CIESC Journal

• RESEARCH NOTES • 上一篇    下一篇

基于双槽式孔板组合和神经网络技术的凝析天然气流量计开发

耿艳峰; 郑金吾; 石天明; 石岗   

  1. Department of Automation, China University of Petroleum, Dongying 257061, China
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-04-28 发布日期:2007-04-28
  • 通讯作者: 耿艳峰

Wet gas meter development based on slotted orifice couple and neural network techniques

GENGYanfeng;ZHENGJinwu;SHITianming;SHIGang   

  1. Department of Automation, China University of Petroleum, Dongying 257061, China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-04-28 Published:2007-04-28
  • Contact: GENG Yanfeng

摘要: A slotted orifice has many superiorities over a standard orifice. For single-phase flow measurement, its flow coefficient is insensitive to the upstream velocity profile. For two phase flow measurement, various characteristics of its differential pressure (DP) are stable and closely correlated with the mass flow rate of gas and liquid. The complex relationships between the signal features and the two-phase flow rate are established through the use of a back propagation (BP) neural network. Experiments were carried out in the horizontal tubes with 50mm inner di-ameter, operated with water flow rate in the range of 0.2m3•h-1 to 4m3•h-1, gas flow rate in the range of 100m3•h-1 to 1000m3•h-1, and pressure at 400kPa and 850kPa respectively, where the temperature is ambient temperature. This article includes the principle of wet gas meter development, the experimental matrix, the signal processing techniques and the achieved results. On the basis of the results it is suggested that the slotted orifice couple with a trained neural network may provide a simple but efficient solution to the wet gas meter development.

关键词: wet gas meter;two-phase flow;slotted orifice;neural network;wavelet analysis;principal component analysis

Abstract: A slotted orifice has many superiorities over a standard orifice. For single-phase flow measurement, its flow coefficient is insensitive to the upstream velocity profile. For two phase flow measurement, various characteristics of its differential pressure (DP) are stable and closely correlated with the mass flow rate of gas and liquid. The complex relationships between the signal features and the two-phase flow rate are established through the use of a back propagation (BP) neural network. Experiments were carried out in the horizontal tubes with 50mm inner di-ameter, operated with water flow rate in the range of 0.2m3•h-1 to 4m3•h-1, gas flow rate in the range of 100m3•h-1 to 1000m3•h-1, and pressure at 400kPa and 850kPa respectively, where the temperature is ambient temperature. This article includes the principle of wet gas meter development, the experimental matrix, the signal processing techniques and the achieved results. On the basis of the results it is suggested that the slotted orifice couple with a trained neural network may provide a simple but efficient solution to the wet gas meter development.

Key words: wet gas meter, two-phase flow, slotted orifice, neural network, wavelet analysis, principal component analysis