一、利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率（论文文献综述）
张刚[1]（2021）在《基于KPCA-FA-ELM模型的管道剩余寿命预测》文中研究表明针对管道剩余寿命的预测问题,提出了一种基于KPCA-FA-ELM组合模型的预测方法,对腐蚀管道剩余寿命预测模型的构建方法以及预测模型的性能验证方法进行研究。以我国某油田的回注水管道和油气集输管道为例,对本次研究所提出的管道剩余寿命预测方法进行验证。研究表明:本次研究所提出的KPCA-FA-ELM模型在进行油田注水管道剩余寿命预测过程中,其最小相对误差为0.38%,最大相对误差为6.1%,平均相对误差为2.35%,均方根误差为0.207,希尔不等系数为0.011,在进行油气集输管道剩余寿命预测过程中,其评价指标均小于其他模型,因此,该种模型的性能优于其他常见预测模型。
张琪[2]（2021）在《长输油埋地管道外腐蚀及剩余寿命预测研究》文中认为
陈昊[3]（2021）在《含腐蚀缺陷的套管力学分析及剩余寿命预测研究》文中进行了进一步梳理在石油与天然气开采过程中,CO2和H2S等伴生气体会诱发套管腐蚀,造成套管局部减薄、强度降低,甚至使套管破坏,油气井停产并造成环境污染。工程中目前采用经验公式等方法对套管寿命进行保守预测,如何考虑腐蚀对于套管的影响程度,确定套管剩余寿命,成为目前研究的难点与热点。本文基于实验、有限元模拟以及BP神经网络等方法,对套管剩余寿命预测方法进行了研究。主要取得如下成果:（1）在井筒温度场模型的基础上,推导出套管三轴热应力分布模型。基于该模型考虑热应力场及应力场叠加,建立了考虑腐蚀缺陷的套管三轴力学模型。（2）进行了腐蚀速率实验,采用幂律模型表征腐蚀速率与时间关系,结果拟合R2为0.989,表明幂律模型能够较好表征腐蚀速率随时间变化情况;腐蚀产物微观形貌分析结果表明,蚀坑近似为椭球型,且蚀坑长度和宽度远大于蚀坑深度;腐蚀产物膜能谱分析结果表明,腐蚀产物主要是铁的氧化物和铁的硫化物;与前人实验结果相结合,基于BP神经网络建立了CO2分压、H2S分压、温度以及时间的腐蚀速率预测模型,结果表明,该预测模型预测精度较高,误差在10%以内,同时与常用预测模型进行对比分析进一步验证其准确性。腐蚀速率预测模型的建立有效提高腐蚀速率预测精度,并克服了目前模型考虑因素较为单一的局限性。（3）结合腐蚀试验微观形貌分析结果,考虑温度-压力耦合作用,建立了含腐蚀缺陷套管-水泥环-地层有限元模型。对于单坑腐蚀缺陷,随腐蚀坑半径增大（0.5～2mm）,等效应力最大值逐渐增大;随腐蚀坑径深比增大（1.5:1～3.25:1）,等效应力最大值先逐渐增大,后趋于平稳,不再发生变化。对于复合腐蚀缺陷,考虑腐蚀坑间距、腐蚀坑重叠间距、腐蚀坑体积比、温度、内压、弹性模量和泊松比共计七个参数设计了74个方案,分析了各个因素对套管强度的参数敏感性。结果表明,腐蚀坑间距（0.1～120mm）越大,等效应力最大值先急剧下降,后趋于平稳;蚀坑重叠间距（0.4～1.8mm）越大,最大等效应力先趋于平稳后逐渐增加;当蚀坑中一个径深比（1.5:1）不变,最大等效应力随着另外一个蚀坑径深比（1.6:1～2.3:1）的不断增大而增大,随着另外一个蚀坑深度（1.5:0.2～1.5:0.9）的不断增大而减小;此外,等效应力最大值与温度、内压、弹性模量和泊松比均呈线性变化。（4）应用复合腐蚀缺陷74组有限元模拟分析结果,基于BP神经网络建立套管强度评估模型,计算表明,预测等效应力与有限元模拟等效应力误差在1.5%以内,误差极小,可准确预测套管等效应力;将腐蚀速率预测模型与等效应力评估模型相结合,从腐蚀剩余壁厚以及套管屈服强度确定套管剩余寿命,并据此绘制出考虑套管内温度、套管内压、弹性模量以及泊松比的剩余寿命预测图版。剩余寿命预测图版的建立对于油气田安全生产具有一定指导意义。
王枭[4]（2020）在《典型常减压装置腐蚀分析及腐蚀预测技术研究》文中进行了进一步梳理随着原油劣质化和炼化装置大型化的发展趋势,管道和设备腐蚀失效引发的安全问题日益增多,造成的后果越来越严重。因此,腐蚀防护在预防生产事故发生和提高设备安全可靠性方面显得更加重要。随着“大数据”时代的来临,依据大量的生产数据进行腐蚀预测从而指导现阶段的防腐工作正成为腐蚀研究的一个重要发展方向。本文在中石油某炼化厂常减压装置的腐蚀检查结果的基础上,结合生产实际,进行了腐蚀分析和腐蚀预测技术研究。首先,研究了常减压装置工艺流程、材质回路和主要腐蚀机理,将设备和管线划分为5个腐蚀回路,并在此基础上展开了基于腐蚀回路的腐蚀分析,并根据腐蚀检查结果确定了两处重点腐蚀部位。其次,根据腐蚀检查结果筛选出两处重点腐蚀部位开展进一步的腐蚀机理研究、腐蚀形貌分析和腐蚀产物垢样分析,提出改进措施和防腐建议,为重点腐蚀部位设计在线监测布点方案。然后,研究了 BP神经网络、Elman神经网络和遗传算法等人工智能算法的原理和训练过程,总结和归纳出3种算法的适用性、优缺点以及算法设计时应遵循的原则和注意的问题。并通过腐蚀在线监测系统采集数据并对数据进行了预处理,为腐蚀预测模型建立提供理论基础和数据支撑。最后,通过建立BP神经网络模型、Elman神经网络模型和基于遗传算法优化的BP神经网络模型等3个腐蚀速率预测模型达到了腐蚀预测的效果,经过模型训仿真验证和模型对比分析,基于遗传算法优化的BP神经网络模型具有最佳的拟合效果和稳定性,在用于重点腐蚀部位腐蚀预测效果最佳。
