基于ANN的油水分离双级水力旋流器的结构性能研究

作者：吴刚; 刘文杰

来源：计算机与数字工程, 2013, (09): 1442-1444+1460.

• 人工神经网络(ANN)
• BP神经网络
• PRP共轭梯度法
• 油水分离
• 双级水力旋流器 artificial neural networks
• back-propagation neural network
• PRP conjugate gradient method
• oil water separation
• double-stage hydrocyclone

根据河南油田目前存在的情况,开发了一种井下油水分离系统的双级水力旋流样机。利用人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)建立起井下双级水力旋流器的数学模型,通过实验室内柴油以及河南油田实际油样测试,根据前后的分析比较来评估该人工神经网络模型的可靠性和有效性。经过最终实验分析,在井下可以实现两级串联油水分离,当流量控制在6m3/h以上,同时入口油滴粒径大于80μm时,分离器的分离效率最好,可以达到99.5%以上。室内实验分离后水中含油浓度小于50PPm,现场试验小于200PPm,远低于国外室内试验的400PPm指标,测量数据可靠,为其应用于实际生产提供了理论分析...

• 出版日期2013
• 单位南阳理工学院