水力旋流器结构参数优化设计

在综合分析水力旋流器现有计算式的基础上，采用与水力旋流器处理能力有关的固相分离颗粒粒度计算式，并以追求固相分离颗粒粒度最小为目标对旋流器的结构参数进行优化设计。列举了用随机方向搜索法进行寻优计算的实例，获得了较好的优化结果。通过对优化结果的分析，并与传统设计比较，提出了对水力旋流器结构参数进行优化设计的必要性和几点建议。     

气泡强化柱状水力旋流器结构优化研究

为促进国内气泡强化柱状水力旋流器工程化进程,在计算流体力学(CFD)数值模拟的基础上,运用响应曲面法对气泡强化柱状水力旋流器的结构进行了优化设计分析。优化设计后的气泡强化柱状水力旋流器最佳处理量为4~8 m3/h,此时分离效率可达95%以上,且溢流口和底流口的压力损失不高于0.36 MPa。与意大利萨伊博姆公司所研制的"3C"型柱状水力旋流器相比,在总体压降相当的情况下,优化设计后的柱状水力旋流器分离效率更高,工作稳定性更好;与常规切向入口水力旋流器相比,所设计的柱状水力旋流器在压力损失相近的情况下,单体处理量大幅度提高。优化设计后的柱状水力旋流器分离性能好,在液-液分离领域,特别是对空间要求较高场所具有广阔的市场应用前景,其优化设计成果也将对气泡强化柱状水力旋流器应用提供有力的理论支撑。     

基于遗传算法的游梁式抽油机的优化设计

抽油机优化设计是一个多目标、多条件约束的优化问题 ,同时也是一个NP计算问题。采用包括复合形法在内的优化方法均不能保证得到全局最优解。为此 ,提出了一种以上冲程最大扭矩因数最小为目标函数的用于常规式抽油机优化设计的遗传算法。该算法首先利用复合形法在可行域内构造遗传算法的初始种群 ,然后在此种群中进行遗传变异 ;同时对抽油机杆件尺寸采用浮点数编码方案 ,采用简单的排序选择算子 ,对个体进行杂交、变异操作。与复合形法优化计算结果比较 ,可以看出采用遗传算法的抽油机优化设计方法是稳定而高效的。     

钻井水力参数优化方法及应用现状

钻井水力参数优化设计对于提高钻井速度有着非常重要的意义。总结了目前在钻井优化软件中常用的3种水力参数优化设计原则及其在钻井工程中的应用方法,并介绍了这些优化方法的差异和发展趋势。针对国外主要钻头生产商提供的水力计算软件及部分钻井仿真软件中的水力学计算模块进行了对比分析,指出了发展具有自主知识产权的钻井水力优化设计软件需要注意的问题及解决方法,对于优化钻井设计具有指导意义。     

新型结构溢流管水力旋流器模拟分析与实验研究

应用计算流体动力学方法对新型结构溢流管水力旋流器进行数值模拟分析,观察其流场特性,并将其与常用溢流管水力旋流器进行比较。通过实验研究,测定和分析新型结构溢流管在不同操作参数下的分离效率及压力损失,为水力旋流器溢流管结构优化提供依据。     

复合式水力旋流器内部流场的数值模拟

复合式水力旋流器是综合了动态和静态旋流器各自优点的新型水力旋流器.采用修正的RNGK-ε模型,对复合式水力旋流器内部流场进行了数值模拟.计算结果与实验所得数据基本吻合,证明了模型和算法的正确性.其中,轴向速度和切向速度的数值模拟结果和实际测量结果非常接近;在器壁附近的外自由涡区,切向速度的数值计算与实际测量数值基本一致.对径向速度分布规律的模拟将有助于对旋流器的结构及性能的分析,所建立的数学模型和所使用的计算方法为进一步研究复合式水力旋流器的分离机理、流场特性及结构优化设计提供了一条有效的途径.     

