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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
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职称材料
页岩纳米有机质孔隙中的润湿性研究
被引量：
4
2
作者
刘杰
陈银
+1 位作者
章涛
孙树瑜
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1800-1808,共9页
针对页岩有机质分子模型不能真实表征储层孔隙属性,纳米有机质孔隙中润湿性难以判别等问题,进行页岩气藏纳米孔隙中基于真实干酪根有机质模型的微观润湿性研究.利用分子动力学方法,建立传统有机质模型以及真实干酪根有机质模型,从模型...
针对页岩有机质分子模型不能真实表征储层孔隙属性,纳米有机质孔隙中润湿性难以判别等问题,进行页岩气藏纳米孔隙中基于真实干酪根有机质模型的微观润湿性研究.利用分子动力学方法,建立传统有机质模型以及真实干酪根有机质模型,从模型可视化、空间密度分布特征以及势能机理等方面分析干酪根孔隙中页岩气与水的润湿行为特征,同时考虑体系温度、孔隙尺寸以及水桥尺寸对润湿状态的影响.结果表明,传统有机质模型由于过于理想的假设,难以对水在有机质中的润湿行为进行精确描述.干酪根模型以其复杂的分子结构、多样的元素种类,在有机质的润湿性刻画中有着更好的表现.纳米有机质孔隙中的水相分为高密度区域与低密度区域,其中低密度区域中的水分子分布在气液两相的界面处,所以此部分水分子受到较弱的氢键相互作用,使其更容易发生逸散并且更易被干酪根基质的相互作用所捕获,从而在有机质表面进行吸附.此行为进而表现为一种水分子亲和干酪根基质的润湿假相,而水相的高密度区域部分却表现为非润湿的状态.
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关键词
分子动力学
页岩纳米孔隙
润湿性
页岩气
水
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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
页岩纳米有机质孔隙中的润湿性研究
被引量：
4
2
作者
刘杰
陈银
章涛
孙树瑜
机构
阿卜杜拉国王科技大学物理科学与工程学院
中国地质
大学
(武汉)地球
物理
与测绘研究所
四川
大学
数学
学院
出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1800-1808,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51936001)。
文摘
针对页岩有机质分子模型不能真实表征储层孔隙属性,纳米有机质孔隙中润湿性难以判别等问题,进行页岩气藏纳米孔隙中基于真实干酪根有机质模型的微观润湿性研究.利用分子动力学方法,建立传统有机质模型以及真实干酪根有机质模型,从模型可视化、空间密度分布特征以及势能机理等方面分析干酪根孔隙中页岩气与水的润湿行为特征,同时考虑体系温度、孔隙尺寸以及水桥尺寸对润湿状态的影响.结果表明,传统有机质模型由于过于理想的假设,难以对水在有机质中的润湿行为进行精确描述.干酪根模型以其复杂的分子结构、多样的元素种类,在有机质的润湿性刻画中有着更好的表现.纳米有机质孔隙中的水相分为高密度区域与低密度区域,其中低密度区域中的水分子分布在气液两相的界面处,所以此部分水分子受到较弱的氢键相互作用,使其更容易发生逸散并且更易被干酪根基质的相互作用所捕获,从而在有机质表面进行吸附.此行为进而表现为一种水分子亲和干酪根基质的润湿假相,而水相的高密度区域部分却表现为非润湿的状态.
关键词
分子动力学
页岩纳米孔隙
润湿性
页岩气
水
Keywords
molecular dynamics
shale nanopores
wettability
shale gas
water
分类号
TE312 [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
页岩纳米有机质孔隙中的润湿性研究
刘杰
陈银
章涛
孙树瑜
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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0
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