保温层失效比例对热油管道安全停输时间的影响

针对热油管道的保温层由于特定原因而出现部分失效,进而导致在维修过程中安全停输时间难以控制的问题,结合有限容积法,建立了热油管道二维、非稳态模型。该模型考虑了凝固潜热的影响,对比分析了热油管在5种情况(即保温层未失效、1/8失效、1/4失效、1/2失效及全部失效)下的温降规律。在此基础上,运用SPSS软件,拟合了停输时间与热油的平均温度的关系曲线,最终确定了上述5种情况下的安全停输时间。研究结果表明,5种情况下管内热油温降规律基本相似,且安全停输时间分别为205、148、118、99和74h;由于凝固潜热弥补了部分散热损失,因此1/4失效和1/2失效情况下的安全停输时间差仅为19h。     

埋地热油管道停输径向温降规律研究

热油管道的计划检修和事故抢修是在管线停输情况下进行的.停输后,管内存油油温不断下降,存油粘度随油温下降而增大,当增大到一定值后,会给管道再启动带来极大的困难,甚至会造成凝管事故.热油管道不仅存在轴向温降,而且还存在径向温降.为了确保安全经济地输油,在得出停输后轴向温降规律的基础上,还必须研究管路停输后的径向温降情况,以便更准确地确定允许停输时间.根据热油管道停输后油品轴向温降公式和径向传热规律,提出了传热定解问题并对其进行数学求解,得出了管道中油品径向温度的解析解,并编制了相应的软件,从而为更合理地确定在不同季节安全停输时间提供了科学计算依据.     

埋地热油管道停输轴向温降规律研究

热油管道的计划检修和事故抢修都在管线停输情况下进行,停输后,管内存油油温不断下降,存油粘度随油温下降而增大,当粘度增大到一定值后,会给管道输送再启动带来极大的困难,甚至会造成凝管事故.为了确保安全经济地输油,必须研究管路停输后的温降情况,以便确定允许停输时间.根据热油管道停输后油品和管道周围土壤的热力变化工况,提出了传热定解问题并对其进行数学求解,得出了管道中油品轴向温度随时间和距离变化的解析解,并编制了相应的软件,从而为更合理地确定在不同季节安全停输时间提供了科学计算依据.     

正反输送管道停输再启动数值模拟分析

通过建立管道正常运行、停输温降过程和再启动过程的数值模型,描述了正反输送管道的停输再启动过程。利用该数值模拟计算得出的进站油温与管道正常运行的实际值相对误差在2%以内,能够较准确的模拟管道实际运行中的热力变化。在此基础上,以某正反输送管道为例,计算了管道冬季、春秋季和夏季的最大安全停输时间、停输后的沿程温降和冬季再启动过程中管道沿程流量恢复情况,为热油管道的生产管理和安全高效运行提供参考依据。     

含特殊管段的含蜡原油管道热力计算与分析

针对含蜡原油长输管道管内外情况均十分复杂的特点,详细研究了含特殊管段的含蜡原油长输管道,利用有限元法对热油管道处于不同工况下的热力模型进行了求解,并在计算过程中对特殊管段进行了巧妙的处理,最后通过算例详细分析了特殊管段对处于不同工况的原油管道热力特性的影响。结果表明,结蜡层的存在会使处于正常运行管道中的原油散热能力减弱,但却会使停输管道内的原油温降速率增大;而管道沿线浸水段的存在,不仅会使管道正常运行中末端油温偏低,还可能使管道在停输中中间浸水段的油温远远低于末端温度,严重影响对停输管道顺利再启动的判断。     

在役热油管道开挖修复热力分析及模拟计算

温降是热油管道修复过程中的重要参数之一,合理地确定温降对管道开挖修复方案及油品输送起到重要作用。从热力学角度,建立开挖运行后非稳态的热力学模型,并以铁锦线松山到锦州热油管道为实例进行了模拟计算。研究了开挖起点、开挖长度以及油品出站温度对热油管道内油品温度的影响,并结合CFD对不同季节开挖运行时热油管道及其周围土壤温度场变化情况进行数值模拟分析。研究成果可在保证管道安全运行的前提下,提供热油管道开挖修复建议,指导管理部门优化施工修复计划。     

