螺杆泵定子橡胶转速磨损神经网络优化论文.doc

转速对螺杆泵定子磨损影响的机理分析与速度优化【摘要】 作为一种高效环保的新型举升工艺,在过去二十年中,螺杆泵采油技术在世界范围内的应用规模迅速扩大。定子橡胶和会属转子组成的螺杆泵是螺杆泵采油系统的核心部件,其中定子橡胶衬套尤为重要,它的磨损直接制约着工作效率和使用寿命。转速是对定子磨损十分重要的影响因素,目前人们对螺杆泵的调节就是通过转速来实现的,但是转速对其定子橡胶磨损的影响机理还鲜有报道,如何清晰准确地表征和认识定子磨损机理,成为长期困扰采油工程师们的难题。对此,论文进行了转速对螺杆泵定子橡胶磨损的影响行为研究。本文基于螺杆泵工作原理,对螺杆泵运动学与动力学进行了深入研究,并综合考虑了螺杆泵容积效率、原油粘度、原油温度等因素,从理论上对螺杆泵转速选择提出了建议；采用MPV-600环块试验机,选取常用的丁腈橡胶和氟橡胶进行干摩擦和原油润滑摩擦实验,研究其摩擦特性,分析了两种橡胶在不同介质条件下的磨损行为；依据螺杆泵实际工况特点,采用人工神经网络方法,建立了原油粘度、泵端压差以及定转子间过盈量三个因素与输出转速之间匹配的优化模型,讨论了上述因素交互耦合作用产生的非线性优化问题；通过遗传算法优化网络初始权值和阈值,有效地提高了网络的收敛速度.更多还原【Abstract】 In the past two decades, as a new efficient and environmental lifting technique, the application of PC pump oil production system has expanded rapidly in the worldwide. The core of PC pump system is the composition of rubber stator and metal rotor, among which the stator rubber liner is especially important. The efficiency and longevity will be directly restricted by wear behavior of rubber stator.On the other hand, the factor of rotor speed in oil production system is crucial. At present, throu.更多还原 【关键词】 螺杆泵； 定子橡胶； 转速； 磨损； 神经网络优化； 【Key words】 PCP； Stator Rubber； Rotate Speed； Wear； Neural Network Optimization； 摘要 5-6 Abstract 6 目录 7-9 第一章 绪论 9-26 1.1 引言 9-10 1.2 螺杆泵采油技术发展历程与现状 10-12 1.2.1 螺杆泵发展历程 10 1.2.2 螺杆泵采油技术国内外研发现状 10-12 1.3 螺杆泵定子橡胶 12-23 1.3.1 橡胶材料简介 12-13 1.3.2 橡胶主要类型 13-16 1.3.3 螺杆泵定子橡胶的摩擦分析 16-20 1.3.4 螺杆泵定子橡胶的磨损形式 20-23 1.4 定子橡胶磨损的影响因素 23-25 1.4.1 螺杆泵转速 23 1.4.2 定子橡胶承受的负荷 23-25 1.4.3 气体对橡胶的侵蚀 25 1.5 本文的主要工作 25-26 第二章 螺杆泵运动学与动力学分析 26-41 2.1 引言 26 2.2 单螺杆泵工作原理 26-32 2.3 螺杆泵转子运动学分析 32-36 2.3.1 螺杆泵转子的公转与自转 32-33 2.3.2 螺杆泵转子运动规律 33-36 2.4 转子运动与螺杆泵效率的关系 36-39 2.4.1 单螺杆泵的流量 36-37 2.4.2 螺杆泵相关参数的选择 37-39 2.5 螺杆泵动力学分析 39-40 2.6 本章小结 40-41 第三章 橡胶磨损实验 41-54 3.1 引言 41 3.2 实验部分 41-44 3.2.1 磨损试验机 41-43 3.2.2 样品制备 43 3.2.3 实验过程 43-44 3.3 结果与讨论 44-53 3.3.1 干摩擦下载荷对橡胶磨损的影响 44-49 3.3.2 干摩擦下转速对橡胶磨损的影响 49-52 3.3.3 原油介质下载荷对橡胶磨损的影响 52-53 3.4 本章小结 53-54 第四章 螺杆泵转速优化 54-64 4.1 引言 54 4.2 ESPCP系统输出转速的影响因素 54-55 4.3 BP神经网络 55-57 4.3.1 反传学习简介 55-57 4.3.2 BP神经网络的优缺点 57 4.4 螺杆泵最优转速预测 57-63 4.4.1 ESPCP系统输出转速优化模型 57-58