DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 油藏生产历史的拟合和开发方案的优化、调整是油藏开发过程中的两项重要任务。目前我国油藏实际开发过程中，主要进行人工历史拟合和生产方案优化。人工生产历史拟合即油藏工程师根据有关资料(包括地质资料)和数据，结合经验，采用试错法，人为地调整某些可调参数，力图使模型计算的生产历史与真实生产历史吻合的过程；同样的，人工的生产方案优化指油藏工程师通过试算法设计或调整开发方案，使生产目标(累产油、累产气或净现值)最大化的过程。 但实际油藏模型中可变的参数个数通常较多，因此人工历史拟合和方案优化工作过程繁琐、工作量大，对研究人员经验要求较高，尤其在处理复杂问题和大规模问题时，工作量尤为繁琐、庞大。此外，人工方法无法得到拟合结果或优化结果的可信度区间。 而计算机辅助型的自动化历史拟合技术和开发方案优化技术可以简化拟合、优化的流程，极大降低了油藏工程人员的工作量，是未来油藏工程技术发展的方向。 自动化历史拟合与方案调整在数学上的表述类似，因为历史拟合过程也可以看成是使模型计算结果与真实结果之差最小化的过程。即历史拟合和方案调整在数学上都可以被看成是求极值问题。而目前极值问题的有效解决方法可以分为两类，即梯度算法和非梯度算法 [ 1 ]。 梯度算法的核心思想是计算目标函数对待调整参数的梯度，并沿着梯度方向(或与梯度方向反向)调整待优化参数，包括最速下降法、共轭梯度法等 [ 2 ]。梯度算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，该类方法在处理油藏问题时有较大的局限性。主要由于：1) 目标函数(产量等)没有明确的解析表达；2) 目标函数为多峰函数，高度非线性；3)目标函数有多个，即多目标优化；4) 商业模拟器封装较完备，难以求取梯度。这些弱点使梯度优化算法的应用受到了限制。 非梯度算法主要是基于集合的优化方法，包括集合卡曼滤波和智能优化算法等。智能优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法等 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]，一般都是建立在生物智能或物理现象基础上的随机搜索算法，目前在理论上还远不如传统的梯度算法完善，往往也不能确保解的最优性，因而常常被视为只是一些“启发式方法”(meta-heuristic)。但这类算法一般不要求目标函数和约束的连续性与凸性，甚至有时连有没有解析表达式都不要求，对计算中数据的不确定性也有很强的适应能力。 自动历史拟合算法与智能优化算法的数学理论均已相对完善，且分别在油气藏研究中得到了初步的应用 [ 1 ] [ 5 ] - [ 10 ]，但目前尚没有完整地将自动历史拟合与智能优化结合开展油藏研究的工作。本研究首次在实际油藏中将自动化历史拟合技术与开发方案智能调整优化技术衔接，即首先采用集合卡曼滤波方法进行油藏开发历史的自动化拟合，在拟合获得的拟合度最好的油藏模型基础上，采用粒子群算法进行开发方案调整。最终获得了最佳的调整方案，实现了自动化历史拟合和开发方案智能优化技术的一体化应用。 研究结果表明，本文采用的方法和技术流程是合理、高效的。为其他复杂油藏高效开发提供了技术基础和案例参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 集合卡曼滤波方法 卡尔曼滤波是一种广泛应用的针对高斯线性问题的顺序数据拟合方法 [ 8 ]，其基本思想为计算预测值与观测值之间的误差协方差矩阵，逐步更新数值模型不确定参数，从而使预测值与观测值之间误差逐步减小。 考虑一个线性模型，定义状态向量S，S中包含模型的不确定参数、模型状态以及观测量。那么模型k时刻和k − 1时刻状态向量 S k 和 S k − 1 有以下关系。 S k = A k S k − 1 + e k − 1 (1) 其中e为模型误差。 k时刻观测值与模型状态间存在线性关系， d o b s ， k = G S k + ε k (2) ε 为观测误差，它与模型误差一样都服从均值为0的高斯分布。G为一个算子，它可以从状态向量中获取观测量的值。 一般将卡尔曼滤波方法分为两个步骤，即预测步和同化步，下文中将以上标f和a来分别表示预测步和同化步。 在预测步中，根据(2)我们可以利用k − 1时刻的同化后的状态向量计算k时刻的状态向量的最优估计，即 S k f = A k S k − 1 a (3) 以及协方差的最优估计， C k f = A k C k − 1 a A k T (4) 在同化步中，根据(3)， p ( S k | D k ) = p ( S k | d o b s ， k ， D k − 1 ) ∝ p ( d o b s ， k | S k ， D k − 1 ) p ( S k | D k − 1 ) (5) 由于模型参数和观测误差满足高斯假设，那么(5)右边第一项为， p ( d o b s ， k | S k ， D k − 1 ) ∝ exp [ − 1 2 ( G S k − d o b s ， k ) T ( C D ， k ) − 1 ( G S k − d o b s ， k ) ] (6) (5)右边第二项， p ( S k | D k − 1 ) ∝ exp [ − 1 2 ( S k − S k f ) T ( C k f ) − 1 ( S k − S k f ) ] (7) k时刻模型状态向量的最优估计为使(5)中后验概率 p ( S k | D k ) 最大的 S ^ k ，等价于求下述函数的最小值， J ( S ) = 1 2 ( G S k − d o b s ， k ) T ( C D ， k ) − 1 ( G S k − d o b s ， k )     + 1 2 ( S k − S k f ) T ( C k f ) − 1 ( S k − S k f ) (8) 令(7)的导数等于零便可以求的上述最优化问题的解， S k a = S k f + K k ( d o b s ， k − G S k f ) (9) 公式中K称为卡尔曼增益，它表示为， K k = C k f G T ( G C k f G T + C D ， k ) − 1 (10) 数据同化之后，模型状态向量的协方差可以表示为， C k = C k f − C k f G T ( C D ， k + G C k f G T ) − 1 G (11) 根据(11)计算得到的协方差可以用于分析数值模型的不确定性。卡尔曼滤波方法理论的推导都是基于数值模拟模型线性的假设，对非线性问题并不适用。然而，油藏数值模拟中控制方程大多为非线性方程，因此卡尔曼滤波方法在油藏数值模拟中不易应用。除此之外，在处理不确定参数较多的问题时，卡尔曼滤波计算协方差矩阵时需要消耗很大的计算量。 集合卡尔曼滤波方法是在卡尔曼滤波的基础上发展而来的 [ 9 ]，该方法借用了蒙特卡洛模拟的思想，同时更新所有实现的集合。集合卡尔曼滤波用样本的协方差代替卡尔曼滤波中的协方差矩阵，从而避免了卡尔曼滤波对协方差的更新和计算，因此集合卡尔曼滤波方法在处理大规模问题时较经典卡尔曼滤波更具优势。除此之外，集合卡尔曼滤波方法并未严格要求待矫正模型是线性的，因而它可以一定程度上用以处理非线性模型的数据同化任务。 集合卡尔曼滤波方法的技术流程如下： 首先根据先验概率分布生成一组状态向量的初始实现， S 0 = { S 0 ， 1 ， S 0 ， 2 ， ⋯ ， S 0 ， N s } (12) 其中， N s 为集合中实现的个数。 与卡尔曼滤波方法类似，集合卡尔曼滤波方法通常也分为预测步和同化步。 在预测步中，每个实现需要根据k-1时刻的同化后的状态向量预测估计k时刻的模型状态，即 S k ， i f = f ( S k − 1 ， i a ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N s (13) 其中， f ( · ) 为数值模拟模型，上标f和a分别表示预测步和同化步。(13)与(3)最大的不同是在集合卡尔曼滤波需要对集合内所有实现进行正演模拟。 在同化步中，对k时刻获得的观测数据进行数据同化。集合卡尔曼滤波方法中数据同化的公式与卡尔曼滤波类似， S k ， i a = S k ， i f + K k ( d k ， i − G S k ， i f ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N s (14) 其中，K为卡尔曼增益，G为从状态向量中提取观测量的算子。 这里，卡尔曼增益的计算方法与经典卡尔曼滤波方法中计算公式类似， K k = C k f G T ( G C k f G T + C D ， k ) − 1 (15) 所不同的是，(15)中协方差矩阵 C k f 并不是直接显式计算得到，而是通过统计集合中所有实现得到， C k f ≈ 1 N s − 1 ∑ i = 1 N s { [ S k f ， i − 〈 S k f 〉 ] [ S k f ， i − 〈 S k f 〉 ] T } (16) 〈 S k f 〉 = 1 N s ∑ i = 1 N s S k ， i f (17) 集合卡曼滤波方法的实施流程如图1所示，通过建立油藏模型，设定需要拟合的参数，基于集合卡曼滤波方法的使用生产动态数据进行油藏参数的反演，逐步优化油藏模拟，提高拟合精度。
system: [SYSTEM]

