摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第9-24页 |
1.1 研究的目的与意义 | 第9-10页 |
1.2 腐蚀基本理论 | 第10-14页 |
1.2.1 腐蚀概念 | 第10页 |
1.2.2 腐蚀的类型 | 第10-12页 |
1.2.3 腐蚀的危害 | 第12-13页 |
1.2.4 腐蚀防护措施 | 第13-14页 |
1.3 国内外腐蚀研究现状 | 第14-22页 |
1.3.1 CO_2腐蚀研究现状 | 第14-16页 |
1.3.2 O_2腐蚀研究现状 | 第16-19页 |
1.3.3 H_2S腐蚀研究现状 | 第19-20页 |
1.3.4 磨蚀与冲蚀研究现状 | 第20-21页 |
1.3.5 垢下腐蚀研究现状 | 第21-22页 |
1.4 主要研究内容 | 第22-23页 |
1.5 技术路线 | 第23-24页 |
第2章 H区块腐蚀调查研究及原因分析 | 第24-40页 |
2.1 H区块排采阶段划分 | 第24-25页 |
2.2 H区块腐蚀分析 | 第25-29页 |
2.2.1 腐蚀概况 | 第25-26页 |
2.2.2 抽油杆腐蚀分析 | 第26页 |
2.2.3 油管腐蚀分析 | 第26-27页 |
2.2.4 腐蚀外貌分析 | 第27-29页 |
2.3 产出水分析 | 第29-33页 |
2.4 气体分析 | 第33-34页 |
2.5 H区块杆管腐蚀产物分析 | 第34-36页 |
2.5.1 腐蚀产物酸溶解分析 | 第34-35页 |
2.5.2 X射线衍射分析 | 第35-36页 |
2.5.3 腐蚀产物EDS元素分析 | 第36页 |
2.6 H区块杆管腐蚀原因 | 第36-39页 |
2.7 本章小结 | 第39-40页 |
第3章 H区块关键腐蚀因素研究 | 第40-57页 |
3.1 主要设备与材料 | 第40-42页 |
3.1.1 主要实验设备 | 第40-41页 |
3.1.2 实验材料 | 第41-42页 |
3.2 实验方法 | 第42-43页 |
3.2.1 实验步骤 | 第42页 |
3.2.2 腐蚀速率的计算方法 | 第42页 |
3.2.3 腐蚀程度评定标准 | 第42-43页 |
3.3 单因素腐蚀失重实验 | 第43-55页 |
3.3.1 时间对腐蚀速率的影响 | 第43-44页 |
3.3.2 温度对腐蚀速率的影响 | 第44-45页 |
3.3.3 pH值对腐蚀速率的影响 | 第45-47页 |
3.3.4 氯离子对腐蚀速率的影响 | 第47-48页 |
3.3.5 煤粉浓度对腐蚀速率的影响 | 第48-51页 |
3.3.6 煤粉粒度对腐蚀速率的影响 | 第51-52页 |
3.3.7 混合煤粉粒度对腐蚀速率的影响 | 第52-53页 |
3.3.8 氧气分压对腐蚀速率的影响 | 第53-54页 |
3.3.9 二氧化碳分压对腐蚀速率的影响 | 第54-55页 |
3.3.10 硫化氢分压对腐蚀速率的影响 | 第55页 |
3.4 本章小结 | 第55-57页 |
第4章 基于生物地理学算法优化BP神经网络预测H区块杆管腐蚀速率 | 第57-70页 |
4.1 基于BP神经网络的杆管腐蚀速率预测 | 第57-64页 |
4.1.1 BP神经网络运行流程 | 第58页 |
4.1.2 特征量的选取 | 第58-59页 |
4.1.3 训练样本的选取 | 第59-61页 |
4.1.4 测试样本选取 | 第61页 |
4.1.5 建立BP神经网络腐蚀预测模型 | 第61-62页 |
4.1.6 预测结果分析 | 第62-64页 |
4.2 基于BBO-BP神经网络杆管腐蚀速率预测 | 第64-67页 |
4.2.1 特征量和样本的选取 | 第64页 |
4.2.2 建立BBO-BP神经网络模型 | 第64-66页 |
4.2.3 预测结果分析 | 第66-67页 |
4.3 应用效果对比 | 第67-69页 |
4.4 本章小结 | 第69-70页 |
第5章 H区块煤层气井腐蚀防护研究 | 第70-76页 |
5.1 加注缓蚀剂技术 | 第70-72页 |
5.2 阴极保护技术 | 第72-73页 |
5.3 涂层技术 | 第73-74页 |
5.4 油管内衬技术 | 第74-75页 |
5.5 本章小结 | 第75-76页 |
第6章 结论和建议 | 第76-77页 |
6.1 结论 | 第76页 |
6.2 建议 | 第76-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
参考文献 | 第78-83页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第83页 |