含缺陷压力管道可靠性研究进展

对国内外关于含缺陷压力管道可靠性的研究进行了总结,分析了其局限性,进而提出了今后的研究方向。     

混合式气体发生器用爆破膜爆破压力分析

混合式气体发生器在汽车、航空、航海、军工等领域有着广泛应用，而我国对混合式气体发生器技术研究尚处于起步阶段。因此，研究开发混合式气体发生器产品并拓展其应用领域，具有重要理论和现实意义。针对混合式气体发生器的关键技术之一——爆破膜破裂压力的一致性，建立了力学模型，分析了爆破压力的影响因素，并应用SolidWorks COSMOSXpress分析了爆破膜的应力和位移分布，针对理论分析设计了实验方案，获得了较好的实验数据，使用材料in-conel600、厚度0．3 mm、直径21．5 mm平面圆片状爆破膜，测得爆破压力为44 MPa，证实了理论分析的正确性。     

浅谈压力管道缺陷检验与风险评估

本文简要介绍了压力管道缺陷检验中敏感区域确定的基本原则,并对压力管道的风险评估进行了初步的探讨。     

超临界压力蒸汽发生器注汽方案的研究及应用

为了解决埋深超过 2 0 0 0m的深层稠油开采难的问题 ,提出了一种超临界压力蒸汽发生器的开采方案 ,并与其他注汽方案进行了比较 ,同时研究了超临界压力热流体在地面管线和井筒中流动的规律。结果表明 ,利用超临界压力热流体注入井底后不仅能提高注入压力 ,而且减少了热损失。采用超临界压力蒸汽发生器能解决常规注汽难的问题 ,有利于开发深层稠油。超临界压力水注入井底时 ,井底注入压力比常规注汽井底压力增大 1 5MPa以上 ,且流量越小 ,压力增加越明显     

在压力管道检验中发现的缺陷原因分析及处理

襄阳市某化工股份有限公司脱碳塔出口压力管道级别为GC2;管道长度为20m,共12道对接焊缝,首次定期检验,经X射线探伤检查时发现有一道对接焊缝存在宽度7mm的夹渣缺陷,发现该焊缝存在长度为52mm的未熔合缺陷。分析了4种产生夹渣缺陷的原因和5种产生未熔合缺陷的原因,提出了应采取挖补的方法进行修复。     

蒸汽发生器传热管电涡流检测探头响应的理论建模与仿真

为了研究蒸汽发生器传热管缺陷与探头信号的定量关系以实现缺陷的自动定量检测,利用有限元方法建立了蒸汽发生器传热管电涡流检测探头响应的理论模型。通过仿真和实验研究环形槽和腐蚀坑两种典型缺陷的探头响应信号,发现仿真与实验结果的规律一致,验证了所建模型的正确性。随后,应用本文所建理论模型仿真研究了缺陷位置和大小对探头信号的影响规律。结果表明:在优化工作频率的前提下,内壁缺陷和外壁缺陷的信号相位差异显著,探头信号的强弱主要取决于缺陷大小。据此,可根据探头信号的相位识别缺陷位置,根据探头信号的大小量化缺陷参数。该研究成果可为蒸汽发生器传热管电涡流检测探头信号的自动分析提供理论依据。     

对在用含未焊透缺陷工业压力管道的安全评估

在用工业压力管道的使用状况,不可能对所有含超标未焊透缺陷的压力管道进行更换或返修,因此,针对工业压力管道的结构及受载特点,建立科学而适用的压力管道缺陷评定规范,对压力管道未焊透缺陷进行安全评定,具有重要的理论意义和实用价值。在《在用压力管道定期检验规程》的基础上,应用针对未焊透缺陷的在用工业压力管道安全评定方法。     

压力管道缺陷评定方法的现状与发展

综述了含缺陷压力管道安全评定的方法，并加以简要的评述，同时指出工程化、可靠性和智 能化是当前含缺陷压力管道安全评定方法的发展趋向。     

含缺陷压力管线疲劳寿命预测计算方法

含缺陷压力管线经缺陷评定后,其疲劳寿命的估计具有重要的工程意义.将整个含缺陷压力管线作为一个整体,分析了含缺陷压力管线的疲劳裂纹扩展特点,提出了相应的含缺陷压力管线疲劳寿命预测计算方法.     

