高含硫气田集输管道硫沉积预测与防治技术研究

伴随着我国社会经济的快速发展,能源生产工作进入全新阶段,需求总量不断增长,高含硫天然气开发在整个工业中的地位愈发突出。与常规天然气开采工作不同,高含硫天然气具有强烈的腐蚀性与剧毒性,且在高温高压条件下,其性质也会发生改变,集输管道内部很容易出现硫沉积与腐蚀现象。在本文中,笔者将会针对高含硫气田集输管道硫沉积预测与防治技术进行初步分析与探讨,希望借此可对相关从业人员起到一定借鉴价值。     

高含硫气藏元素硫沉积防治技术研究

在高含硫气藏开采过程中,地层、井筒和地面集输管线都会出现硫沉积。硫的大量沉积会引起地层、井筒和集输管线堵塞,导致气井产能急剧下降,甚至停产,而一旦生产管线中形成"硫堵",管汇极有可能因腐蚀、憋压等遭到破坏,造成硫化氢等有毒气体的泄露和扩散。了解元素硫的性质、硫沉积的机理,采取预测与防治技术是高含硫气井开采中的一项重要任务。     

含硫气井新型高效溶硫剂体系的研制及评价

对溶硫剂二甲基二硫醚(DMDS)、二芳基二硫醚(DADS)进行复配,并加入催化剂PT,得到了去除气井开发中沉积的硫的有效配方。催化剂PT在DMDS-DADS-PT体系中的加量为15%,压力为0.10 MPa,磁力搅拌速率为420 r/min下,25℃时,硫在DMDS-DADS-PT体系中的溶解度为173.6%,溶硫时间为2.52 min;90℃时,硫在DMDS-DADS-PT体系中的溶解度为600.8%,溶硫时间为0.55 min。其性能优于美国SULFA-HITECH溶硫剂和加拿大DMDS-DMF-NaHS溶硫剂。     

元坝高含硫气藏硫沉积预测及防治

针对元坝高含硫气藏开发可能面临的硫沉积问题,本文根据造成硫堵塞的三个条件并借鉴前人的研究成果进行初步预测,结果表明:整个生产过程中元素硫以井底液硫的情况出现,地层中不会出现固态硫的沉积和堵塞,而可能的硫堵问题在于井筒和地面管线,但需要注意的是后续的修井、储层改造等作业可能导致近井地带的硫沉积。基于以上预测结果,文章针对性地调研了井筒除硫工艺现状,并根据拉克气田的生产实践初步提出了修井、储层改造等后续作业中预防硫沉积办法,即避免在开发后期钻井及修井作业中出现大量的漏失和改进储层改造工作液体系等。     

高含硫气藏地层物性对硫沉积影响机理模拟研究

高含硫气藏属于一类特殊气藏。开发过程中,常有硫沉积现象。硫沉积将降低地层孔隙度和渗透率,影响气井的产能,严重的硫沉积甚至会导致气井报废。引入空气动力学中描述气固流动的理论,建立了描述硫微粒运移的动力学模型和描述微粒沉降的携带微粒临界气流速度模型。以上述两模型为基础,并考虑沉积的硫微粒对地层孔隙度和渗透率的影响,建立了高含硫气藏硫微粒运移沉积数学模型。利用该模拟研究了地层物性对硫沉积的影响机理。在定产量生成的情况下,孔隙度越高,硫微粒的沉积速度越慢;渗透率越低,硫沉积速度越快。因此,致密的高含硫气藏中硫沉积是影响气藏开发的重要因素,合理制定气藏开采速度、防止硫沉积是低孔、低渗高含硫气藏高效开发的关键。     

含硫气井新型溶硫剂研究与评价

在溶硫剂二甲基二硫醚(DMDS)中加入催化剂DMA,获得了溶解气井开发中沉积的硫的有效配方。催化剂DMA在DMDS-DMA体系溶硫剂中的加量为20%,压力为0.10 MPa,磁力搅拌速率为420 r/min下,20℃时,硫在DMDS-DMA体系中的溶解度为110.6%,溶硫时间为2.94 min;90℃时,硫在DMDS-DMA体系中的溶解度为610.9%,溶硫时间为0.61 min。电镜扫描表明,DMDS-DMA体系溶硫是通过在硫颗粒外围形成一个包裹层溶解硫。     

