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天然氢开采和集输中的相平衡分析
1
作者
章涛
白桦
+2 位作者
黄天相
刘杰
孙树瑜
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期163-172,共10页
为了提升对天然氢这种新兴能源的开采工艺和长距离输送技术,着眼于天然氢产物作为多组分混合物复杂的热力学性质,旨在探索根据多组分相平衡结果提升天然氢开采、提纯和管道运输工艺.从热力学第二定律入手,遵循系统总能减少、总熵增加的...
为了提升对天然氢这种新兴能源的开采工艺和长距离输送技术,着眼于天然氢产物作为多组分混合物复杂的热力学性质,旨在探索根据多组分相平衡结果提升天然氢开采、提纯和管道运输工艺.从热力学第二定律入手,遵循系统总能减少、总熵增加的准则,借助昂萨格倒易关系构造物质的量和体积随时间的演变格式,形成一套热力学守恒的闪蒸计算方法,并证明该算法的能量递减性质.在此迭代型闪蒸计算方法的基础上,建立热力学嵌入的神经网络架构.基于热力学分析提取环境温度和总摩尔浓度作为环境参数,选用各组分的临界温度、临界压力、偏心因子和摩尔分数作为组分热力学特征,共同构成输入参数.输出层将得到相稳定测试的结果,即平衡态时流体中总的相数以及相分离计算的结果,可得平衡态时气液两相的摩尔组成,从而应用于多组分相平衡的快速预测.利用迭代型闪蒸算法获取足量数据用于机器学习模型的训练与神经网络架构的调参,设计了高度自适应的深度学习算法和相应的深层神经网络结构,采用机器学习技术,调优网络超参和基本架构,获得提升神经网络的训练效率和预测精度.借助这套准确、快速的相平衡预测技术,分析不同天然氢产物组成下的相平衡状态分布,并为氢气提纯和二氧化碳分离封存提供可行性工艺建议.将相平衡快速预测模型耦合到输气管道智能调控系统中,实现对天然气管道掺氢输送中管道运行安全的智能检测和满足输气供应需求的智能调控.
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关键词
新能源
多相流热物理学
氢能
多组分多相流
机器学习
管道调控
在线阅读
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职称材料
页岩凝析气藏相平衡的快速准确计算方法
2
作者
章涛
白桦
孙树瑜
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期2156-2167,共12页
对页岩油气藏中复杂流体的相平衡计算需要建立考虑毛细作用效应的先进的数值模型,并设计出快速可靠的算法以应对实际工况中储层流体包含多达数十种组分的复杂情况.本文将基于适合页岩油气藏常见组分的真实流体状态方程,即Peng-Robinson...
对页岩油气藏中复杂流体的相平衡计算需要建立考虑毛细作用效应的先进的数值模型,并设计出快速可靠的算法以应对实际工况中储层流体包含多达数十种组分的复杂情况.本文将基于适合页岩油气藏常见组分的真实流体状态方程,即Peng-Robinson状态方程构建具有热力学一致性的VT型孔观相平衡计算体系.通过引入描述毛细压力做功的数学模型实现对页岩流体热力学性质更准确的刻画.结合扩散界面模型建立动力学演化格式,采用成熟的凸分裂方法求解摩尔数和体积分数的演变,从而描述相平衡的动态过程.在此基础上,本文开发了一套具有自适应性的深度学习算法,设计了独特的双网络结构以实现对不同流体中不同组分的广泛适用性.该神经网络的输入和输出参数均在热力学分析的基础上选取关键的热力学性质参数,并进行了全面的超参调试以确定最合适的网络架构和最后形成的预测模型的基本结构,且通过多种深度学习技术解决了过拟合问题,在显著加速了传统的基于迭代方法的闪蒸计算的同时保证了相平衡状态预测的准确性,得到了较好的预测效果.相分离判定自动整合在预测结果中,且从最终预测结果可以显著地捕捉到毛细作用的影响.这一套快速、准确、可靠地基于深度学习算法的页岩油气孔观相平衡计算体系可以为后续的多相流动模拟提供具有物理意义的相分布初场,确定系统内各个阶段的相数,并可以作为构建具有物理守恒性的多相数值模型的热力学基础.
