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内容大纲
本书在收集大量采气现场样本与现场实验数据基础上,通过多种手段对现场样本与现场数据进行分析,旨在深入研究气井井筒腐蚀机理,利用BP人工神经网络等先进技术提供一种综合的分析与预测模型,以期为石油工业的安全运行和可持续发展提供理论支持和技术指导。并通过对腐蚀机理的深入探究和模型的精准应用,为解决气井井筒腐蚀问题提供切实可行的方案,从而促进石油工业的技术进步和效率提升。 -
作者介绍
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目录
前言
1 绪论
1.1 CO2腐蚀及防护技术研究
1.2 钢铁在水中形成腐蚀产物的性质
1.3 研究气井选择及数据分析
1.4 研究气井腐蚀现状与分析
1.5 气井挂片空白腐蚀现场试验结果
1.6 气井腐蚀影响因素研究
2 气田井筒腐蚀现状分析
2.1 气田井筒腐蚀现状
2.2 采样气田各井区水气分析总结
2.3 采样气田S141井挂片腐蚀监测及数据分析
2.4 不同因素对井筒腐蚀影响实验研究
2.5 介质pH值
2.6 介质温度
2.7 介质Cl-含量
2.8 介质HCO3-含量
2.9 介质Ca2+、Mg2+含量
2.10 井筒腐蚀机理分析
3 气田水样和气样分析
3.1 气田水样分析方法
3.2 水样分析结果
3.3 气田气样分析
4 气井油套管腐蚀预测模型的建立
4.1 灰色关联模型和人工神经网络模型的对比分析
4.2 BP人工神经网络简介
4.3 BP人工神经网络的建立
4.4 气井油套管腐蚀速率的测定
4.5 BP人工神经网络样本数据的采集
4.6 BP人工神经网络的训练、验证和测试
5 含腐蚀缺陷油管柱服役安全评价
5.1 基于BP人工神经网络的含腐蚀缺陷油管柱服役安全评价
5.2 含腐蚀缺陷油管柱服役安全评价技术的研究
5.3 含腐蚀缺陷油管柱服役安全评价系统的开发
6 ANSYS软件对含腐蚀缺陷油套管的失效分析
6.1 有限元分析方法概述
6.2 ANSYS Workbench介绍
6.3 含腐蚀缺陷油套管临界剩余壁厚的ANSYS计算流程
7 气井管线内腐蚀监测与防护技术
7.1 概述
7.2 腐蚀监测的应用
7.3 气田地面管线内腐蚀情况
7.4 监测气田1地面管线内腐蚀监测系统的建立
8 结论
参考文献
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