颜佳[5]（2020）在《海底管道内壁腐蚀预测与评估方法研究》文中研究说明海底管道内壁腐蚀的不断发展最终会导致油气资源泄漏,给经济和社会造成巨大的损害。但频繁地对管道进行检测和维修必然消耗很多不必要的费用,因此对管道腐蚀趋势和失效概率进行精确预测并以此作为制定维修计划的依据成为石油天然气公司的迫切需要。本文以海底管道内壁腐蚀缺陷为研究对象,对腐蚀趋势预测模型和腐蚀损伤评估方法展开研究,主要研究工作和结论如下。（1）针对管道腐蚀增长具有随机性,检测得到的腐蚀深度序列增长速率存在波动性的特点,本文提出了一种新的基于三次指数平滑方法的腐蚀深度预测模型,并利用遗传算法确定模型最优的平滑初值与平滑系数。该模型能够利用历史数据序列对未来的腐蚀趋势进行预测,并且会随着数据序列的变化趋势做出相应的调整。通过实例验证并与传统的腐蚀深度预测灰色GM（1,1）模型进行对比分析,结果表明新提出的方法更适合预测不光滑的腐蚀深度增长序列,能够弥补传统预测模型的不足之处。（2）针对管道腐蚀速率与环境因素之间存在复杂的非线性关系,单一预测模型存在预测精确度低和稳定性差的问题,基于集成学习的思想,本文在梯度提升决策树算法的基础上建立管道腐蚀速率预测模型,并使用网格搜索与交叉验证方法进行参数寻优。利用某输油管道的实测腐蚀数据对模型进行验证,并与广泛使用的BP神经网络与支持向量机模型的预测结果进行比较。实例验证表明梯度提升决策树模型具有更高的预测精度和泛化能力,并且该模型具有可解释性强的优点,可为将来的管道腐蚀速率预测提供一种更加实用的新方法。（3）针对腐蚀缺陷、管道尺寸和材料特性等参数总是包含某种程度的不确定性,传统确定性评估模型的计算结果具有保守性的缺点,本文依据马尔科夫链理论和可靠性理论建立更符合实际的腐蚀失效概率模型,并进行了参数数敏感性分析。结果表明径向腐蚀速率是影响管道失效最主要的因素。最后基于腐蚀管道剩余壁厚和剩余强度建立了两级腐蚀损伤评估和剩余寿命预测体系,可为管道的完整性管理提供有力工具。（4）根据以上的模型研究,利用C#编程语言在Microsoft Visual Studio平台上开发了一套海底管道内壁腐蚀预测与评估软件,并利用已有数据集对软件进行了功能性测试。测试结果表明,该软件满足设计需求,能够根据所选模型和采集到的的腐蚀管道数据进行腐蚀预测与评估,可为管道评价人员提供一个方便的工作平台并提高工作效率。
吴响曜[6]（2020）在《加氢空冷器流动腐蚀风险评估及特征参数预测模型研究》文中进行了进一步梳理石化工业是国民经济的基础工业。加氢反应流出物空冷器是石化工业重要的冷却设备。近年来,随着高硫、高氮、高酸等劣质原油的使用,使得加氢空冷器腐蚀失效形势严峻。现有研究结果表明,空冷器中的铵盐结晶沉积、多相流冲蚀是造成管束失效的重要原因。由于缺乏针对性的流动腐蚀风险评估方法,以及表征预测模型在流动腐蚀的状态监测、诊断预警、运行防控等方面存在局限性,致使加氢空冷器始终处于高风险服役状态。因此开展空冷器流动腐蚀特性研究,构建特征参数预测模型,是提升空冷器可靠性的关键。本文以某石化加氢反应流出物空冷器为研究对象,针对服役工况下加氢空冷器的流动腐蚀风险进行评估,提出与流动腐蚀失效模式相适应的特征参数群;基于流动腐蚀特性实验,研究温度、冲击角度、流速等参数变化对管壁腐蚀速率的影响规律,建立流动腐蚀速率数据库,并基于数据驱动的方法构建流动腐蚀特征参数预测模型;基于.NET开发了流动腐蚀状态监测系统,实现了空冷器流动腐蚀特征参数的在线监测。本文的主要研究内容为:（1）分析了加氢反应流出物流动、传热、相变的工艺关联过程,依据空冷器服役工况数据建立了流动腐蚀风险评估模型,判定空冷器存在NH4C1结晶和冲刷腐蚀的联合失效风险,提出了以NH4C1结晶温度、管壁腐蚀速率、管内流速等流动腐蚀特性特征参数群;（2）设计搭建了循环式流动腐蚀特性实验装置,采用电化学方法获得了不同因素对碳钢腐蚀速率的影响规律,建立了管壁腐蚀速率与温度、冲击角度、腐蚀介质浓度的关联关系函数;该关系函数的决定系数为0.94,适用于腐蚀速率数据库的扩充;（3）建立了基于前馈神经网络的流动腐蚀特征参数的数据驱动预测模型,采用快速剪枝算法优化了模型隐含层节点数,基于粒子群算法改进了模型的训练过程;该流动腐蚀特征参数预测模型隐含层节点为48,预测误差小于5%;（4）构建了基于.NET框架的流动腐蚀状态监测系统,系统嵌入了腐蚀速率数据库与数据驱动模型,实现了对空冷器的流动腐蚀状态实时监测。本文的创新之处主要在于:1)自主设计搭建了流动腐蚀特性实验装置,揭示了介质温度、管内流速、NH4C1浓度等变工况条件对管壁腐蚀速率的影响机制,并构建了流动腐蚀速率、数据库;2)基于前溃神经网络构建了空冷器流动腐蚀特征参数的数据驱动预测模型,结合剪枝算法和粒子群算法优化了数据驱动模型。
于淼[7]（2019）在《基于PCA-WNN模型的油田回注水管道腐蚀速率预测》文中提出针对油田回注水管道的腐蚀问题,对引起回注水管道腐蚀的相关因素进行系统分析,建立PCA-WNN模型,使用PCA （主成分分析）算法对回注水管道腐蚀影响因素进行优选,使用WNN （小波神经网络）算法对回注水管道的腐蚀速率进行预测,将预测结果与实际腐蚀速率、PCA-BP神经网络和PCA-GM （1, m）模型的预测结果进行对比,并计算每种算法预测结果的平均绝对误差和数据训练时间,以此验证该模型应用的可行性。研究表明:管道内涂层完好性和CO2含量对管道腐蚀速率的影响较大,而回注水压力对管道腐蚀速率的影响较小;PCAWNN模型预测结果的平均绝对误差仅为1.35%,远小于其他两个模型预测的平均绝对误差,模型学习时间仅为2.39 s,远小于其他两个模型的学习时间,证明该模型可用于油田回注水管道腐蚀速率预测。
王莉利[8]（2019）在《火驱油藏开发动态预测模型与分析方法研究》文中认为火驱是提高稠油采收率的重要方法之一,具有适用范围广、驱油效率高等优点。但是,当前国内外的火驱项目成功率低、火驱开发经济风险性较大、对火驱动态预测和分析方面的研究成果较少,特别在火驱领域采用智能分析方法的研究工作几乎是空白。因此,为了充分挖掘稠油热采潜力,实现稠油开发技术的科学化和最优化,本文深入开展了火驱油藏开发动态预测与智能分析方法应用研究,取得的新认识和主要结果如下:本文依据质量守恒和能量守恒原理,结合火驱油藏内油、水、气、温度和压力的分布规律,创新性地考虑了气相和蒸汽相重力超覆因素对火驱效果影响,建立了完整的火驱油藏开发动态预测理论模型（即FFDPM）。FFDPM模型可用于火驱油藏的筛选、开发方案的设计和火驱生产动态的实时跟踪分析,为火驱开发方案的及时调整和注采技术参数的优化确定提供了重要理论基础。研究和解决了FFDPM模型数值模拟有效运行问题。在FFDPM理论模型基础上,通过理论推导和数值分析,建立了FFDPM模型的相关物性参数的解析表达式,提出了预测模型中气相组分质量分数、凝结区三相饱和度等重要参数的获取方法,提出了参数赋值错误等因素导致数值模拟意外中断运行的处理方法,提高了火驱动态数值模拟的有效性和准确性。