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油田埋地长输管线速率预测及腐蚀机理研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-13页
    1.2 国内外集输系统腐蚀预测研究现状第13-19页
        1.2.1 经验模型第13-15页
        1.2.2 半经验模型第15-17页
        1.2.3 机理模型第17-18页
        1.2.4 概率模型第18-19页
    1.3 研究内容与思路第19-20页
第二章 管线内腐蚀数据检测及分析第20-32页
    2.1 目标管线的选取第20页
    2.2 目标管线的检测分析第20-24页
        2.2.1 油水相检测第21-22页
        2.2.2 气相检测第22-24页
    2.3 目标管线沿程数值模拟第24-30页
        2.3.1 地形起伏管线沿程概述第24页
        2.3.2 地形起伏管线流型判断第24-25页
        2.3.3 基于OLGA软件的管线流型模拟第25-30页
    2.4 小结第30-32页
第三章 管道内腐蚀影响因素识别分析第32-50页
    3.1 基于失重法的腐蚀挂片实验第32-35页
        3.1.1 实验思路及设备简介第32-33页
        3.1.2 管道内腐蚀速率计算第33-35页
    3.2 管道内腐蚀影响因素识别第35-38页
        3.2.1 流体介质第36页
        3.2.2 管道内运行参数第36-38页
    3.3 管道内腐蚀影响因素规律研究第38-48页
        3.3.1 阴阳离子对腐蚀速率的影响第38-43页
        3.3.2 固体悬浮物对腐蚀速率的影响第43-45页
        3.3.3 pH值对腐蚀速率的影响第45-46页
        3.3.4 温度对腐蚀速率的影响第46-47页
        3.3.5 流速对腐蚀速率的影响第47页
        3.3.6 压力对腐蚀速率的影响第47-48页
    3.4 小结第48-50页
第四章 管线内腐蚀机理研究第50-69页
    4.1 腐蚀形貌分析第50-52页
        4.1.1 检测原理第50页
        4.1.2 实验仪器第50-51页
        4.1.3 结果与讨论第51-52页
    4.2 腐蚀产物的物相分析第52-54页
        4.2.1 检测原理第52页
        4.2.2 实验仪器第52-53页
        4.2.3 结果与讨论第53-54页
    4.3 输油管线腐蚀机理第54-55页
    4.4 基于分型几何学的腐蚀机理研究第55-57页
        4.4.1 分形的定义第55-56页
        4.4.2 分维的含义第56页
        4.4.3 分维数的分类第56-57页
    4.5 腐蚀图像的灰度指标第57-62页
        4.5.1 腐蚀形貌图获取第57-59页
        4.5.2 腐蚀图像的灰度直方图第59-62页
    4.6 腐蚀图像分维第62-68页
        4.6.1 腐蚀图像的分维指标第62-64页
        4.6.2 腐蚀图形分维的物理意义第64-68页
    4.7 小结第68-69页
第五章 基于BP神经网络模型的预测模型第69-83页
    5.1 基于BP神经网络的管道腐蚀预测模型第69-75页
        5.1.1 BP神经网络简介第69页
        5.1.2 BP神经网络算法第69-72页
        5.1.3 BP神经网络建模第72-75页
    5.2 BP神经网络模型训练结果第75-77页
    5.3 遗传算法优化的BP神经网络预测模型第77-81页
        5.3.1 遗传算法简介第77-79页
        5.3.2 遗传算法优化BP神经网络模型训练结果第79-81页
    5.4 小结第81-83页
第六章 结论与展望第83-86页
    6.1 结论第83-85页
        6.1.1 输送介质检测结果第83页
        6.1.2 腐蚀影响因素分析研究结果第83-84页
        6.1.3 腐蚀机理及腐蚀图像分形研究结果第84页
        6.1.4 腐蚀速率预测模型研究结果第84-85页
    6.2 展望第85页
    6.3 创新点第85-86页
参考文献第86-91页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第91-92页
致谢第92-93页

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