user: 3. 粒子群优化算法 粒子群优化算法(Particle swarm optimization， PSO)是一种进化计算技术。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解 [ 10 ]。 PSO先生成初始种群，即在可行解空间中随机初始化一群粒子，每个粒子都为优化问题的一个可行解，并由目标函数为之确定一个适应值(fitness value)。PSO不像其他进化算法那样对于个体使用进化算子，而是将每个个体看作是在n维搜索空间中的一个没有体积和重量的粒子，每个粒子将在解空间中运动，并由一个速度决定其方向和距离。通常粒子将追随当前的最优粒子而动，并经逐代搜索最后得到最优解。在每一代中，粒子将跟踪两个极值，一为粒子本身迄今找到的最优解pbest，另一为全种群迄今找到的最优解gbest。具体流程见图2。 粒子群算法的数学表述为 [ 5 ]：假设在D维搜索空间中，有m个粒子组成一群体，第i个粒子在D维空间中的位置表示为 x i = ( x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i D ) ，其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ，第i个粒子经历过的最好位置(有最好的适应度)记为 p i = ( p i 1 ， p i 2 ， ⋯ ， p i D ) ，每个粒子的飞行速度 v i = ( v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i D ) 。在整个种群中，所有粒子经历过的最好位置为 p g = ( p g 1 ， p g 2 ， ⋯ ， p g D ) ，每一代粒子根据下面的公式更新自己的速度和位置。 v i d = w v i d + c 1 r 1 ( p i d − x i d ) + c 2 r 2 ( p g d − x i d ) (18) x i d = x i d + v i d (19) 其中，w为惯性权重；c 1 和c 2 为学习因子；r 1 和r 2 是[0，1]之间的随机数。公式由三部分组成，第一部分是粒子先前的速度，说明了粒子目前的状态；第二部分是认知部分(Cognition Modal)，是从当前点指向此粒子自身最好点的一个矢量，表示粒子的动作来源于自身经验的部分；第三部分为社会部分(Social Modal)，是一个从当前点指向种群最好点的一个矢量，反映了粒子间的协同合作和知识的共享。三个部分共同决定了粒子的空间搜索能力。第一部分起到了平衡全局和局部搜索的能力。第二部分使粒子有了足够强的全局搜索能力，避免局部极小。第三部分体现了粒子间的信息共享。在这三部分的共同作用下粒子才能有效的到达最好位置。 更新过程中，粒子每一维的位置、速度都被限制在允许范围之内。如果当前对粒子的加速导致它在某维的速度V i 超过该维的最大速度V d ，max ，则该维的速度被限制为该维最大速度上限V d ，max 。一般来说，V d ，max 的选择不应超过的粒子宽度范围，如果V d ，max 太大，粒子可能飞过最优解的位置；如果太小，可能降低粒子的全局搜索能力。 图1. 集合卡曼滤波方法流程图 图2. 粒子群优化算法流程图
system: [SYSTEM]