同沟并行管道周围土壤温度场的数值模拟

针对同沟敷设并行热油管道与成品油管道的能量传递过程进行研究,采用有限差分法建立管道正常运行时的非稳态传热模型。并利用有限容积法对管道沿线不同截面处并行管道周围土壤温度场进行数值计算。以西部管道,鄯善-四堡段为例,地表环境温度采用周期性边界条件,得到了不同季节沿线不同位置土壤温度场的变化规律。研究表明,随着地表温度的周期性变化,冷成品油管道对热油管道周围土壤温度场的影响程度不同,且对远离冷成品油管道一侧的热油管道周围土壤温度场影响较小,随着管道运行时间的增加,冷成品油对热油管道周围土壤温度场的影响逐渐减弱。模拟结果与实际吻合较好,为合理制定检修计划和间歇输送方案及确定安全停输时间提供一定的理论指导。     

电伴热方式下稠油管道结构参数对安全停输时间的影响

建立电伴热方式的稠油伴热管道二维非稳态模型,分析了管道的保温层厚度、伴热管个数以及位置参数对稠油管道安全停输时间的影响及其变化规律。研究结果表明,在单管伴热的情况下,管道的保温层厚度分别为60、70 mm和80 mm时,安全停输时间分别为26、30 h和34 h;在双管伴热的情况下,双管夹角的变化对安全停输时间的影响较小,安全停输时间约为36 h。     

原油物性对裸露管线停输温降规律的影响

结合裸露管线的热力特性,建立管道停输时非稳态传热模型,分别计算了原油物性参数随温度变化和不随温度变化两种条件下的安全停输时间。结果表明,在原油物性参数不随温度变化的条件下所得结果与实际停输情况有很大差别,因此应考虑物性参数随温度的变化。在原油物性参数随温度变化的情况下,改变影响停输温降的因素如停输起始油温、环境温度、保温层厚度,计算了不同条件下的安全停输时间。计算结果表明,停输起始油温以及保温层厚度逐渐增大且增加幅度相同时,安全停输时间增加的幅度基本相同;外界环境温度逐渐升高且增加幅度相同时,安全停输时间的增长幅度越来越大。     

基于改进SARIMA-LSTM的海上风速预测方法

为了提高海上风速预测的精度,提出了一种基于局部加权回归的周期趋势分解(STL)改进的季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)和长短时记忆(LSTM)神经网络的海上风速预测方法.首先通过STL分解原始风速时间序列,提高SARIMA模型季节性差分步长的准确性,再使用SARIMA模型对观测的风速序列数据进行预测,得到预测值以及预测值与观测值之间的残差;然后用残差样本集训练长短时记忆神经网络并对残差进行预测;最后将两部分得到的预测值求和得到风速序列的预测值.选定3个不同地点分别进行仿真实验并与改进前方法进行比较,结果表明改进后模型的预测精度更高,误差更小.     

BP神经网络预测管道运行费用研究

针对目前管道运行费用预测需要的参数基较多且包含许多时变参数这一问题,讨论了BP神经网络方法在管道运行费用预测上的应用策略,建立了一个1-7-1结构的3层BP网络预测模型。采用改进的BP算法对25组学习样本进行训练,并用训练好的网络模型对5组样本进行测试,预测值误差在±2%以内,完全满足工程实际需要。从而为能源管理部门制定能源消耗定额和计划财务部门预测成本提供了决策依据。     

BP神经网络预测管道运行费用研究

针对目前管道运行费用预测需要的参数基较多且包含许多时变参数这一问题,讨论了BP神经网络方法在管道运行费用预测上的应用策略,建立了一个1-7-1结构的3层BP网络预测模型.采用改进的BP算法对25组学习样本进行训练,并用训练好的网络模型对5组样本进行测试,预测值误差在±2%以内,完全满足工程实际需要.从而为能源管理部门制定能源消耗定额和计划财务部门预测成本提供了决策依据.     

冲击地压电磁辐射序列的ARMA预测

为分析冲击地压发生前的电磁辐射前兆规律,以鹤岗南山矿237工作面"1.12冲击"电磁辐射前兆序列为实例,运用SAS统计分析软件检验序列的随机性和平稳性,建立了适用于该序列的ARMA拟合模型,并预测了序列未来12期的监测值.结果表明,该序列是一个平稳非白噪声序列,可以用AR(3)模型来拟合和预测,模型预测值和真实值的相似程度在66%左右,一致性较高.ARMA模型能够提取电磁辐射序列中的前兆信息,定量描述序列的变化趋势.     

