电潜泵多相增压机理与工况诊断

研究方向 / 方向 2

油井进入中后期或产水气井排液时，泵入口游离气增加，电潜泵（ESP）扬程退化，进而发展为喘振直至气锁停机；传统设计多用均相流模型，只在含气率很低时适用。课题组的研究主线是：旋转叶轮高剪切流场中气泡破碎聚并 → 原位含气率 → 流型转化 → 增压退化，并扩展到高粘、油水乳化、含砂等复杂工况。

实验与机理模型。 依托塔尔萨大学 TUALP 多级电潜泵两相环路（14 级 TE-2700 泵，逐级测压）和本校离心泵可视化实验台，用高速摄影观测叶轮内流型与喘振起始：入口含气率超过约 7% 时增压骤降，表面活性剂可推迟甚至消除喘振。据此建立旋转流场临界气泡直径、原位含气率和流型转化边界模型；提出“最佳匹配流量 Q_BM”概念，构建单相、高粘、油水乳化和气液两相的统一增压模型，在三台不同类型电潜泵上验证，误差基本在 ±20% 以内、平均约 10%。

数值模拟。 欧拉双流体 CFD 结合相间力模拟多级泵内气液流动与跨级流型演变，用动态模态分解（DMD）提取叶轮内流场主导模态；国家自然科学基金面上项目「深海电潜泵油气混输流动机理及瞬态多相流模型研究」进一步面向海上混流式电潜泵。

海上宽幅电潜泵叶导轮水力设计与 CFD 自动优化。 海上油田进入中后期后排量波动大、含气高，传统单点设计电潜泵高效区窄，偏离设计点效率骤降。课题组面向 400、538 系列宽流道混流式电潜泵开展叶轮/导轮水力设计：以成熟泵型为基础，经相似定律尺度换算、欧拉方程扬程修正和比转速校核构建基础模型；再用 Python 串联 CFturbo 参数化几何、Workbench 网格更新与 PyFluent 批量求解，形成“几何批处理—网格更新—批量求解—代理模型寻优”的全流程自动优化闭环，以拉丁超立方采样和高斯过程代理模型搜索设计空间，并用已知泵型的实测曲线标定计入泄漏的 CFD 修正。首轮 62 组有效样本的 Spearman 敏感性分析表明，叶轮出口宽度 b₂ 对最佳效率点位置影响最大（ρ≈0.74），据此将设计变量由 10 维压缩到 5 维，显著提高寻优效率。

工况诊断与管理。 把机理增压模型与机器学习结合，研发电潜泵实时管理框架，覆盖工况识别、故障诊断、故障预警和剩余寿命预测，形成「智能电潜泵管理系统 V1.0」算法模块。