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        海上油氣田水下立式采油樹生產(chǎn)通道流動(dòng)規(guī)律及結(jié)構(gòu)優(yōu)化

        2019-10-18 01:16:46呂曉蘭
        石油地質(zhì)與工程 2019年5期
        關(guān)鍵詞:盲管段長(zhǎng)度沖蝕

        呂曉蘭

        (中國(guó)石油遼河油田分公司勘探開發(fā)研究院,遼寧盤錦 124010)

        海上油氣田的開發(fā)已經(jīng)成為石油行業(yè)重要的研究?jī)?nèi)容。在海洋油氣開發(fā)的過(guò)程中,水下采油樹的研究具有舉足輕重的地位。水下采油樹中油氣流動(dòng)的通道很多,流體對(duì)生產(chǎn)通道壁面的沖蝕會(huì)導(dǎo)致其失效,尤其是含砂的多相流[1-3]。因此,研究油流通道的流動(dòng)情況并進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)采油樹的研究具有重要意義。

        1 生產(chǎn)通道建模

        1.1 生產(chǎn)通道模型

        生產(chǎn)通道模型如圖1所示,對(duì)其進(jìn)行有限元分析可獲得生產(chǎn)通道內(nèi)的流動(dòng)特征。在生產(chǎn)通道內(nèi),上游主管內(nèi)流動(dòng)充分發(fā)展,下游主管內(nèi)的流動(dòng)則出現(xiàn)高速區(qū)和低速區(qū)。

        在盲管段中,靠近轉(zhuǎn)角的地方為混流區(qū),流體以一定的速度進(jìn)行運(yùn)動(dòng),末端為滯止區(qū),流體沒(méi)有明顯的運(yùn)動(dòng)現(xiàn)象。

        1.2 過(guò)流通道盲管段長(zhǎng)度優(yōu)選

        盲管段的存在能夠?qū)ι嫌蝸?lái)流起到一定的緩沖作用,但是盲管段過(guò)短不能起到緩沖的效果,過(guò)長(zhǎng)則不利于加工。因此,需要分析不同來(lái)流條件下盲管段長(zhǎng)度與壓力損失之間的關(guān)系。圖2為壓力損失系數(shù)Rp與盲管段長(zhǎng)度L與管徑D比值的關(guān)系曲線。用H來(lái)代表盲管段長(zhǎng)度L與管徑D的比值,任意來(lái)流速度條件下,隨著H的增大,總體壓力損失逐漸降低。當(dāng)H不小于3時(shí),壓損系數(shù)趨于穩(wěn)定。因此,在過(guò)流通道的初步設(shè)計(jì)中,設(shè)計(jì)盲管段長(zhǎng)度為3倍管徑。

        圖1 生產(chǎn)通道計(jì)算模型

        圖2 壓損系數(shù)和盲管段長(zhǎng)度與管徑比值的關(guān)系

        2 沖蝕模型

        2.1 沖蝕模型簡(jiǎn)述

        選用計(jì)算模型[4]如下:

        式中:E為無(wú)量綱沖蝕率;!為常數(shù);"#為靶材的布氏硬度,N/mm2;(S為固體顆粒的形狀系數(shù);v為速度,m/s;n為速度指數(shù);,(-)為角度函數(shù);-為顆粒沖擊靶材壁面的入射角度,(°)。

        通過(guò)C語(yǔ)言以宏定義的形式將沖蝕模型編寫成相應(yīng)的程序模塊,利用UDF功能與現(xiàn)有CFD軟件相結(jié)合。

        2.2 沖蝕模型驗(yàn)證

        為了證明該模型的選用合理,要判斷模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的誤差是否在合理的范圍內(nèi)。表1為實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)對(duì)比表。由表1可以看出,該模型對(duì)于磨損位置和質(zhì)量損失的預(yù)測(cè)誤差較小,驗(yàn)證了該模型的合理性。

        表1 數(shù)值計(jì)算與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比

        3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沖蝕磨損預(yù)測(cè)模型

        3.1 數(shù)據(jù)選擇

        綜合考慮生產(chǎn)通道的沖蝕磨損情況,找出影響最大沖蝕率的5個(gè)關(guān)鍵參數(shù):主管來(lái)流速度、砂粒質(zhì)量分?jǐn)?shù)、砂粒粒徑、盲管段長(zhǎng)度和下游主管傾角[4]。由于涉及參數(shù)較多,為了提高實(shí)驗(yàn)效率,將數(shù)據(jù)進(jìn)行正交組合獲得數(shù)據(jù)樣本,選擇正交表L25(55)安排5個(gè)切削參數(shù)獲得訓(xùn)練樣本[5-6]。因素水平取值如表2所示。

        表2 因素及其水平取值

        在設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入和輸出時(shí),以5個(gè)參數(shù)的組合形式作為輸入量,而對(duì)應(yīng)的沖蝕磨損量作為目標(biāo)輸出。

        3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)之前,為了便于計(jì)算,提高訓(xùn)練速率,需要對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。歸一化公式如式(2)所示。

