金属刮板流量计在油田的应用及在线检定情况研究

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随着仪表工业的不断发展 ，金属刮板流量计以其体积孝重量轻等特点在油田广泛应用。我厂许多站库的外输流量计量仪表也换成了金属刮板流量计。

下面我们根据金属刮板流量计的原理及几年来现场在线检定情况 ，对金属刮板流量计在我厂应用的情况进行分析 ，指出其优、缺点及所适用的范围。

1流量计的结构及工作原理1.1流量计的结构流量计由主腔体、齿轮组、精度修正器和表头等部分组成。

主腔体主要由转子、凸轮、凸轮轴、刮板、连杆、滚柱及盖板、壳体等部件组成∏体内腔是圆形空筒。转子是-个转动的空心薄圆筒。我们使用的刮板是两对 ，四个刮板与转轴呈十字状。

1.2流量计的工作原理流量计工作时 ，刮板轴转动 ，四个刮板逐个伸缩 ，在腔体与刮板之间形成-定空间 ，检定液体逐个充满四个刮板之间形成四个体积相同的计量腔 ，通过齿轮组与这-体积的换算 ，输出到表头 ，表头的计数器将转动的次数转换成实际测量的体积记录下来。从而达到对被测介质进行计量的目的。另外 ，该表带脉冲输出功能 ，可在检定完成后 ，将检定后的仪表系数置人到与表相连接的计算机 ，通过相应软件的修正 ，精确地显示流量计的体积流量。

2流量计在线检定情况分析2.1 现场使用情况及检定条件 表 1我 厂在用的金属 刮板流量计主要应用 某些外输计 点 ，南我厂々业技术人员负责在线检定 1：作 ，检定周期为-年。现场流程均有在线检定 头 ，可与检定设备进行连接。

现踌定的设备为我厂 2002年与某仪表厂共同开发的车载双向体积管标准装置。其重复性为0.02%，经国家大口径原油计量站检定合格 ，具备检定油田外输口流量计的检定条件。在2005年、2006年及2007年曾经与国家大口径原油计量站合作对某公司几个外输口的体积管进行了在线检定。检定人员具有国家计量主管部门颁发的检定员证。完全可以对金属刮板流量计进行在线检定lT作。

2.2现踌定情况及分析在表 1中我们列举了-些站的上-检定周期时的仪表系数、本检定周期调整前仪表系数、本周期检定系数及重复性误差。

通过前两个系数可以清楚地看到该流量计在使用-年后误差变化的范围。

首先 ，分析 A站的流量计。它在本周期调整前的仪表系数为0.9961，从系数本身看 ，其误差为正 O.39%超出了该流量计±0.2%的允许误差。B站、c站、D站、E站等均为负误差但其超差范围均未超过流量计 ±0.2%的允许误差。另外 ，F站及G站”中转站的两台流量计在线检定数据均严重超差。F站的金属刮板流量计本周期调整前系数为 1.0151；G站流量计本周期调整前系数为 1.0149。

从数据上可以看出 ，超差的三个站 ，其特点是均为中转站。

A站是因为刚进行了大修 ，才导致超差 ，经本周期调整后 ，达到使用要求。从重复性来看也很好。F站的流量计经过调整后 ，其系数为 1.0047，降为0.5级使用。G站的流量计经过调整 ，系数只有很小的变化 ，而且重复性也很差 ，说明刮板有不同程度的损坏 ，不能正常使用。从应用的站来看 ，应用在联合站的流量计在线检定情况都比较稳定 ，都能够正常使用 ，其重复性也本周 期 调 整 站 号 编 号 -周期系数 重复性前系数A 0403l31 1.0005 0.9961 0.009O1O19 1.0003 1.0033 0.007lj 01020 1. 0004 1.0035 0.O2101021 1.0003 1.0035 0.008Ol025 0.9999 1.0028 0.009C 0l024 1.0003 1.0034 0.0l9O1034 1.0003 1.0035 0.004D 0505199 0.9996 - 1.0030 0.0430605245 0.9991 0.9992 O.O4lE 0605244 1.0020 1.0051 O.0170605243 1.0005 1.0031 0.036F 2000019 1.OOl8 1.O151 0.078G 2000011 1.0009 1.0l49 0.06l很好。说明流量计很适合在联合站应用。从其计量的介质来看 ，那些联合站所计量的介质为低含水原油。A站由于经过- 段 脱水后 ，含水较低 ，也 比较适合应用金属刮板流量计。

3结论通过数据分析 ，我们清楚了金属刮板流量计在现场使用的基本特点 ，为我们明确了它的使用范围。

从 目前看 ，金属刮板流量计适用于低含水站的外输计量。

j (下转第49页) 圈圈-2013年第6期总第126期SlLIC0N VALLEY分担率达到了72.36%，选取水质指标总硬度、硝酸盐氮、挥发酚、六价铬 、砷 、铁等组分作为评价因子。

2.3 BP神经罔络模型的构建建立 6-3-1结构的BP神经网络模型 ，如图 2所示。以地下水质量标准 (GB/T 14848-93)作为地下水水质评价标准 ，由于活化函数值域范围在 [0，1问 ，经过5500次迭代 ，网络收敛 ，达到指定精度 10～。BP神经网络模型评价结果见表 1。

表 1地下水水质 BP神经网络模型评价结果井眼 、、 1 2 3 4 5 6表 2尼梅罗评价结果与模糊神经网络评价结果比较3结论本文将 BP神经网络的理论与方法引人到地下水水环境质量评价中 ，针对地下水水环境系统的复杂性、多变性与不确定性 ，构造出地下水水质评价的BP神经网络模型 ，通过分析地下水与其他影响因素间的非线性关系 ，评价了地下水水环境质量。通过应用发现 ，BP神经网络模型在求解地下水水环境系统中变量间不确定性问题方面 ，BP神经网络具有很强的自适应、自学习的能力。通过实例应用表明 BP神经网络应用于地下水水质评价中是切实可行的 ，其评价结果符合客观实际 ，提高了地下水水质评价的精度 ，具有广阔的应用前景。