氣液混輸泵優(yōu)化設(shè)計及其數(shù)值模擬.pdf

1、多相混輸技術(shù)是近年來發(fā)展起來的一種高效經(jīng)濟的油田開發(fā)方式。多相混輸泵作為多相混輸技術(shù)的核心設(shè)備，它是一種集常規(guī)液相泵和氣體壓縮機性能于一體的多相輸送裝置。葉輪作為混輸泵的核心部件，直接影響著泵中流體的流動穩(wěn)定性以及泵的效率。因此，對葉片進行優(yōu)化設(shè)計，提高其工作性能對提高混輸泵的效率有著重要的意義。
　　 本課題是基于CFD數(shù)值計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及優(yōu)化算法相結(jié)合的混輸泵葉片優(yōu)化設(shè)計。該方法首先對葉輪葉片進行了參數(shù)化設(shè)計，選取參數(shù)化后的

2、12個控制點作為優(yōu)化變量，確定優(yōu)化變量的3個取值，通過改變優(yōu)化變量的取值，從而達到改變?nèi)~型的目的。以優(yōu)化變量為因素，3個取值為水平，使用L27_3_13正交實驗設(shè)計表設(shè)計出27組實驗方案。對每組方案進行建模，通過flucnt軟件預(yù)測每組方案的效率。27組方案做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)，其中20組做為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，7組作為預(yù)測樣本，優(yōu)化變量作為網(wǎng)絡(luò)輸入，計算效率作為網(wǎng)絡(luò)輸出。訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別作為遺傳算法及粒子群算法的適應(yīng)度值函數(shù)，利用遺傳

3、算法及粒子群算法的全局尋優(yōu)能力，對葉片進行優(yōu)化。對兩種優(yōu)化算法輸出的最優(yōu)解進行對比，結(jié)果顯示遺傳算法的輸出解更優(yōu)，最終以遺傳算法的輸出解作為混輸泵葉片的最優(yōu)模型。對優(yōu)化后及優(yōu)化前的混輸泵葉輪分別在含氣率為0.1、0.3、0.5、0.7、0.9五種工況下進行數(shù)值模擬，對比其優(yōu)化效果。
　　 從優(yōu)化結(jié)果來看，優(yōu)化后的混輸泵在各含氣率下效率及揚程均有所提高，且在設(shè)計工況下優(yōu)化效果最為明顯，優(yōu)化后的計算效率最大提高了1.91％。這也在一