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目录
第一章绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 泡沫的生成和衰变机理
1.2.2 影响原油发泡特性因素的研究现状
1.2.3 气液分离器的研究现状
1.3 研究内容
第二章含CO2原油的发泡特性实验研究
2.1 含CO2原油的发泡特性实验设计
2.1.1 实验装置及材料
2.1.2 实验目的及方案
2.1.3 实验工况表
2.2 含CO2原油泡沫行为分析
2.3 粘度对含CO2原油发泡特性的影响
2.4 降压速率对含CO2原油发泡特性的影响
2.5 初始压力对含CO2原油发泡特性的影响
2.6 温度对含CO2原油发泡特性的影响
2.7 液相体积对含CO2原油发泡特性的影响
2.8 机械搅拌对含CO2原油发泡特性的影响
2.8.1 降压过程中搅拌
2.8.2 搅拌速率的影响
2.9 本章小结
第三章含CO2原油气液分离出入口条件影响实验分析
3.1 实验系统设计
3.1.1 动力系统
3.1.2 测量系统与数据采集系统
3.1.3 实验测试系统
3.2 实验方案设计
3.2.1 实验参数
3.2.2 实验步骤
3.2.3 实验参数说明
3.3 实验结果分析
3.3.1 分离器前发展管段长度选择及管内压降分析
3.3.2 流体进入分析罐内的泡沫衰变行为
3.3.3 水平入口段流型与GLCC消除段塞流特性分析
3.3.4 流体进入分离器后的泡沫行为分析
3.3.5 液相出口阀门关闭时分离器内的消泡效果评价
3.3.6 液相出口阀门开启时分离器内的气中含液率评价
3.4 本章小结
第四章分离器内流动特性的数值模拟研究
4.1 数值计算方法
4.1.1 求解器类型和操作条件
4.1.2 物理模型设定
4.1.3 模型假设
4.1.4 基本控制方程
4.1.5 定义材料物性
4.1.6 计算设置
4.2 分离器的结构模型
4.3 网格划分和无关性验证
4.3.1 网格划分
4.3.2 网格无关性验证
4.4 求解过程与收敛
4.5 数值模型验证
4.6 分离器的分离效果评价
4.6.1 气液两相流动特性
4.6.2 流体湍流动能大小分布
4.6.3 相体积分数
4.6.4 分离效率
4.7 本章小结
第五章人工神经网络实现液相出口节流控制优化
5.1 神经网络的结构及学习
5.1.1 神经网络结构
5.1.2 神经网络学习
5.2 BP神经网络训练
5.2.1 BP网络训练数据获取
5.2.2 网络训练与验证
5.3 本章小结
结论与建议
参考文献
攻读硕士学位期间取得的学术成果
致谢