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高含硫天然气集输管道硫沉积预测方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 08:10:53
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高含硫天然气集输管道硫沉积预测方法研究【摘要】:随着世界各国对能源需求的不断增长,开发高含硫气田有助于缓解能源紧张的局面,其在整个天然气工业中的地位也将越来越突出。与常规天然气相比

【摘要】:随着世界各国对能源需求的不断增长,开发高含硫气田有助于缓解能源紧张的局面,其在整个天然气工业中的地位也将越来越突出。与常规天然气相比,高含硫天然气不仅具有极强的腐蚀性和剧毒性,还具有特殊的PVT性质以及独特的相态变化特征。高含硫天然气在集输过程中,随着压力、温度等条件的变化,溶解在气体中的元素硫可能会在集输管道中以固体颗粒形态析出并发生沉积。硫沉积会造成地面集输管道出现“硫堵”,引起钢材的腐蚀,最终影响气体的正常输送。因此,研究集输管道中的硫沉积对于保障高含硫天然气安全、高效地集输至关重要。本文主要针对高含硫天然气集输管道硫沉积预测方法这一问题展开研究,主要完成了以下工作: (1)研究元素硫在集输管道中沉积的机理有助于弄明白硫沉积发生的本质,同时也是建立集输管道硫沉积预测模型的基础和前提。为此,首先对元素硫的存在形式、密度、黏度、比热和凝固点变化规律等物理性质进行了定性分析和定量研究。然后对计算高含硫天然气物性参数的方法进行了优选,得到:DPR模型结合WA校正法是计算高含硫天然气压缩因子的最佳方法,同时BWRS状态方程计算压缩因子时也具有较高的精度;Dempsey模型结合Standing校正法是计算高含硫天然气黏度的最佳方法。在此基础上,明确了硫化氢是元素硫来源的物质基础,根据化学反应平衡原理确定了元素硫的溶解与沉积主要以物理溶解与沉积为主。元素硫的沉积主要考虑溶解度的变化,而压力、温度和气体组分是影响元素硫溶解度的主要因素。 (2)分析评价了现有典型预测硫在高含硫气体中溶解度方法的适用性和局限性,在此基础上,提出运用遗传算法结合BP神经网络预测硫在高含硫气体中的溶解度。设计了该模型的计算步骤,讨论了该模型的参数设置,并对该模型进行了测试和验证,结果表明遗传BP神经网络预测模型的精度较高。 (3)根据水平管道中气固运移特征和气固两相流动理论,对管道内析出的固体硫颗粒进行了受力分析,应用固体颗粒群临界流速计算模型分析了元素硫固体颗粒在管道中发生沉积的条件。运用FLUENT软件中的RSM模型和DPM模型研究了析出位置不立即发生沉积的硫颗粒在直管段、水平弯管以及阀门等处的运移沉降规律,硫颗粒在直管段中的沉积率随着气流流速的增大而减小,随着颗粒直径的增大而增大;硫颗粒在水平弯管中的沉积率随气流流速、颗粒直径和弯曲比的增大而增大;硫颗粒在阀门处的沉积率随气流流速和颗粒直径的增大而增大,随阀门开度的增大而减小。 (4)基于(1)~(3)的研究成果,结合高含硫天然气集输管道压力温度分布预测模型,建立了高含硫天然气集输管道硫析出位置、硫沉积条件判定以及硫沉积量计算的预测模型,并运用这些模型对国内某高含硫气田集输管道的硫沉积问题进行了分析,结果表明,模型预测结果与实际较为吻合。 【关键词】:高含硫天然气 集输管道 硫沉积 预测方法
【学位授予单位】:西南石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TE86
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-9
  • 第1章 绪论9-20
  • 1.1 研究的目的及意义9-11
  • 1.2 国内外研究现状11-16
  • 1.2.1 高含硫天然气物理性质的研究12-13
  • 1.2.2 硫在高含硫气体中溶解度的研究13-16
  • 1.2.3 集输管道中硫颗粒运移沉降规律的研究16
  • 1.3 主要研究内容及技术路线16-18
  • 1.3.1 主要研究内容16-17
