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基于神经网络的输油管道腐蚀预测研究与实现

发布时间:2021-07-15 18:06
  目前管道运输是石油行业最重要的运输方式,但是过程中会受到各种内部和外部因素的影响,造成损耗,其中最重要的一个就是管道腐蚀造成的穿孔;其后果不仅会造成企业的经济损失,还会造成严重的环境污染甚至事故,因此,管网系统腐蚀防治是油气生产安全稳定运行的重要保障,也能够对管道完整性工作是否满足工程运行的要求进行有效的检验。然而,管道腐蚀防治是一项非常复杂的系统工程,面临内腐蚀实时监测困难、检测成本高、监测数据可靠性差等难点,不能实现有效的防控穿孔、防控隐患。为降低管道腐蚀穿孔频次,增强输油管道安全运行,本研究首先利用灰色关联度分析算法,得出了影响腐蚀的13项主要因素,以神经网络模型为基础建立了适用于生产环境的输油管道腐蚀预测模型,对其腐蚀情况(包括过程中的速率和最终的程度等)进行预测,同时也证实了钙离子和镁离子对腐蚀抑制的影响。通过以上步骤,构建了一套输油管道腐蚀风险预测系统,实现管网腐蚀的预测预警功能。通过在冀东油田一年的应用,保障了油田的油气生产运行,降低了腐蚀穿孔事故47次,降低管道失效率0.2个百分点,将可能会转变为严重侵蚀点的数量减少了194个,不仅有效降低了检修或者修复的费用,也很好的... 

【文章来源】:华北理工大学河北省

【文章页数】:63 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于神经网络的输油管道腐蚀预测研究与实现


管样内表面局部腐蚀及结垢情况

微观形貌,微观形貌,试样表面


图 2 试样表面微观形貌Fig.2 Sample surface micromorphology5)实验分析结论通过对已穿孔管道提取管样的宏观形貌、微观形貌及金相分析的结果表明外壁基本无腐蚀,以内壁腐蚀为主。对积垢的组成进行分析,其中最主要的 Fe、C、O,按元素组成分析腐蚀产物为 FeCO3,腐蚀特征及腐蚀产物形态型的二氧化碳腐蚀。此外,管体内表面无明显的疏松状物质存在,但存在严部腐蚀,腐蚀主要集中在弯头转向部位的外侧,发生腐蚀部位呈明显的网,局部减薄极其严重;弯头内侧、外侧非转向部位均完好,无明显的腐蚀。程管理记录,2014 年一年实践中该管线总计出现过 5 次(处)穿孔,而且位几乎都处于管道的弯头处。由此可判断,管样内壁腐蚀集中主要是由于流发生急剧变化对管线造成的冲刷腐蚀所致[39]。冲刷腐蚀包括介质快速流动和冲击引起的机械损失,以及介质中化学成分

腐蚀速率,含水,材质


但是实际工程中介质中各质点的运移速度或者方区域的冲蚀程度增大,而另外区域的程度降低;这样一的涡流作用就会变得更加强烈,相应的腐蚀效果也会加响介质中含水量的大小对腐蚀速率和最终的程度都能够造性物质往往会在油田注水当中出现,这使得流动当中出。如图 3 所示,这种乳液随着含水量的不同分为三种:%时,为油包水乳液;其次是含水率位于 45%~50%范围,有很大的几率会对管壁形成腐蚀;最后是含水率大于 发生腐蚀倾向逐渐增加[6]。低含水率条件下,原油可在试定程度上减缓腐蚀,高含水率条件下,原油无法在试样表现为在单一水相中的电化学腐蚀。

【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
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[3]含CO2多相流内腐蚀研究[D]. 冷亚梅.中国石油大学(华东) 2013
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[7]BP神经网络算法改进及应用研究[D]. 黄丽.重庆师范大学 2008
[8]BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究[D]. 史春朝.天津大学 2006
[9]基于模糊神经网络的主汽温控制系统的研究[D]. 王华春.华北电力大学(河北) 2004



本文编号:3286203

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