研究和开发了火驱动态分析和开发效果预测数值模拟系统。在火驱数学模型和相关参数确定方法基础上,研发了完善的火驱动态分析和开发效果预测数值模拟系统。该系统可以对火驱生产动态进行实时跟踪分析,模拟各种物性参数在火驱过程中的变化规律和理论最优值。本文理论模拟结果与前人的一维燃烧管实验和火驱现场试验结果对比表明,本文模拟系统输入参数少、计算速度快、模拟结果与室内实验和现场火驱实际生产结果符合度高。引入现代智能计算技术,提出了一种基于神经网络的火驱开发效果预测方法。本文新方法将自适应混沌克隆粒子群优化（ACCPSO）算法和RBF神经网络相结合,建立了基于ACCPSO算法的RBF神经网络火驱开发效果预测理论模型。文中采用国外42个火驱现场试验项目的实际数据为例进行了试算,结果表明,本文所提出的新方法收敛速度快、预测精度高,在火驱开发效果预测方面具有较高的预测能力和预测准确性。在本文中,作者还将改进的人工鱼群智能算法与本文建立的火驱数学模型结合,提出了基于自适应跳跃人工鱼群智能算法的火驱开发注采参数优化方法。文中以辽河油田杜66块为例进行了验证性试算,结果表明,引进智能计算方法对火驱注采参数进行优化是可行的,可以对火驱注采参数进行实时动态优化和调整,从而保证火驱油藏开采始终处于高效稳定的运行状态中。
徐金星[9]（2017）在《TZ凝析气田集输管道内腐蚀预测与防腐研究》文中提出TZ气田是一个含C02比较高的气田,其地层水酸性强、氯离子和矿化度含量高,地面集输管线内腐蚀穿孔频繁,给管线的安全运行造成了严重威胁。为了较准确掌握气田集输管道的沿线内腐蚀程度状况,指导气田生产部门采取有针对性的管道检测和防腐,论文针对TZ气田具体情况,以内腐蚀严重的1号集输干线为研究对象,建立适用于湿天然气集输管道的内腐蚀预测方法,并提出相应的防腐措施研究,这给类似工况的集输管道内腐蚀防护提供一定的理论和实用价值。调研国内外集输管道内腐蚀研究现状、腐蚀预测方法和进展,为TZ1号管道内腐蚀预测模型的建立提供理论基础。收集TZ1号集输干线基本工艺参数、管道测绘数据,为腐蚀预测模型建立提供数据基础。对管道腐蚀穿孔记录、漏磁检测等数据分析,管道在4km至6km腐蚀较严重,腐蚀严重点分布在管道低处向上的气液交界处;管道入口处腐蚀挂片近期监测值为0.2019mm/a,根据ASTM G46评定标准,管线属于严重腐蚀,需防范。用多相流软件OLGA中的腐蚀模型Norsok和DeWarrd对TZ1号管道进行数值仿真,将结果与漏磁监测数据比较分析,两种模型都不能满足工程上对1号管线的腐蚀速率预测要求,但De Waard模型对TZ1号干线的内腐蚀模拟有效性高于Norsok。利用De Waard模型和多相流模块对管道腐蚀敏感位置进行预测,为后文管道离线检测时位置选择提供依据;对影响C02内腐蚀速率的多相流参数进行分析:在一定范围内,腐蚀速率会随着温度、含水率、流量、倾角的增大先增大,而后减小,但与C02分压和管道操作压力呈正相关;流型的变化对腐蚀速率影响比较大,发生段塞流的管道腐蚀速率高于层流管道,这为气田设计实验室装置研究CO2内腐蚀规律提供指导意见。为了建立1号集输管道内腐蚀预测方法,选取管道上399个位置处的6种对管道腐蚀速率权重较大的参数,以及每个点对应的漏磁检测腐蚀缺陷数据,作为BP神经网络、GA-BP神经网络输入样本进行训练和学习,从而得到两种腐蚀速率预测方法,并进行验证,通过对预测结果的误差分析,确定采用训练好的GA-BP神经网络方法作为TZ1号管线内腐蚀预测方法。针对1号干线腐蚀情况,提出两个方面的防腐措施:一方面增加腐蚀离线检测手段,将超声波与C扫描测厚技术结合,对管道上考虑多种因素后筛选出的32个检测点进行定点定期测厚;另一方面针对TZ气田环境,对4份组分不同的缓蚀剂进行实验室筛选及综合性能评价,最后筛选出缓释效果好、成分为水溶性羧乙基两性咪唑啉的TZ-02为缓释添加剂,并建议加注浓度为100mg/L,对缓释剂在TZ气田环境下的间歇加注周期进行了室内实验模拟,建议加注周期为1Od。
杜强[10]（2016）在《川西北气矿天然气集输管道结垢机理与防垢技术对策研究》文中指出川西北气矿邛西区块处于气田开发的中后期阶段,气田广泛产出含有高浓度成垢离子的水。气田产出水和天然气在地面集输管道流动的过程中,沿线温度、压力、气液相流速等参数的变化打破了成垢离子间的化学反应平衡状态,使成垢离子之间发生化学反应,形成垢晶体并被管壁所吸附,导致管道内出现结垢问题,甚至堵塞管道和阀门,严重影响了天然气集输管道的安全和高效运行。针对川西北气矿天然气集输管道的结垢问题,基于热力学、结晶动力学和流体动力学理论,采用实验、理论和数值模拟相结合的方法,研究了川西北天然气集输管道内结垢机理和防垢方法,通过现场实验验证了理论和方法的正确性,为天然气集输管道防垢方案的制定提供了理论和技术支撑。研究内容和取得的主要成果如下：（1）调研了川西北气矿邛西区块的集输管道分布情况,选取邛西6井、邛西12井、邛西14井和白马8井作为典型研究对象。采集了上述四口井气田水水样、邛西14井和白马8井集输管道垢样；采用液相离子色谱法对水样中的离子成分进行了分析,发现其中含有较高浓度的HCO3-、SO42-、Ca2+、Mg2+、Ba2+和Sr2+等成垢离子；采用扫描电子显微镜法、高温失重法、X射线能谱分析（EDX）和X射线衍射分析法（XRD）对垢样的微观形貌、组成进行了分析,发现邛西14井的垢样中碳酸钙垢约占85%,并夹杂10%腐蚀垢物；白马8井的结垢物中碳酸钙的含量约为85%,夹杂约6%腐蚀垢物。（2）以实验数据为基础,结合化学反应热力学和结晶动力学原理,研究了川西北气矿天然气集输管道的结垢机理；指出水样中含有大量的HCO3-、SO42-、Ca2+、Mg2+、 Ba2+和Sr2+等成垢离子间的化学反应、管道输送过程中热力学条件变化,以及晶体颗粒的生成和管壁对晶体颗粒的吸附,是共同导致天然气集输管道结垢的主要原因。分别采用饱和指数法、稳定指数法和BP神经网络方法对结垢趋势进行了预测。