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关键词
页岩油气
毛细作用
相平衡
闪蒸计算
机器学习
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职称材料
题名
天然氢开采和集输中的相平衡分析
1
作者
章涛
白桦
黄天相
刘杰
孙树瑜
机构
阿卜杜拉国王科技大学物理科学与工程学院
中国国家石油天然气管网集团
出处
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期163-172,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51936001)。
文摘
为了提升对天然氢这种新兴能源的开采工艺和长距离输送技术,着眼于天然氢产物作为多组分混合物复杂的热力学性质,旨在探索根据多组分相平衡结果提升天然氢开采、提纯和管道运输工艺.从热力学第二定律入手,遵循系统总能减少、总熵增加的准则,借助昂萨格倒易关系构造物质的量和体积随时间的演变格式,形成一套热力学守恒的闪蒸计算方法,并证明该算法的能量递减性质.在此迭代型闪蒸计算方法的基础上,建立热力学嵌入的神经网络架构.基于热力学分析提取环境温度和总摩尔浓度作为环境参数,选用各组分的临界温度、临界压力、偏心因子和摩尔分数作为组分热力学特征,共同构成输入参数.输出层将得到相稳定测试的结果,即平衡态时流体中总的相数以及相分离计算的结果,可得平衡态时气液两相的摩尔组成,从而应用于多组分相平衡的快速预测.利用迭代型闪蒸算法获取足量数据用于机器学习模型的训练与神经网络架构的调参,设计了高度自适应的深度学习算法和相应的深层神经网络结构,采用机器学习技术,调优网络超参和基本架构,获得提升神经网络的训练效率和预测精度.借助这套准确、快速的相平衡预测技术,分析不同天然氢产物组成下的相平衡状态分布,并为氢气提纯和二氧化碳分离封存提供可行性工艺建议.将相平衡快速预测模型耦合到输气管道智能调控系统中,实现对天然气管道掺氢输送中管道运行安全的智能检测和满足输气供应需求的智能调控.
关键词
新能源
多相流热物理学
氢能
多组分多相流
机器学习
管道调控
Keywords
new energy
thermodynamics in multi-phase flow
hydrogen energy
multi-component multi-phase flow
machine learning
pipeline dispatching
分类号
TK91 [动力工程及工程热物理]
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职称材料
题名
页岩凝析气藏相平衡的快速准确计算方法
2
作者
章涛
白桦
孙树瑜
机构
四川大学数学学院
中国
地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院
中国国家石油天然气管网集团
出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期2156-2167,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(51874262,51936001)。
文摘
对页岩油气藏中复杂流体的相平衡计算需要建立考虑毛细作用效应的先进的数值模型,并设计出快速可靠的算法以应对实际工况中储层流体包含多达数十种组分的复杂情况.本文将基于适合页岩油气藏常见组分的真实流体状态方程,即Peng-Robinson状态方程构建具有热力学一致性的VT型孔观相平衡计算体系.通过引入描述毛细压力做功的数学模型实现对页岩流体热力学性质更准确的刻画.结合扩散界面模型建立动力学演化格式,采用成熟的凸分裂方法求解摩尔数和体积分数的演变,从而描述相平衡的动态过程.在此基础上,本文开发了一套具有自适应性的深度学习算法,设计了独特的双网络结构以实现对不同流体中不同组分的广泛适用性.该神经网络的输入和输出参数均在热力学分析的基础上选取关键的热力学性质参数,并进行了全面的超参调试以确定最合适的网络架构和最后形成的预测模型的基本结构,且通过多种深度学习技术解决了过拟合问题,在显著加速了传统的基于迭代方法的闪蒸计算的同时保证了相平衡状态预测的准确性,得到了较好的预测效果.相分离判定自动整合在预测结果中,且从最终预测结果可以显著地捕捉到毛细作用的影响.这一套快速、准确、可靠地基于深度学习算法的页岩油气孔观相平衡计算体系可以为后续的多相流动模拟提供具有物理意义的相分布初场,确定系统内各个阶段的相数,并可以作为构建具有物理守恒性的多相数值模型的热力学基础.
关键词
页岩油气
毛细作用
相平衡
闪蒸计算
机器学习
Keywords
shale oil and gas
capillarity
phase equilibrium
flash calculation
machine learning
分类号
TE32 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
天然氢开采和集输中的相平衡分析
章涛
白桦
黄天相
刘杰
孙树瑜
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
页岩凝析气藏相平衡的快速准确计算方法
章涛
白桦
孙树瑜
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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