基于神经网络的涡发生器设计与试验研究

• 作者: 姬宜朋 尚超 张明 蔡小垒 陈家庆
• 来源期刊: 石油机械
• 学科: 工学
• 关键词: 涡发生器 轴向涡流 结构设计 数值模拟 BP神经网络 现场试验 油水分离
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 油气田开发工程
• 页码范围: 75-84
• 页数: 10页
• 分类号: TE837
• 字数: 8249字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16082/j.cnki.issn.1001-4578.2017.03.017

摘要

具有体积小、质量轻、分离效率高及能效比低的轴向涡流分离器的研究受到广泛关注,然而,至今尚无其涡发生器结构设计的文献报道.鉴于此,采用CFD数值模拟和BP神经网络相结合的方法分析了高分离效率下,涡发生器结构参数随关键操作工艺参数间的变化趋势,并依次确定了特定待分离混合液物性参数下最优结构参数组合.最优结构参数下轴向涡流分离器的分离效率随涡发生器转速先缓慢增加而后快速下降,最高分离效率可达80%以上,且CFD数值模拟结果和BP神经网络预测结果相吻合,最大误差仅有8.67%.利用最优涡发生器结构参数设计的轴向涡流分离器在中原油田进行了现场试验研究,试验结果与CFD数值模拟结果一致,两者间的平均误差仅为2.46%.综合理论分析和试验研究结果可知:轴向涡流分离器具有较好的分离性能,但其涡发生器的结构需根据待分离混合液物性参数和设备处理量进行针对性设计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈家庆		274	2922	28.0	37.0
2	张明		36	109	7.0	8.0
3	尚超		22	64	5.0	7.0
4	姬宜朋		36	125	7.0	10.0
5	蔡小垒		11	80	5.0	8.0