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简易称重法油井产量计量装置应用试验研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
前言第9-12页
第一章 油井产量计量技术概述第12-18页
    1.1 单井高架罐量油第12页
    1.2 玻璃管量油第12-13页
    1.3 液位自动量油第13页
    1.4 翻斗量油第13-14页
    1.5 功图法量油第14页
    1.6 三相分离式量油第14-15页
    1.7 不分离多相量油第15-16页
    1.8 计量技术对比分析第16-18页
第二章 功图法量油技术分析研究第18-24页
    2.1 功图法量油技术背景第18页
    2.2 功图法量油技术原理第18-20页
    2.3 功图法量油技术特点第20页
    2.4 功图法量油技术应用第20-24页
        2.4.1 现场应用情况第20-22页
        2.4.2 应用效果评价第22-24页
第三章 玻璃管量油技术分析研究第24-27页
    3.1 玻璃管量油技术原理及特点第24-25页
        3.1.1 玻璃管量油技术原理第24页
        3.1.2 玻璃管量油技术特点第24-25页
    3.2 玻璃管量油现场应用第25-27页
第四章 简易称重法量油技术初步研究第27-35页
    4.1 称重转子式油井产量计量仪第27-30页
        4.1.1 装置简介第27页
        4.1.2 装置结构组成第27-28页
        4.1.3 主要技术参数第28页
        4.1.4 装置现场安装说明第28-30页
        4.1.5 计量仪现场操作说明第30页
    4.2 简易称重法计量原理第30-32页
    4.3 简易称重法技术特点第32-33页
        4.3.1 技术优势分析第32-33页
        4.3.2 技术缺陷分析第33页
    4.4 现场设备维护与标定第33-35页
        4.4.1 现场设备维护第33页
        4.4.2 计量仪标定第33-35页
第五章 简易称重法量油技术试验研究第35-55页
    5.1 动态计量第35-38页
        5.1.1 动态计量误差分析第35-36页
        5.1.2 动态计量误差控制方法第36-37页
        5.1.3 交接计算方法第37-38页
    5.2 简易称重法量油现场试验情况及数据分析第38-46页
        5.2.1 现场试验情况第38-39页
        5.2.2 试验数据准确性分析第39-43页
        5.2.3 试验数据适用性分析第43-46页
    5.3 简易称重法量油误差分析及其修正第46-55页
        5.3.1 系统误差分析及其修正第46-51页
        5.3.2 操作误差分析及其修正第51-54页
        5.3.3 综合误差分析第54-55页
第六章 基于BP神经网络的计量仪动态称重过程研究第55-64页
    6.1 人工神经网络第55-57页
        6.1.1 人工神经网络的发展第55页
        6.1.2 人工神经网络的特点第55页
        6.1.3 通用神经元模型第55-56页
        6.1.4 人工神经网络的设计要点第56-57页
    6.2 基于BP神经网络的计量仪动态称重过程问题分析第57-64页
        6.2.1 BP(BackPropagation)神经网络第57-59页
        6.2.2 计量仪动态称重系统网络模型的建立第59-60页
        6.2.3 BP神经网络模型参数的确定第60-61页
        6.2.4 BP神经网络训练过程描述第61-62页
        6.2.5 BP神经网络模型在线训练及现场验证第62-64页
结论第64-66页
参考文献第66-70页
作者简介、发表文章及研究成果目录第70-72页
致谢第72-73页

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