水力旋流器除砂性能实验研究

本文作者对水力旋流器的固液分离性能进行了实验研究，并应用相似与模化理论对水力旋流器进行了相似研究。将研究结果用多元线性回归方法进行回归分析，得出了水力旋流器分级效率和总效率与各影响因素的相关关系。相关式计算结果与实测结果比较吻合，这些相关式可作为设计旋流器和优化旋流器操作参数的依据。     

液-液水力旋流器的模拟分析与结构优化

根据计算流体力学的原理和方法,以流场数值模拟为基础,利用大型流体计算软件对液液水力旋流器内流体的运动规律进行了模拟分析。在模拟分析基础上,以提高分离效率为目的对除油水力旋流器的入口形式、溢流出口直径和旋流腔长度进行了优化设计。在实际应用中,应用计算得到的优化结构,可以提高旋流器分离效率6%左右。     

油水分离用水力旋流器理论模型及数值模拟

深入研究了液 -液水力旋流器的流动机理和分散油相的流动特点及处理方法 ,并采用计算流体力学的原理和方法 ,建立了研究液 -液水力旋流器的物理模型、修正的三维k -ε模型 (即RNGk -ε模型 )和分散油相的代数滑移混合模型ASM。以SIMPLER算法为基础 ,研究了数值计算方法并做了实例计算。通过数值计算得到了液 -液水力旋流器内流体流动的速度矢量图、流线图和油相及水相等浓度分布图。计算结果与理论分析一致 ,证明了模型和算法的正确性 ,为进一步研究旋流器的结构优化、粒子跟踪和旋流器特性参数对分离效率的影响及旋流器性能预测等打下了良好基础     

井下油气水力旋流分离器结构优化与数值模拟

用数值模拟方法对井下油气水力旋流分离器内的气液分离两相流场进行了研究,通过数值模拟得到流场分布规律符合已知的旋流器流场分布规律。将数值计算与室内模拟试验的分离效率进行了对比,结果表明用数值模拟的方法进行流场研究是可靠的。将油气水力旋流分离器的主要结构及操作参数对分离性能的影响进行了模拟,结果表明水力旋流器经过优化设计可以进行井下油气分离,且分离效果较好。所采用的数学模型及模拟方法为井下水力旋流油气分离器进一步优化结构、提高分离效率提供了一条有效途径。     

石油机械软件分析平台方案设计和优化

应用现代设计理论和方法,通过对石油机械软件分析平台功能的定义、分析及综合,从定性、定量2个方面进行分析和评价,获得了石油机械软件分析平台的最优方案,即应用Pro/E、AD-AMS及ANSYS软件作为其分析功能模块,石油机械设计者可通过该平台进行结构设计、运动学和动力学仿真,并在虚拟条件下检验设计结果的正确性。     

人工神经网络及其在石油机械工程中的应用

在简要介绍人工神经网络概念和特点的基础上，综述了石油机械工程中常用的多层前向网络、Hopfield网络和自组织竞争网络等人工神经网络模型。举例分析证明了人工神经网络在石油机械设备故障诊断，石油机械优化设计，设备运行过程智能检测、预报和控制，结构动态设计与分析，以及石油机械加工制造行业具有广阔的应用前景。最后就入工神经网络在石油机械工程中的推广应用问题提出了几点建议。     

双种群人工蜂群算法及其在MT和重力联合反演中的应用

基于非线性优化算法的联合反演具有全局寻优、无需求偏导数、便于先验信息融入等优点。人工蜂群（ABC）算法是一种较新颖的非线性优化算法,具有独特的角色转换机制,在求解优化问题上有较强的寻优性能,但该算法也存在着搜索效率不高、局部搜索能力弱等问题。基于双种群架构可有效提高优化算法全局寻优能力。基于此,笔者提出一种双种群架构ABC算法,将交叉变异操作和最优解邻域搜索融入不同种群,选择典型的测试函数验证了改进ABC算法的有效性,并将其应用于大地电磁测深（MT）和重力数据的联合反演。模型试验和实测数据处理结果表明,双种群ABC算法具有较高的寻优能力和一定的实用性。     

利用双种群遗传算法进行数值试井自动拟合

遗传算法以随机化技术为指导，通过对整个解空间的高效搜索而得到全局最优解，当解空间较大时，常规遗传算法难以同时保证搜索速度和最优解的精度。针对这种缺陷提出了应用双种群遗传算法，即利用具有不同搜索策略的2个种群进行联合搜索，既保证了最优解的精度，又提高了搜索速度，将其应用于数值试井自动拟合解释，比常规遗传算法能节省50％以上的计算时间。     

