基于 FTA-BN模型的城市燃气管道失效风险分析

为了找出导致城市燃气管道失效事故的原因,以城市燃气管道失效事故为研究对象,采用故障树方法和贝叶斯网络模型对其进行分析。通过实例分析,找出了导致某市城市燃气管道失效事故概率较大的因素分别为：阴极保护失效、外腐蚀、内腐蚀、外力影响、施工缺陷等。结果表明,基于FT A BN模型的城市燃气管道失效风险分析方法注重基事件的多态性和事件间逻辑关系合理性,能推算出更准确的基事件概率分布,同时可以找出导致事故发生的最有可能途径,为城市燃气管道失效事故预防、风险控制、安全管理提供较为合理性建议。     

基于OmeagaLand的乙烯装置仿真培训系统①

主要介绍了大型乙烯装置计算机仿真培训系统的开发及应用。详细说明了系统建模机理,硬件结构设计,软件设计及系统开发等的方法及特点。针对乙烯装置工艺复杂,涉及组分多的特点,按照工艺流程划分成不同单元,建立各单元物料和能量平衡关系、反应动力学关系,从而建立起乙烯装置严格的机理模型。序贯连接各个单元设备的仿真模块,构成完整仿真培训系统。还提供了建立汽油加氢机理模型的方法。系统模型测试稳态误差低于5%。     

基于ICA技术的管道泄漏特征信号提取方法

为了解决强背景噪声下采集到的管道压力参数信号中泄漏特征信号难以准确提取的难题,本文提出利用独立分量分析技术(ICA)对负压波信号进行处理,提取泄漏信息特征信号,实验结果显示利用该方法可以有效实现信号中弱目标信号和强背景噪声的分离,使负压波信号信噪比大幅提高,为泄漏诊断打下良好基础.     

基于GPS时间标签的管道泄漏定位方法

快速、精确地定位管道泄漏是检测泄漏的一项重要内容,采用GPS同步时间脉冲信号强化各传感器数据采集的信号同步,通过采样频率与时间标签的换算可以分别确定管道泄漏点上游和下游的泄漏负压波的速度,然后利用泄漏点上下游检测到的泄漏特征信号的时间标签差就可以确定管道泄漏的位置。信号采样频率越高定位精度越高。但采样频率过高会增加处理的数据量,从而降低泄漏检测的速度。     

经验模态分解在机械设备故障诊断应用研究概述

当机械设备出现故障时,其振动信号中除了故障信号外,还混有能量较大的背景信号和噪声,表现出很强的非线性非平稳特征,利用传统的时域或频域方法很难有效的进行故障诊断。经验模态分解是一种自适应的信号处理方法,主要应用于非线性非平稳信号的分析。本文介绍了经验模态分解方法的原理及处理步骤,结合机械设备状态监测和故障诊断,论述了经验模态分解方法在滤波降噪、特征提取和状态识别中的应用情况．     

基于DOE分析的球阀密封面气固两相流冲蚀研究

油气集输过程中所携带的砂砾会对管壁造成冲蚀磨损,可能导致设备破裂或失效.获取冲蚀规律,揭示冲蚀机理对保障设备安全平稳运行具有重要意义.鉴于此,模拟油气管道中球阀密封面,开展了冲蚀磨损试验,比较了不同颗粒速度、粒径和冲击角度下的密封面冲蚀结果.采用33次完全析因设计方法,利用Statistica软件开展了冲蚀参数的回归分...     

新型交流电磁场检测探头仿真和测试研究

交流电磁场无损检测（ACFM）作为一种新兴的无损检测技术,具有较高的检测精度和评估金属缺陷尺寸的能力。该文提出一种基于交流电磁场的管道内检测探头,对该探头进行数值模拟及提离距离参数优化,建立激励线圈和传感器沿缺陷长度方向运动的参数扫掠模型,模拟油气管道内检测探头对缺陷的检测扫描过程,得到磁场沿缺陷长度方向分布的数值解;建立与仿真模型一致的实验条件,进行检测实验,测试探头的检测能力,对检测信号进行了经过EMD降噪处理,评估探头的定量检测性能。该文的研究结果表明该检测探头对管道内表面的轴向缺陷检测效果较好,可为管道缺陷早期缺陷预警及金属结构物长期安全服役提供技术借鉴。     

基于差异矩阵的石油工程HSE管理差异性分析

为了缩小国内外石油工程项目的 HSE管理差异,促进HSE体系持续改进,提出了基于差异矩阵(Difference Matrix, DM)的HSE管理差异性分析方法。首先结合HSE管理的特点和HSE体系的重点,挖掘当前HSE管理差异性分析的关注点,确定差异矩阵的两个指标:项目采用的HSE体系要素内容与国际先进石油公司采用的HSE体系要素内容的差异度(Sd),项目HSE评估得分与HSE体系要素标准分值的差异度(Ed);再以差异指标的等级为基础,确定差异度等级,描述不同差异度等级的特点,建立差异矩阵模型;最后采用实例验证该方法的有效性。结果表明:DM是一种形象的、可以从二维角度进行差异性分析的方法,并且可以作为规范化的工具为HSE持续改进提供依据。     

天然气发动机供气系统的研究现状

介绍天然气发动机的各种供给系统的结构和工作原理，然后在充气效率以及动力性和排放方面详细比较分析了各种供气方式的优劣，提出今后的研究方向。     

机械设备振动监测的自适应变采样算法研究

采样频率设置过高将会增加数据冗余与系统能耗。根据机械设备振动信号的非平稳性设计了一种自适应数据采集算法。该算法通过自适应脉冲采样获取当前信号,并从时、频域2方面分析信号,再利用突变检测模型对分析结果进行处理,以指导自适应变采样,随后利用插值算法对数据进行重构。最后基于MATLAB平台对算法进行了实现,并以离心泵正常和故障下信号的仿真结果验证了该算法的有效性。