超临界压力蒸汽发生器注汽方案的研究及应用

为了解决埋深超过2000m的深层稠油开采难的问题,提出了一种超临界压力蒸汽发生器的开采方案,并与其他注汽方案进行了比较,同时研究了超临界压力热流体在地面管线和井筒中流动的规律。结果表明,利用超临界压力热流体注入井底后不仅能提高注入压力,而且减少了热损失。采用超临界压力蒸汽发生器能解决常规注汽难的问题,有利于开发深层稠油。超临界压力水注入井底时,井底注入压力比常规注汽井底压力增大15MPa以上,且流量越小,压力增加越明显。     

Two Phase Flow Stability in the HTR-10 Steam Generator

IntroductionMost previous studies on helical tube two-phase flow stability[1] have used electrical heatingand large diameterhelical ( helicaldiameter>1 m)tubes.The small helicaltube combined structure wasselected for the design of the 1 0 MW HighTemperature Gas Cooled Reactor ( HTR- 1 0 ) once-through steam generator. Once- through steamgenerators with small helical tube units have manyadvantages. The steam generator ( SG) can bebuiltin parts,which can be maintained orreplacedseparately a…     

基于伪变长染色体的遗传算法在SQL生成器中的应用

SQL生成器是平台软件的一个核心部件,能快速生成SQL语句,将提高平台系统的效率和减少应用系统的开发工作量,提出基于伪变长染色体的遗传算法解决SQL自动生成器的表间联接串生成的方法,和传统方法相比较,缩小搜索空间,使效率比较以往有所提高。     

基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法

BP神经网络(BPNN)模型对移动通信用户流失的预测有较好的效果,但其全局搜索能力相对较弱,对初始网络权重非常敏感,因此本文通过对用户通信行为的分析,提出一种基于改进GA-BP的移动用户流失预测算法:用改进的遗传算法对BPNN的权值和阈值进行初始化,从而提高预测模型的准确率.改进的遗传算法采用一种自适应的交叉概率和变异概率计算策略,提高了遗传算法寻找全局最优解的能力.通过对比实验发现,本文构建的移动用户流失预测模型,在预测准确率上有着很好的表现.     

基于遗传算法的火电机组运行优化

火电机组运行优化正成为火电厂运行工作和技术攻关的重要方面.文中结合某300MW燃煤机组运行实例,对其主要性能参数进行敏感性分析,得出性能参数偏差对煤耗率的影响规律,其中,飞灰含碳量、炉膛出口烟气含氧量、排烟温度、凝汽器真空度、给水温度、主蒸汽压力6个参数的每工程单位偏差对煤耗率的影响最大.在此基础上,建立了以煤耗率最低为目标函数的优化模型,并采用遗传算法进行寻优求解.最后,开发了火电机组运行优化软件,并在其上进行机组运行优化计算,得到了一个参数最优化的运行方案.优化结果表明,供电标准煤耗率比原来降低了约1.41 g/(kW.h).     

基于GA-BP算法的隧道围岩力学参数反分析

建立智能位移反分析系统,用其确定隧道围岩的力学参数.针对BP神经网络易陷入局部极小值和训练时间过长等缺点,利用遗传算法全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值.结合均匀设计法在围岩力学参数初始域范围内设计实验方案,这样不仅减少了迭代时间和次数,还提高了预测精度.通过对绿春坝隧道围岩力学参数的反演,验证了该方法的可靠性及适用性.将反演得出的围岩力学参数代入到数值模型中进行计算,结果表明,数值计算值与现场实际监测值的误差分别为-8.9%和4.5%.     