高斯过程回归补偿ARIMA的网络流量预测

为提高网络流量时间序列的中期预测精度,提出一种高斯过程回归模型补偿自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的网络流量预测模型.首先通过Brock-Dechert-Scheinkman统计量检验方法确定网络流量时间序列包含线性特征与非线性特征;然后利用ARIMA模型对网络流量时间序列进行非平稳建模,得到符合网络流量序列线性变化规律的模型,并通过人工蜂群算法优化的高斯过程回归模型对具有非线性特性的预测误差序列进行建模与预测;最后将ARIMA模型的预测值与高斯过程回归模型的预测误差值进行相加得到最终的网络流量预测值.仿真对比实验结果表明,提出的预测方法具有更高的预测精度和更小的预测误差.     

热油管道工艺计算的等长度离散法

在热油管道输送的工艺计算中,采用由进出站温度求平均的方法来计算热粘油的其它相关物性参数,如果进出站油温相差较大,则由此方法计算的热粘油物性参数值误差较大。从提高工艺计算的精度上进行考虑,提出了热油管道工艺计算等长度离散的处理方法,按长度分段进行,逐段计算并给出了计算管段的迭代处理过程。通过算例进行了数值模拟,结果表明本文方法正确可靠,计算精度较高。     

基于时间序列神经网络的新冠肺炎疫情预测

为揭示我国新冠肺炎(COVID-19)传播规律,建立时间序列神经网络预测模型,对2020年2月12日至4月15日全国、武汉市和北京市的新冠肺炎日累计确诊病例数和死亡病例数进行预测,采用预测值与实际值间的相对误差评估模型的预测性能。结果表明:与其他预测模型相比,时间序列神经网络预测模型的现存累计感染病例数预测值更接近实际值,平均绝对误差和均方根误差均最小,预测精度最高;全国、武汉市和北京市日累计确诊病例数和死亡病例数的预测值与实际值比较吻合,最大相对误差分别为2.0%和2.5%,时间序列神经网络预测模型准确性较高。     

埋地热油管道土壤温度场PHOENICS数值模拟

在充分考虑大地恒温层、热油管道对大地温度场影响范围的基础上,建立了管道运行时的非稳态简化物理模型及相关的数学模型,并使用模拟计算软件PHOENICS对该数学模型进行了求解,能够求解出忽略轴向温降的平面的任意点在管道运行过程中任意时刻的温度变化情况和任意时刻的管道周围土壤温度场的分布.这些问题的求解对研究热油管道间歇输送过程中确定停输时间以及再启动等问题奠定了基础.同时PHOENICS软件的引入,也为此类问题的研究提供了捷径.     

输油管道热力计算及程序设计

评价埋地热油管道的的热工状况,首要的问题是计算管道周围土壤的非稳态温度场。针对埋地热油管道的一般形式,以二维非稳定传热方程来描述输油管道的传热过程,建立了计算温度场的计算模型,在边界条件中充分考虑了地面温度的变化以及管径等参数对管路温降的影响。采用有限差分数值理论对温度场进行了计算,并由此求得了热油管道的有关热工参数。通过实例分析表明了计算方法和计算程序具有一定的实际参考价值。     

基于PSO-SG-BiGRU模型估算锂电池SOC

针对传统神经网络估算锂电池SOC时存在无法体现时序特征、设置参数不准确和鲁棒性需提高的问题,提出了一种基于PSO-SG-BiGRU神经网络模型估算锂电池SOC。BiGRU神经网络体现数据的时序特征,对模型中较难确定的超参数利用粒子群算法寻找最优值,提高模型的预测精度;再利用Savitzky-Golay滤波器处理模型的输出数据,使输出的SOC预测值更加拟合真实值;最后利用马里兰大学的公共数据集进行实验验证,结果表明：PSO-SG-BiGRU模型具有良好的泛化能力,预测误差在0.776%以内,与其他5种神经网络模型相比,预测误差明显减小,具有更高的预测精度和鲁棒性。     

基于门控循环单元与误差修正的短期负荷预测

针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元（SBiGRU）、完整自适应噪声集成经验模态分解（CEEMDAN）和误差修正的组合预测模型. 建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数（IMF）分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差. 模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.