Основные результаты исследований зависимости коэффициентов преобразования турбинного преобразователя расхода от числа Рейнольдса

Рассмотрены основные результаты впервые проведенных экспериментальных исследований по оценке зависимости относительного отклонения коэффициентов преобразования турбинного преобразователя расхода K_ТПР от физико-химических свойств нефти и нефтепродуктов, а также условий испытаний. Исследования проведены на специализированном калибровочном стенде и на трех системах измерения количества и показателей качества нефти и нефтепродуктов, эксплуатируемых в магистральном трубопроводном транспорте при различных климатических условиях. Для оценки влияния условий испытаний на K_ТПР на основании полученных экспериментальных данных установлены корреляционные зависимости между кинематической вязкостью, плотностью, температурой и избыточным давлением. Выявлено, что наибольшее влияние на K_ТПР оказывают кинематическая вязкость и плотность рабочей среды (нефть и нефтепродукты), а также число Рейнольдса Re. Показано, что при изменении объемного расхода и кинематической вязкости на одном объекте можно прогнозировать изменение K_ТПР во всем диапазоне объемного расхода, основываясь на значениях Re. По результатам исследований установлено, что испытуемый турбинный преобразователь расхода DN 250-1,6 можно эксплуатировать при Re более 7600

Литература

[1] Проскуряков Р.М., Матвийчук Н.В., Родионова Д.А. Принципиальные проблемы при проектировании автоматических систем измерения в нефтепроводах и пути их решения. Международный научно-исследовательский журнал, 2016, № 12-3, с. 168--171. DOI: https://doi.org/10.18454/IRJ.2016.54.026

[2] Аралов О.В., Буянов И.В., Воробьев С.И. и др. Современное состояние ведения учетных операций с нефтью и нефтепродуктами с применением измерительных систем в России. М., Недра, 2019.

[3] Панченков Г.М. Теория вязкости жидкости. М., Гостоптехиздат, 1947.

[4] Аралов О.В., Буянов И.В., Саванин А.С. и др. Исследование методов расчета кинематической вязкости нефти в магистральном нефтепроводе. Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов, 2017, т. 7, № 5, с. 97--105.

[5] Ташбулатов Р.Р., Мастобаев Б.Н., Каримов Р.М. и др. Анализ изменения вязкостно-температурной зависимости бинарной нефтяной смеси. Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья, 2018, № 2, с. 5--9. DOI: https://doi.org/10.24411/0131-4270-2018-10201

[6] Severa L., Havlicek M., Kumbar V. Temperature dependent kinematic viscosity of different types of engine oils. Acta Univ. Agric. Silvic. Mendelianae Brun., 2009, vol. 57, pp. 95--102. DOI: https://doi.org/10.11118/actaun200957040095

[7] Gheshlaghi B.K., Dehghani M.R., Parhizgar H. Prediction kinematic viscosity of petroleum fractions using artificial neural networks. IJOGST, 2014, vol. 3, no. 2, pp. 51--65.

[8] Вентцель Е.С. Теория вероятности. М., Наука, 1969.

[9] Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М., Финансы и статистика, 2004.

[10] Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Гидродинамика. М., ФИЗМАТЛИТ, 2001.

[11] Лойцянский Л.Г. Механика жидкости и газа. М., Дрофа, 2003.

[12] Павловский В.А., Чистов Л.А., Кучинский Д.М. Моделирование течений в трубах. Вестник СПбГУ. Прикладная математика. Информатика, 2019, т. 15, № 1, с. 93--105. DOI: https://doi.org/10.21638/11702/spbu10.2019.107

[13] Jimenez J. Turbulent flows over rough walls. Annu. Rev. Fluid Mech., 2004, no. 36, pp. 173--196. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.fluid.36.050802.122103

[14] Нестеров В.Н., Андреев И.П. Повышение точности турбинных преобразователей расхода с помощью метода обобщенных влияющих величин. Измерительная техника, 2017, № 4, с. 22--26.

[15] Абдуллин И.А., Лаптев Н.И., Зорин Ю.В. и др. Экспериментальные исследования измерительного канала информационно-измерительной системы, реализованной на основе турбинного преобразователя расхода нефти. Вестник Казанского технологического университета, 2010, № 12, с. 496--501.