埋地长输管道在线开挖应力计算方法

对于埋地管道,大修时如何保证安全开挖是非常重要的。文章综合考虑管道挖开修复段的长度、沿管线分布的土壤特性、输送压力等相关因素,建立了管道挖开情况下的力学模型。根据模型的特点,采用有限元法进行求解,计算出开挖时管道的最大综合应力,从而确定管道开挖的安全长度,为指导管道安全大修提供了一定的理论依据。     

碱对三元复合驱采出液油：水乳状液稳定性的影响

在三元复合驱中,加入的碱与原油中的组分发生反应,使油水形成稳定的乳状液,所以油水分离变得比较困难.通过研究碱溶液与模型油形成的油水乳状液的稳定性表明,用碳酸钠作为碱,和原油中的胶质及沥青质反应,生成了界面活性泡沫.用氢氧化钠作为碱,在油藏滞留的时间里形成了羧酸钠盐.     

考虑变频调速的注水系统运行参数优化

以注水系统耗电量最小为目标函数,以排量、压力等限制为约束条件,在考虑离心泵变频调速的基础上,建立了注水系统参数优化数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性,采用浮点数编码调整了适应函数,根据泵排量和水量平衡要求改进交叉和变异操作,实施最优保留策略,并结合模拟退火算法,形成了混合遗传算法,该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。实例计算说明,该优化方法有效、实用,优化后系统运行状况明显改善。     

稠油集输管线压降计算方法

稠油、水、天然气的混榆管路压降计算，目前国内尚缺乏明确的理论公式。在查阅了国内外大量资料的基础上，总结了一套计算稠油集输管线压降的公式，利用Borland C＋＋ Builder编制了可视化的计算程序，并通过现场数据验证了这种方法的可行性。     

RBF神经网络在冷轧APC系统的实验研究

在冷轧板带的控制中,针对液压APC系统多变量、高阶次和时变性等特点,提出一种引入记忆因子(Memory Factor,MF)的RBF神经网络。为提高网络精度,采用改进的混洗蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)全优化MF-RBF神经网络,并把优化前后的神经网络进行CFC(Continuous Functional Diagram)封装,得到基于ISFLA全优化的MF-RBF神经网络智能控制器。分析轧制厚控APC系统的原理及组成,采用机理方法建立液压APC系统数学模型,并搭建模拟电路作负载,将上述控制器在西门子FM458平台进行实验研究。通过将各控制器的实验结果作比较,发现ISFLA优化后的MF-RBFNN控制器的响应速度快、精度高、适应性好,具有较高的实际应用价值。     

调整谷电峰电用量 降低生产成本

谷电价格低于峰电价格，通过加强生产调度，多用谷电，可降低生产用电成本，为确保谷电期用电的安全性与可行性，本文提出了工业设计中的注意事项；本文还简述了使用谷电的重要性和社会效益。     

基于改进鲸鱼算法的转油站运行参数优化

针对油井采出液含水率不断增加,转油站集输系统效率低、能耗高的问题,对转油站集输系统进行运行参数优化。以掺水温度和掺水量为决策变量,生产能耗费用最低为目标函数,建立转油站运行参数优化模型。采用人工设计与佳点集原理相结合的种群初始化策略和引入非线性收敛因子等机制对传统鲸鱼算法进行改进,以大庆PH2转油站为例,采用改进鲸鱼算法对运行参数进行优化,结果表明,改进后的鲸鱼算法综合性能明显提高,并且优化后转油站掺水温度降低9℃,掺水量减少450 m³/ d,日均耗气量下降14.68%,日均耗电量降低34.1%,总体运行费用降低了21.5%,优化效果良好。研究成果可供类似工程参考。     

多源注水系统泵站优化调度的双重编码混合遗传算法

以耗电量最小为目标函数,排量、压力等限制为约束条件,建立了多源注水系统泵站优化调度数学模型。遗传算法采用了二进制编码和实数编码相结合的双重编码,并调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和多种变异操作,结合模拟退火算法,给出了初温的确定方法,形成了混合遗传算法。该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛。同时在操作过程中,给出了泵排量的处理方法,使各水量约束条件得到满足,减少了不可行解的产生。算例说明了该优化方法的有效性。     

油田地面管网总体规划方案优化设计

研究了油田地面管网总体规划优化设计问题。以管网基础建设投资和生产运行费用最小为目标函数建立了该管网系统多目标优化设计数学模型，并给出了相应的分层次优化求解策略。     

基于改进自适应遗传算法的冷连轧轧制规程优化设计

由于轧制过程中应力状况较为复杂,传统的轧制力数学模型难以达到冷连轧轧制精度的要求,通过分析应力状态系数的影响因素,确立径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络的输入层参数以及隐层节点数,从而建立轧制变形区的应力状态系数RBF神经网络模型预报模型,把预报值用于传统轧制力计算模型中计算轧制力,获得一种轧制压力修正模型.针对SRINVAS自适应遗传算法(SRINVAS's adaptive genetic algorithm,SAGA)容易陷入局部极小的缺点,设计出一种改进的自适应交叉和变异策略,以各机架轧制负载相对均衡为目标,对典型的两个钢种在1370五机架冷连轧机进轧制规程的优化,试验结果证明,改进的自适应遗传算法(Improved adaptive genetic algorithm,IAGA)具有比Srinvas自适应遗传算法收敛速度更快、精度更高等优点,前四机架负荷系数的标准差分别减小到0.010 8和0.009 0.