针对稳定指数法和饱和指数法未考虑矿化度和流速对结垢的影响,预测结果不够准确的问题,研究了采用BP神经网络进行结垢趋势预测的方法；以结垢离子浓度、温度、压力、pH值、矿化度和流速作为BP神经网络的输入参数,结垢趋势作为输出参数；通过反复训练,确定了神经网络的最佳结构,包括隐层节点数、阈值和权重。预测结果表明,BP神经网络可以准确预测天然气集输管道的结垢趋势,克服了稳定指数法和饱和指数法的局限性,为分析管道内的结垢可能性提供了理论依据。（3）川西北气矿天然气集输管道内的结垢是化学反应、结晶和吸附效应共同作用的复杂过程。以此为基础,结合有限速率／涡耗散理论的化学反应流动模型、欧拉-拉格朗日法颗粒离散相数学模型,建立了基于化学反应流动的天然气集输管道结垢速率数值模拟模型。根据川西北气矿的实际结垢数据,基于化学反应原理计算了模型中的结垢速率常数,为准确分析管道内的结垢规律奠定了基础。基于所建立的模型,采用FLUENT软件模拟了CaCO3颗粒在集输管道直管段和水平弯管中的生成与结垢过程。发现在直管段管道内压力、介质流速与固体垢颗粒的沉积速率呈负相关关系；管道内温度、颗粒浓度与沉积速率呈正相关关系；CaCO3颗粒直径与沉积速率无显着关联。在水平弯管内,管道内压力、介质流速与固体垢颗粒的沉积速率呈负相关关系；弯曲比与沉积速率呈正相关关系；揭示了CaCO3颗粒的生成与沉积规律,为研究有效的防垢对策技术奠定了基础。（4）以实验和理论研究成果为基础,开展了基于电子防垢器的物理除垢技术现场实验研究,结果表明电子防垢器只能在短时间内起到防垢作用,并不能长期应用于现场的防垢。针对这一问题,进一步开展了化学防垢技术研究；考虑水样、垢样的成分,初选了11种防垢剂；从防垢剂对pH值、钙离子浓度、碱度、氧化性杀菌剂的适应性、热稳定性、防垢剂作用下的沉积垢形态,共六个方面评价了防垢剂的防垢性能；筛选出聚丙烯酸（PAA）、水解聚马来酸酐（HPMA）、马来酸-丙烯酸共聚物（MA-AA）、聚冬氨酸（PASP）和聚环氧琥珀酸（PESA）作为具有较好防垢性能的单一防垢剂。为了达到最佳的防垢效果,开展了多种防垢剂的防垢性能复配研究,获得了适用于邛西6井,邛西12井、邛西14井的最佳的防垢剂复配方案,实验中的防垢率可达85%以上。（5）根据防垢剂复配成果,制定了包括酸洗、加注防垢剂的实验方案,在邛西14井和白马8井开展了现场实验。结果表明,针对邛西14井水质情况,防垢剂（水解聚马来酸酐（HPMA）与聚丙烯酸（PAA）按2：3复配）的实际应用效果非常好,加注防垢剂能延长该排污管道的使用寿命；在白马8井通过加注防垢剂与不加注防垢剂管线的试验结果对比,加入防垢剂后,管道的结垢现象显着减弱,验证了理论和方法的正确性。
二、利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率（论文提纲范文）
（1）基于KPCA-FA-ELM模型的管道剩余寿命预测（论文提纲范文）
| 1 基本原理 |
| 1.1 KPCA算法理论 |
| 1.2 ELM算法理论 |
| 1.3 FA算法理论 |
| 2 管道剩余寿命预测模型的构建 |
| 2.1 模型构建 |
| 2.2 模型评估措施 |
| 3 实证分析 |
| 3.1 KPCA算法约简结果分析 |
| 3.2 ICS寻优设定及结果分析 |
| 3.3 组合模型预测结果分析 |
| 4结论 |
（3）含腐蚀缺陷的套管力学分析及剩余寿命预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 套管腐蚀机理研究现状 |
| 1.2.2 套管寿命预测研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 考虑腐蚀缺陷的的套管-水泥环-地层力学模型研究 |
| 2.1 基本假设条件 |
| 2.2 井筒温度场模型 |
| 2.3 套管热应力模型 |
| 2.4 套管应力场模型 |
| 2.5 考虑腐蚀缺陷的套管力学模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 套管腐蚀速率预测模型研究 |
| 3.1 套管在CO_2/H_2S环境中腐蚀速率实验 |
| 3.1.1 实验材料 |
| 3.1.2 实验装置 |
| 3.1.3 实验介质 |
| 3.1.4 实验步骤 |
| 3.1.5 腐蚀速率确定方法 |
| 3.1.6 腐蚀实验结果 |
| 3.1.7 考虑时间效应的腐蚀速率预测模型 |
| 3.2 腐蚀产物膜微观形貌分析 |
| 3.2.1 腐蚀坑微观形貌分析 |
| 3.2.2 腐蚀产物膜能谱分析 |
| 3.3 考虑多因素共同作用下套管腐蚀速率预测模型 |
| 3.3.1 神经网络结构与运算步骤 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的腐蚀预测模型建立 |
| 3.3.3 腐蚀速率预测模型对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑腐蚀缺陷的井筒有限元分析 |
| 4.1 稳态热-结构耦合有限元模型建立 |
| 4.2 考虑单坑腐蚀缺陷的有限元模型影响因素研究 |
| 4.2.1 腐蚀坑半径的影响 |
| 4.2.2 腐蚀坑径深比的影响 |
| 4.3 考虑复合腐蚀缺陷的有限元模型影响因素研究 |
| 4.3.1 腐蚀坑间距的影响 |
| 4.3.2 腐蚀坑重叠间距的影响 |
| 4.3.3 腐蚀坑体积比的影响 |
| 4.3.4 套管内温度的影响 |
| 4.3.5 套管内压的影响 |
| 4.3.6 弹性模量的影响 |
| 4.3.7 泊松比的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 套管剩余寿命预测研究 |
| 5.1 基于BP神经网络的套管强度评估模型 |
| 5.1.1 样本数据的建立 |
| 5.1.2 网络结构、参数及程序 |
| 5.1.3 预测结果分析 |
| 5.2 套管剩余寿命预测图版 |
| 5.2.1 考虑套管内温度的寿命预测图版 |