user: 4. 算例分析 QH油田位于于渤海中部海域，是一个大型复杂河流相稠油油田，地层原油黏度为28~260 mPa∙s。该油田是在前第三纪古潜山(石臼坨凸起)背景上发育起来的被断层复杂化的大型低幅度披覆构造，储层为正韵律和复合韵律河道沉积砂体。油藏埋深中等(1.7~1.9 km)，储层胶结疏松，物性好(平均孔隙度18%，平均渗透率50 × 10 −3 μm 2 )；纵向上包含3套油层，并发育有大量泥岩隔夹层，含油层段多，油柱高度小(小于20 m)，油水关系复杂。 QH油藏共包含18口生产井，自2011年2月投产以来，衰竭开发至今。采用2011年2月到2016年7月的生产动态数据进行历史拟合，利用2016年7月以来的生产数据检验预测结果。在该拟合研究中，将历史产液量作为井的控制条件，拟合各井的产水量。 根据地质情况和测井数据建立的油藏地质模型共51个网格层、535，500个有效网格。在拟合过程中，选择可靠性较低且对模拟结果较敏感的基质孔隙度、渗透率、垂向渗透率比例、初始油水界面上的毛管力等四个参数作为待调整变量进行调整，根据地质背景和测井解释分析情况确定各参数的调整范围如表1所示。 Table 1 The value range of the parameters to be fitte 待拟合变量 最小值 最大值 孔隙度乘数 0.8 1.2 渗透率乘数 0.5 2.0 垂向渗透率与水平渗透率比值 0.02 0.1 初始油水界面上的毛管力 0 0.3 bar 表1. 待拟合参数的取值范围 在使用集合卡曼滤波方法进行历史拟合过程中，共设置20个实现，分4次进行数据同化。图3是拟合过程中所有实现的日产水与实际油藏日产水的对比曲线，其中蓝色细线为单个随机算例计算的结果，红圈是实际数据。可以看出随着同化的进行，各实现的计算结果迅速向真实结果靠拢，并在最后收敛到真实生产数据附近。在2016年7月开始的预测阶段(2000天以后)各实现的表现也于真实的产水基本吻合，验证了拟合的正确性。 图3. 拟合收敛过程 在拟合过程中，4个待调整参数也随着拟合的进行快速收敛，结果见图4。从图中可以看出，随历史拟合不断进行，各算例中需要调整的四个不确定性参数的变化情况，后期基本已经收敛到确定的值。对该油藏的地质模型而言，孔隙度乘数、渗透率乘数、初始油水界面上毛管力值收敛较好，说明敏感性极高。垂向渗透率收敛较差，表明该油藏由于隔层发育，纵向连通性差，流体的纵向流动比例较小，因此不敏感。 选择拟合结束后获得的最佳模型进行后续研究，图3中绿线是该模型计算结果与真实历史数据的对比，从中可以看出，该模型结果基本能够反映储层开发过程及渗流规律。 图5是最佳拟合模型计算结束后的储层压力和饱和度分布，总体而言该井区储层受岩性控制，砂体连通性差、非均质性强，各井生产规律差异较大。因此考虑采用生产井转注的方法调整开发模式和井网结构，提高油藏采收率。图6是转注后的井网结构。 图4. 待调整参数的收敛过程 图5. 最佳算例计算完成后获得的储层含水率分布 图6. 转注后的井网结构 为最大化的提高油藏采收率，采用粒子群算法对各注水井的注水量以及注水层段进行优化。在优化过程中，定全区日累积注水量为400方/天，5口注水井各自的注水量占累积注水量的比例为待优化参数；同时对各井可能的注入层段进行组合，由于储层共包括3个油层，因此共有7中组合方式，见表2。 Table 2 All possible injection layer combinations of injection well 编号 1 2 3 4 5 6 7 注入层组合 1 2 3 1 + 2 1 + 3 2 + 3 1 + 2 + 3 表2. 注入井所有可能的注入层组合 因此，待拟合变量共10个，采用粒子群算法进行拟合。共设置40个粒子，各粒子的初始位置随机分布。优化过程中设置数模算例计算时间为5年，优化的目标函数设置为最终的全区累产油，演化次数为20。此外，计算过程中任一生产井含水率大于98%时，该井自动关闭。图7是演化过程中各粒子对应的目标函数(累产油)变化情况，使用粒子群算法对开发效果进行优化时目标函数的攀升过程(表明优化算法是有效的)。从图中可以看出，优化过程明显提高了各方案的累产油。最佳算例比随机设置初始参数的最好结果累产油高1.2万方，经济效益明显。 图7. 各粒子目标函数演化情况 图8是各粒子对应的待优化参数的演化情况，从图中可以看出各参数均收敛到一个最佳的值。计算结果表明，不同注入井的最佳注入层和注入量均不相同，而是取决于与周围生产井的位置关系和连通性。同时，所有的注入井均没有采用3层合注的生产模式(对应代号7)，而是均沿主力层注入。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 基于集合卡曼滤波的自动历史拟合方法，可以较好地刻画地层非均质性，是现阶段技术条件下能够用于油田实际的一种高效自动历史拟合技术。 2) 自动历史拟合方法省时省力，对工作人员的经验要求低，拟合效果好，是一种高效易操作的多参数调参技术。 图8. 各粒子对应的待优化参数的演化情况 3) 粒子群算法能够同时且高效地调整所有油藏生产中的带优化参数，最大化油藏的开发目标(累产油或净现值)，是一种有效的油藏开发方案设计、调整方法。 4) 本文首次将自动化历史拟合技术与开发方案智能调整优化技术结合，应用于实际油藏的生产研究当中。结果表明，本文采用的方法和技术流程是合理、高效的。为其他复杂油藏高效开发提供了技术基础和案例参考。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 长输天然气管道作为天然气运输的经济高效的运输方式，随着国内天然气需求的增加，天然气长输管道建设得到快速的发展。由于天然气长输管道在输送过程中要消耗大量能源，天然气管道节能问题一直是管道行业发展中需要重点解决的问题。中哈C线项目通过采取管道内涂层措施、合理优化管径和站址、线路截断阀室应用新节能工艺方案、余热锅炉利用燃气余热、合理设置出站温度、空压机采用变频电机等一系列措施，有效地节约管道能耗，不但促进各项节能技术在输气管道工程的应用，推动天然气管道节能工作的发展，而且节约了管道运行成本，提高了企业经济效益。 关键词 :节能，压气站，长输管道，天然气 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着近年来天然气在市场发展下和实际需求量的不断提高，输气量不断增加，通常以管道为主要输送方式，实际运输所需要的各种设备较多，设备工作消耗的能量较大，导致生产成本增加，这是国际上共同面临研究解决的问题，经过研究分析管道行业一方面要积极采用国内外先进的输气工艺和节能技术，引进先进的管理系统，另一方面提高员工的节能意识和国际接轨，来提高完善我国天然气长输管道节能工作。 为节约能源实现经济环境可持续发展，国家先后通过了《中华人民共和国节约能源法》(中华人民共和国主席令第七十七号)、《国务院关于加强节能工作的决定》(国发(2006) 28号)等法律法规。天然气长输管道虽然是输送天然气的一种经济高效的输送方式，尤其是大输量和长距离输送其经济性更为显著，但采用天然气长输管道输送天然气的同时也消耗大量能源。为满足国家节能法规要求，提高企业的经济效益，在长输管道建设中采取节能措施，尤其像中哈C线工程这样拥有8座压气站，1300多公里的大口径输气管道工程更显得尤为重要。在中哈C线工程积极地应用各项节能技术，以推动天然气管道节能工作的发展。
system: [SYSTEM]

user: 2. 中哈C线工程概况 中亚–中国天然气管道C线工程(哈国段)起点位于哈乌边境，沿A/B线并行敷设至中国境内的霍尔果斯。线路全长1302.75 km，全线管线采用X80材质、直径1219 mm的钢管，管道外防腐采用3PE，内涂层采用双组份液态环氧树脂，设计压力9.81 MPa。其中哈乌边境~阿克布拉克段长度309.5 km，设计输量200 × 10 8 Nm 3 /a；阿克布拉克~霍尔果斯段长度993.25 km，设计输量250 × 10 8 Nm 3 /a。中哈C线工程共设置压气站8座，计量站2座(分别设在CCS1压气站和霍尔果斯计量站)，清管站8座、线路截断阀室64座，其中RTU阀室43座。中哈C线与AB线跨接8处，下气点11处。压气站可实现气体除尘(除液)、增压、压力越站、全越站、工艺气冷却、站循环、燃料气(自用气)供应、气质分析、放空和排污等功能要求。
system: [SYSTEM]

