發(fā)布時間：2018-06-14 19:30

  本文選題：集輸管道 + 腐蝕速率��； 參考：《西安石油大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：陜北A區(qū)塊長2層油田隨著開發(fā)時間的延長,油田地面集輸系統(tǒng)配套管道腐蝕加劇,高含水、高含硫區(qū)塊管道腐蝕情況更為復(fù)雜、嚴(yán)重。目前該區(qū)塊年均因腐蝕而更換的各類管道長約30公里,直接經(jīng)濟(jì)損失約500萬元,因管道腐蝕破漏而引發(fā)的安全環(huán)保問題亦頻繁發(fā)生,次生影響尤為嚴(yán)重。腐蝕是影響埋地管線使用壽命的主要因素之一,管道腐蝕期限預(yù)測方法的研究將為管道腐蝕情況監(jiān)控和提前補(bǔ)強(qiáng)提供依據(jù)。在腐蝕速率預(yù)測的前提下,首先調(diào)研陜北A區(qū)塊長2層集輸管線的腐蝕現(xiàn)狀,分析站點輸送介質(zhì)。采用掛片失重法的室內(nèi)實驗評價影響A區(qū)塊管線(20#鋼)各種因素的腐蝕性。在實驗的基礎(chǔ)上,利用灰色關(guān)聯(lián)法分析實驗數(shù)據(jù),評價各因素對腐蝕速率的影響程度大小,并進(jìn)行排序,找出腐蝕速率的主要影響因素。結(jié)合遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對不同因素影響下的管線腐蝕速率進(jìn)行預(yù)測,根據(jù)結(jié)果繪制對比曲線圖,對比結(jié)果表明,預(yù)測結(jié)果與實驗結(jié)果擬合度較高。進(jìn)一步說明,將實驗?zāi)M和算法預(yù)測相結(jié)合可作為A區(qū)塊集輸管道腐蝕期限預(yù)測的良好工具。
[Abstract]:With the extension of development time, the pipeline corrosion of the ground gathering and transportation system of the oil field is aggravated and high water cut, and the corrosion of the high sulphur area pipeline is more complicated and serious. At present, the various kinds of pipelines replaced by corrosion in this block are about 30 kilometers long, and the direct economic loss is lost about 5 million yuan, which is caused by the leakage of the pipeline corrosion. The problems of safety and environmental protection also occur frequently, and the secondary impact is particularly serious. Corrosion is one of the main factors affecting the life of buried pipelines. The study of pipeline corrosion duration prediction method will provide basis for pipeline corrosion monitoring and advance reinforcement. Under the premise of corrosion rate prediction, the first investigation of the long 2 layer gathering pipeline in the A block of Northern Shaanxi Province The corrosion status of the site is analyzed. The corrosivity of various factors affecting the A block pipeline (20# steel) is evaluated by the laboratory experiment of hanging weight loss. On the basis of the experiment, the experimental data are analyzed by the grey correlation method, and the influence degree of each factor on the corrosion rate is evaluated, and the main effects of the corrosion rate are found out. In combination with the genetic BP neural network algorithm, the corrosion rate of pipelines under the influence of different factors is predicted, and the contrast curves are drawn according to the results. The comparison results show that the fitting of the prediction results with the experimental results is higher. Further illustrates that the combination of the experimental simulation and the algorithm prediction can be used as the good prediction of the corrosion period of the pipeline for the A block gathering and transportation. Good tools.
【學(xué)位授予單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TE988.2

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本文編號：2018708