| 5.2.2 考虑套管内压的寿命预测图版 |
| 5.2.3 考虑套管弹性模量的寿命预测图版 |
| 5.2.4 考虑套管泊松比的寿命预测图版 |
| 5.3 现场实例应用 |
| 5.3.1 油田概况 |
| 5.3.2 井基本概况 |
| 5.3.3 环空压力 |
| 5.3.4 腐蚀因素 |
| 5.3.5 井筒腐蚀年限 |
| 5.3.6 剩余寿命预测结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1 结论 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）典型常减压装置腐蚀分析及腐蚀预测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号与缩写说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 常减压装置腐蚀监测现状 |
| 1.2.2 基于人工智能算法的腐蚀预测分析现状 |
| 1.3 课题研究内容及创新点 |
| 第二章 基于腐蚀回路的常减压装置腐蚀分析 |
| 2.1 装置分析与回路划分 |
| 2.1.1 腐蚀检查概况 |
| 2.1.2 工艺流程简述 |
| 2.1.3 材质分析 |
| 2.1.4 腐蚀回路划分 |
| 2.2 回路机理及典型腐蚀形貌分析 |
| 2.2.1 硫化物应力腐蚀开裂 |
| 2.2.2 H_2S-HCl-H_2O腐蚀 |
| 2.2.3 高温硫腐蚀 |
| 2.2.4 环烷酸腐蚀 |
| 2.2.5 烟气露点腐蚀 |
| 2.2.6 循环水腐蚀 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 重点腐蚀部位分析与在线监测方案设计 |
| 3.1 重点腐蚀部位分析 |
| 3.1.1 重点腐蚀部位 |
| 3.1.2 腐蚀问题分析 |
| 3.1.3 重点腐蚀部位防腐建议 |
| 3.2 基于在线监测的探针布点方案 |
| 3.2.1 探针与变送器选择 |
| 3.2.2 在线腐蚀探针布点方案 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 面向腐蚀速率的预测模型算法研究 |
| 4.1 神经网络 |
| 4.1.1 神经元 |
| 4.1.2 感知机与多层网络 |
| 4.2 BP神经网络 |
| 4.2.1 BP网络结构 |
| 4.2.2 BP网络学习过程 |
| 4.3 Elman神经网络 |
| 4.3.1 Elman神经网络结构 |
| 4.3.2 Elman网络学习过程 |
| 4.4 遗传算法 |
| 4.4.1 遗传算法原理 |
| 4.4.2 遗传算法运算过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于人工智能算法的腐蚀速率预测 |
| 5.1 数据集描述及预处理 |
| 5.2 基于BP神经网络的腐蚀速率预测模型 |
| 5.2.1 算法流程 |
| 5.2.2 仿真验证与结果分析 |
| 5.3 基于Elman神经网络的腐蚀速率预测模型 |
| 5.3.1 算法流程 |
| 5.3.2 仿真验证与结果分析 |
| 5.4 遗传算法优化的BP神经网络腐蚀速率预测模型 |
| 5.4.1 算法流程 |
| 5.4.2 仿真验证与结果分析 |
| 5.5 模型对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（5）海底管道内壁腐蚀预测与评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 腐蚀趋势预测方法 |
| 1.2.2 腐蚀状态评估方法 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 |
| 2 海底管道内壁腐蚀深度预测方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于三次指数平滑方法的腐蚀深度预测模型研究 |
| 2.2.1 传统三次指数平滑模型的建立 |
| 2.2.2 遗传算法优化三次指数平滑模型参数 |
| 2.3 遗传算法优化的三次指数平滑模型在腐蚀深度预测中的应用 |
| 2.3.1 数据来源 |
| 2.3.2 遗传算法优化三次指数平滑模型的建立 |
| 2.3.3 模型预测结果与模型性能评估 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 海底管道内壁腐蚀速率预测方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于梯度提升决策树算法的腐蚀速率预测模型研究 |
| 3.2.1 梯度提升决策树模型的建立 |
| 3.2.2 交叉验证与网格搜索技术优化梯度提升决策树模型 |
| 3.3 基于交叉验证的梯度提升决策树模型在腐蚀速率预测中的应用 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 基于交叉验证的梯度提升决策树模型的建立 |
| 3.3.3 模型预测结果与模型性能评估 |
| 3.3.4 对梯度提升决策树模型的进一步讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 海底管道内壁腐蚀状态评估方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于剩余壁厚的腐蚀状态评估方法研究 |
| 4.2.1 管道腐蚀损伤等级的划分 |
| 4.2.2 基于马尔科夫链的腐蚀管道剩余寿命预测模型研究 |
| 4.2.3 基于马尔科夫链的腐蚀管道剩余寿命预测模型的应用 |
| 4.3 基于剩余强度的腐蚀状态评估方法研究 |
| 4.3.1 腐蚀管道极限状态函数 |
| 4.3.2 腐蚀管道爆破失效压力预测模型 |
| 4.3.3 基于剩余强度和可靠性理论的剩余寿命预测模型的应用 |