user: 3. 中哈C线管道耗能分析 利用管道输送天然气须消耗大量能源，天然气长输管道的能耗可分为直接能耗和间接能耗。直接能耗是指压缩机组能耗、燃料气消耗以及管道阻力损失等在天然气输送过程中产生的能耗。这类能耗可以通过采用新工艺、新技术、新设备予以降低，但不能消除。间接能耗是指天然气放空、泄漏等所导致的直接损失，这类能耗在理论上可以消除 [ 1 ] [ 2 ]。中哈C线工程通过减少管道摩阻，优化管道工艺，采用压降小的设备、节能压缩机组及采用减少放空工艺、压缩机余热利用等节能措施，来减少管道的直接能耗和间接能耗，达到节能效果。中哈C线工程站场主要耗能设备包括压缩机组、空气压缩机、燃气发电机、空冷器、燃气锅炉等。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 项目采取的节能技术措施和节能工艺不但满足输送工艺的要求，又有利于降低各耗能设备的能耗量，减少天然气损耗，提高能源的利用效率。节能亮点主要体现以下几个方面： 1) 该工程选定的压缩机效率可达88%；燃驱压气站燃机ISO效率可达40%以上，设备节能效率处于国际领先水平。 2) 设置余热利用装置，利用压缩机组余热，为燃料气加热及生活供热等提供能源，减少电力、燃气消耗。 3) 压缩机组后空冷器采用50℃出站温度，有效节约管道运行能源。 4) 采用减阻内涂层技术，节省管道运行天然气消耗量。 5) 优化管径方案，采用D1219，9.81 MPa，不但节约了管道自耗气，还使得整个系统更为经济。 6) 采用新节能阀室工艺和密闭清管工艺，减少管道运行期间管道放空带来的天然气损失。 中哈C线节能、降耗措施的应用，有力地推动天然气管道节能工作的发展，对提高企业经济效益，实现经济、社会和环境的可持续发展都具有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 压制成型是电力绝缘元件的主要加工方法，具有广泛的市场前景。本文对真空接触器中的绝缘横梁构件的压制成型工艺进行研究，采用ANSYS有限元分析软件模拟绝缘横梁模具在压制成型的加热过程，借助数值计算软件数值求解绝缘横梁的保温过程，基于求解结果的详细分析，优化了成型过程中的工艺参数，给出了两种加热改进方法：一是在低温区域的加热增强，并且缩短加热时间。二是优化保温过程中电热管的温度设定值，解决了实际生产过程中遇到的产品质量缺陷问题。实验证明生产中采用该优化参数可有效提高产品的质量，缩短生产周期。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 压制成型是电力电气绝缘部件主要的成型方法之一。热固性塑料的成型优于其他成型方法，新型BMC (Bulk Molding Compounds)团状模的出现使压制成型成为产品的重要成型方法，在电力电气设备构件的制造领域逐渐拥有越来越大的市场应用前景 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。BMC团状模材料在模具固化过程中的温度和保温时间研究十分重要。许多国内外学者都在致力于研究BMC团状模材料的成型工艺，在对这些工艺参数的研究过程中，提出了许多具有现实参考意义的结果 [ 4 ] [ 5 ] 。 然而如果压制成型的最佳工艺参数均采用实验的方法来确定，必然需要消耗大量的时间、人力和物力，这有碍于企业的正常生产秩序。本文利用ANSYS软件，通过计算机来模拟绝缘横梁的压制成型加热过程，研究的绝缘横梁压制成型所用到的BMC材料属于热固性塑料，解决压制成型产品质量出现的问题。
system: [SYSTEM]

user: 2. 绝缘横梁的压制成型工艺 本文研究对象为绝缘横梁(如图1所示)，根据生产该构件的企业所提供的相关资料，该产品最高要求可承载12 kV、400 A的负载，而且要求在长时间频繁操作运行的过程中仍然保持稳定。 图1. 绝缘横梁制品实物图 绝缘横梁压制成型的生产过程是首先将装料用的胶框清理干净，放到称量工具上进行称重以达到制品工艺要求的材料质量，接着将BMC团状模材料搅拌揉成团状，放入经加热后的压制成型模具上进行压制成型，最后将制品取出后进行后处理，其工艺过程可划分为：(1) 称料揉团；(2) 嵌入镶块；(3) 下料合模；(4) 卸压排气；(5) 交联固化；(6) 卸压开模脱模；(7) 制品后处理。 BMC团状模材料在压制成型的过程中发生复杂的交联固化反应，由于发生化学反应材料本身会释放一定的热量 [ 6 ] 。通过分析绝缘横梁的制品缺陷，可以知道影响绝缘横梁压制成型质量的主要工艺参数为在压制成型过程中加热温度和保温时间。
system: [SYSTEM]

user: 3. 绝缘横梁压制成型的加热过程温度场模拟 按照实际的生产条件(加热管的分布、加热管的功率及相关材料参数)对绝缘横梁在压制成型的加热过程进行瞬态仿真分析，得到绝缘横梁压制模具在加热一定时间后模腔内表面的温度场分布和达到理论保温温度的温度场分布，进而分析原有的加热管分布及功率配置是否合理，根据达到理论保温温度的最优加热时间得到最佳的加热管布局及功率配置，并且对优化后的条件再进行仿真分析验证 [ 7 ] [ 8 ] 。然后利用优化后的仿真结果模拟模具在加热过程的升温曲线，对绝缘横梁模具进行保温过程进行瞬态分析，通过设置不同的保温温度进行仿真分析，对比不同保温温度所获得达到理想温度场的保温时间长短确定最佳的保温温度。 3.1. 绝缘横梁模具加热过程的热传递方式 绝缘横梁模具加热过程的热传递方式主要有热传导和热对流。热传导可用傅里叶传热定律表示为： q ∗ = − K n n d T d n (1) 其中：q * 为热流密度，单位为W/m 2 ；K nn 为热导率，单位为W/(m·℃)； d T d n 为n向的温度梯度。 热对流作为有限元分析的边界条件施加，热对流用牛顿冷却方程描述为： q ∗ = a ( T S − T B ) (2) 其中：α为对流换热系数； T S 为固体表面的温度； T B 为周围流体的温度。 根据实际的生产过程，本文在ANSYSWorkbench中模拟的绝缘横梁压制成型的加热过程的热传递方式主要是热传导和热对流，对电热管进行加热，热量从电热管向模具进行热传导，与此同时，模具表面与环境空气接触产生了热对流。 3.2. 绝缘横梁模具网格划分 将绝缘横梁制品和压制成型模具(模具装配爆炸图如图2所示)的三维实体模型导入ANSYSWorkbench中。取网格长度大小最终选择为20 mm，对实体模型进行网格划分，其结果如图3所示。 3.3. 绝缘横梁模具加热荷载的加载 加热管在模具中的分布如图4所示，首先根据电热管的规格对模具电热管的分布位置进行了分区，如图4(a)和图4(b)所示分别为模具动模和定模的电热管分布。 图2. 绝缘横梁压制成型模具模型 图3. 模型网格化图 图4. 模具中电热管分布图 3.4. 加热过程温度场的求解与分析 在进行模拟的过程中对部件进行了耦合处理，以绝缘横梁制品模型的表面温度场的分布作为模具模腔表面温度场的分布，如图5所示。 图5. 不同加热时间的模腔内温度场分布 根据绝缘横梁制品表面的计算结果可以看出，模具在进行了15分钟加热后，如图5(a)所示，模腔内最高温度为113.93℃，未达到绝缘横梁制品理论固化成型的温度范围140℃~150℃；在加热至20分钟时，如图5(b)所示，模腔内最高温度为136.93℃，已经接近理论的固化成型温度值，但模腔中部大部分区域温度仅为88~100℃左右，远远达不到理论的固化成型温度值；当模具加热至30分钟时，如图5(c)所示，模腔内最高温度为179.55℃，已经超过了理论的固化成型温度值，模腔表面仅有三分之二的区域达到了理论的固化成型温度值，仍有三分之一的区域温度仅为130℃左右。由此可以得知，在这种电热管分布与热流密度加载作用下，制品会出现部分位置出现烧焦现象。 对各个区域在加热25分钟时最高温度进行分析，由图6得知，定模后下区、定模后中区、动模后侧区、动模后中区和动模顶面区温度上升得比较快，基本都达到了保温的温度控制值，但是由于模具的厚度不一样，各个区域的热量传递到模腔表面时产生比较大的差异，出现上述温度场中温差较大的现象。 在上述加热条件下，通过模拟结果分析可以得知，显然是不能达到温度场的要求的，因此需要调整加热条件，根据分析图6可以知道，在型腔中部靠近侧抽芯部分升温速度比型腔两侧的要慢，导致型腔两侧温度达到固化成型温度时，中部温度仍处于比较低的情况，而且最高温与最低温之间相差约50℃，这样在实际生产过程中是不符合要求的。因此需要在侧抽芯中增加加热管，优化后电热管如下图7所示。 进行加热载荷的加载之后对模型进行优化后的模拟，经过计算，继续以绝缘横梁制品的表面温度场作为模腔表面温度场，其结果如图8所示。 经过加热管优化之后，根据绝缘横梁制品表面的计算结果可以看出，在加热至20分钟时，如图8(a)所示，模腔内最高温度为139.76℃，已经接近理论的固化成型温度值，但模腔中部大部分区域温度已由优化前的88~100℃升高至106~125℃；当模具加热至25分钟时，如图8(b)所示，模腔内最高温度为163.4℃，模腔表面有大部分的区域达到了理论的固化成型温度值，最高温与最低温的温差仅为25℃左右，已经达到了工艺要求，并且优化后的在加热时间上比优化前的缩减了5分钟。 图6. Time = 30 min时各区域最高温度 图7. 优化后电热管分布图 图8. 模腔内表面在不同时刻的温度场分布
system: [SYSTEM]