支撑板对蒸汽发生器流动与传热特性的影响

根据相似模化理论,建立了耦合四叶梅花形支撑板的蒸汽发生器单元管三维物理模型,采用流-固传热方法和热力学相变模型,并基于二回路流体进口质量流量按4∶1分配给热、冷端的边界条件进行了支撑板对蒸汽发生器流动与传热特性的影响的数值研究.模拟结果表明:二回路热、冷端侧沸腾规律分布均匀,计算得到的出口含汽率与大亚湾核电站蒸汽发生器实际运行参数相符;支撑板流通截面的缩减,促使二回路侧流体流速、表面传热系数及含汽率在支撑板区域急剧升高又快速降低,同时二回路流体在支撑板上部出现回流现象,增加了支撑板区域杂质沉积及应力腐蚀的可能.该数值模拟方法可为蒸汽发生器支撑板结构优化设计提供技术支持.     

基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别技术

针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1~10 mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别中,使得漏磁检测定量识别缺陷的宽度、深度达到小于0.50 mm的微细裂纹,并通过基于磁偶极子模型的理论计算与漏磁检测实验两种方法构建了微裂纹（0.10~0.30 mm）缺陷样本库.由于在实际检测过程中存在干扰噪声的原因,实验数据的预测结果误差比理论计算数据预测结果明显偏大,最大为16.73%,但预测结果能够基本反映微裂纹缺陷的尺寸大小.      

煤与瓦斯突出强度预测的IGABP方法

针对传统松散式(Genetic Algorithm Based Back Propagation Neural Network,GABP)模型应用于复杂煤与瓦斯突出预测时,存在GA自身性能及模型间相对孤立等不足,提出二者优势互补的IGABP一体化模型。IGABP首先在自适应交叉、变异率等方面进行改进,以提高GA自身的性能。其次,将BP导向性训练以算子的形式引入到标准GA进化过程,实现了GA寻优搜索的随机性向自主导向性转变。BP对GA搜索到的近似最优值进行微调,GA算法的收敛速度得到提升,确定精确解的位置能力加强,同时,又避免了单一BP网络本论文易陷入局部极小值的缺点,实现了两者一体化结合。仿真实验表明,构造出的进化神经网络更能反映煤与瓦斯突出强度样本的复杂非线性关系,有效克服了传统模型的不足,其运行效率、预测精度、可靠性等方面均优于传统模型,为瓦斯智能预测提供了新的解决方案。     

改进GA-BP算法的油气管道腐蚀剩余强度预测*

利用人工神经网络能够逼近任意复杂函数的特性，可对在役油气管道的腐蚀剩余强度进行预测，但其缺点在于人工神经网络的权值和阈值的初始化分配具有随机性且只是一种局部优化算法，收敛过程中容易出现局部极小解。引入遗传算法的全局搜索特性和不依赖于梯度信息特性，对采用Levenberg-Marquardt（L-M）算法的BP神经网络的权值和阈值进行优化，并结合由敏感性分析确定的油气管道失效压力的影响因素，建立GA-BP（L-M）网络预测模型。采用Modified ASME B31G计算出的样本数据训练网络并进行预测。预测结果表明，GA-BP（L-M）网络预测模型可以相对更好地预测油气管道的失效压力，在满足工程需要的前提下，是一种更加科学、准确的预测模型。     

基于改进遗传算法的AGC机组优化组合研究

为降低发电成本,该文对自动发电控制(AGC)机组优化组合问题进行了研究.基于改进遗传算法,建立了包含AGC的机组优化组合模型;针对遗传算法存在的不足,结合包含AGC机组优化组合模型的特殊性,提出了可变长二进制编码;设计了专门的遗传操作,并采用等微增法对其中的连续变量进行了处理.将所研究的算法和模型应用于包含16台机组24时段的机组优化系统中,仿真结果表明该改进遗传算法的计算结果优于实数编码方法结果11.33%,并在搜索区间及收敛速度等方面都具有较好的性能,适用于大、中型发电系统.