高含硫气田生产系统的硫沉积机理及防治方法

地面生产系统中的硫沉积问题不单单影响含硫天然气的安全生产,且对地面上的设备以及管线的运行稳定性具也一定的影响。     

高含硫气田硫沉积对气藏储层的伤害研究

高含硫气藏由于富含硫化氢剧毒性气体,使得其开发具有很大的危险性和复杂性。因此,研究元素硫的沉积对气藏储层伤害和对气井产能影响,对指导高含硫气田的开发具有重要而长远的意义。本文在元素硫溶解度计算模型基础上,考虑元素硫沉积延迟效应,建立了高含硫气藏中气体混合物满足达西和非达西运动时元素硫沉积模型;利用延迟效应硫沉积模型研究了元素硫沉积对地层孔隙度、渗透率、地层含硫饱和度、极限生产时间和气井产能等的影响;应用元素硫沉积模型进行了实例计算,对比研究平衡和非平衡过程,气体作达西运动和非达西运动时,元素硫沉积对地层孔隙度、渗透率和气井极限生产时间的伤害和影响。     

气体在电解质水溶液中高压溶解度的研究

采用非原始的平均球近似模型考虑电解质水溶液中离子－离子,离子－偶极和偶极－偶极相互作用,引入色散能作为微扰从而导出流体混合物的Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ自由能表达式,水的分子参数从纯水的饱和蒸汽压数据求得,阴、阳离子参数通过拟合离子的平均活度系数实验数据而得,气体分子参数由气体在纯水中的溶解度数据确定。对于气体－水－电解质复杂体系,未引入二元相互作用参数,应用本文模型仍可较好地预测气体在电解质水溶液中的高     

基于人工神经网络和遗传算法的甲烷制氢催化剂设计

通过筛选辅助组分和制备方法,制备了一种用于甲烷直接制氢的Fe₃O₄复合氧化物催化剂。应用人工神经网络建立了该催化剂的配方模型,对人工神经网络模型学习算法、激活函数以及网络结构进行了考察,确定了该催化剂辅助设计的步骤及模型的网络结构,将Levenberg-Marquardt方法用于网络的训练,改进了网络的收敛特性,最终获得了泛化能力较强的人工神经网络配方模型。以建立的模型为目标函数,采用改进的混合遗传算法作为优化方法,经过6轮优化,获得了一系列较优的甲烷直接制氢的Fe₃O₄复合氧化物催化剂配方。选用其中一种优化获得的配方进行甲烷制氢反应,催化剂寿命和氢气生成速率分别达到4.46 h和1.16 mmol·min^-1·（g Fe）^-1,优于以往报道的催化剂。     

Optimization of acrylic dry spinning production line by using artificial neural network and genetic algorithm

Acrylic fibers are synthetic fibers with wide applications. A couple of methods can be utilized in their manufacture, one of which is the dry spinning process. The parameters in this method have nonlinear relationships, making the process very complex. To the best of the authors' knowledge, no comprehensive study has yet been conducted on the optimization of acrylic dry spinning production using computer algorithms. In this study, such parameters as extruder temperature in and around the head, solution viscosity, water content in the solution, formic acid content of the solution, and the retention time of the solution in the reactor were measured in an attempt to predict the behavior of the dry spinning process. The color index of the manufactured fibers was used as an indicator of production quality and statistical methods were employed to determine the parameters affecting the process. An artificial neural network (ANN) using the back propagation training algorithm was then designed to predict the color index. ANN parameters including the number of hidden layers, number of neurons in each layer, adaptive learning rate, activation functions, number of max fail epochs, validation and test data were optimized using a genetic algorithm (GA). The trial and error method was used to optimize the GA parameters like population size, number of generations, crossover or mutation rates, and various selection functions. Finally, an ANN with a high accuracy was designed to predict the behavior of the dry spinning process. This method is capable of preventing the manufacturing of undesired fibers. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2011     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器的仿真

对遗传算法 (GA)和模糊神经网络控制器的结构进行了说明。为了克服反向传播算法 (BP)的缺点 ,通过遗传算法对模糊神经网络控制器的参数进行优化 ,亦即对模糊神经网络进行训练。用通过优化后的模糊神经网络控制器控制一个带有纯滞后的非线性对象 ,仿真结果证实了其性能较常规模糊控制器优越。     

基于遗传神经网络的微滤膜通量的预测

针对BP神经网络在寻优过程中容易陷入局部极小值的缺点,将遗传算法和BP神经网络相结合,构造了一种基于遗传算法的反向传播（GABP）神经网络。网络的训练分为两步：首先利用遗传算法群体寻优策略,采用遗传算法对网络权值和阈值进行全局搜索,保证其落入全局最优点的邻域;然后再用梯度法对网络权值进行细化训练以进一步减小误差,使其收敛于全局最优解或性能很好的近似最优解。网络训练时使用的数据是在不同操作条件 （温度、压力、浓度）下,用标准孔径为0.1 μm 的亲水聚偏氟乙烯微滤膜过滤牛血清白蛋白(BSA)溶液时得到的膜通量实验数据,用训练好的GABP神经网络对微滤膜过滤BSA的膜通量预测研究结果表明,与传统的BP算法相比,GABP神经网络算法改善了网络收敛速度以及膜通量预测的准确度。     