user: 4. 绝缘横梁压制成型的保温过程温度场模拟 在实际生产过程中，上面所讨论的绝缘横梁压制成型的加热过程实际为模具的预热过程，而绝缘横梁制品实际固化成型过程为上下模合模开始的保温过程，下面将在预热基础上继续分析绝缘横梁压制成型的保温过程 [ 9 ] [ 10 ] 。 4.1. 绝缘横梁模具保温载荷的加载 根据加热管在加热过程温度随时间变化的拟合关系，保温过程在设置温度荷载分为两步，第一步是对模具进行预热，即根据加热管温度随时间变化的拟合关系；第二步是对加热管进行温度恒定设置，为了研究出最适合的保温时间和保温温度，加热管的温度恒定设置为145℃、150℃、160℃。通过对比三个加热管保温控制温度下，观察模腔内的温度场分布，以及模腔内温度达到固化成型温度范围所需要的时间，综合考虑两者决定保温温度和保温时间两个工艺参数。 4.2. 保温过程温度场的求解与分析 通过分别对保温过程中的三个不同的电热管恒定温度设定值进行仿真模拟，分别得到设定值为145℃、150℃、160℃下绝缘横梁在保温过程的温度场分布。 4.2.1. 保温过程电热管温度设定值为145℃ 从绝缘横梁制品在压制成型过程中最高温和最低温随时间的变化曲线(如图9所示)可知，经过24分钟的加热，电热管进入恒定为145℃的保温阶段，但模腔内的最高温度仅为130℃左右，继续进行保温，模腔内的温度继续上升，在40~44分钟时最低模腔内的最低温度超越了140℃，而此时最高温尚未超过145℃，整个模腔内的温度介于140℃~150℃之间，达到了BMC团状模材料固化成型的温度要求。从绝缘横梁制品的温度场(如图10(a)所示)中可以看出，当绝缘横梁制品的最低温度超过140℃所需要的时间约为43分钟。若继续保温至50分钟时，如图10(b)所示，绝缘横梁制品的温度场分布仍介于142℃~144℃之间。 图9. 压制成型过程中温度随时间的变化曲线 4.2.2. 保温过程电热管温度设定值为150℃ 从绝缘横梁制品在压制成型过程中最高温和最低温随时间的变化曲线(如图11所示)可知，经过25分钟的加热，电热管进入恒定为150℃的保温阶段，但模腔内的最高温度仅为130℃左右，继续进行保温，模腔内的温度继续上升，在35~40分钟时最低模腔内的最低温度超越了140℃，而此时最高温尚未超过150℃，整个模腔内的温度介于140℃~150℃之间，达到了BMC团状模材料固化成型的温度要求。 图10. 不同保温时间的模腔内温度场分布 图11. 压制成型过程中温度随时间的变化曲线 从绝缘横梁制品的温度场(如图12(a)所示)中可以看出，当绝缘横梁制品的最低温度超过140℃所需要的时间约为38分钟。若继续保温至50分钟时，如图12(b)所示，绝缘横梁制品的温度场分布仍介于147℃~150℃之间，所以，在38分钟之后的保温过程时没有意义的，继续进行保温会造成能源的浪费。 4.2.3. 保温过程电热管温度设定值为160℃ 从绝缘横梁制品在压制成型过程中最高温和最低温随时间的变化曲线(图13)，经过27分钟的加热，电热管进入恒定为160℃的保温阶段，但模腔内的最高温度为140℃左右，继续进行保温，模腔内的温度继续上升，在约35分钟时最低模腔内的最低温度超越了140℃，而此时最高温度已经超过150℃，整个模腔内的大部分温度在145摄氏度以上，并且部分区域超过了达到了153℃，虽然达到了BMC团状模材料固化成型的温度要求，但是超过153℃的部分区域有可能由于成型温度过高出现品质问题。 图12. 不同保温时间的模腔内温度场分布 图13. 压制成型过程中温度随时间的变化曲线 从绝缘横梁制品的温度场(如图14(a)所示)中可以看出，当绝缘横梁制品的最低温度超过140℃所需要的时间约为即33分钟。若继续保温至38分钟时，如图14(b)所示，绝缘横梁制品的温度场分布介于148℃~156℃之间，在38分钟之后的保温过程中由于温度上升较快，会导致绝缘横梁发生交联固化的时间过短，出现制品部分区域固化不完全，而制品中温度较高的区域出现烧焦现象。
system: [SYSTEM]

