本期導(dǎo)讀

專(zhuān)題綜述OVERVIEW

海底管道出現(xiàn)嚴(yán)重的泄漏或損壞，輕則會(huì)造成資源的大量浪費(fèi)，重則會(huì)引起爆炸，從而產(chǎn)生重大傷亡事故和巨大經(jīng)濟(jì)損失，同時(shí)嚴(yán)重破壞周?chē)纳鷳B(tài)環(huán)境。大力發(fā)展和運(yùn)用檢測(cè)技術(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)泄漏以減少損失是十分必要的。相比陸上管道，海底油氣管道泄漏檢測(cè)和定位難度更大?！逗５子蜌夤艿佬孤z測(cè)與定位技術(shù)研究進(jìn)展》一文，對(duì)泄漏檢測(cè)的主要方法進(jìn)行了歸納分類(lèi)，提出將不同方法有機(jī)結(jié)合用于油氣管道泄漏的監(jiān)測(cè)和定位，不但能充分發(fā)揮不同方法的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也可避開(kāi)它們的缺點(diǎn)。隨著數(shù)據(jù)收集和監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展，儀表儀器檢測(cè)準(zhǔn)確度的提升，數(shù)字化管道的大力建設(shè)，以及人工智能方法的廣泛使用，大大增強(qiáng)了信號(hào)分析和信號(hào)處理的能力，必將推動(dòng)各種方法有機(jī)結(jié)合并運(yùn)用到海底管道泄漏檢測(cè)領(lǐng)域中。

海洋工程O(píng)FFSHORE ENGINEERING

針對(duì)目前海洋平臺(tái)延壽評(píng)估過(guò)程中頻繁出現(xiàn)的譜疲勞分析的計(jì)算壽命遠(yuǎn)小于平臺(tái)服役年限的現(xiàn)狀，《海洋平臺(tái)疲勞壽命預(yù)測(cè)的優(yōu)化分析》一文，從譜疲勞分析和時(shí)域疲勞分析的基本原理和求解過(guò)程出發(fā)，對(duì)兩者的優(yōu)劣性進(jìn)行深入研究。研究結(jié)果表明時(shí)域疲勞分析方法可以得到較譜疲勞分析方法更精準(zhǔn)的疲勞損傷結(jié)果，但需要耗費(fèi)巨量的計(jì)算時(shí)間。研究進(jìn)一步闡明了造成節(jié)點(diǎn)疲勞壽命計(jì)算值偏低的主要原因，指出了優(yōu)化疲勞壽命的主要措施和途徑，并建立了譜分析與時(shí)域分析相結(jié)合的結(jié)構(gòu)壽命評(píng)估方法。該方法通過(guò)譜疲勞分析進(jìn)行疲勞敏感節(jié)點(diǎn)的篩選，以熱點(diǎn)損傷散布圖的方式確定損傷主貢獻(xiàn)海況，再利用時(shí)域分析方法優(yōu)化主貢獻(xiàn)海況下的損傷結(jié)果。該方法解決了譜分析結(jié)果過(guò)于保守而全時(shí)域分析過(guò)程過(guò)于耗時(shí)的問(wèn)題，可作為平臺(tái)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)或延壽評(píng)估時(shí)合理挖掘其耐疲勞強(qiáng)度潛力的重要手段。

工程設(shè)計(jì)ENGINEERING DESIGN

由于我國(guó)地下鹽穴儲(chǔ)氣庫(kù)的地質(zhì)條件復(fù)雜、地面條件日趨苛刻等因素，導(dǎo)致后續(xù)建庫(kù)的成本越來(lái)越高，單方天然氣儲(chǔ)氣費(fèi)居高不下。《鹽穴儲(chǔ)氣庫(kù)地面工程設(shè)計(jì)優(yōu)化》一文，從優(yōu)化集輸工藝、氣庫(kù)先達(dá)產(chǎn)后達(dá)容、儲(chǔ)氣庫(kù)通用性設(shè)計(jì)、余壓利用多企聯(lián)動(dòng)設(shè)計(jì)、離心壓縮機(jī)應(yīng)用幾個(gè)方面，對(duì)鹽穴儲(chǔ)氣庫(kù)地面工程設(shè)計(jì)提出了優(yōu)化思路，以期實(shí)現(xiàn)：降低集輸系統(tǒng)投資，提高設(shè)備的互備可靠性，縮短建設(shè)周期，降低儲(chǔ)氣庫(kù)建設(shè)成本，提高儲(chǔ)氣庫(kù)經(jīng)濟(jì)效益。

采輸技術(shù)OIL RECOVERY & TRANSPORTATION

針對(duì)壓氣站運(yùn)行能耗高的問(wèn)題，《考慮壓縮機(jī)自耗氣和性能劣化的輸氣管道運(yùn)行優(yōu)化研究》一文，基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，建立了以全線(xiàn)能耗最低為目標(biāo)函數(shù)的管道運(yùn)行優(yōu)化模型，充分考慮壓縮機(jī)自耗氣和性能劣化對(duì)管道流量的影響，采用深度學(xué)習(xí)算法擬合了壓縮機(jī)的實(shí)際性能曲線(xiàn)，形成了改進(jìn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法。實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明，同一型號(hào)的壓縮機(jī)會(huì)出現(xiàn)不同程度的性能劣化現(xiàn)象，采用深度學(xué)習(xí)算法可有效改善壓縮機(jī)性能曲線(xiàn)的預(yù)測(cè)精度，為后續(xù)管網(wǎng)優(yōu)化提供基礎(chǔ)；在考慮壓縮機(jī)自耗氣和性能劣化后，開(kāi)機(jī)數(shù)量由30臺(tái)減少為24臺(tái)，總功率由194.09 MW減少為160.88 MW，沿程壓降由30.53 MPa降至23.21 MPa，優(yōu)化后燃?xì)鈾C(jī)組和電驅(qū)機(jī)組的平均效率均有大幅提升，減少了系統(tǒng)能耗，增加了管存量。