输油管道对流换热系数模型

热油管道能耗巨大,其散热问题的研究具有极高的工程应用价值。尽管在很多情况下流体与管壁间的对流换热系数很大,可以在总传热系数计算中忽略对流换热系数的影响,但并不总是如此。主流与近壁边界间的过渡区、即热边界层内的换热是不可忽略的。采用动量热量比拟的方法建立输油管道对流换热系数模型,并在此基础上对总传热系数进行了分析计算。计算结果表明,边界层内的对流换热系数对管道的总传热系数具有较大影响。     

基于ERT的金属矿山充填管道堵塞可视化检测方法

为了预防在充填开采过程中可能产生的一系列灾害,探索金属矿山充填管道堵塞的可视化检测方法.首先,通过实验分析全尾砂胶结充填料浆在结块过程中电导率随时间的变化规律;然后,根据实验结果,采用有限元方法建立16电极ERT传感器模型,对竖直管道内壁5种位置和堵塞程度不同的结块,采用NOSER算法进行图像重建.最后,根据仿真模型,...     

适合PLC控制的管道自动焊接设备运动机构设计与分析

管道惰性气体保护自动焊的运动机构主要分为两个部分:送丝运动机构和焊炬运动结构.文章阐述了一种新型的、适合PLC控制的管道自动焊接设备焊炬运动机构的组成原理,并进行了相关的结构分析、运动分析以及动力学分析.     

热力管道跨路桥架加固有限元受力分析

热力管道跨路桥架一般采用钢结构桁架,其特点是跨度大,两个方向刚度差别大,目前桥架所属公司经常不把桥架作为热力管道桥架单独使用。如果在已有非热力管道的跨路桥架上面再添加热力管道,合理的计算热力管道荷载,对比加载前后桁架各杆件的受力情况,成为跨路桥架加固方案的关键。本文详细介绍了热力管道的荷载特点及计算,通过对实际工程进行热力管道加载前后有限元模拟受力分析对比,为以后的类似工程提供参考。     

求解不可压缩流动的一种新算法

在Jameson有限体积法的基础上发展了一种模拟不可压流动的数值方法。该算法用四步Runge-Kutta时间推进法直接求解非线性的动量方程,充分利用了良好的非线性收敛特性,并从连续方程出发推导了求解压力的方程,解决了压力与速度的耦合问题。最后用该方法在同位网格上,对二维平板边界层流、二维顶盖驱动方腔层流及二维扩压器管道湍流进行了数值模拟。计算结果与理论值、标准解及试验数据进行了比较分析,从而证实了该方法对模拟不可压流动的适用性,并显示出了编程简单、易于推广、计算效率高等优点。     

关于往复式压缩机入口管管卡合理布置的研究

针对压缩机入口管道振动问题,通过对管道进行模态分析和谐响应分析,研究管道管卡的支撑位置和数量对管道振动的影响,提出管卡数量和位置的设置应以最大程度提高管道固有频率和降低振动位移为原则。随后以某压缩机入口管为研究对象,按上述原则逐个确定了3个管卡的位置,结果表明管道在两横向上的振动位移比原三管卡管道的振动位移分别降低了88.12%和54.8%,减振效果明显。     

LHBA优化VMD降噪算法及在管道泄漏信号中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法在分解信号时参数选择不准确导致降噪效果不理想的问题,提出一种改进的蜜獾优化算法(LHBA:Levy Honey Badger Algorithm)与VMD结合的降噪算法。首先,利用LHBA算法优选VMD的分解模态数K和惩罚因子α;其次,利用优化后的参数进行VMD信号分解;最后,计算各模态分量与原始信号之间的豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance),选取有效模态分量进行信号降噪处理。实验结果表明,该算法与HBA(Honey Badger Algorithm)-VMD、 GA(Genetic Algorithm)-VMD和PSO(Particle Swarm Optimization)-VMD相比,其4种评价指标均优于其他对比算法,具有较好的降噪效果,验证了该算法的有效性和先进性。     

山区滑坡管道应力磁检测技术

滑坡灾害导致的山区管道局部应力集中严重威胁油气管道的安全运行。而现有技术难以确定滑坡管道局部应力集中位置及其严重程度,亟需一种滑坡管道应力集中检测与评价方法。因此,提出了一种埋地管道应力磁检测技术,用于确定滑坡管段的局部应力集中位置,并提出了应力状态评估方法。将该技术应用到中石油某长输支线滑坡管道,然后利用金属磁记忆检测手段对应力磁检测结果进行了验证。结果表明:磁场梯度模量与管道应力状态存在密切联系,利用应力磁检测技术可以有效识别滑坡管道局部应力集中位置,现场开挖检测结果验证了该技术的可行性与准确性。     

基于检测图像的排水管道缺陷智能辅助分类方法

针对当前地下管网CCTV检测缺陷中存在自动化程度偏低及依赖专业人员技术水平的问题,综合采用图像处理和深度学习技术构建了辅助检测人员快速、准确地识别管道缺陷类型的智能方法。首先,收集十类典型缺陷图像,对其进行图像处理生成样本集;在此基础上,以深度卷积神经网络AlexNet和ResNet50为基础框架,使用预训练AlexNet和ResNet50网络迁移学习管道缺陷特征,通过敏感性分析优化了分类网络参数,然后,通过测试集验证了管道缺陷智能分类模型的准确性,并结合具体工程实例验证建立方法的有效性。结果表明：两类管道缺陷智能分类模型在测试集上分别达到92.00%和96.50%的准确率,实际工程实例准确率达到了85.41%和87.94%,且ResNet50的分类效果更优,具有较好工程适应性。图像处理和深度学习技术可提高排水管道缺陷分类的自动化与准确率,值得进一步进行推广。     

新型冠状病毒肺炎疫情对中国2020年碳排放的影响

中国的二氧化碳减排工作一直承受着国际社会的压力.新型冠状病毒肺炎疫情(COVID-19,简称"新冠疫情")对全球碳排放产生了显著影响.准确估算新冠疫情对中国二氧化碳排放量及其排放趋势的影响,对评估中国对全球变化的贡献有重要意义.本研究系统构建了基于活动数据的中国省级日碳排放数据库,对涵盖了化石燃料燃烧和水泥生产造成的所有人为源二氧化碳排放进行定量化的动态评估.本研究发现中国各省的碳排放在新冠疫情期间受到不同程度的影响.江苏、湖北和浙江三省的碳排放受疫情影响最严重,其碳排放减少量分别占总排放减少量的19.4%、17.0%和12.5%.青海省和西藏自治区受疫情的影响最小.从排放部门方面看,电力部门是多数省份减排量的主要贡献源,对于湖北、重庆、青海和福建等省份,工业部门是碳减排的主要贡献源.对于北京、天津这样的大城市以及四川和黑龙江两省,新冠疫情对交通部门的减排作用最显著.从疫情对碳排放的时间影响看,江苏省的碳排放在2020年1和2月份下降最多, 3月份之后,湖北省的碳排放减少量最为突出.而宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、福建省、陕西省和云南省受疫情影响较小的地区3月份的碳排放已经率先恢复到2019年同期水平.进入4月份,除湖北省的碳排放相比2019年同期下降4.9 Mt二氧化碳外,其他省份均接近或已经恢复到2019年同期水平.