user: 5. 实验验证 对绝缘横梁压制成型加热过程研究结果的生产验证 根据本文对绝缘横梁压制成型的加热过程研究分析，得到了相应的工艺优化方案： (1) 在模具侧抽芯中增加两根电热管并相应地缩短加热时间，根据仿真结果，加热时间为23~25分钟即可达到工艺要求。 图14. 不同保温时间的模腔内温度场分布 (2) 根据仿真结果，设定保温过程加热管的保温温度设定值为150℃ ± 3℃，对BMC团状模材料进行预热，预热温度为50℃~60℃，保温时长为775~785秒即可使绝缘横梁固化度达到0.99以上。 在实际的生产过程中根据以上的优化方案进行工艺参数的设定，其中工艺参数的设定与实际的结果，如表1、表2、图15所示。 Table 1 Process parameter setting and actual results of electric heating pipe with moving mol 第一组 第二组 第三组 设定温度 150℃ 153℃ 153℃ 显示温度 150℃ 151℃ 151℃ 实际温度 145~147℃ 145~146℃ 144~147℃ 对应接电组及说明 动模右侧电组Ａ 动模中间电组Ｂ 动模左侧电组Ｃ 表1. 动模电热管工艺参数设定与实际结果 Table 2 Process parameter setting and actual results of electric heating pipe with fixed mol 第一组 第二组 第三组 设定温度 149℃ 150℃ 149℃ 显示温度 151℃ 152℃ 151℃ 实际温度 144~148℃ 143~148℃ 145~147℃ 对应接电组及说明 定模右侧电组Ｅ 定模左侧电组Ｄ 定模行位电组Ｆ 表2. 定模电热管工艺参数设定与实际结果 图15. 电热管实际生产排布图 根据实际的生产结果显示，可以知道，保温过程中电热管保温温度设定值为150℃ ± 3℃、保温时间为780秒，模具模腔的实际温度为144℃~148℃。采用ANSYS仿真，保温温度设定值为150℃ ± 3℃，温度场分布147℃~150℃之间，保温时长为775~785秒，结果基本吻合，可见，本文基于热固性材料自催化模型所建立的数学模型是正确的，并且具有一定的实际验证意义。
system: [SYSTEM]

user: 6. 小结 本文分析绝缘横梁构件压制成型过程中的缺陷，确定了在制造过程中对产品质量起关键作用的工艺参数。借助ANSYS有限元分析软件的热分析模块，分别对产品压制成型的加热和保温过程进行了仿真模拟，得到了模具在这两个过程中的温度场随时间的变化及分布，并且最终确定了模具所需要的加热时间。在保温过程中电热管保温温度设定值为150℃ ± 3℃、保温时间为780秒，模具模腔温度为144℃~148℃，可取得较好的压制成型产品质量，缩短生产周期。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 华庆油田白239区于2009投入开发，主力开发层系为延长组长6 3 层。开发井网采用斜直井 + 水平井组合部井方式，其斜直井开发区采用反九点注采井网，水平井开发区采用七点与五点法注采井网。随着开发时间的延长，累计采出体积及注水量的增加，油藏地下油水分布日趋复杂，油井含水上升较快，尤其是斜直井 + 水平井综合部井开发区，水平井含水上升乃至水淹对区块影响更大。水平井水淹后则周围若干注水井需要关停，储量率就会下降，油田稳产基础就会变差，因此对生产形势带来严重的影响。本文对白239区开发中的突出问题即油井含水上升快、高含水井增加迅猛，进行了认真的分析总结，并结合油井生产实际提出了控水稳油的针对措施。 关键词 :华庆油田，见水类型，影响因素，治理对策 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 华庆油田白239区处于陕北鄂尔多斯沉积盆地斜坡南部，主力开发层延长组长6 3 层，为浊流滑塌沉积相；延长组构造为一平缓的西倾单斜，在局部形成起伏较小轴向近东西或北东向的鼻状隆起，对油气聚集及其丰度有一定的控制作用 [ 1 ]。长6 3 储层岩石以极细粒、细粒岩屑长石砂岩为主，其次为少量的中–细砂岩、粉砂岩，砂岩碎屑以各类长石为主，其次为石英、岩屑和少量的重矿物，岩石成分成熟度较低；碎屑分选性中等–好，为次棱角状–次圆状；填隙物主要为各种自生胶结物，泥质杂基含量较少，结构成熟度较高；根据储层解释结果统计，长6 3 储层平均孔隙度为9.7%，平均渗透率为0.43 × 10 −3 μm 2 ，属于低渗–特低渗储层。 白239区目前平均单井产能1.8 t/d，含水64.9%，含水率大于80%的油井占28.4%，其中定向井占总井数17.4%，水平井占总井数33.3%。水平井高含水井占比高，治理难度大，已经对区块的稳产造成了较为严重的影响，是区块稳产最紧迫的问题之一 [ 1 ]。
system: [SYSTEM]

user: 2. 白239区开发现状 2019年7月，白239区油井开井数147口，日产液水平709 t，日产油水平249 t，单井日产油能力1.73 t，综合含水64.9%，区块累积产油45.3万吨，地质储量采油速度0.31%，地质储量采出程度1.49%；注水井开井161口，日注水平2198 m 3 ，单井日注13.7 m 3 ，月注采比2.6，累积注采比4.7，以上指标说明白239区目前仍处于开发初期阶段，开发潜力仍然较大。 目前单井产能(现产)及累计产量均位于油藏中部与北部，开发区南部单井现产及累产相对较低，全区累产图和单井产能见图1、图2。这种现象的主要原因主要是沉积微相差异、储层物性以及微构造等 [ 2 ]。 图1. 目前单井产量等值线分布图 图2. 累计产油量分布等值线图
system: [SYSTEM]

user: 3. 目前含水状况及分级 白239区2019年7月全区生产含水率平均64.9%，属于中高含水。根据2019年7月白239区油井含水率分级统计(表1)，含水大于80%的油井42口，占目前开井比例的28.4%；其中定向井(斜直井)为6口，平面上呈点状零散分布；水平井34口，主要位于两个连片带分布，一个位于区块南部的陈平14-1井至陈平17-3井区带，共计20口，另一个位于区块中部陈平21-3井至陈平22-7区，共计10口；图3、图4、图5分别展示了白239区开发初期、2015年底、2019年7月的油井生产含水率状况，可以看出两个含水区含水变化趋势–含水井数随开发年限不断增加，见水面积不断扩大。 Table 1 Water cut classification table of Chang 63 oil well in Bai23 分类 含水分级 开井数 口 单井平均日产液 t 单井平均日产油 t 含水率 % 占开井数比例 % 定向井 <20 10 1.85 1.54 16.87 21.7 20~40 17 1.83 1.31 28.84 37.0 40~60 6 2.61 1.34 48.55 13.0 60~80 5 1.84 0.5 72.63 10.9 >80 8 4.05 0.19 95.33 17.4 合计 46 2.28 1.10 51.61 100 水平井 <20 6 4.74 4.01 15.42 5.9 20~40 27 4.48 3.18 28.86 26.5 40~60 17 6.17 2.89 53.18 16.7 60~80 17 5.56 1.62 70.86 16.7 >80 34 7.86 0.42 94.65 33.3 合计 102 6.09 2.00 67.08 100 表1. 白239区长6 3 油井含水分级表 图3. 初期含水分布图 图4. 2015年含水分布图 图5. 2019年含水分布图
system: [SYSTEM]

