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

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

中国石油西北销售公司，兰州 730070

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

计量
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出版历程
- 网络出版日期: 2021-04-13

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

Petro China Northwest Marketing Company, Lanzhou 730070, China

摘要

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。
- 储罐 /
- 密度计 /
- 油罐计量
Abstract: This paper briefly describes the development history and current situation of tank metering techniques as well as the characteristics of each development stage. Disadvantages of traditional tank metering techniques and advantages of new tank metering techniques are presented by comparative analysis, demonstrating the necessity of promoting automatic tank metering techniques. Advantages of online servo densitometers and the feasibility of their application in automatic tank metering are illustrated through application examples. Considering the current situation of various oil depots, this paper identifies some problems in automatic tank metering and makes some suggestions on promoting applications of online densitometers.
- storage tank /
- densimeter /
- oil tank measurement

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图 1 伺服式在线密度计安装示意图

Figure 1. Setup of a servo online densitometer

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图 2 液位测量误差趋势图

Figure 2. Error chart of liquid level measurement

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图 4 温度测量误差趋势图

Figure 4. Error chart of temperature measurement

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图 5 质量测量误差趋势图

Figure 5. Error chart of mass measurement

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图 3 密度测量误差趋势图

Figure 3. Error chart of density measurement

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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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