[发明专利]一种石油油管自动灌装方法技术有效

专利信息
申请号: 202111407975.2 申请日: 2021-11-25
公开(公告)号: CN113836680B 公开(公告)日: 2022-03-08
发明(设计)人: 崔仕章;侯云福;宋新旺;王黎明;张凤莲;程海鹏;张荣军;曾刚 申请(专利权)人: 德仕能源科技集团股份有限公司;山东德仕石油装备有限公司;胜利油田中扬石油工程有限公司
主分类号: G06F30/18 分类号: G06F30/18;G06F30/27;F17D3/01;G06F119/14
代理公司: 北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙) 11716 代理人: 董延丽
地址: 257000 山东省东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 石油 油管 自动 灌装 方法 技术
【权利要求书】:

1.一种石油油管自动灌装方法,其特征在于,包括:

确定待灌装的石油储罐,并确定所述石油储罐对应的多条油管,以及确定所述多条油管能够组成的所有输油线路;

采集所述所有输油线路对应的因子数据,并根据所述因子数据对所述所有输油线路进行破损风险评估,得到对应的风险评估结果,其中,所述因子数据通过监控系统采集,用于参与所述所有输油线路的所述破损风险评估;

根据所述风险评估结果在所述所有输油线路中选取指定输油线路,并根据所述指定输油线路中包含的指定油管的参数,确定常规输油压力范围以及大于所述常规输油压力范围的临界输油压力值,其中,所述临界输油压力值为所述指定油管的最大可承受压力值;

对所述石油储罐的输送过程中的输油油压进行监测,以确定所述输油油压的瞬间压力值,若确定所述输油油压的瞬间压力值未处于所述常规输油压力范围内,则根据所述输油油压的瞬间压力值对设置在所述指定输油线路上的输油泵和/或调节阀进行实时调整;

若确定所述输油油压的瞬间压力值超过预关阀油压,则根据所述输油油压的瞬间压力值对设置在所述指定输油线路上的调节阀进行预关阀调整,其中,所述预关阀油压是根据所述临界输油压力值确定的;

对所述石油储罐的输送过程中的输油油压进行监测,以确定所述输油油压的瞬间压力值之后,所述方法还包括:

获取所述指定输油线路内的石油流速差,并确定所述石油流速差是否大于预设阈值;

若是,则构建所述指定输油线路的三维模拟图,并根据所述三维模拟图确定所述指定输油线路中包含的多个拐点;

分别获取所述多个拐点处的管径以及拐角的角度,以根据所述管径和所述拐角的角度得到多个对应的流速影响值;

根据多个所述流速影响值,确定所述指定输油线路中,流速下降值最高的油管路段,对所述油管路段进行加温处理。

2.根据权利要求1所述的一种石油油管自动灌装方法,其特征在于,根据所述风险评估结果在所述所有输油线路中选取指定输油线路,并根据所述指定输油线路中包含的指定油管的参数,确定常规输油压力范围以及大于所述常规输油压力范围的临界输油压力值,具体包括:

根据所述风险评估结果中包括的风险指数,在所述所有输油线路中选取所述风险指数最低的作为指定输油线路,并确定所述指定输油线路中包含的指定油管的参数,所述指定油管的参数至少包括:材料密度、屈服强度、抗拉密度、弹性模量;

根据所述指定油管的参数,确定常规输油压力范围;

将所述指定油管的参数输入至油管腐蚀模型,以通过所述油管腐蚀模型得到所述指定油管的腐蚀剩余强度;

根据所述腐蚀剩余强度,确定大于所述常规输油压力范围的临界输油压力值。

3.根据权利要求2所述的一种石油油管自动灌装方法,其特征在于,将所述指定油管的参数输入至油管腐蚀模型,以通过所述油管腐蚀模型得到所述指定油管的腐蚀剩余强度,具体包括:

通过高光谱仪对所述指定油管进行扫描,以得到所述指定油管的高光谱图像;

根据所述高光谱图像,构建油管腐蚀模型,并在所述油管腐蚀模型的表面添加与所述指定油管相同的腐蚀缺陷;

将所述指定油管的参数输入至所述油管腐蚀模型,并为所述油管腐蚀模型指定初始内压值;

通过对所述初始内压值进行调整,确定所述油管腐蚀模型的极限失效内压值,并将所述极限失效内压值作为所述指定油管的腐蚀剩余强度。

4.根据权利要求1所述的一种石油油管自动灌装方法,其特征在于,采集所述所有输油线路对应的因子数据,并根据所述因子数据对所述所有输油线路进行破损风险评估,得到对应的风险评估结果之前,所述方法还包括:

确定所述多条油管的风险因素,并根据所述风险因素构建风险因素集,所述风险因素至少包括:使用时长、材质、包覆材料破损度;

针对不同的风险因素,确定对应的风险评级,并根据所述风险评级构建风险评级集;

构建权重集,以表示所述风险因素的采纳权重;

针对所述风险因素集以及所述风险评级集进行模糊规则训练,以根据训练得到的模糊规则,确定所述风险因素与对应的所述风险评级的隶属度,并根据所述隶属度以及所述模糊规则构建模糊隶属度集;

根据所述风险因素集、所述风险评级集、所述权重集以及所述模糊隶属度集得到风险评估模型。

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