user: 4. 见水类型及见水成因分析 4.1. 见水类型及动态特征 通过大量的油井取样和水性化验分析、裂缝检测、示踪剂试验、生产动态分析等多种手段可以研究判断出油井见水的类型、方向及周围注水井与见水井间储层联通关系 [ 3 ]。 4.1.1. 见地层水型 共计26口，生产动态特征为油井投产即见水或生产一段时间(0~3个月)即见水。其水性含盐度高，为CaCl 2 型，与原始地层水型一致，多分布于油藏中部及边部 [ 4 ]。 4.1.2. 见地注入水型 共计35口，动态特征投产即水淹(一般位于先导注水区)或投产一段时间突然见水(一般位于先导注水区)，水型为Na 2 SO 4 ，含盐明显下降，主要分布于油藏中部 [ 5 ]。 4.2. 见水特征 主要以裂缝见水为主，属于人工缝规模过大或天然微裂缝开启导致注入水突进，白239区北部、中部油井多为裂缝型见水；而油藏中部受储层物性差，且处于微构造相对较低部位原始含油饱和度相对较低的油井出现了投产即见地层水的现象，多属于孔隙型见水，这种类型中也可能存在因为油井工作制度不合理，井底生产流压大，油水两相渗透差异大导致提前见水的类型 [ 6 ]。 4.2.1. 见水方向 根据示踪剂监测及注采动态验证，为多方向性见水，主要见水方向为NE75˚，与本区主应力方向基本一致(图6)。 图6. 白239区不同见水类型平面分布图 4.3. 见水成因分析 4.3.1. 原始含油饱和度低井区油井投产即见水 白239区虽然大的构造背景为东高西低单斜构造，但也存在着众多东西向延展的局部鼻隆，鼻隆侧翼和沉积微相变化导致储层物性差异，使储层原始含油饱和度存在差异，当原始含油饱和度低于45%时，油井就可能投产就见地层水 [ 7 ]。 这类油井的见水时特征一般：液量稳定或下降，油量降低，含水率上升，动液面稳定或出现下降，图7所示含水上升区主要为原始含油饱和度，投产即见水的分布区。 图7. 白239区主要见地层水分布图 4.3.2. 裂缝发育区导致油井快速水淹 见水特征：注入水单向突进，油井表现为见水周期短，且快速水淹。液量迅速上升，含水也随之上升，动液面上升，油量下降，产水含盐下降且低于地层水含盐量 [ 8 ]。 见水方向：根据示踪剂监测及注采动态分析，为多方向性见水，但主见水方向为NE75˚ (图8)，与本区地层主应力方向一致，该区存在潜力缝并随注水量并注入压力变大开启。 图8. 注入水水淹井示意图 动态裂缝开启是油井见水的关键因素，天然裂缝多方向、人工缝网复杂及注入压力升高均是造成裂缝开启主要因素，导致油井多向见水 [ 9 ]。 4.3.3. 平面非均质性强，河道主流线方向上采油井见水快 根据白239区储层非均质性分析(表2)，平面长6 3 1 、长6 3 2 小层渗透率较好，高渗带主要位于河道上(图9)，该区域采油井见水较快(图10)。 Table 2 Evaluation table of sandstone heterogeneity in each substratu 层位 渗透率级差(JK) 渗透率突进系数(TK) 渗透率变异系数(VK) 非均质评价 长6 3 1-1 12.85 4.64 1.54 强非均质 长6 3 1-2 13.75 4.71 1.31 强非均质 长6 3 2-1 14.08 4.33 1.34 强非均质 长6 3 2-2 18.22 4.32 0.5 强非均质 长6 3 3 17.56 4.05 0.19 强非均质 表2. 各小层中砂岩非均质性评价表 图9. 主力层长6 3 2-2 层渗透率等值线图 图10. 见水油井位置图
system: [SYSTEM]

user: 5. 措施对策 针对白239开发区不同的含水上升类型及特征需要制定不同的治理对策，才能达到恢复其产能的目的。 5.1. 原始含油饱和度低井区治理对策 钻遇水平段全部没有生产潜力(原始含油饱和度全段大于45%占比较小)则需要研究开发其他潜力层可行性；确定新的潜力层(白239井区潜力开发层较多，水平段上部层段也有较好的潜力层)，注水井可以先进行试生产新层，水平井则为定向井加以利用 [ 10 ]。 5.2. 裂缝发育与河道上区治理对策 不管人工缝还是天然缝都要利用各种监测动态资料搞清裂缝发育的规模、方向为下一步措施做好准备。进行综合治理时首先在注水井上控制注水，不再增加地层存水注水量，在采油井上采用机械、化学方法进行卡、堵出水层段。当卡、堵水措施多次无效后，则需要放弃水平段开发潜力，需要考虑上部钻遇层的开发潜力。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 1) 白239区属陕北鄂尔多斯盆地典型的低孔低渗油藏，油井含水上升控制因素既有油藏本身的地质因素也有后期的人为因素。储层原始状况下，油水同储，分布复杂，因此对其含油性认识是油井投产见油的关键。 2) 白239区的见水类型为孔隙型和裂缝型，孔隙性主要是由于原始含油饱和度低，可动水含量高，油井投产后即可很快见水；裂缝型见水既有随着注水时间、压力增加地层中的潜在缝开启是油井快速见水，也有注入水延人工缝快速突进而水淹。 3) 白239区水淹井老层无开发潜力后，上部的油层有较好的开发潜力，是治理措施的潜在生产层，但潜力层投产必须是老层确实无开发潜力后才可进行。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 某天然气终端厂循环冷却水系统投入使用之后，水质逐渐恶化，水质综合达标率从95%下降到40%，导致冷却设备结垢、堵塞、腐蚀，严重影响冷却效果，还可能导致可燃介质泄漏进入循环水系统，影响生产安全。通过分析水质化验资料、冷却设备拆检、污物样品分析、微生物定性监测等手段，找到了诱发水质恶化的真因，并通过循环水系统改造、加药方式调整等措施，有效提升了该终端厂循环冷却水系统水质综合达标率，提升了换热设备换热效率，保障了生产安全，并为工业循环冷却水系统疑难问题处理提供了新思路。 关键词 :循环水系统，水质综合达标率，换热效率，系统改造 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 前言 南海东部某天然气终端处理厂处理来自5个海上气田开采的天然气，通过脱碳、脱水、液烃分馏、凝析油稳定等工艺后，产出干气、丙烷、丁烷、稳定轻烃、稳定凝析油等产品。该终端厂配置敞开式循环冷却水系统一套，由地上式钢筋砼循环水池、冷却塔、循环水管道、循环水泵、纤维球旁滤罐以及必要的水处理检测等设备组成，系统保有水量约为1500 m³，循环水量大约2502 m³/h。 该循环冷却水系统投入使用之后，水质逐渐恶化，水质综合达标率从最初的95%下降到40%，循环水池表面漂浮大量油脂类污物，微生物滋生严重，水体浊度高，并散发恶臭。水质恶化导致换热设备结垢、堵塞、腐蚀，严重制约冷却效果。 当前国内外针对工业循环冷却水系统水质提升的方法主要有：更换旁滤设备、更换药剂选型、定期清除池底淤泥等。 本文引入帕累托图、因素关联图等质量管理常见的分析方法，找到了可能导致循环水水质不达标的原因，在此基础之上制定了要因验证计划表，并分析水质监测资料、冷却设备拆检、微生物定性监测等手段，找到了诱发水质恶化的真因，并通过循环水系统改造、加药方式调整等措施，有效提升了该终端厂循环冷却水系统水质综合达标率。
system: [SYSTEM]

