基于槽式孔板的凝析天然气计量技术研究

【摘要】： 凝析天然气的在线计量属于多相计量的一个分支,是石油天然气工业迫切需要解决的问题之一。本文将其简化为低含液率气液两相流计量问题,基于课题组自行开发的凝析天然气流量计样机和大量的实验数据。本文为流量计开发一种基于软测量模型的快速、高效的数据处理方法,扩大流量计的测量范围、提高测量精度和实时性,为流量计计量算法的完善奠定基础。 研究工作分为两部分,第一部分对单个槽式孔板测量数据进行处理,先后完成了基于差压平均值的孔板压降倍率特性研究和基于差压波动部分的特征量提取;第二部分为基于双槽式孔板组合的两相流参数检测技术研究,分别为基于相关技术的相含率测量和基于神经网络的流型辨识和流量测量。 基于差压信号的平均值,详细分析了不同孔径比的槽式孔板ΦG随X、Frg和γ变化的规律,并将X、Frg和γ作为变量对Murdock相关式进行修正,提出了一种新的适用于不同孔径比槽式孔板的压降相关式;与前人基于标准孔板的相关式相比,由于修正了γ对ΦG的影响,在文中实验条件下其流量计算精度最高。 基于差压信号具有强烈的非线性、非平稳性和非高斯性,应用Hilbert-Huang变换和高阶统计分析方法对差压信号波动部分进行处理,提取了一组新的特征量:IMF分频段能量及能量分数、IMF熵、HHT熵和双谱熵;分析表明:上述特征量对气液两相流动参数的变化非常敏感,为建立气液两相流参数检测的软测量模型提供了依据。基于流量计的双槽式孔板结构,应用小波变换和经验模式分解对上下游差压信号进行处理,分别将分解结果作为相关量计算相关速度,研究了相关速度与X及液相含率之间的关系;结果表明:原始差压信号得到的相关速度不能很好地反映两相流动参数的变化,而由分解后的某些分量获得的相关速度与相含率之间具有稳定的关系。 提出了一种新的信号特征选择方法——mRMR+BP,分别以mRMR+BP方法和主成分分析法对差压信号特征量进行预处理;以流型和气液分相流量作为BP网络输出,以从上下游差压信号中提取的两组特征量及其组合作为网络输入,建立了三个独立的子网络;通过对子网络的输出进行集成建立了基于集成BP神经网络的软测量模型;在文中实验条件下,软测量模型的流型辨识准确度高于93%,气液分相流量测量的平均相对误差分别低于5%和15%。 【关键词】：槽式孔板 气液两相流 凝析天然气 软测量技术 两相流压降相关式 相关分析 特征选择 神经网络集成
【学位授予单位】：中国石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：O359.1
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 气液两相流概述12-14
• 1.2.1 气液两相流定义12
• 1.2.2 管内气液两相流基本参数12-14
• 1.2.3 水平管内气液两相流流型14
• 1.3 凝析天然气计量技术14-19
• 1.3.1 气液两相流参数检测技术15-16
• 1.3.2 凝析天然气流量计发展现状16-19
• 1.4 本文的研究工作19
• 1.5 本章小结19-20
• 第2章 实验原理与数据采集20-26
• 2.1 实验装置20-23
• 2.1.1 槽式孔板20-21
• 2.1.2 流量计样机21-22
• 2.1.3 实验环道22-23
• 2.2 实验参数范围23-24
• 2.3 数据采集及预处理24-25
• 2.3.1 数据采集24
• 2.3.2 数据预处理24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 槽式孔板压降倍率相关式26-40
• 3.1 引言26
• 3.2 标准节流元件的压降倍率相关式26-30
• 3.2.1 两相压降倍率和Lockhart-Martinelli 参数26-27
• 3.2.2 气液分相流量计算27-28
• 3.2.3 标准节流元件压降相关式28-30
• 3.3 槽式孔板压降倍率相关式30-34
• 3.3.1 单相流测量特性30-31
• 3.3.2 两相压降倍率特性31-34
• 3.4 典型相关式流量计算结果比较34-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第4章 差压信号特征提取40-59
• 4.1 引言40
• 4.2 信号处理方法简介40-45
• 4.2.1 短时傅立叶变换41
• 4.2.2 小波变换41-42
• 4.2.3 Wigner-Ville 分布42
• 4.2.4 Hilbert-Huang 变换42-44
• 4.2.5 高阶统计分析44-45
• 4.3 差压信号的时域统计特征45-47
• 4.4 基于Hilbert-Huang 变换的差压信号特征47-54
• 4.4.1 IMF 能量47-50
• 4.4.2 IMF 熵50-52
• 4.4.3 Hilbert 谱52-54
• 4.5 基于高阶统计分析的差压信号特征54-58
• 4.5.1 双谱54-57
• 4.5.2 双谱熵57-58
• 4.6 本章小结58-59
• 第5章 基于相关测试技术的相含率测量59-72
• 5.1 引言59
• 5.2 相关测试技术基本原理59-62
• 5.2.1 相关流量测量的数学模型59-60
• 5.2.2 渡越时间的求取60-61
• 5.2.3 相关测速的物理解释61
• 5.2.4 相关测速存在的问题61-62
• 5.3 基于槽式孔板差压信号的相关速度62-67
• 5.3.1 信号预处理62
• 5.3.2 基于原始信号的相关速度62-63
• 5.3.3 基于小波分量的相关速度63-66
• 5.3.4 基于经验模式函数分量的相关速度66-67
• 5.4 相关速度与流动参数的关联67-71
• 5.4.1 相关速度与相含率68-70
• 5.4.2 流型的影响70-71
• 5.5 本章小结71-72
• 第6章 基于神经网络集成的流型辨识和分相流量软测量72-116
• 6.1 引言72
• 6.2 软测量模型的建立72-85
• 6.2.1 神经网络结构设计72-77
• 6.2.2 特征选择方法设计77-83
• 6.2.3 集成网络模型设计83-85
• 6.3 流型辨识模型85-96
• 6.3.1 流型辨识模型一86-90
• 6.3.2 流型辨识模型二90-96
• 6.3.3 模型一和模型二的比较96
• 6.4 气液分相流量测量模型96-114
• 6.4.1 流量测量模型一97-104
• 6.4.2 流量测量模型二104-113
• 6.4.3 模型一和模型二的比较113-114
• 6.5 本章小结114-116
• 结论116-118
• 参考文献118-125
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果125-126
• 致谢126

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