综合全局寻优中遗传算法部分选择操作的研究

遗传算法是综合全局寻优算法的重要组成部分。遗传算法的基本操作包括选择、交叉、变异等。选择操作就是从群体中选择优胜的个体,淘汰劣质个体。采用不同的选择操作直接影响着进化过程。本文在研究蒙特卡罗 (Monte Carlo)和最佳个体保留方法 (Elitist Model)的基础上,引入排挤思想,提出了可以隔代遗传的综合选择操作方法。通过大量的理论验证,证明本文提出的综合选择操作优于传统的 Monte Carlo选择操作。在实际资料的应用中,采用综合寻优法求解剩余静校正量取得了满意的效果。     

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遗传算法是具有全局寻伏特点的一种新型最优化方法，它适合于求解非线性优化问题，近年来已经在复杂函数的优化求解、结构优化设计、自适应控制、系统控制、模式识别等领域取得成功应用。文章将遗传算法引入列井最优化解释中，实现了用遗传算法进行最优化测井解释，充分利用遗传算法的全局寻优特点，研究多参数、非线性最优化测井数据处理问题；同时在充分讨论常规遗传算法原理的基础上，针对常规时齐遗传算法的强不收敛性，引入了非时齐遗传算法，从结合整体模拟迟火算法、引入动态记忆宙解决成熟前收敛问题两方面对常规遗传算法作了改进，经正演模型模拟运算和实际测井资料的解释结果表明，经改进后的遗传算法更易于收敛，可以较好地研究多参数、非线性最优化测井资料解释。     

江汉四机：坚定不移走国际化道路——访江汉石油管理局第四机械厂厂长王峻乔

江汉石油管理局第四石油机械厂近几年的快速发展,得益于坚定不移地走技术研发领先与开拓国内国际市场相结合的道路。江汉四机不仅满足了国内石油工程的需求,而且在国际市场也闯出一片天地,如今在国际主流市场如北美市场、俄罗斯、中亚等都已占据相当重要的市场份额。然而“狼”未了,这次真的是“狼”来了！当金融海啸席卷全球之际,已身处国际大市场中的江汉四机厂准备好了吗？     

求解天然气管网运行优化问题的TDDP算法

由于天然气管网运行优化问题的非线性和非凸性,且包含了管道流量和节点压力这两种连续变量,使得求解该问题非常困难。由于动态规划算法(DP)以及由其改进形成的非序列动态规划算法(NDP)对问题的非线性和非凸性不敏感,并且可以得到全局最优解,因而得到了广泛的应用。但是DP算法只能求解长输管道运行优化问题,NDP算法虽然可以求解天然气管网运行优化问题,但是受到管网拓扑结构的限制。在分析DP和NDP算法本质的基础上,文章提出了一种基于树分解的动态规划算法(TDDP),即利用树分解先将原问题划分成为若干互相关联的子问题,再利用DP算法求解子问题。通过与遗传算法的对比,TDDP算法具有较高的计算效率和结果最优性。     

GA辅助BP神经网络预测催化裂化装置汽油产率

催化裂化反应-再生系统是一个高度非线性和强耦合的操作系统,用传统建模方法很难描述。鉴于人工神经网络（ANN）非线性预测和自学习自适应能力强,而遗传算法（GA）全局寻优能力强的特点,将两者结合,先通过GA寻得BP神经网络最优的权值和阈值初值,再赋予BP,从而改善BP模型随机不确定选择初值的方法,提高其映射精度。以某炼油厂2.8 Mt/a MIP装置反应-再生系统为研究对象,选取第一反应器温度、第二反应器温度、第一再生器温度、第二再生器温度、反应器压力、再生器压力等6个变量为神经网络的输入变量,汽油产率为输出变量,建立6-11-1的BP神经网络,并采用GA来对BP神经网络的权值和阈值进行优化。结果表明,未经GA优化时BP神经网络对催化裂化汽油产率的预测数据的均方误差为5.16,而经GA优化后预测数据的均方误差为4.92。     

基于数值模拟的油藏生产动态优化算法

对于大规模油藏开发优化,常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题,建立了油水井动态调控优化模型,并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解,同时,利用同步扰动随机逼近算法提高了模型局部求解收敛速度,研发编制了油水井动态调控优化软件,并应用于大庆油田H区块。对比油田常规油水井生产制度,油水井动态调控优化模型的最优方案使H区块累计产油量在5年内增加了5.68×10⁴ m³,较好地解决了油水井生产动态控制优化问题,也为大规模油田高效开发提供了一种新的方法。