海洋石油平台余热利用研究

东海某DPP平台投产近十五年后,出现设备老化、工艺系统处理量发生变化等情况,从而透平电站、热油锅炉和工艺处理系统出现余热,如何减少能源浪费,及时有效回收利用,需要及时解决问题。通过对基础资料分析研究、平台生产实地调研,提出余热利用方案,并进行成本投资/回报比较,最终验证了方案的正确性。     

Spar基础浮式风机系泊系统全耦合分析

本文以OC3 Hywind Spar基础浮式风机为研究对象,采用先进的空气动力-水动力耦合时域分析方法,针对其在中国南海某海域风浪流共同作用下,系泊系统、浮式基础运动以及风机与塔桶载荷响应进行分析。对比了定常风与湍流风模型对浮式风机系泊系统、整体运动响应以及风机载荷的影响。计算结果表明：相比于湍流风,采用定常风进行浮式风机系泊系统分析将得到偏于危险的结果,同时浮式风机运动响应与风机载荷结果偏小。本文建议在系泊系统初始设计阶段采用定常风方法进行设计,在系泊分析阶段采用湍流风进行分析,以保证浮式风机长期服役安全。     

燃气轮机的大型集装箱船LNG燃料舱布置

为了满足环保新法规要求,很多船东首选LNG作为船用燃料。本文基于燃气轮机推进的大型集装箱船的布置特点及IGF规则的要求,对LNG燃料舱布置的位置和LNG燃料舱适用的形式进行了论证,获得了满足大型集装箱船性能需求和IGF规则要求的LNG燃料舱设计方案。     

燃气轮机发电机组并联优化设计

本文分析了某船的燃气轮机发电机组的调压和调频调载原理,以及在双机并联运行时的无功分配和有功分配原理,针对两舷电站的发电机组不能长时间并联运行的局限性,提出发电机并联优化设计方案：通过增加一套均压/均功连接控制器以及修改少量接线,而无需修改原系统的软件,使任意并联发电机组之间均可进行有效的无功功率和有功功率平均分配,从而能够长时间并联运行,提高供电生命力。     

漂浮起吊的海上风电安装平台设计关注点

针对具有漂浮起吊作业功能的海上风电安装平台面临规范和法规适应性方面的新情况，对有漂浮起吊功能的海上风电安装平台设计时应特别考虑的一些技术问题及处理办法进行了梳理，以期望给业界提供有益参考和借鉴。     

剪切流对水平轴潮流能水轮机水动力性能影响

为了研究剪切流下潮流能水平轴水轮机水动力载荷特性,本文基于CFD方法,建立剪切流模型,计算了剪切流下水平轴水轮机的水动力载荷,并分析得出剪切率对水动力载荷的影响规律。结果表明：剪切流情况下,水动力载荷系数时历曲线发生明显波动,除弯矩系数的波动频率和叶轮旋转频率一致外,其他系数的波动频率均是叶轮旋转频率的2倍,且剪切率越大,水动力载荷系数的波动幅值就越大;随着速比增大,弯矩系数的波动幅值逐渐增加,而侧向力系数波动幅值先增加再减小,在最优速比左右达到最大值。研究成果可为潮流能水平轴水轮机的结构设计和性能优化提供依据。     

船用燃机性能降级新型预测模型建立及应用分析

船用燃气轮机气路维护是舰船动力系统健康管理当中必要的环节,采用视情维护的方法是当前十分先进的维护手段,其中对气路降级趋势的预测是维护方法的核心。气路降级数据具有明确的增长趋势与不规律的波动性,符合灰色系统的特征。本文采用无偏灰色预测模型改进灰色马尔科夫模型,在此基础上扩大原始数据的维数,采用灰色关联度模型,将类似于当前序列的参考序列引入,最终构成了一种新的混合预测模型。最后,选择燃气轮机压气机结垢的过程作为实例来验证这一新的模型。通过研究模型参数和预测准确性之间的关系,为实例提出了建议的最佳参数。从预测准确性与对波动性的预测角度与不同的预测模型的比较结果表明,新的模型优于一些其他序列预测模型。     

船用高速汽轮发电机组轴系动力特性分析与优化研究

汽轮发电机组轴系是机组的主要振动来源,其动力特性对机组振动噪声影响较大。本文以某型船用高速汽轮发电机组为例,对该机组的轴系进行了设计及计算,并研究了不同轴承结构型式、轴承间隙对汽轮机轴系动力特性的影响,通过对比,优化了轴系动力特性,为机组设计奠定了基础。本文的研究成果对机组的轴系设计具有重要的参考意义。     

船舶燃气轮机装置分布式集成仿真平台设计

针对船舶燃气轮机装置分布式集成仿真的功能,设计了包括应用层、支撑层、通讯层和设备层在内的分布式集成仿真平台体系层次。选择 MATLAB/SIMULINK环境开发应用层和支撑层,选择HLA协议和RTI软件实现通讯层。最终形成了由平台运行管理器、分布式仿真包、模块化模型库、分布式仿真接口以及RTI软件组成的“服务器/运算节点”式的平台运行框架。通过某型双轴燃气轮机在机械推进工作方式下的分布式集成仿真实验,初步验证了平台体系框架的合理性和有效性。     

基于单分类算法OSVM船用燃气轮机状态评估

针对船舶综合监控系统中存储有海量设备正常运行时的数据没有得到充分利用，此外设备退化时的故障数据难以获取，无法训练传统的多分类退化检测模型，提出利用单分类算法OSVM来建立模型,从而实现退化检测，在该过程中只需用正常样本数据来训练模型，并在一个经过实船数据验证过的模拟器产生的数据集上进行了实验。结果显示，只需要400个正常样本就可训练出准确的退化检测模型，该模型在精确度，召回率，特异性，正确率，AUC五个指标都有很好表现，此外，该退化检测模型有很好的扩展性，也可被用于其他机械设备的状态评估中。