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基于稳定性分析的天然气水露点计算方法
1
作者
陈好奇
史博会
+4 位作者
郭恩岐
宋尚飞
康琦
吴海浩
宫敬
《化学工程》
北大核心
2025年第9期33-38,65,共7页
经低温脱水工艺的天然气可能含有醇类杂质,该极性组分增加了水露点的预测难度。传统基于统计热力学的立方型状态方程忽略了极性分子之间的氢键缔合作用,预测同时含有水-醇组分的天然气水露点有较大偏差。因此,提出了基于稳定性分析的天...
经低温脱水工艺的天然气可能含有醇类杂质,该极性组分增加了水露点的预测难度。传统基于统计热力学的立方型状态方程忽略了极性分子之间的氢键缔合作用,预测同时含有水-醇组分的天然气水露点有较大偏差。因此,提出了基于稳定性分析的天然气水露点计算的新方法,并耦合了可描述极性分子间自缔合与交叉缔合作用的CPA状态方程。以2组含水天然气水露点实验数据为参考,模型计算得出的最大相对偏差为0.22%。针对6组含水-甲醇的天然气体系,模型预测与实验数据的水露点温度平均相对偏差范围为0.12%—0.60%。同时分析了醇组分对天然气水露点的影响程度,结果表明:水-甲醇总物质的量一定时,水露点温度随甲醇摩尔分数的增大而降低,水组分是影响水露点的主要因素,且体系压力越大影响程度越大。
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关键词
天然气
水露点
CPA状态方程
稳定性分析
醇类杂质
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职称材料
基于机理分析与数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法
2
作者
阎凤元
雷海申
+6 位作者
王睿
郭俊垚
林炬
李金许
张雷
史博会
宋尚飞
《石油与天然气化工》
北大核心
2025年第2期51-61,共11页
目的在碳捕集封存技术发展背景下,为能更高效准确地计算CO_(2)在水中的溶解度,分别探究基于机理分析与基于数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法。方法首先,根据公开文献收集、整理了2029组不同温度、压力条件下CO_(2)在水中的溶解度数据并...
目的在碳捕集封存技术发展背景下,为能更高效准确地计算CO_(2)在水中的溶解度,分别探究基于机理分析与基于数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法。方法首先,根据公开文献收集、整理了2029组不同温度、压力条件下CO_(2)在水中的溶解度数据并建立数据库;随后,利用该数据库对经典的亨利定律进行了修正,并且在修正时考虑压力在水合物生成区域内可能生成水合物的影响;最后,基于BP神经网络建立了数据驱动模型来计算CO_(2)在水中的溶解度。数据驱动模型建立的过程中,以相对误差作为模型评价指标,优选温度、压力和矿化度作为输入变量。结果亨利定律修正后压力低于15 MPa时计算结果的平均相对误差为25.29%,与修正前相比下降了27.11个百分点;压力高于15 MPa时计算结果的平均相对误差为29.49%,与修正前相比下降了91.86个百分点。数据驱动模型的平均相对误差降低至20.64%,计算结果比修正后的亨利定律更为准确。结论提出了简便有效、精度更高的CO_(2)溶解度计算方法。
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关键词
碳排放
CO_(2)
溶解度
亨利定律
BP神经网络
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职称材料
题名
基于稳定性分析的天然气水露点计算方法
1
作者
陈好奇
史博会
郭恩岐
宋尚飞
康琦
吴海浩
宫敬
机构
中国石油大学
(
北京
)
机械与
储运
工程
学院
油气
管道
输送
安全
国家工程研究中心
城市燃气输配技术
北京
市重点实验室
石油
工程
教育部重点实验室
深圳清华
大学
研究
院
出处
《化学工程》
北大核心
2025年第9期33-38,65,共7页
基金
国家重点研发项目(2022YFC2806200)。
文摘
经低温脱水工艺的天然气可能含有醇类杂质,该极性组分增加了水露点的预测难度。传统基于统计热力学的立方型状态方程忽略了极性分子之间的氢键缔合作用,预测同时含有水-醇组分的天然气水露点有较大偏差。因此,提出了基于稳定性分析的天然气水露点计算的新方法,并耦合了可描述极性分子间自缔合与交叉缔合作用的CPA状态方程。以2组含水天然气水露点实验数据为参考,模型计算得出的最大相对偏差为0.22%。针对6组含水-甲醇的天然气体系,模型预测与实验数据的水露点温度平均相对偏差范围为0.12%—0.60%。同时分析了醇组分对天然气水露点的影响程度,结果表明:水-甲醇总物质的量一定时,水露点温度随甲醇摩尔分数的增大而降低,水组分是影响水露点的主要因素,且体系压力越大影响程度越大。
关键词
天然气
水露点
CPA状态方程
稳定性分析
醇类杂质
Keywords
natural gas
water-dew point
CPA equation of state
stability testing
alcohol impurity
分类号
TE823 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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职称材料
题名
基于机理分析与数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法
2
作者
阎凤元
雷海申
王睿
郭俊垚
林炬
李金许
张雷
史博会
宋尚飞
机构
北京
科技
大学
新材料技术
研究
院
中国石油大学
(
北京
)
机械与
储运
工程
学院
油气
管道
输送
安全
国家工程研究中心
工业和信息化部电子第五
研究
所
工业软件
工程
化与应用技术工业和信息化部重点实验室
北京
智网数科技术有限公司
出处
《石油与天然气化工》
北大核心
2025年第2期51-61,共11页
基金
国家自然科学基金“裹挟粉砂的水基流动体系中CO_(2)-CH_(4)水合物分解动力学机制”(52104069)
北京市自然科学基金“深水油气混输管道中赋存蜡的水合物生成传热传质机制研究”(3192027)
+1 种基金
中国石油大学(北京)科学基金“天然气水合物开发过程中水合物分解动力学机理研究”(2462023BJRC018)
中国石油大学(北京)科学基金“基于大数据的天然气管网智能运行与控制研究”(2462020YXZZ045)。
文摘
目的在碳捕集封存技术发展背景下,为能更高效准确地计算CO_(2)在水中的溶解度,分别探究基于机理分析与基于数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法。方法首先,根据公开文献收集、整理了2029组不同温度、压力条件下CO_(2)在水中的溶解度数据并建立数据库;随后,利用该数据库对经典的亨利定律进行了修正,并且在修正时考虑压力在水合物生成区域内可能生成水合物的影响;最后,基于BP神经网络建立了数据驱动模型来计算CO_(2)在水中的溶解度。数据驱动模型建立的过程中,以相对误差作为模型评价指标,优选温度、压力和矿化度作为输入变量。结果亨利定律修正后压力低于15 MPa时计算结果的平均相对误差为25.29%,与修正前相比下降了27.11个百分点;压力高于15 MPa时计算结果的平均相对误差为29.49%,与修正前相比下降了91.86个百分点。数据驱动模型的平均相对误差降低至20.64%,计算结果比修正后的亨利定律更为准确。结论提出了简便有效、精度更高的CO_(2)溶解度计算方法。
关键词
碳排放
CO_(2)
溶解度
亨利定律
BP神经网络
Keywords
carbon emission
carbon dioxide(CO2)
solubility
Henry's law
BP neural network
分类号
TE357.9 [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
基于稳定性分析的天然气水露点计算方法
陈好奇
史博会
郭恩岐
宋尚飞
康琦
吴海浩
宫敬
《化学工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于机理分析与数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法
阎凤元
雷海申
王睿
郭俊垚
林炬
李金许
张雷
史博会
宋尚飞
《石油与天然气化工》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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