湿气管线携液临界流速预测的机器学习模型

受制陕北独特的地形地貌,其地面输气管线起伏现象突出,在管线低点及上倾段容易产生积液且段塞流频发,严重影响气田正常生产,携液临界流速的预测对减少积液带来的危害和指导气田地面湿气管线设计具有重要意义。为此,采用扩展双流体分相模型,基于最小压力梯度法结合均匀设计和BP神经网络建立了气田起伏管线携液临界流速预测模型,并采用延安气田现场运行数据进行了模型可靠性验证,同时基于模型分析了井口温度、管线运行压力、含水体积分数、上下坡倾角、管径对携液临界流速的单因素及交互作用影响,并采用灰色关联对影响程度进行了排序。研究结果表明,携液临界流速与运行压力、下坡倾角呈负相关,与井口温度、含水体积分数、上坡倾角、管径呈正相关,同时各因素交互作用明显,影响程度具有显著区别。研究发现该预测模型对延安气田地面起伏管线携液临界流速预测具有较强的现场操作性,可为其积液预测和防治提供理论支撑。