基于超声成像技术的套管损伤检测系统设计

工业的发展越来越依赖石油和天然气,合理高效的开采、及时对油气井生产的套管损伤状况检测至关重要.为了解决这个间题,本文提出基于超声成像技术实现套管损伤程度的检测.首先,阐述超声波成像技术基本原理,再对成像检测系统进行总体设计,包括硬件电路设计和软件系统设计.其中,系统软件设计中,利用MATLAB软件仿真实现对被检测超声波回波信号的模拟呈现,能从成像图上观测到套管的各个损伤部位坐标和损伤程度,这样有利于更加直观、清晰分析套管损伤性质,有效地缩短了设计周期,使检测系统结构趋于合理,符合工程实用.     

油纸电容型套管缺油的危害及判断方法

通过解析油纸电容型套管的结构,介绍了套管四大组成部分的作用和原理,并重点阐述了套管内部绝缘介质的电气性能．同时指出了套管缺油的原因及危害,并说明了如何准确地判断缺油．通过实例阐述了套管缺油的查找方法,论证了综合利用电容量C、介质损失角tanδ、油中溶解气体色谱分析及红外线成像仪对发现套管缺油的合理性及准确性．     

深水钻井导管及表层套管竖向承载能力分析

根据深水钻井工况和桩基理论,建立导管及表层套管竖向承载能力分析模型,并给出了相应的计算方法。分析结果表明:导管的侧阻力占到总竖向承载力绝大部分比例;在粘土层中,不排水抗剪强度对导管竖向承载能力影响很大;在砂土层中,重度对导管的竖向承载能力影响很大;随着导管入泥长度的增加,导管的竖向承载能力迅速增大;导管直径越大,其竖向承载能力越大;一般情况下导管及表层套管柱组成的组合管柱竖向承载能力都能满足设计要求。     

P110和P110SS钢在含CO_2/H_2S溶液的电化学腐蚀行为研究

为了对比普通和抗硫油套管在CO2和CO2/H2S环境的抗腐蚀性能,借助动电位极化和交流阻抗等电化学测试手段在70℃时对普通P110和抗硫P110SS两种材料进行了研究,同时利用ZsimpWin软件对交流阻抗谱进行了等效电路模型拟合,并对其动力学参数进行了分析与讨论.实验结果表明,少量的H2S(0.1%Na2S.4H2O)加速了P110SS的阳极溶解而轻微抑制了P110的溶解;大量存在的H2S(0.4%Na2S.4H2O)环境下,碳钢表面能形成保护性的产物膜,提高了对P110和P110SS腐蚀的阻抗作用;P110SS比P110明显具有更强的抗腐蚀性能;腐蚀阴极过程由活化和扩散联合控制.     

稠油热采井套损修复技术探讨

分析了根据稠油热采井在生产过程中易出现套损的情况,并根据目前热采井套损后,采取的常规修复方法是大修作业,对套管进行补贴,该技术修井周期长,费用高;为此根据我们研制的化学堵漏剂,分析研讨了该技术在稠油井进行套管补贴的可行性,运用化学堵漏剂已经成功的在稀油井实施了套管补漏,经过现场试验,证明对套管补漏是可行的。     

载荷性质对套管抗挤强度的影响

建立不同壁厚的套管二维平面轴对称和平面应变有限元模型,分析套管在非均匀载荷下的变形特征。分析表明,均匀载荷下,套管的最大应力在内壁产生,且分布均匀,沿径向套管的应力减小。最小应力在套管外壁产生。套管壁厚对套管的抗挤强调影响较大。均匀载荷下,外载越大,壁厚大的套管抵抗变形的能力较大,且抗挤强度可以提高2倍以上。但不同类型套管在均匀载荷下抗挤强度变化不大,因此,为节约成本,在均匀载荷下,可以使用J55套管。在非均匀载荷变化较大的层段应采用P110套管,以提高套管使用期限。     

同心套管包围的多跨换热器传热管在静水中阻尼特性的实验研究

通过求解同心套管包围的带N-1个同心支承板传热管的运动方程,导出计算挤压膜阻尼和粘滞阻尼的公式.为了验证理论分析结果,对同心套管包围的四跨传热管在静水中的挤压膜阻尼和粘滞阻尼进行了实验研究,得出了粘滞阻尼与同心套管内径以及管子与同心套管偏心率的关系;挤压膜阻尼与支承板厚度、传热管与支承板管孔间隙、与支承板管孔偏心率之间的关系.在分析实验结果的基础上,得出了传热管总阻尼的公式,并为换热器设计提供了传热管管壁间距离、支承板厚度以及支承极管孔与管子间隙的参考尺寸.     

500kV主变高压套管头部密封失效机理分析及防范措施

500k V及以上主变压器高压套管头部故障导致主变压器强迫停运一直是威胁变压器安全运行的重要隐患。首先,从故障内因及外因两个方面探讨套管头部密封失效机理。其次,通过典型案例对主变压器高压套管头部故障特征进行分析。最后,针对故障产生的内外因给出预防主变压器高压套管头部密封失效的防范措施及建议,对运维检修过程中排查治理变压器隐患具有一定的指导意义。     

DPT-75井试压过程套管挤毁事故分析

剖析典型案例井DPT-75井套管挤毁事故的全过程,指出最易诱发事故的诸多因素,提出合理化的建议。在此基础上,制定了科学的气田试压流程规范,实现了试压的节点控制,现场再未发生此类事故。     

基于PNN的变压器复合绝缘子套管憎水性检测

采用计算机图像的方式对绝缘子表面进行实时监测,通过图像处理方法对复合绝缘子表面图像进行识别,然后通过智能算法对其憎水性等级进行划分来达到辅助运维的目的.在对复合绝缘子憎水图像进行预处理和识别的基础上,采用概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)对其憎水性等级进行判断,实验中经过210个样本训练后的PNN模型可以对140个预测样本准确判别变压器复合绝缘子套管的憎水等级,对后续高效可靠的在线监测变压器套管具有重要意义.