本文關(guān)鍵詞：原油儲(chǔ)罐多相介質(zhì)計(jì)量的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 原油計(jì)量 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遠(yuǎn)程監(jiān)控 原油含水率

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前我國(guó)大多數(shù)油田在原油儲(chǔ)罐多相介質(zhì)計(jì)量與生產(chǎn)控制上方法落后，以及偷盜油現(xiàn)象嚴(yán)重，缺乏先進(jìn)的監(jiān)控手段，自動(dòng)化管理水平低，而設(shè)計(jì)開發(fā)了一套原油儲(chǔ)罐多項(xiàng)介質(zhì)計(jì)量與遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，為生產(chǎn)管理者提供準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的油罐儲(chǔ)油資料。 本文首先對(duì)當(dāng)前應(yīng)用廣泛的防盜方法進(jìn)行了深入分析，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況設(shè)計(jì)了一套基于紅外警戒探測(cè)的周界防范裝置，，并且設(shè)計(jì)了一種一體化的接近開關(guān)與放油閥門的防盜報(bào)警裝置，利用超聲波液位傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)液位，以防原油溢出；第二，給出了以ATMEGA128單片機(jī)為核心的數(shù)據(jù)采集的硬件與軟件設(shè)計(jì)過(guò)程；第三，搭建了一套基于密度法的原油計(jì)量硬件模型，對(duì)壓力、溫度以及超聲波傳感器的原理、特性以及標(biāo)定方法進(jìn)行了分析，通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析研究，提出了利用改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信息融合對(duì)原油計(jì)量模型進(jìn)行誤差補(bǔ)償控制的方法；最后，通過(guò)對(duì)軟件系統(tǒng)開發(fā)模式以及體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析研究，設(shè)計(jì)了一套具有三層體系結(jié)構(gòu)的監(jiān)控中心應(yīng)用系統(tǒng)，詳細(xì)的介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)層、數(shù)據(jù)訪問(wèn)層以及表示層的設(shè)計(jì)過(guò)程，還給出了各功能模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。 本文設(shè)計(jì)開發(fā)的系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)室經(jīng)過(guò)多次調(diào)試運(yùn)行，不僅原油計(jì)量精度高，而且系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)。因此，將人工智能算法與實(shí)用測(cè)量技術(shù)結(jié)合，可以有效的提高原油計(jì)量的精度。
【關(guān)鍵詞】：原油計(jì)量 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遠(yuǎn)程監(jiān)控 原油含水率
【學(xué)位授予單位】：陜西科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TE972
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 1 緒論11-15
• 1.1 課題背景及目的意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r12-13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排13-15
• 2 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)15-21
• 2.1 系統(tǒng)簡(jiǎn)介15-16
• 2.2 系統(tǒng)構(gòu)成16-18
• 2.2.1 系統(tǒng)硬件構(gòu)成16-17
• 2.2.2 系統(tǒng)軟件構(gòu)成17
• 2.2.3 系統(tǒng)工作流程與通信協(xié)議的設(shè)計(jì)17-18
• 2.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能18-19
• 2.4 小結(jié)19-21
• 3 原油防盜與數(shù)據(jù)采集的設(shè)計(jì)21-29
• 3.1 基于電子?xùn)艡诜辣I的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)21-24
• 3.1.1 電子?xùn)艡诜辣I的原理21
• 3.1.2 電子?xùn)艡谠O(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)21-24
• 3.2 接近開關(guān)防盜的設(shè)計(jì)24-26
• 3.2.1 接近開關(guān)的原理24-25
• 3.2.2 接近開關(guān)在原油防盜中的應(yīng)用25-26
• 3.3 采集系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)26-27
• 3.3.1 ATMEGA128單片機(jī)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)26-27
• 3.3.2 基于ATMEGA128單片機(jī)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)27
• 3.4 小結(jié)27-29
• 4 原油儲(chǔ)罐多介質(zhì)計(jì)量的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)29-55
• 4.1 原油儲(chǔ)罐多項(xiàng)介質(zhì)計(jì)量原理29-31
• 4.2 原油儲(chǔ)罐實(shí)驗(yàn)室模型的設(shè)計(jì)31-32
• 4.3 傳感器選型32-43
• 4.3.1 確定各傳感器的精度32-35
• 4.3.2 壓力變送器的選擇35-38
• 4.3.3 液位傳感器的選擇38-39
• 4.3.4 溫度傳感器的選型39
• 4.3.5 傳感器的標(biāo)定39-43
• 4.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)量43-47
• 4.4.1 原油密度與溫度之間的關(guān)系43-45
• 4.4.2 不同溫度下水的密度45
• 4.4.3 原油含水率的測(cè)量45-47
• 4.5 誤差分析47-53
• 4.5.1 傳感器的極限誤差47
• 4.5.2 計(jì)量模型誤差分析47-50
• 4.5.3 不確定度評(píng)定50-53
• 4.5.4 影響原油儲(chǔ)罐含水率測(cè)量的因素53
• 4.6 小結(jié)53-55
• 5 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原油計(jì)量模型55-67
• 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹55-56
• 5.2 誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)56-60
• 5.2.1 誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述56-57
• 5.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法57-59
• 5.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)主要特點(diǎn)59-60
• 5.3 改進(jìn)的模擬退火神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原油計(jì)量誤差的補(bǔ)償60-63
• 5.3.1 改進(jìn)的模擬退火人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)60-61
• 5.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原油計(jì)量誤差補(bǔ)償61-63
• 5.4 獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)63-64
• 5.5 網(wǎng)絡(luò)樣本的測(cè)試64-65
• 5.6 小結(jié)65-67
• 6 監(jiān)控中心應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)67-83
• 6.1 監(jiān)控中心應(yīng)用系統(tǒng)軟件概述67-68
• 6.1.1 監(jiān)控中心應(yīng)用軟件的功能67
• 6.1.2 軟件系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境67-68
• 6.2 監(jiān)控中心應(yīng)用軟件的組成68-70
• 6.3 監(jiān)控中心應(yīng)用軟件的設(shè)計(jì)70-75
• 6.3.1 軟件的體系結(jié)構(gòu)70-72
• 6.3.2 軟件的核心設(shè)計(jì)72-74
• 6.3.3 業(yè)務(wù)邏輯層設(shè)計(jì)74-75
• 6.4 監(jiān)控中心系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)75-82
• 6.4.1 數(shù)據(jù)通信實(shí)現(xiàn)75
• 6.4.2 用戶登錄和用戶集成模塊75-78
• 6.4.3 實(shí)時(shí)監(jiān)控功能模塊78-79
• 6.4.4 基本參數(shù)設(shè)定模塊79-81
• 6.4.5 報(bào)警功能模塊81
• 6.4.6 報(bào)表管理模塊81-82
• 6.5 小結(jié)82-83
• 7 結(jié)論與展望83-85
• 7.1 研究結(jié)論83
• 7.2 本文創(chuàng)新點(diǎn)83
• 7.3 展望83-85
• 致謝85-87
• 參考文獻(xiàn)87-91
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果目錄91-92

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：838333