工作原理、技术创新及现场应用。该技术在曙光采油厂25台注汽锅炉上使用,现场应用技术指标稳定、生产运行平稳,蒸汽干度检测对比人工检测精度、频率方面有了较大的提高。     

煤质对油田燃煤注汽锅炉蒸汽质量的影响及应对措施

油田燃煤注汽尚处于起步阶段,经验欠缺,如何提升燃煤注汽质量,提高注汽效益是经营管理的重要挑战。本文通过分析煤炭的燃烧过程、链条炉的燃烧特点及煤质不同成分对锅炉燃烧的影响,提出了在煤质发生变化时的应对措施,来保证注汽质量达标和锅炉安全平稳运行。     

油田注汽锅炉节能措施探析

油田注汽锅炉是以原油为主要燃料,在运行过程中耗油量较大,在稠油的开发中,注汽锅炉常年连续运转,并且注汽锅炉的运营数量也有加大的趋势,因此,加大对油田注汽锅炉的节能措施的探讨有利于提高油田的经济效益,促进油田的可持续发展。本文分析了油田注汽锅炉的基本原理,并提出了关于油田注汽锅炉节能的一些措施,希望能引起大家的关注。     

油田注汽锅炉腐蚀及控制

油田注汽锅炉是稠油热开采技术的关键设备,但是注汽锅炉在使用的过程中由于各种因素而造成的腐蚀对稠油的日常开采产生重大的影响。本文主要分析注汽锅炉的腐蚀原理和影响因素,并提出一些对策措施来控制注汽锅炉的腐蚀。     

油田提高注汽锅炉蒸汽出口干度技术研究

新疆油田超稠油开发和普通稠油后期开采需要更高的蒸汽干度,而常规锅炉蒸汽出口干度只有80%,已不能满足现阶段注蒸汽开采工艺要求。为此,提出了汽水分离、过热、掺混方法进提高蒸汽干度,并使其伴有15℃过热度,达到了蒸汽驱稠油热采条件,现场应用表明该方法在节能、环保和能效上效果显著。     

基于人工神经网的催化裂化故障诊断研究

由于催化裂化系统的变量众多,每个故障的发生都可能涉及众多操作变量,这给故障的准确判断带来困难.人工神经网具有很强的自适应能力,非线性映射能力和泛化能力也很强,对数据进行高度并行处理,可自然处理多输入信号.用于催化裂化的故障诊断,取得较好的效果.将改进的LM算法用于人工神经网的训练,提高了网络的收敛速度.     

小波分析在真空练泥机轴承故障诊断中的应用

针对练泥减速机滚动轴承运转速度低、响应弱、低频信号容易淹没、调制源多、振动信号非平稳性等特点而导致常规的傅立叶分析诊断故障效果不佳的情况，提出了一种小波变换的时频分析滚动轴承故障诊断方法。利用小波变换对振动信号进行分解和重构处理，获得了振动信号在不同的频段的分量，提取相应特征频段重构分量的功率谱的频域统计值作为特征参数，从而实现对轴承故障诊断。试验结果显示该方法对真空练泥机轴承故障诊断有很好的效果。     

一种基于可预测元分析的故障诊断方法

将可预测元分析(Fore CA)引入到过程监控中,通过选取合适的可预测元并构造能够反映系统运行状况的统计量对在线数据进行统计监控,克服了主元分析(PCA)方法假设数据服从高斯分布且无法反映系统动态时序特性的缺陷,能很好地描述工业过程的动态特性并进行故障检测。TE模型上的仿真结果证明了Fore CA在工业过程监控中的可行性与有效性。     

基于RBF神经网络的水轮机故障诊断研究

基于RBF神经网络,提出使用RBF神经网络进行水轮机故障诊断,给出RBF神经网络模型及算法。对水轮机故障信号进行分析,并提取故障信号特征量,将故障信号特征向量作为学习样本,通过训练,使构造的RBF神经网络能够反映特征向量和故障类型之间的映射关系,从而达到故障诊断的目的。     

An Extension Sample Classification‐Based Extreme Learning Machine Ensemble Method for Process Fault Diagnosis

In order to achieve higher accuracy and faster response in complex process fault diagnosis, an extension sample classification‐based extreme learning machine ensemble (ESC‐ELME) method is proposed. In the realization process, the extension sample classification is used to divide the fault types. For each fault type, a specific extreme learning machine (ELM) is established and trained independently. Then, all specific ELMs are integrated to determine which fault is happened by the majority voting method. The proposed ESC‐ELME method is compared with the traditional ELM and a duty‐oriented hierarchical artificial neural network in fault diagnosis of the Tennessee Eastman process. The results demonstrate that the proposed method provides higher diagnosis accuracy and faster response.     

基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承振动信号的频域变化特征 ,采用小波包分析对其建立频域能量特征向量 ,利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障模式的识别。理论和试验证明了该方法的有效性。     

自适应小波降噪的泵机组故障诊断

泵机组故障诊断的难点在于信号特征向量的提取,而故障特征往往淹没在复杂的噪音中。本文利用自适应小波函数对采集到的振动信号进行降噪,滤掉了无关的噪声信息,根据振动能量的分布,对降噪过的信号进行四层小波包分解,提取出的特征向量分布明显。最后将分类特征向量输入神经网络进行训练,测试的结果证明,该方法识别精度高、速度快,具有良好的应用前景。     

Hopfield神经网络与专家系统相结合的换热网络设计方法有效性分析

在利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＨＮＮ）模型搜索换热网络中最佳物流匹配方式时,通过建立专家系统来描述匹配过程中必须考虑的定性及定量因素,协助调整ＨＮＮ模型运行过程中的寻优方向,以减小ＨＮＮ模型的搜索空间,保证问题的全局优解。文章通过实例说明了该混合方法的有效性。     

水泥磨传动系统的故障诊断与分析

采用振动测试的方法,通过对振动信号的时域、频域和幅值域分析,实现了对水泥磨传动系统的故障诊断。诊断分析结果与实际情况相吻合,缩短了维修时间。该方法对其它同类大型旋转机械的状态监测和故障诊断有一定的借鉴价值。     

神经网络技术在分布式系统智能故障诊断中应用

阐述智能故障诊断技术的特点，针对多层次分布式系统，提出分层模块化的两种诊断模式及分层预处理规则；并就神经网络同其它诊断技术相结合的综合智能故障诊断模式的实现方法、特点及可行性作了进一步探讨分析。