【摘 要】
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与一般的天然气输送管道相比，湿天然气集输管道的内腐蚀程度要严重很多，内腐蚀会影响设备的安全和管道的可靠性。如何对集输管道内腐蚀进行合理的预测，判断管道内腐蚀敏感区域是气田安全生产的迫切需要。采用PIPEPHASE软件对湿天然气管道进行多相流模拟，根据模拟计算结果，结合管道路由，共考虑管道高程差、管道倾角、截面持液率、压力、雷诺数这5个因素对湿天然气集输管道腐蚀速率的影响，基于BP神经网络模型建立湿
【机 构】
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西南石油大学石油工程学院，四川成都 610500 中石化西南油气分公司川东北采气厂，四川阆中 63
【出 处】
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CIPC2011中国国际石油天然气管道会议
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与一般的天然气输送管道相比，湿天然气集输管道的内腐蚀程度要严重很多，内腐蚀会影响设备的安全和管道的可靠性。如何对集输管道内腐蚀进行合理的预测，判断管道内腐蚀敏感区域是气田安全生产的迫切需要。采用PIPEPHASE软件对湿天然气管道进行多相流模拟，根据模拟计算结果，结合管道路由，共考虑管道高程差、管道倾角、截面持液率、压力、雷诺数这5个因素对湿天然气集输管道腐蚀速率的影响，基于BP神经网络模型建立湿天然气集输管道内腐蚀预测模型。运用此模型对某气田集输管线进行内腐蚀预测，并与管道现场开挖检测结果进行对比研究分析，研究表明：基于BP神经网络建立的内腐蚀预测模型对腐蚀速率的预测效果。较好，能完成对一定工况条件下集输管道腐蚀速率的预测，在缺乏充分的历史运行和检测数据情况下，此模型可以作为现场内腐蚀状况检测开挖选点的参考依据之一。
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