| 4.4 管道腐蚀状态两级评估体系的建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 海底管道内壁腐蚀预测与评估软件开发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 软件开发基础 |
| 5.3 软件系统架构 |
| 5.4 软件功能测试 |
| 5.4.1 腐蚀预测模块测试 |
| 5.4.2 腐蚀评估模块测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）加氢空冷器流动腐蚀风险评估及特征参数预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多元流体输送流动腐蚀机理研究 |
| 1.2.2 流动传热过程流动腐蚀评估与防控 |
| 1.2.3 基于数据驱动的表征模型 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 加氢工艺分析及流动腐蚀风险评估 |
| 2.1 加氢工艺过程关联分析 |
| 2.1.1 加氢工艺过程 |
| 2.1.2 加氢工艺建模 |
| 2.2 流动腐蚀风险评估 |
| 2.2.1 铵盐结晶风险评估 |
| 2.2.2 冲刷腐蚀风险评估 |
| 2.3 流动腐蚀特征参数群构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 流动腐蚀特性实验及腐蚀速率数据库构建 |
| 3.1 流动腐蚀特性实验设计 |
| 3.1.1 实验装置设计思路 |
| 3.1.2 实验装置控制方案 |
| 3.1.3 实验试件设计及测试变量 |
| 3.2 电化学腐蚀速率测试 |
| 3.2.1 电化学实验原理 |
| 3.2.2 电化学实验方案 |
| 3.3 腐蚀速率影响因素研究 |
| 3.3.1 流速对腐蚀速率的影响 |
| 3.3.2 冲击角度对腐蚀速率的影响 |
| 3.3.3 温度对腐蚀速率的影响 |
| 3.3.4 NH_4Cl浓度对腐蚀速率的影响 |
| 3.4 腐蚀速率数据库构建 |
| 3.4.1 流动腐蚀正交实验 |
| 3.4.2 腐蚀速率数据库的构建与评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于数据驱动的流动腐蚀特征参数预测 |
| 4.1 数据驱动模型结构选择与优化 |
| 4.1.1 数据驱动模型结构选择 |
| 4.1.2 数据驱动模型结构优化 |
| 4.2 数据驱动模型训练算法优化 |
| 4.2.1 数据驱动模型训练算法 |
| 4.2.2 数据驱动模型训练优化算法 |
| 4.2.3 数据驱动模型训练过程 |
| 4.3 流动腐蚀特征参数预测模型构建 |
| 4.3.1 特征参数预测模型训练 |
| 4.3.2 特征参数预测模型性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 空冷器流动腐蚀状态监测系统设计及实现 |
| 5.1 流动腐蚀监测系统框架 |
| 5.1.1 流动腐蚀监测系统功能框架 |
| 5.1.2 流动腐蚀监测系统软件架构 |
| 5.2 流动腐蚀数据采集服务 |
| 5.2.1 数据库的构建 |
| 5.2.2 数据采集服务 |
| 5.3 流动腐蚀状态监测系统实现 |
| 5.3.1 监测系统登录与权限 |
| 5.3.2 空冷器流动腐蚀状态监测 |
| 5.3.3 监测系统设置 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 工作总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间学术成果 |
（7）基于PCA-WNN模型的油田回注水管道腐蚀速率预测（论文提纲范文）
| 1 腐蚀速率影响因素分析 |
| 2 腐蚀速率预测模型构建 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 PCA算法 |
| 2.3 WNN算法 |
| 2.4 PCA-WNN模型构建 |
| 3 腐蚀速率预测结果分析 |
| 3.1 PCA处理结果分析 |
| 3.2 模型预测结果分析 |
| 4 结论 |
（8）火驱油藏开发动态预测模型与分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 火驱技术发展概况 |
| 1.3 火驱理论和数值模拟研究现状 |
| 1.4 智能计算在油田开发中的应用 |
| 1.4.1 人工神经网络在油田中的应用 |
| 1.4.2 群体智能算法在油田中的应用 |
| 1.5 论文研究内容及基本思路 |
| 第二章 火驱数学模型建立 |
| 2.1 模型建立 |
| 2.1.1 模型基本假设 |
| 2.1.2 微分质量和能量平衡方程 |
| 2.1.3 移动坐标 |
| 2.1.4 热传导 |
| 2.1.5 波动前缘两侧的质量平衡 |
| 2.2 火驱能量平衡优化和稳态热流速度分析 |
| 2.2.1 能量平衡优化 |
| 2.2.2 稳态热流速度分析 |
| 2.3 温度分布 |
| 2.3.1 燃烧温度 |
| 2.3.2 蒸汽温度 |
| 2.4 分区流体饱和度和分流量 |
| 2.5 火驱产率 |
| 2.6 压力分布 |
| 2.7 空气和水蒸汽超覆分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 火驱数学模型相关参数的求取和处理 |
| 3.1 分区参数的优化求取方法 |
| 3.2 密度计算 |
| 3.3 比热和潜热计算 |
| 3.4 温度计算 |
| 3.5 导热系数计算 |
| 3.6 相对渗透率计算 |
| 3.7 残余饱和度计算 |
| 3.8 粘度计算 |
| 3.9 波及系数计算 |
| 3.10 本章小结 |
| 第四章 火驱数学模型验证和开发动态模拟分析 |