user: 3. 循环冷却水水质不达标对策研究 从前文研究可以得出，循环冷却水系统水质综合达标率低的主要因素有两个：一、循环水池结构有缺陷；二、循环水加药方式不合理。 3.1. 循环水池结构缺陷对策 针对循环水池结构缺陷问题，通过在西侧冷却水集水池与泵池之间增加连通口，并在原有连通口和新增连通口处安装控水闸板，控制水流从集水池西侧(欠流动区)进入吸水池西侧(死水区)之后，再进入泵的吸入口，建立强制流动，改造示意图如图5所示 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 图5. 循环水池缺陷改造示意图 3.2. 循环水加药方式不合理的改进措施 固体药剂加注方式调整，主要是通过制作药剂溶解槽实现，将块状或者粉状固体化学药剂置于溶解槽中，从循环水池中或外部引水溶解药剂，溶解药剂之后的溶解槽排水直接接入循环水池，如图6所示 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 图6. 固体药剂加注方案示意图 液态加药装置改造主要利用原有的加药装置橇块，将原来的碳钢加药罐更换为塑料加药桶，并更换加药泵为小流量计量泵。改造后加药装置的控制柜及控制线路依旧沿用原有加药装置配置的控制系统。液态药剂加药装置，更换前后设备信息如表5所示： Table 5 Equipment parameter table before and after the reconstruction of the liquid medicine filling devic 设备名称 更换前参数 更换后参数 加药泵 额定最大流量：115 L/h 最大出口压力：0.7 mPa∙G 额定最大流量：2.25 L/h 最大出口压力：1.2 mPa∙G 加药罐 材质：碳钢 容量：1.5 m³ 材质：PE 容量：500 L 表5. 液态药剂加注装置改造前后设备参数表
system: [SYSTEM]

user: 4. 效果分析 对循环水池结构进行改造和加药方式进行调整后，该终端处理厂对整个循环水系统进行了池底清淤、剥离清洗、钝化预膜等工作，并重新投用整个循环水系统。运行稳定之后，对运行数据进行了分析 [ 14 ] [ 15 ]。 加药装置改造之后，固态药剂溶解充分，液态药剂能够持续加注，循环水系统药剂浓度能够长时间维持在正常水平(如图7)，药效明显。 除了药剂浓度能长时间维持在较高水平外，整个循环水系统运行指标也上维持在正常水平，水质达标率高达99%，见表6。 除了这些日常关注的指标，我们还重点跟踪了整个循环水系统的细菌变化情况，经过跟踪观察，在循环水系统改造之后系统细菌数长期维持在1 × 10 2 个以下，远低于标准要求的1 × 10 5 个。说明循环水系统细菌数得到了有效控制，系统水质没有再次恶化。 图7. 加药装置改造后药剂浓度趋势图 Table 6 Index comparison of circulating water cooling water system before and after transformatio 指标 取样时间 全铁 (mg/L) 浊度 (NTU) 电导率 (us/cm) PH 总磷(mg/L) 余氯 (mg/L) 浓缩倍数 2016年1月 1.08 31.4 616 7.71 13.5 N/A 1.12 2016年2月 1.15 28.5 524 7.75 10.85 N/A 1.2 2016年3月 1.41 27.9 354 7.77 10 N/A 1.41 2016年4月 0.89 10.7 388 8.02 7.6 0.5 1.56 平均值 1.13 24.63 470.5 7.8 10.49 N/A 1.32 2016年6月 0.48 7.71 581 8.08 14.58 0.27 2.69 2016年7月 0.42 7.88 682 8.36 14.94 0.69 2.71 2016年8月 0.31 10.87 659 8.46 12.75 0.6 2.86 2016年9月 0.35 10.8 636 8.45 7.02 0.41 2.77 平均值 0.30 8.03 706.3 8.48 11.28 0.48 3.19 表6. 循环水冷却水系统改造前后指标对比
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与认识 因循环水系统结构缺陷、药剂加注方式不合理等原因会导致循环冷却水系统水质恶化、水质综合达标率低，长期带病运行会导致换热设备结垢、堵塞、腐蚀穿孔等问题，严重影响换热效率，还可能导致工艺介质泄漏进入循环冷却水系统，影响生产安全。 通过帕累托图和因素关联图，找到了导致循环冷却水系统水质达标率低的要因，并有针对性地进行了改造，提升了循环冷却水系统水质达标率，有效解决了换热设备换热效率低的问题，保障了生产安全，为工业循环冷却水系统疑难问题处理提供了新思路。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着我国承包商在国际工程市场中竞争力不断增强，工程承包模式逐渐发生变化，采购管理模式也趋于多样化，承包商需要具备更高的采购管理水平。鉴于当前国际工程采购管理的研究中缺少关于甲供、甲控乙办模式的应用分析，通过文件调研、专家访谈和典型项目经验收集，对国际工程PC项目中甲供、甲控乙办采购管理模式的应用进行研究。研究结果揭示了国际工程PC项目中甲供、甲控乙办采购管理模式的难点及风险规避方案，并提出了提高国际工程项目采购管理能力的策略。 关键词 :PC项目，采购管理，甲供模式，甲控乙办模式 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着国家“一带一路”政策大力实施，我国对外承包工程新签合同额稳步增长，由于国际油价下跌及新型冠状病毒双重影响，国际各大能源公司对油气工程投资意愿降低，在国际承包市场中，传统的设计–采购–施工(Engineering-Procurement-Construction， EPC)总承包模式产生变化，项目业主方为压降工程成本，同时加强对工程设计的管理，采购–施工(Procurement-Construction， PC)承包模式不断被采用，甲供、甲控乙办、乙供等采办管理模式在工程项目中的应用逐渐增加。研究国际工程PC项目中甲供、甲控乙办采购管理模式，对提升我国承包商的项目管理水平具有重要意义。