放射性粒子の追跡とディープラーニングを用いた2相システムでの流量測定

科学分野:

• 核工学は原子力工学である.
• 石油工学は,石油工学である.
• 計算式流体力学について

背景:

• 正確な流れ率の決定は,石油産業において,運用効率を保つために不可欠です.
• 従来のフローメーターは,しばしば流体の直接接触を必要とするため,メンテナンスの問題とコストの増加につながる.
• 伝統的なフローメーターの限界を克服するために,非侵入的な方法が必要です.

研究 の 目的:

• 2相システムにおける流量測定のための最小限の侵入的方法論を提案する.
• 流体体積分を予測し,放射性粒子の追跡を用いて表面速度を計算する.
• 従来のフローメーターに関連する運用コストとシステムの停止を削減するために.

主な方法:

• 密封されたセシウム137の源で放射性粒子の追跡を活用しました.
• MCNP6モンテカルロコードを使用して,PVCパイプの層分かれした塩水-油の流れをシミュレートしました.
• ボリューム分数の予測と速度計算のためのクロス相関のために深いニューラルネットワークを使用した.

主要な成果:

• 流体体積分の正確な予測を達成しました.
• 油相信号の交差相関による時間遅延を用いて表面速度を計算した.
• 理論値と比較したオイルフロー率の最大平均絶対パーセント誤差 (MAPE) 2.24%を達成しました.

結論:

• 放射性粒子の追跡技術は,石油の流れ率の決定のために実行可能な,最小限の侵入的ソリューションを提供します.
• ディープニューラルネットワークとクロス・コレレーションは,放射性信号を効果的に処理し,正確なフロー分析を実現しました.
• 提案された方法は,高い精度と石油産業におけるコスト削減の可能性を示しています.