| 4.1 数值模拟算法与参数处理 |
| 4.1.1 数值模拟算法 |
| 4.1.2 相关参数优化处理方法 |
| 4.2 数值模拟系统设计与开发 |
| 4.2.1 系统功能设计 |
| 4.2.2 系统开发过程 |
| 4.3 FFDPM模型的验证 |
| 4.3.1 一维燃烧管室内实验验证 |
| 4.3.2 罗马尼亚Suplacu de Barcau油田火驱生产数据验证 |
| 4.4 火驱开发动态模拟与分析 |
| 4.4.1 干式燃烧油藏动态模拟分析 |
| 4.4.2 湿式燃烧油藏动态模拟分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 火驱开发指标智能预测模型研究 |
| 5.1 RBF神经网络 |
| 5.1.1 RBF神经网络结构 |
| 5.1.2 径向基函数 |
| 5.1.3 RBF神经网络的学习算法 |
| 5.2 粒子群优化算法 |
| 5.2.1 基本粒子群优化算法 |
| 5.2.2 标准粒子群优化算法 |
| 5.2.3 标准粒子群优化流程 |
| 5.3 自适应混沌克隆粒子群算法 |
| 5.3.1 混沌优化算法 |
| 5.3.2 ACCPSO算法 |
| 5.3.3 ACCPSO算法性能验证 |
| 5.4 ACCPSO-RBF神经网络预测模型 |
| 5.4.1 模型参数确定 |
| 5.4.2 模型算法流程 |
| 5.5 ACCPSO-RBF神经网络火驱开发指标预测模型 |
| 5.5.1 建立样本数据集 |
| 5.5.2 建立火驱开发指标预测模型 |
| 5.5.3 火驱开发指标预测模型性能验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 火驱注采参数智能优化方法研究与应用 |
| 6.1 火驱注采参数对开发效果的影响分析 |
| 6.1.1 注气速率对火驱开采效果的影响 |
| 6.1.2 转湿时机对火驱开采效果的影响 |
| 6.1.3 注水速率对火驱开采效果的影响 |
| 6.2 人工鱼群算法 |
| 6.2.1 人工鱼群基本思想 |
| 6.2.2 人工鱼的行为描述 |
| 6.2.3 人工鱼群的寻优原理 |
| 6.2.4 人工鱼群的算法流程 |
| 6.3 人工鱼群算法优化改进 |
| 6.3.1 算法改进思想 |
| 6.3.2 算法流程 |
| 6.3.3 算法验证 |
| 6.4 基于改进人工鱼群算法的火驱注入方案优化方法 |
| 6.4.1 火驱注入方案优化模型 |
| 6.4.2 优化模型求解算法 |
| 6.5 辽河油田杜66 块火驱注入方案优化应用实例 |
| 6.5.1 杜66 块基本概况 |
| 6.5.2 注入方案优化 |
| 6.5.3 应用效果与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 文中涉及公式附表 |
| 参考文献 |
| 读博士学位期间发表论文及授权专利 |
| 攻读博士学位论文期间参加科研项目 |
| 致谢 |
（9）TZ凝析气田集输管道内腐蚀预测与防腐研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 凝析气田集输管道腐蚀研究现状 |
| 1.2.2 多相流腐蚀预测模型研究进展 |
| 1.2.3 CO_2腐蚀机理及影响因素分析 |
| 1.2.4 油气田内腐蚀控制技术现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第2章 TZ1号集输管道基础数据分析 |
| 2.1 TZ凝析气田集气干线基本情况 |
| 2.2 TZ1号干线腐蚀情况及原因分析 |
| 2.2.1 TZ1号干线腐蚀穿孔情况 |
| 2.2.2 TZ1集气干线内腐蚀原因分析 |
| 2.3 1号管道腐蚀监测数据分析 |
| 2.3.1 腐蚀监测结果评价分析标准 |
| 2.3.2 腐蚀挂片监测结果分析 |
| 2.3.3 漏磁检测数据分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 TZ1号集输管道内腐蚀数值仿真 |
| 3.1 多相流模拟软件 |
| 3.1.1 稳态模拟软件 |
| 3.1.2 瞬态模拟软件 |
| 3.2 多相流腐蚀速率预测模型 |
| 3.2.1 气液两相流腐蚀速率模型 |
| 3.2.2 CO_2腐蚀预测模型 |
| 3.3 OLGA软件对TZ1干线内腐蚀预测模拟 |
| 3.3.1 管道内腐蚀速率计算 |
| 3.3.2 腐蚀速率计算值与检测值比较分析 |
| 3.3.3 管道内腐蚀敏感位置预测 |
| 3.4 多相流参数对管道腐蚀速率影响分析 |
| 3.4.1 入口温度对腐蚀速率的影响 |
| 3.4.2 出口压力对腐蚀速率的影响 |
| 3.4.3 处理量对腐蚀速率的影响 |
| 3.4.4 含水量对腐蚀速率的影响 |
| 3.4.5 CO_2分压对腐蚀速率影响 |
| 3.4.6 管道倾角对腐蚀速率的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 TZ1号集输管道内腐蚀预测方法建立 |
| 4.1 内腐蚀预测模型的建立方法 |
| 4.2 TZ1号集输管道内腐蚀预测模型建立 |
| 4.2.1 内腐蚀影响因素权重分析 |
| 4.2.2 BP神经网络内腐蚀速率预测 |
| 4.2.3 GA-BP神经网络内腐蚀速率预测 |
| 4.2.4 神经网络预测结果比较 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 TZ凝析气田集输管道内腐蚀控制措施 |
| 5.1 增加TZ集输系统的离线检测 |
| 5.1.1 TZ集输系统腐蚀监测设备分布情况 |
| 5.1.2 超声C-扫描定点测厚 |
| 5.1.3 TZ1号管道线定点测厚点分布点选取 |
| 5.2 TZ凝析气田缓蚀剂筛选评价实验 |
| 5.2.1 国内外现行缓蚀剂评价方法 |
| 5.2.2 TZ气田缓蚀剂初选评价实验 |
