本文選題：泡排采氣 + 泡沫管流�。� 參考：《西南石油大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：泡沫排水采氣工藝具有操作簡便、適用范圍廣、成本低、效率高等優(yōu)勢,在氣田開采中的應(yīng)用非常廣泛。然而,采出天然氣攜帶大量泡沫進入管道后,會引發(fā)管道內(nèi)積泡嚴重、分離器工作效率下降、堵塞匯管、調(diào)壓閥失效等現(xiàn)象,這是由于泡沫自身性質(zhì)復(fù)雜,管道內(nèi)混合流體流型不穩(wěn)定,泡沫監(jiān)測技術(shù)缺乏,消泡劑加注量難確定,分離器工作效率不佳引起的。因此,為了保證生產(chǎn)的高效穩(wěn)定,開展管道攜泡量監(jiān)測與消泡研究,具有重要的工程意義。本文通過搭建泡排井采氣管道可視化實驗裝置,模擬氣攜泡沫在管道中的流動狀態(tài),觀察并分析了不同氣液比下不同因素對管道流體流動特征影響以及對泡沫量與泡沫穩(wěn)定性的影響;基于紅外激光監(jiān)測原理,設(shè)計了管道攜泡量監(jiān)測裝置,并針對不同流型提出了泡沫流量計算模型,編寫泡沫流量計算程序;通過模擬實驗確定了消泡劑加注量影響因素,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對消泡劑最優(yōu)加注量進行了成功預(yù)測;基于旋流剪切、沖擊作用以及離心、重力作用設(shè)計了具有消泡功能的氣液分離裝置,通過實驗手段驗證了裝置的可行性和最佳使用流量。研究結(jié)果顯示:在氣、液、泡沫混合流動的管道中,伴隨氣液比在0.63～143.62范圍內(nèi)增大,混合流體會依次出現(xiàn)滿管流、段塞流、環(huán)狀流、分層流四種典型流型;起泡基液濃度、溫度、管徑、管長均對管中泡沫流量以及泡沫穩(wěn)定性造成不同程度的影響;監(jiān)測裝置具有良好的工作效果,可通過采集卡顯示圖像以及電壓值對管中流體流型進行識別,流量計算模型具有較好的精確性,實驗數(shù)據(jù)表明,泡沫流量計算誤差范圍在8.2%～15.1%;以氣流量、起泡基液濃度、溫度、管徑、管長、管中泡沫量、壓力作為輸入變量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型展示了良好的收斂速度和精確性,模型訓(xùn)練結(jié)果與實測值平均相對誤差為2.53%,預(yù)測結(jié)果與實測值之間平均相對誤差為7.58%;分離裝置模型表現(xiàn)出了較好的破泡效果與分離效果,在入口流量為6.5～9.5 L/min范圍時,其破泡效率和分離效率均較高,可分別達到65%和90%以上,在實驗條件下,裝置的最佳使用流量為8 L/min,在管道中加注消泡劑時,該裝置表現(xiàn)出了更好的分離效果。本文的研究成果對泡排采氣現(xiàn)場管道中泡沫監(jiān)測、消泡劑加注量優(yōu)化以及現(xiàn)場分離裝置設(shè)計具有一定指導(dǎo)意義。
[Abstract]:The foam drainage gas recovery process has the advantages of simple operation, wide application range, low cost and high efficiency, so it is widely used in gas field exploitation. However, if natural gas is produced to carry a large number of foam into the pipeline, it will lead to the serious accumulation of bubbles in the pipeline, the decline in the work efficiency of the separator, the blockage of the manifold and the failure of the pressure regulating valve. This is due to the complex nature of the foam itself. The flow pattern of the mixed fluid in the pipeline is unstable, the foam monitoring technology is lacking, the injection amount of defoamer is difficult to determine, and the work efficiency of the separator is not good. Therefore, in order to ensure the high efficiency and stability of production, it is of great engineering significance to carry out the monitoring and defoaming research of pipeline foam carrying capacity. In this paper, the flow state of gas carrying foam in pipeline is simulated by setting up a visual experimental device for gas production pipeline. The influence of different factors under different gas-liquid ratio on the flow characteristics of pipeline fluid and the influence on foam quantity and foam stability are observed and analyzed. Based on the principle of infrared laser monitoring, a monitoring device for pipe bubble carrying capacity is designed. According to different flow patterns, the foam flow calculation model is put forward, and the foam flow calculation program is compiled, and the influencing factors of defoamer dosage are determined through simulation experiments, and the BP neural network model is established, and the optimal injection amount of defoamer is successfully predicted. A gas-liquid separation device with defoaming function was designed based on swirl shear, impact, centrifugal and gravity effects. The feasibility and optimal flow rate of the device were verified by experimental means. The results show that in the gas, liquid and foam mixed flow pipe, with the increase of gas-liquid ratio in the range of 0.63 ~ 143.62, the mixing fluid will appear four typical flow patterns in turn: full pipe flow, slug flow, annular flow, stratified flow, bubble base liquid concentration, temperature, The diameter and length of the pipe have different effects on the foam flow rate and foam stability in the pipe. The monitoring device has a good working effect and can be used to identify the flow pattern of the fluid in the pipe by the image display and voltage value of the acquisition card. The experimental data show that the error range of foam flow calculation is 8.2and 15.1.The flow rate, bubble base fluid concentration, temperature, pipe diameter, pipe length and foam amount in pipe are calculated by gas flow rate, bubble base liquid concentration, temperature, pipe diameter, pipe length and foam amount in pipe. The BP neural network model with pressure as input variable shows good convergence speed and accuracy. The average relative error between the model training result and the measured value is 2.53, and the average relative error between the predicted result and the measured value is 7.58. Under the experimental conditions, the optimum flow rate of the device is 8 L / min. When the defoamer is added in the pipeline, the device shows better separation effect. The research results in this paper have a certain guiding significance for foam monitoring, defoamer injection optimization and field separation device design.
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TE377

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本文編號：1796423