| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-8页 |
| 1 概述 | 第8-19页 |
| ·本文研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外油气田生产系统腐蚀现状 | 第9-11页 |
| ·CO_2对油气田生产系统的腐蚀 | 第10-11页 |
| ·H_2S对油气田生产系统的腐蚀 | 第11页 |
| ·油气田生产系统中的氧腐蚀和细菌腐蚀 | 第11页 |
| ·国内外油气田生产系统腐蚀研究现状 | 第11-15页 |
| ·CO_2腐蚀的研究 | 第12页 |
| ·细菌腐蚀的研究 | 第12-13页 |
| ·H_2S腐蚀的研究 | 第13-14页 |
| ·氧腐蚀的研究 | 第14-15页 |
| ·HC_3~-和Cl~-腐蚀的研究 | 第15页 |
| ·油气田生产系统腐蚀速率的预测处理技术 | 第15-17页 |
| ·灰关联分析法 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络 | 第16-17页 |
| ·遗传算法优化神经网络 | 第17页 |
| ·本文研究的主要内容及研究方法 | 第17-18页 |
| ·本文创新点 | 第18-19页 |
| 2 陆梁油田生产系统腐蚀现状调查及腐蚀分析 | 第19-42页 |
| ·陆梁油田生产系统腐蚀环境调查 | 第19-26页 |
| ·陆梁油田产出水特征 | 第21-24页 |
| ·陆梁油田油井伴生气组成特征 | 第24-26页 |
| ·陆梁油田生产系统腐蚀特征 | 第26-27页 |
| ·陆梁油田生产系统腐蚀机理 | 第27-32页 |
| ·二氧化碳腐蚀机理 | 第27-30页 |
| ·硫化氢腐蚀机理 | 第30-31页 |
| ·氧腐蚀机理 | 第31-32页 |
| ·陆梁油田生产系统局部腐蚀类型 | 第32-37页 |
| ·孔蚀 | 第32-33页 |
| ·缝隙腐蚀 | 第33-34页 |
| ·电偶腐蚀 | 第34-35页 |
| ·应力腐蚀破裂 | 第35-36页 |
| ·磨损腐蚀 | 第36-37页 |
| ·陆梁油田生产系统腐蚀影响因素 | 第37-42页 |
| ·温度 | 第37-38页 |
| ·腐蚀性气体的分压 | 第38页 |
| ·氯离子 | 第38-40页 |
| ·pH值 | 第40页 |
| ·流速 | 第40页 |
| ·含水量和流态 | 第40-41页 |
| ·管材成分、微观结构及表面状态 | 第41-42页 |
| 3 N80油套管钢及20#低碳钢腐蚀规律的实验研究 | 第42-66页 |
| ·实验方法 | 第43-45页 |
| ·石油管材腐蚀试件选择与设计 | 第43-44页 |
| ·实验步骤 | 第44-45页 |
| ·预备实验 | 第45-47页 |
| ·实验介质 | 第45页 |
| ·静态挂片腐蚀试验 | 第45-46页 |
| ·动态挂片腐蚀试验 | 第46-47页 |
| ·静态单因素变化实验 | 第47-54页 |
| ·温度对腐蚀速率的影响 | 第47-48页 |
| ·Cl~-离子含量对腐蚀速率的影响 | 第48-50页 |
| ·Ca~(2+)、Mg~(2+)离子含量对腐蚀速率的影响 | 第50-52页 |
| ·HCO_3~-离子含量对腐蚀速率的影响 | 第52-53页 |
| ·pH值对腐蚀速率的影响 | 第53-54页 |
| ·SO_4~(2-)离子含量对腐蚀速率的影响 | 第54页 |
| ·动态多因素变化正交实验 | 第54-64页 |
| ·因素与水平 | 第55页 |
| ·实验安排 | 第55页 |
| ·模拟实验腐蚀液的组成 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-60页 |
| ·动态腐蚀实验结果的方差分析 | 第60-64页 |
| ·N80钢及20#低碳钢腐蚀层形貌的扫描电镜研究 | 第64-66页 |
| ·N80腐蚀钢片表面的研究 | 第64-65页 |
| ·20#低碳钢腐蚀层表面的研究 | 第65-66页 |
| 4 陆梁油田生产系统腐蚀影响因素分析及预测研究 | 第66-99页 |
| ·陆梁油田生产系统腐蚀影响因素的灰关联分析 | 第67-73页 |
| ·灰关联分析原理 | 第67-70页 |
| ·灰关联分析结果 | 第70-73页 |
| ·油气田生产系统腐蚀预测模型的建立 | 第73-87页 |
| ·人工神经网络的特点及优点 | 第73-74页 |
| ·BP神经网络模型的原理及学习算法 | 第74-81页 |
| ·BP腐蚀速率预测神经网络模型设计 | 第81-83页 |
| ·遗传算法的概念及特点 | 第83-84页 |
| ·遗传算法的运行过程 | 第84-86页 |
| ·遗传算法BP网络初始权重优化设计 | 第86-87页 |
| ·陆梁油田腐蚀预测遗传BP网络系统的训练过程及预测结果 | 第87-99页 |
| ·遗传BP神经网络的训练过程 | 第87-97页 |
| ·BP遗传神经网络的检验预测结果及误差 | 第97-99页 |
| 5 遗传BP神经网络程序编制与腐蚀预测实例 | 第99-107页 |
| ·程序简介 | 第99页 |
| ·程序结构 | 第99-100页 |
| ·程序运行界面 | 第100-105页 |
| ·陆梁油田腐蚀预测实例 | 第105-107页 |
| 6 结论 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-114页 |