  • 1.3.2 技术路线17-18
  • 1.4 论文的创新点18-20
  • 第2章 元素硫在集输管道中沉积机理研究20-41
  • 2.1 元素硫的物理性质20-24
  • 2.1.1 硫的存在形式20-21
  • 2.1.2 硫的密度21-22
  • 2.1.3 硫的黏度22-23
  • 2.1.4 硫的比热23-24
  • 2.1.5 硫的凝固点变化规律24
  • 2.2 高含硫天然气的物理性质24-34
  • 2.2.1 高含硫天然气压缩因子的计算24-30
  • 2.2.2 高含硫天然气黏度的计算30-33
  • 2.2.3 高含硫天然气密度的计算33-34
  • 2.3 硫溶解与沉积机理及影响因素34-40
  • 2.3.1 元素硫的来源34
  • 2.3.2 硫溶解与沉积机理34-36
  • 2.3.3 硫溶解与沉积影响因素36-40
  • 2.4 本章小结40-41
  • 第3章 硫在高含硫气体中溶解度预测研究41-58
  • 3.1 硫在高含硫气体中溶解度预测方法评价41-46
  • 3.1.1 实验测试41-42
  • 3.1.2 理论预测模型42-46
  • 3.2 基于BP神经网络预测硫在高含硫气体中溶解度46-53
  • 3.2.1 数据选取与预处理47-49
  • 3.2.2 BP神经网络的建立49-51
  • 3.2.3 BP神经网络的训练与预测51-53
  • 3.3 基于遗传BP神经网络预测硫在高含硫气体中溶解度53-57
  • 3.3.1 遗传BP神经网络的建立54-55
  • 3.3.2 遗传BP神经网络的训练与预测55-56
  • 3.3.3 模型精度的验证56-57
  • 3.4 本章小结57-58
  • 第4章 硫颗粒在集输管道中运移沉降规律研究58-84
  • 4.1 硫颗粒在管道中沉积的判断准则58-66
  • 4.1.1 硫颗粒的受力分析59-61
  • 4.1.2 硫颗粒悬浮临界速度计算模型61-65
  • 4.1.3 悬浮临界速度计算实例65-66
  • 4.2 管道中硫颗粒运移沉降数值模拟模型66-71
  • 4.2.1 气相模型及控制方程67-68
  • 4.2.2 颗粒相模型及控制方程68-69
  • 4.2.3 边界条件69-70
  • 4.2.4 模拟参数选取70-71
  • 4.3 直管内硫颗粒运移沉降数值模拟实例71-74
  • 4.3.1 物理模型及网格划分71-72
  • 4.3.2 流场分析72
  • 4.3.3 硫颗粒运移沉降规律72-74
  • 4.4 水平弯管内硫颗粒运移沉降数值模拟实例74-78
  • 4.4.1 物理模型及网格划分74
  • 4.4.2 流场分析74-76
  • 4.4.3 硫颗粒运移沉降规律76-78
  • 4.5 阀门处硫颗粒运移沉降数值模拟实例78-83
  • 4.5.1 物理模型及网格划分78-79
  • 4.5.2 流场分析79-81
  • 4.5.3 硫颗粒运移沉降规律81-83
  • 4.6 本章小结83-84
  • 第5章 高含硫天然气集输管道硫沉积预测84-95
  • 5.1 集输管道压力温度分布预测84-85
  • 5.2 集输管道硫析出位置预测85-86
  • 5.3 集输管道硫沉积判定及计算86-89
  • 5.3.1 基本假设86-87
  • 5.3.2 集输管道硫沉积条件87-88
  • 5.3.3 集输管道硫沉积量计算88-89
  • 5.4 集输管道硫沉积预测实例分析89-94
  • 5.4.1 实例一89-91
  • 5.4.2 实例二91-94
  • 5.5 本章小结94-95
  • 第6章 结论与建议95-97
  • 6.1 结论95
  • 6.2 建议95-97
  • 致谢97-98
  • 参考文献98-103
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果103


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