本发明专利技术涉及一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法，其特征在于，包括以下内容：1)获取待预测泄漏点的泄漏角度、风速和泄漏质量速率；2)将获取的待预测泄漏点的泄漏角度、风速和泄漏质量速率输入至预先构建的泄漏天然气云团体积预测模型中，得到对应泄漏扩散工况下的可燃气云团体积，其中，泄漏天然气云团体积预测模型根据设定的关键泄漏参数及其模拟得到的可燃气云团体积构建而成，本发明专利技术能够获取泄漏天然气云团体积值，进而预测工况范围内任一组合工况条件下的泄漏天然气云团体积值，可以广泛应用于可燃气云团体积预测领域中。以广泛应用于可燃气云团体积预测领域中。以广泛应用于可燃气云团体积预测领域中。
【技术实现步骤摘要】
一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法及系统
[0001]本专利技术涉及一种预测方法及系统，具体是关于一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法及系统，属于海洋石油工业安全生产领域。
技术介绍
[0002]海洋石油工业是中国石油工业的重要组成部分，随着不断加大海洋油气的开发力度，海洋油气产量逐渐成为中国油气产量的重要来源。海洋平台是海洋油气开发的重要装备，据统计，火灾爆炸是海洋平台最严重的事故类型之一。因此，开展海洋平台火灾、爆炸定量风险评价是海洋平台基本设计中重要的安全工作之一。泄漏的可燃气形成的气云是火灾爆炸事故的物质基础，其形成、扩散及其运移对火灾爆炸后果有重要的影响，可燃气云团体积及其分布是开展火灾爆炸事故的基础输入，对火灾爆炸后果有重要的影响。因此，获取泄漏的天然气云团体积是进行火灾爆炸定量后果计算的关键。
[0003]目前，在多泄漏扩散工况组合条件下主要采用数值模拟方法获取。但是，目前关于如何获取泄漏天然气云团体积的方法并没有获得统一，很多的模拟方法，以泄漏方向竖直向上为准，然后再设置某风速和方向进行模拟，而其中最大的问题就是没有考虑泄漏方向在水平面上时的情形，使得获取的可燃气云团体积存在不全面和不准确的情况。由于可燃气泄漏的初始动量对可燃气云团体积和分布有重要的影响，泄漏方向与风向就成为影响可燃气云团体积及分布结果的重要影响，而这并没在目前可燃气云团体积的模拟计算中得到很好的应用。因此，需要一种预测方法来获取准确的可燃气云团体积预测值，为潜在火灾爆炸事故定量风险评价提供基础数据。
专利技术内容
[0004]针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法及系统，能够获取准确的可燃气云团体积预测值。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法，包括以下内容：
[0006]1)获取待预测泄漏点的泄漏角度、风速和泄漏质量速率；
[0007]2)将获取的待预测泄漏点的泄漏角度、风速和泄漏质量速率输入至预先构建的泄漏天然气云团体积预测模型中，得到对应泄漏扩散工况下的可燃气云团体积，其中，泄漏天然气云团体积预测模型根据设定的关键泄漏参数及其模拟得到的可燃气云团体积构建而成。
[0008]进一步地，所述步骤2)中泄漏天然气云团体积预测模型的构建过程为：
[0009]a)构建海洋平台的二维坐标系；
[0010]b)基于构建的二维坐标系，设定关键泄漏参数，并采用计算流体模拟方法，根据设定的关键泄漏参数，模拟得到不同泄漏扩散工况下的可燃气云团体积；
[0011]c)根据设定的关键泄漏参数和模拟得到的可燃气云团体积，构建泄漏天然气云团
体积预测模型。
[0012]进一步地，所述步骤a)的具体过程为：
[0013]3.1)以可燃气泄漏点所在的海洋平台层位高程为基准，构建海洋平台的x
‑
y二维坐标系，并选择海洋平台的几何中心为坐标原点O(0,0)；
[0014]3.2)将可燃气泄漏点在构建的x
‑
y二维坐标系上进行投影，得到泄漏点坐标P(x0,y0)，并将泄漏点坐标P与坐标原点O连接，得到一条穿过海洋平台中心的线段。
[0015]进一步地，所述步骤b)的具体过程为：
[0016]4.1)将指向坐标原点O的风向视为最大风向；
[0017]4.2)设定风向为该海上平台的主风向，并通过设定不同x和y的坐标值，基于工程精度计算需求，得到可燃气泄漏点的泄漏方向与主风向之间的泄漏角度θ；
[0018]4.3)根据海上平台海域的风速范围，设定不同的风速v；
[0019]4.4)根据工程实际需求，设定不同的泄漏质量速率Q：
[0020][0021]其中，Q为泄漏质量速率；ρ为天然气的密度；v为风速；A为泄漏孔面积即泄漏面积；C
D
为孔口流量系数；为流速系数；γ为气体的绝热指数；R为理想气体常数；T0为天然气温度；M为天然气分子的摩尔质量；p1为泄漏小孔处天然气压力；p0为泄漏小孔外大气压力；
[0022]4.5)采用计算流体模拟方法，根据设定的关键泄漏参数，模拟计算得到不同泄漏扩散工况下的可燃气云团体积V。
[0023]进一步地，所述步骤c)的具体过程为：
[0024]5.1)将步骤b)中设定的泄漏角度θ、风速v和泄漏质量速率Q作为输入层，模拟得到的可燃气云团体积V作为输出层，构建BP神经网络模型；
[0025]5.2)设定构建的BP神经网络模型的计算误差和计算步长，得到泄漏天然气云团体积预测模型。
