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伺服式密度计在油罐自动计量中的应用分析

张培春 李忠林 魏恪

【引用本文】 张培春,李忠林,魏恪. 伺服式密度计在油罐自动计量中的应用分析[J]. 计量科学与技术,2021, 65(3):44-48 doi: 10.3969/j.issn.2096-9015.2021.03.09
引用本文: 【引用本文】 张培春,李忠林,魏恪. 伺服式密度计在油罐自动计量中的应用分析[J]. 计量科学与技术,2021, 65(3):44-48 doi: 10.3969/j.issn.2096-9015.2021.03.09
ZHANG Peichun, LI Zhonglin, WEI Ke. Analysis of Application of Servo Densitometers in Automatic Measurement of Oil Tanks[J]. Metrology Science and Technology, 2021, 65(3): 44-48. doi: 10.3969/j.issn.2096-9015.2021.03.09
Citation: ZHANG Peichun, LI Zhonglin, WEI Ke. Analysis of Application of Servo Densitometers in Automatic Measurement of Oil Tanks[J]. Metrology Science and Technology, 2021, 65(3): 44-48. doi: 10.3969/j.issn.2096-9015.2021.03.09

伺服式密度计在油罐自动计量中的应用分析

doi: 10.3969/j.issn.2096-9015.2021.03.09
详细信息
    作者简介:

    张培春(1980-),中国石油西北销售公司高级经济师,研究方向:成品油质量计量管理,邮箱:dreamake@163.com

Analysis of Application of Servo Densitometers in Automatic Measurement of Oil Tanks

  • 摘要: 简述了油罐计量技术的发展历程和现状以及油罐计量各阶段的特点,对比分析了传统油罐计量技术的缺陷以及新型油罐计量技术的优势,论证了推进油罐自动计量技术的必要性。通过应用实例,阐明了伺服式储罐在线密度计在油罐自动计量技术中的优点及可行性,并结合目前各油库现状,提出了制约油罐自动计量技术的问题及推广应用在线密度计的建议。
  • 图  1  伺服式在线密度计安装示意图

    Figure  1.  Setup of a servo online densitometer

    图  2  液位测量误差趋势图

    Figure  2.  Error chart of liquid level measurement

    图  4  温度测量误差趋势图

    Figure  4.  Error chart of temperature measurement

    图  5  质量测量误差趋势图

    Figure  5.  Error chart of mass measurement

    图  3  密度测量误差趋势图

    Figure  3.  Error chart of density measurement

    表  1  两种计量方法数据比对表 kg/m3

    Table  1.   Comparison of data of two measurement methods kg/m3

    时间手工密度自动密度密度误差 时间手工密度自动密度密度误差
    2018-11-15 832.9 831.8 1.1 2019-02-09 829.5 828.9 0.6
    2018-12-06 831.5 831.4 0.1 2019-02-10 829.5 829.4 0.1
    2018-12-08 831.5 831.4 0.1 2019-02-12 829.5 829.1 0.4
    2018-12-09 831.6 831.5 0.1 2019-02-14 829.6 828.8 0.8
    2018-12-10 831.4 831.5 −0.1 2019-02-15 829.4 829.2 0.2
    2018-12-13 831.8 831.5 0.3 2019-02-16 829.6 829.3 0.3
    2018-12-14 831.0 831.4 −0.4 2019-02-17 829.8 829.4 0.4
    2018-12-15 831.0 831.3 −0.3 2019-02-22 828.6 829.0 −0.4
    2018-12-16 831.6 831.3 0.3 2019-02-23 830.0 829.2 0.8
    2018-12-17 831.4 831.1 0.3 2019-02-24 829.8 829.3 0.5
    2018-12-18 830.6 831.1 −0.5 2019-02-26 829.4 829.2 0.2
    2018-12-19 831.2 830.8 0.4 2019-02-27 829.0 829.0 0.0
    2019-01-02 828.3 828.0 0.3 2019-03-04 829.3 829.3 0.0
    2019-01-21 828.7 829.0 −0.3 2019-03-05 829.5 828.9 0.6
    2019-01-22 828.8 828.9 −0.1 2019-03-08 827.8 827.8 0.0
    2019-01-24 828.5 829.0 −0.5 2019-03-11 828.2 828.4 −0.2
    2019-01-25 828.8 828.7 0.1 2019-03-13 828.2 828.2 0.0
    2019-01-25 828.7 829.2 −0.5 2019-03-16 828.9 828.7 0.2
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