| 5.2.3 优选的缓蚀剂综合性能评价实验 |
| 5.2.4 缓蚀剂加注周期模拟实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（10）川西北气矿天然气集输管道结垢机理与防垢技术对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 天然气管道结垢机理及影响因素研究现状 |
| 1.2.2 天然气管道结垢趋势预测现状 |
| 1.2.3 天然气管道结垢速率研究现状 |
| 1.2.4 天然气管道结垢防治措施研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的技术路线 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 第2章 川西北气矿天然气集输管道结垢实验分析 |
| 2.1 川西北气矿邛西区块天然气集输管道基础参数 |
| 2.2 天然气集输管道的水质实验分析 |
| 2.2.1 样品采集及实验方案 |
| 2.2.2 实验结果 |
| 2.3 天然气集输管道垢样成分的实验分析 |
| 2.3.1 垢样采集 |
| 2.3.2 垢样组成分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 结垢机理分析与结垢趋势预测 |
| 3.1 川西北气矿天然气集输管道的结垢机理分析 |
| 3.1.1 化学反应机理 |
| 3.1.2 结晶动力学机理 |
| 3.2 天然气集输管道结垢的主要影响因素分析 |
| 3.2.1 单因素分析 |
| 3.2.2 川西北气矿结垢影响因素分析 |
| 3.3 天然气集输管道碳酸钙结垢趋势预测模型 |
| 3.4 碳酸钙垢结垢趋势预测模型的适用性评价 |
| 3.4.1 现有碳酸钙垢结垢趋势预测模型的适用性分析 |
| 3.4.2 川西北气矿天然气集输管道结垢预测模型分析 |
| 3.5 基于BP神经网络预测的结垢趋势预测模型 |
| 3.5.1 BP神经网络概述 |
| 3.5.2 BP神经网络的构建 |
| 3.5.3 BP神经网络训练 |
| 3.5.4 川西北气矿天然气集输管道的结垢趋势分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于化学反应流动的天然气集输管道结垢速率分析 |
| 4.1 结垢速率预测模型 |
| 4.1.1 颗粒垢预测模型 |
| 4.1.2 析晶垢预测模型 |
| 4.2 天然气集输管道结垢数值模拟模型 |
| 4.2.1 液相控制方程 |
| 4.2.2 固体颗粒相控制方程 |
| 4.2.3 相间耦合计算 |
| 4.3 天然气集输管道结垢速率数值模型的参数设置 |
| 4.3.1 川西北气矿天然气集输管道结垢化学反应速率常数 |
| 4.3.2 边界条件 |
| 4.3.3 模型参数选取 |
| 4.4 直管段内的数值模拟 |
| 4.4.1 物理模型及网格划分 |
| 4.4.2 流场分析 |
| 4.4.3 直管道结垢速率影响因素分析 |
| 4.5 水平弯管内的数值模拟 |
| 4.5.1 物理模型及网格划分 |
| 4.5.2 流场分析 |
| 4.5.3 水平弯管结垢速率影响因素分析 |
| 4.6 数值模拟对防垢措施研究的意义 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 川西北气矿天然气集输管道防垢方法研究 |
| 5.1 常用的天然气管道防垢措施 |
| 5.1.1 化学法防垢技术 |
| 5.1.2 物理法防垢技术 |
| 5.1.3 工艺法防垢措施 |
| 5.2 川西北气矿天然气集输管道的电子防垢技术研究 |
| 5.2.1 电子防垢器的工作原理 |
| 5.2.2 电子防垢技术在邛西6井集输管线的应用 |
| 5.3 川西北气矿天然气集输管线防垢剂筛选 |
| 5.3.1 常用的天然气集输管道的防垢剂类型 |
| 5.3.2 防垢剂的筛选 |
| 5.4 复配研究 |
| 5.4.1 复配防垢剂防垢性能分析 |
| 5.4.2 最优防垢剂配方 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 川西北气矿天然气集输管道防垢效果现场试验 |
| 6.1 防垢效果实验前除垢方案 |
| 6.2 邛西14井现场试验 |
| 6.2.1 邛西14井生产情况简介 |
| 6.2.2 邛西14井现场试验情况 |
| 6.3 白马8井现场试验 |
| 6.3.1 现场防垢剂加注试验方案 |
| 6.3.2 现场防垢剂加注试验情况 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率（论文参考文献）
- [1]基于KPCA-FA-ELM模型的管道剩余寿命预测[J]. 张刚. 消防科学与技术, 2021(10)
- [2]长输油埋地管道外腐蚀及剩余寿命预测研究[D]. 张琪. 西安建筑科技大学, 2021
- [3]含腐蚀缺陷的套管力学分析及剩余寿命预测研究[D]. 陈昊. 东北石油大学, 2021
- [4]典型常减压装置腐蚀分析及腐蚀预测技术研究[D]. 王枭. 北京化工大学, 2020(02)
- [5]海底管道内壁腐蚀预测与评估方法研究[D]. 颜佳. 大连理工大学, 2020(02)
- [6]加氢空冷器流动腐蚀风险评估及特征参数预测模型研究[D]. 吴响曜. 浙江理工大学, 2020(02)
- [7]基于PCA-WNN模型的油田回注水管道腐蚀速率预测[J]. 于淼. 油气田地面工程, 2019(06)
- [8]火驱油藏开发动态预测模型与分析方法研究[D]. 王莉利. 东北石油大学, 2019(01)
- [9]TZ凝析气田集输管道内腐蚀预测与防腐研究[D]. 徐金星. 西南石油大学, 2017(06)
- [10]川西北气矿天然气集输管道结垢机理与防垢技术对策研究[D]. 杜强. 西南石油大学, 2016(05)