神经网络的遗传繁殖策略

借助神经网络技术对遗传算法中的后代个体的繁殖进行了研究 ,介绍了基于神经网络的遗传繁殖新策略 ,探讨了基于神经网络的遗传繁殖策略的实现 ,对基于神经网络的繁殖策略还进行了初步实验。数值实验结果表明 ,提出的基于神经网络的遗传繁殖策略能产生优良的后代个体。     

基于基团拓扑的遗传神经网络工质临界温度预测

用遗传神经网络预测工质的临界温度,网络的输入参数为分子基团和拓扑指数,输出参数为临界温度。所划分的16个分子基团涵盖了制冷、热泵及有机朗肯循环系统中的大部分工质,所选拓扑指数能够分辨工质中所有的同分异构体。通过遗传算法优化得到网络结构及初始参数后,由神经网络对工质临界温度进行预测,同时为了提高网络对临界温度预测的泛化能力,将200种工质划分成训练集、验证集及测试集。所得网络能够区分所有的同分异构体,且与实验值相比,各数据集临界温度的平均相对误差分别为1.18%、1.69%、1.28%,表明该网络对工质临界温度具有很好的预测能力。     

神经网络和遗传算法在胶粘剂设计中的应用

在由三种环氧树脂(EP)及两种固化剂组成的胶粘剂体系中,以胶粘剂组成为输入参数、室温剪切强度为输出参数,通过对样本组的训练,得到训练好的神经网络。利用该神经网络可以预测任一给定配方胶粘剂的室温剪切强度,评估单一组分对胶粘剂性能的影响,给出任一性能范围对应的组成分布域,结合遗传算法可以预测最佳配方组成。结果表明:对复杂的胶粘剂体系而言,神经网络和遗传算法可以大大减少试验次数、节省时间且可预测出最佳试验条件等;神经网络和遗传算法在胶粘剂设计中具有广泛的应用前景。     

利用基于PSO算法的径向基人工神经网络优化重催干气脱硫

针对重催干气脱硫过程存在进料波动频繁、优化响应滞后导致能量消耗过大等问题,通过Aspen HYSYS V11软件利用Li-Mather物性方法对该系统进行全流程模拟,根据Plackett-Burman设计筛选对目标值具有显著影响的有效因素,利用基于PSO算法的径向基人工神经网络对预测模型进行训练、验证和测试,并在满足净化干气硫化氢浓度约束的前提下对其进行深度优化,以期最小化系统能耗。结果表明,重催干气流量、重催干气硫化氢浓度、贫液哌嗪质量分数、贫液N-甲基二乙醇胺（MDEA）质量分数、胺液循环量、T-3001塔底温度和E-3003贫液出口温度对系统能耗影响非常显著,当以上述因素为输入信号,以系统能耗为网络输出时,7-16-1型径向基人工神经网络预测模型经过4182次迭代后,它的训练样本、验证样本、测试样本均方误差分别为5.08×10^-6、7.78×10^-6和9.56×10^-6,均小于容许收敛误差限10^-5,而其决定系数亦高达0.981、0.975、0.969,表现出良好的相关性。当利用基于PSO算法的径向基人工神经网络对重催干气脱硫系统能耗进行优化时,经过3198次粒子进化迭代后系统能耗仅为0.0649kg_oe/h,较优化前系统能耗0.0713kg_oe/h降低了8.98%,节能效果显著。     

Prediction of thermodynamic properties of polyvinylpyrrolidone solutions by artificial neural networks coupled with genetic algorithm

In the present study, the artificial neural networks coupled with the genetic algorithm (ANN–GA) models were used to predict the thermodynamic properties of polyvinylpyrrolidone (PVP) solutions in water and ethanol at various temperatures, mass fractions, and molecular weights of polymer. The genetic algorithm (GA) was used to find the best weights and biases of the network and improve the performance of ANNs. The proposed model was composed of three input variables including the temperature of the solution, the mass fraction, and molecular weight of the polymer. Density, viscosity, and surface tension of PVP solutions with various molecular weights (10,000, 25,000, and 40,000) in water and ethanol have been measured in the temperature range 20–55°C and various mass fractions of polymer. The ANN–GA models were trained by the experimental datasets and the prediction of density, surface tension, and viscosity of PVP solutions was performed using these models. The predicted values were compared with the experimental ones and the mean absolute relative error was less than 0.5% for the density and surface tension and about 3% for the viscosity of solutions.