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题名Φ73型水力振荡器动力短节部位流固冲蚀特性分析
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作者
魏玉华
张浩
王先伟
陈雄
徐圣龙
田琪
史文洋
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机构
中国石化华东石油工程有限公司华美孚泰公司
常州大学石油与天然气工程学院
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出处
《石油矿场机械》
2025年第3期49-58,共10页
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基金
教育部“春晖计划”合作科研项目(HZKY20220144)
油气藏地质及开发工程全国重点实验室开放基金(PLN202415)
中国石化华东石油工程有限公司科研项目“智能完井井下控制管柱技术研究”(ECPE20240311)。
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文摘
为了研究固体颗粒对Φ73型水力振荡器动力短节部位冲蚀磨损规律,在计算流体动力学相关理论的基础上,基于Ansys Fluent DPM模型,通过改变颗粒直径、流体速度及颗粒质量流量参数,分别对不同偏心距下的动力短节部位进行了冲蚀磨损模拟。结果表明,当偏心距较小时,在xy截面和xz截面上均呈现出压降变化较小的特征。在yz截面上,随着偏心距增大,流体压降逐渐增大,速度越大的位置压强越小,直管段流速基本不变,压强整体维持在30MPa左右。当流量变化时,主流道路速度波动较大,在偏心位置速度最大,流速在偏心圆出口附近逐渐变小。当管道为直管时,冲蚀主要集中临近斜丁字管偏心圆的流道入口附近位置,而当存在偏心矩时,冲蚀最大位置从偏心圆入口处转移至偏心圆过渡位置,此过渡位置的冲蚀度与速度也呈现正相关关系,且当存在偏心度时,偏心圆处的冲蚀速率远大于斜丁字管偏心圆入口位置。随着颗粒直径增大,三种偏心矩下最大冲蚀速率均随着颗粒直径的增大而呈现下降的趋势,偏心度较大工况下,质量流量和冲蚀度之间基本呈线性关系。
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关键词
水力振荡器
偏心度
质量流量
冲蚀率
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Keywords
hydraulic oscillator
eccentric distance
mass flow rate
erosion rate
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分类号
TE921.2
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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题名基于新型粒子群算法的泵送射孔井口压力预测方法研究
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作者
刘明明
宋智勇
马收
魏玉华
庄欢乐
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机构
北京科技大学土木与资源工程学院
中国石化华东石油工程有限公司华美孚泰公司
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出处
《测井技术》
CAS
2024年第3期395-401,共7页
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基金
中国石化华东石油工程有限公司项目“页岩气水平井提高返排效果及控砂新工艺的研究及应用”(ECPE20220306)。
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文摘
泵送射孔施工广泛应用于页岩气储层水力压裂技术中,但目前缺少有关泵送射孔井口压力计算的研究。基于间隙流的伯努利方程,提出了泵送摩阻模型,结合沿程摩阻和射孔摩阻建立泵送射孔井口压力数学模型,采用新型粒子群算法与最小二乘法,建立基于射孔炮眼特征及裂缝压力的泵送射孔井口压力自动拟合方法,并通过分析某井连续4段泵送射孔施工数据进行方法验证。研究发现,提出的井口压力历史拟合方法的拟合均方误差为1.29,摩阻模型计算得到泵送射孔时炮眼摩阻、沿程摩阻与泵送摩阻比例约为17∶3∶1;泵送射孔与压裂施工结束时间间隔长时,裂缝压力、流量系数及炮眼开启数量降低,炮眼摩阻、泵送压力增加。提出的方法可以有效预测泵送射孔时的井口压力,同时泵送射孔与压裂施工间隔时间长时,井下裂缝已闭合,而时间间隔短时井下裂缝仍然开启。因此,为避免射孔泵送过程中,闭合裂缝突然张开导致的压力突降,推荐压裂后立即进行泵送射孔施工。建立的泵送射孔井口压力模型可以为泵送施工提供更准确的压力预测,对指导泵送射孔施工具有重要意义。
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关键词
泵送射孔
井口压力
粒子群算法
压力预测
页岩气储层
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Keywords
pump down
treating pressure
particle swarm algorithm
pressure prediction
shale gas reservoir
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分类号
P631.84
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名基于BEMD和KELM的路面病害检测算法
被引量：1
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作者
王青宁
施均道
何旺容
蔡彦亮
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机构
中国石化华东石油工程有限公司科技发展分公司
中国石化华东石油工程有限公司华美孚泰公司
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出处
《现代电子技术》
2023年第9期110-114,共5页
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文摘
受外界环境以及道路材料本身影响,路面会出现破损。尽管裂缝是路面破损的首要表现形式,但是其他类型病害仍然占重要比重。针对传统路面病害检测算法对常见线性裂缝分类准确度较高但对车辙、松散等复杂病害识别效果一般且适应性较差的问题,提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)与核极限学习机(KELM)相结合的复杂路面病害识别方法。该方法首先采用二维经验模态分解对路面病害图像进行筛分,然后结合主成分分析法对分解后得到的固有模态分量进行降维,最后将上述得到的新特征输入到核极限学习机中进行训练。实验结果表明该算法对复杂病害有较高的识别率,其中松散病害识别率为95.6%,车辙病害识别率为92.1%,坑洼病害识别率为96.9%,网状裂缝识别率为97.3%,与传统脉冲耦合卷积神经网络相比,该算法提高了约9.85%。
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关键词
路面病害检测
二维经验模态分解
核极限学习机
特征提取
固有模态分量
三角剖分插值
主成分分析
脉冲耦合神经网络
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Keywords
pavement defect detection
two⁃dimensional empirical modal decomposition
kernel extreme learning machine
feature extraction
intrinsic modal components
triangulation interpolation
principal component analysis
pulse coupled neural network
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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