        式中:為歸一化后的數(shù)據(jù);x為原數(shù)據(jù);xm89為優(yōu)化變量的最小值;xm:;為優(yōu)化變量的最大值。

        3.3 數(shù)據(jù)建模

        基于5個(gè)輸入?yún)?shù)和1個(gè)輸出目標(biāo),確定輸入層中有5個(gè)神經(jīng)元,輸出層中有1個(gè)神經(jīng)元。在已有的預(yù)測(cè)模型中選擇三層的隱含層進(jìn)行計(jì)算,經(jīng)計(jì)算確定該層含有27個(gè)神經(jīng)元。優(yōu)化模型選擇Tansig(輸入)和Purelin(輸出)作為傳遞函數(shù)[7-8]。

        3.4 模型訓(xùn)練和仿真結(jié)果

        采用Matlab中基于Levenberg-Marguardt訓(xùn)練法trainlm作為訓(xùn)練函數(shù),最大訓(xùn)練頻率為5000。每運(yùn)行10次顯示一次訓(xùn)練過(guò)程,其他參數(shù)均為默認(rèn)值。訓(xùn)練過(guò)程如圖3所示。

        圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果

        沖蝕預(yù)測(cè)模型主要功能包括數(shù)據(jù)的輸入和輸出、訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的分配、網(wǎng)絡(luò)結(jié)果參數(shù)設(shè)置、網(wǎng)格訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置以及仿真結(jié)果的顯示和存儲(chǔ)。通過(guò)輸入相應(yīng)的參數(shù)來(lái)進(jìn)行沖蝕預(yù)測(cè)。

        選取另外的5組非訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)結(jié)果和模擬值的對(duì)比結(jié)果如表 3。最大誤差率為15.21%,而最小誤差率僅為5.43%,平均誤差率為 8.43%,證明生產(chǎn)通道的沖蝕預(yù)測(cè)模型具有較好的預(yù)測(cè)精度。

        4 經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然適用于非線性數(shù)據(jù)的求解,但存在收斂時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、容易導(dǎo)致局部極小值等問(wèn)題。為了提高模型的預(yù)測(cè)精度和速度,在已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中加入遺傳算法,可以避免原有模型的缺點(diǎn),更快地在全局中找到最優(yōu)解。

        表3 預(yù)測(cè)結(jié)果及其誤差

        4.1 優(yōu)化步驟

        (1)初始化種群和編碼;

        (2)適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)定,公式如下:

        式中:,為適應(yīng)度函數(shù);SE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出與期望輸出之間的誤差平方和。

        (3)根據(jù)適應(yīng)度選擇具有較強(qiáng)生命力的個(gè)體進(jìn)行繁殖;

        (4)個(gè)體根據(jù)交叉和變異概率進(jìn)行繁殖,而最優(yōu)個(gè)體直接復(fù)制到下一代;

        (5)回到步驟(2)繼續(xù)向下操作,直到得到最優(yōu)解。

        本次GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)定為:初始族群為40,最大迭代次數(shù)為100,個(gè)體長(zhǎng)度為100(5個(gè)自變量,每個(gè)長(zhǎng)20),交叉概率為0.4,變異概率為0.2,采用浮點(diǎn)編碼。

        4.2 優(yōu)化結(jié)果

        最優(yōu)個(gè)體在優(yōu)化過(guò)程當(dāng)中適應(yīng)度值變化如圖 4所示。

        根據(jù)上述步驟,遺傳算法達(dá)到收斂所得到的最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度值為7.16×10-13,最優(yōu)個(gè)體為[233 m,15.3°,274 mm,0.67 m/s,0.55%]??紤]到實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中流動(dòng)參數(shù)并不固定,為了使結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有一般性,在固定主管流速的條件下針對(duì)其他不同參數(shù)進(jìn)行適應(yīng)度計(jì)算,所得結(jié)果如表4所示。

        在結(jié)構(gòu)參數(shù)的最優(yōu)范圍內(nèi)選取中值,得到最佳盲管段長(zhǎng)度為278 mm,最優(yōu)下游主管傾角為15.5°。

        圖4 適應(yīng)度值變化曲線

        5 結(jié)論

        (1)水下立式采油樹生產(chǎn)通道的流動(dòng)特征及液力沖蝕磨損研究顯示,在過(guò)流通道的初步設(shè)計(jì)中,應(yīng)當(dāng)設(shè)置盲管段長(zhǎng)度為3倍管徑,以緩沖來(lái)流,減小壓損以及伴隨的其他負(fù)面效應(yīng)。

        (2)沖蝕磨損主要發(fā)生在生產(chǎn)管道下游的外部壁面,而轉(zhuǎn)角內(nèi)部壁面處的沖蝕程度最大。

        (3)以最大沖蝕率的極小值為目標(biāo),采用遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法尋找問(wèn)題的最優(yōu)解,實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)通道的結(jié)構(gòu)優(yōu)化,最終確定盲管段長(zhǎng)度為278 mm,下游主管傾角為15.47°。

        表4 不同流速下的優(yōu)化結(jié)果

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