[0026]进一步地，所述步骤5.1)中BP神经网络模型输入层的输入量n为3，BP神经网络模型输出层的参数量m为1，隐含层的节点数h为：
[0027][0028]其中，a为常数。
[0029]一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测系统，包括：
[0030]数据获取模块，用于获取待预测泄漏点的泄漏角度、风速和泄漏质量速率；
[0031]可燃气云团体积预测模块，用于将获取的待预测泄漏点的泄漏角度、风速和泄漏质量速率输入至预先构建的泄漏天然气云团体积预测模型中，得到对应泄漏扩散工况下的可燃气云团体积。
[0032]进一步地，所述可燃气云团体积预测模块包括：
[0033]坐标系构建单元，用于构建海洋平台的二维坐标系；
[0034]数据模拟单元，用于基于构建的二维坐标系，设定关键泄漏参数，并采用计算流体模拟方法，根据设定的关键泄漏参数，模拟得到不同泄漏扩散工况下的可燃气云团体积；
[0035]模型构建单元，用于根据设定的关键泄漏参数和模拟得到的可燃气云团体积，构
建泄漏天然气云团体积预测模型。
[0036]一种处理器，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现上述海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法对应的步骤。
[0037]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现上述海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法对应的步骤。
[0038]本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本专利技术通过有限次的数值模拟，能够获取泄漏天然气云团体积值，进而预测工况范围内任一组合工况条件下的泄漏天然气云团体积值，能够避免每次均开展数值建模、模拟计算等繁琐的工作，大大地减少工作量的同事又能够满足工作要求，极大地提升工作效率，可以广泛应用于海洋石油工业安全生产领域中。
附图说明
[0039]图1是本专利技术一实施例提供的构建的二维坐标系的示意图；
[0040]图2是本专利技术一实施例提供的构建的BP神经网络模型的模型结构示意图。
具体实施方式
[0041]下面将参照附图更详细地描述本专利技术的示例性实施方式。虽然附图中显示了本专利技术的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法，其特征在于，包括以下内容：1)获取待预测泄漏点的泄漏角度、风速和泄漏质量速率；2)将获取的待预测泄漏点的泄漏角度、风速和泄漏质量速率输入至预先构建的泄漏天然气云团体积预测模型中，得到对应泄漏扩散工况下的可燃气云团体积，其中，泄漏天然气云团体积预测模型根据设定的关键泄漏参数及其模拟得到的可燃气云团体积构建而成。2.如权利要求1所述的一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法，其特征在于，所述步骤2)中泄漏天然气云团体积预测模型的构建过程为：a)构建海洋平台的二维坐标系；b)基于构建的二维坐标系，设定关键泄漏参数，并采用计算流体模拟方法，根据设定的关键泄漏参数，模拟得到不同泄漏扩散工况下的可燃气云团体积；c)根据设定的关键泄漏参数和模拟得到的可燃气云团体积，构建泄漏天然气云团体积预测模型。3.如权利要求2所述的一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法，其特征在于，所述步骤a)的具体过程为：3.1)以可燃气泄漏点所在的海洋平台层位高程为基准，构建海洋平台的x
‑
y二维坐标系，并选择海洋平台的几何中心为坐标原点O(0,0)；3.2)将可燃气泄漏点在构建的x
‑
y二维坐标系上进行投影，得到泄漏点坐标P(x0,y0)，并将泄漏点坐标P与坐标原点O连接，得到一条穿过海洋平台中心的线段。4.如权利要求3所述的一种海洋平台泄漏可燃气云团体积预测方法，其特征在于，所述步骤b)的具体过程为：4.1)将指向坐标原点O的风向视为最大风向；4.2)设定风向为该海上平台的主风向，并通过设定不同x和y的坐标值，基于工程精度计算需求，得到可燃气泄漏点的泄漏方向与主风向之间的泄漏角度θ；4.3)根据海上平台海域的风速范围，设定不同的风速v；4.4)根据工程实际需求，设定不同的泄漏质量速率Q：其中，Q为泄漏质量速率；ρ为天然气的密度；v为风速；A为泄漏孔面积即泄漏面积；C
D
为孔口流量系数；为流速系数；γ为气体的绝热指数；R为理想气体常数；T0为天然气温度；M为天然气分子的摩尔质量；p1为泄漏小孔处天然气压力；p0为泄漏小孔外大气压力；4.5)采用计...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹杨，王红红，吕松松，王魁涛，陈坤亮，
申请(专利权)人：中海油研究总院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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