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        本期導(dǎo)讀

        2022-10-31 06:52:04
        石油工程建設(shè) 2022年5期
        關(guān)鍵詞:集輸油井低溫

        海洋工程

        OFFSHORE ENGINEERING

        “受限海域海底管道搬管技術(shù)”一文,以渤海某油田海底管道鋪設(shè)施工過(guò)程中的搬管作業(yè)為例,首先介紹了作業(yè)所需的船舶、舷吊、滑輪等設(shè)備,以及作業(yè)人員、作業(yè)船舶對(duì)海況條件的要求;其次給出搬管具體方案,并對(duì)方案中的關(guān)鍵步驟進(jìn)行詳細(xì)的力學(xué)計(jì)算和校核;其三詳細(xì)論述了施工準(zhǔn)備工作、作業(yè)船就位、搬管前潛水調(diào)查、安裝起吊索具、安裝浮袋、搬管、移動(dòng)及下放、移除搬管輔助設(shè)備等施工過(guò)程;最后結(jié)合工程實(shí)例的實(shí)際施工效果指出,搬管作業(yè)不可能將海底管道完全復(fù)原到設(shè)計(jì)路由,但能保證整體路由的精度。

        采輸技術(shù)

        OIL RECOVERY & TRANSPORTATION

        ★“高凝高含水油井低溫集輸可行性研究及圖版工具建立”一文,針對(duì)雙管摻水工藝能耗高的問(wèn)題,通過(guò)安裝旁通可視化管路對(duì)高凝高含水油井進(jìn)行低溫集輸可行性研究,并根據(jù)研究結(jié)果回歸黏壁溫度計(jì)算模型,建立可推廠的低溫集輸可行性判斷圖版工具。結(jié)果表明,根據(jù)關(guān)摻后井口壓力變化情況可將油井分為無(wú)法低溫集輸和可低溫集輸油井,其中前者壓力在短時(shí)間內(nèi)迅速上升至閾值,后者壓力在短期監(jiān)測(cè)中有兩個(gè)上升點(diǎn),在長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)中井口壓力和進(jìn)站溫度均呈周期性變化;黏壁溫度回歸模型計(jì)算值與實(shí)驗(yàn)值的最大絕對(duì)誤差0.27 ℃,滿足工程需求。

        ★“QC油田頁(yè)巖油伴生氣集氣工藝模擬優(yōu)化研究”一文,考慮到現(xiàn)場(chǎng)管道基本上均為黃土塬地貌“S形”敷設(shè),主要針對(duì)該地形管道進(jìn)行了管徑初選、模擬計(jì)算、優(yōu)選和核算,得到了4種井?dāng)?shù)(氣量)、3種管輸距離、“S形”地形工況下的工程最優(yōu)管徑。同時(shí),對(duì)4條已投用集氣管道,綜合考慮管道沿程海拔變化進(jìn)行模擬計(jì)算驗(yàn)證,得到了壓力模擬結(jié)果與運(yùn)行壓力之間的差值范圍。結(jié)果顯示,3條管道的壓力模擬結(jié)果接近實(shí)際運(yùn)行壓力,1條管道壓力模擬結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行壓力相差0.268 MPa。

        檢測(cè)技術(shù)

        INSPECTION & DETECTION

        ★“基于ARIMA-LSTM的管道應(yīng)力預(yù)測(cè)預(yù)警技術(shù)研究”一文,針對(duì)目前應(yīng)力預(yù)測(cè)模型精度低的問(wèn)題,采用自回歸滑動(dòng)平均(ARIMA) 模型與長(zhǎng)短時(shí)記憶(LSTM)模型對(duì)管道等效應(yīng)力的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并采用自適應(yīng)人工魚群算法(IAFSA)對(duì)LSTM模型的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行求解。結(jié)果表明,ARIMA模型對(duì)非線性時(shí)間序列的適應(yīng)性不好;等效應(yīng)力與軸向應(yīng)變、周向應(yīng)變、測(cè)試點(diǎn)溫度、壓力等因素有關(guān),LSTM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果中存在部分離群點(diǎn),且出現(xiàn)了放棄和平移現(xiàn)象;組合模型的均方根誤差最小,決定系數(shù)最大。

        ★“考慮內(nèi)外檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)齊的管道完整性評(píng)價(jià)技術(shù)研究”一文,針對(duì)目前內(nèi)外檢測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)齊主要依靠人工核查和開挖驗(yàn)證,無(wú)法充分利用挖掘檢測(cè)信息的問(wèn)題,分別從內(nèi)檢測(cè)和外檢測(cè)數(shù)據(jù)中提取特征要素信息和里程信息作為輸入、輸出變量,采用極限梯度提升(XGBoost) 算法建立兩者的映射關(guān)系,預(yù)測(cè)內(nèi)檢測(cè)點(diǎn)在外檢測(cè)點(diǎn)的里程,以內(nèi)檢測(cè)信息為基準(zhǔn),采用逐步平移實(shí)現(xiàn)內(nèi)外檢測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)齊。結(jié)果表明,數(shù)據(jù)對(duì)齊后所有站場(chǎng)和閥室的里程誤差均在5m以內(nèi),經(jīng)緯度分布變化高度一致,對(duì)齊結(jié)果點(diǎn)滿足精度要求。

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