摘要：管内智能封堵器在管道维抢修作业中发挥着重要的作用。但在封堵过程中,封堵器周围流场会发生剧烈变化,产生较大的压力脉动,导致封堵器能量损失严重,引起自身的振动,无法保证封堵过程的稳定,甚至造成封堵作业失败。在管内智能封堵器尾部结构设计了三块可折叠扰流板,通过对改进模型的数值模拟,发现扰流板的面积和翻转的角度对管内流场压力脉动存在较大影响。利用CCD中心试验法设计试验方案,并进行模拟分析,以封堵前后的压力差作为衡量管内流场环境的优化指标,根据响应面法得出封堵前后压力差与扰流板角度、面积之间的映射关系。采用强化学习中的蒙特卡罗算法对该映射关系进行优化设计,获得前后压力差最小时的扰流板参数。数值模拟结果表明,通过蒙特卡罗算法优化的模型相比于原始模型管内流场有较大的改善,封堵前后的压力差明显降低,管内流场的最大压力和湍动能也显著下降,有利于减少封堵器的能量损失,缓解封堵过程中的振动,保证封堵作业平稳进行。

关键字：智能封堵器;减振;扰流板;数值模拟;蒙特卡罗算法

ISSN号：1001-3482

卷、期、页：:46-54,9

发表日期：2020-11-25

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：地学领域高质量科技期刊分级目录（国内T3）

发表期刊名称：石油矿场机械

通讯作者：苗兴园

第一作者：赵弘

论文类型：期刊论文

论文概要：苗兴园,赵弘，基于蒙特卡罗算法的管内智能封堵器减振结构优化设计，石油矿场机械，2020，:46-54,9

论文题目：基于蒙特卡罗算法的管内智能封堵器减振结构优化设计