Matlab编程天然气压缩因子计算模型

合集下载

MATLAB辅助《燃气输配》教学

Ａｂｓｒｃ：ＩｗａｌｔａｅｈｔＭＡＴＬｔａｔｔｓｉｌｒｔｄｔａｕｓＡＢｏｌｆｃｉｅｙａｄｉｓｒｃｉｎｆｒｔｅｃｕｅｏｅｓＴｒｎｍｉｓｏｃｕｄｅｅｔｌｉｎｔｕｔｏｈｏｒｆＦｕｌＧａａｓｓｉｎｖｏｓａｄＤｉｔｂｔｏｈｏｇｒｇａｎｓｒｕｉｎｔｒｕｈｐｏｒｍｍｉｇｔｅｃｍｐｕａｉｎｏｏｒｓｉｉｔａｔｒｕｉｇＡＧＡｔｏｉｎｈｏｔｔｏｆｃｍｐｅｓｂｌｙｆｃｏｓｎｉｍｅｈｄ．Ａｎｔｎｔｏｌｉｌ－ｄｉｏｎｙｓｍｐｉｌｄｔｅｃｍｐｌｘｐｏｅｓｏａｃａｉｎ，ｂｔａｓｎｕｔｖｌｅｎｓｒｔｄｔｅｒｓｌｏｅｐｏｌｍ．ＳｆｅｈｏｅｒｃｓｆｃｕｌｔｌｏｕｌｏｉｔｉｉｅｙｄｍｏｔａｅｈｅｕｔｆｔｒｂｅｈｏＭＡＴＬＡＢｒｍｏｅｐｏｔｄｔｅｔａｈｎｆｅｔｏｈｏｒｅｈｅｃｉｇｅｆｃｆｔｅｃｕｓ．
由于各地的工况状态不同，需要将流量转化为统一仅使同学们省去复杂的计算，深了对理论的认识，加还标准下的气体流量。目前在国内，一般按照国际通用准可以模拟燃气管道水力工况，对教学起到了事半功倍的则将工况状态下的气体体积折算为标准状况下的气体作用。下面以美国燃气协会（Ｇ推荐压缩系数计算ＡＡ）体积，后者简称为标方。在压力不太高、度不太低的方法为例进行阐述。温

一种新型天然气压缩因子数值计算方法

0. 99
1. 58
2. 59
4. 30
6. 00
9. 33
由表 3 可以看出，在对比温度为 1. 05 时，本文
计算方法与其他计算方法一样误差较大，最大误差
达到了 60% 。从压缩因子三维图可以看出，对比
温度在 1. 05 ～ 1. 10 之间时，Z 值曲面表现出了较
强的扭曲性，这也是造成各方法预测精度均较低的
近几年国内相继发现了一批高温高压天然气田［8］。原有压缩因子计算方法适用压力范围低的弊端逐渐暴露。石油大学郭绪强教授针对这一问题进行了相关试验，取得了丰富的高压天然气实验数据［9］。
将郭绪强教授发表的高压天然气实验数据与传统天然气压缩因子图版［10］叠加，发现天然气压缩因子在高压阶段具有较强的延展性，表现出了较好的规律。利用三维绘图软件将数据进行处理，可以发现天然气压缩因子曲面较为复杂。因此，本文利用传统压缩因子图版与郭绪强教授发表的高压天然气实验数据进行拟合，尝试找到高精度的能够
引言
目前使用较多的天然气压缩因子计算方法，包括 Dranchk － Abu － Kassem 方法（ DAK）［1 － 2］，Hankinson － Thomas － Phillips 方法（ HTP ）［3］，Dranchuk － Purvis － Robinson 方法（ DPR）［4］，以及由石油大学李相方教授根据天然气压缩因子图版拟合的李相方方法（ LXF）。这些计算公式均是根据 Standing 和 KatZ 1942 年提出的压缩因子图版［5］采用不同拟合方法拟合得到的［6］。在不同的对比压力及对比温度下，误差均较大。根据李相方教授的统计，各方法的最大误差均超过了 55%［7］。

压缩因子

lst2.additem " 70℃,Zn/Zg=1.0000
lst2.additem " 75℃,Zn/Zg=1.0000
lst2.additem " "
lst2.additem "***(绝压)压力等级0.2Mpa**
lst2.additem "-20℃,Zn/Zg=1.0034
lst2.additem "-15℃,Zn/Zg=1.0032
lst2.additem " 15℃,Zn/Zg=1.0023
lst2.additem " 20℃,Zn/Zg=1.0021
lst2.additem " 25℃,Zn/Zg=1.0020
lst2.additem " 30℃,Zn/Zg=1.0019
lst2.additem " 35℃,Zn/Zg=1.0018
lst2.additem " 45℃,Zn/Zg=1.0000
lst2.additem " 50℃,Zn/Zg=1.0000
lst2.additem " 55℃,Zn/Zg=1.0000
lst2.additem " 60℃,Zn/Zg=1.0000
lst2.additem " 65℃,Zn/Zg=1.0000
lst2.additem "-10℃,Zn/Zg=1.0455
lst2.additem " -5℃,Zn/Zg=1.0426
lst2.additem " 0℃,Zn/Zg=1.0400
lst2.additem " 5℃,Zn/Zg=1.0375

管输天然气贸易计量中压缩因子的计算

管输天然气贸易计量中压缩因子的计算肖迪;巩大利【摘要】管输天然气的贸易结算经常采用体积计量和能量计量两种方式,压缩因子作为计算参数直接影响到计量准确度.国家标准GB/T 17747提供了天然气压缩因子的两种计算方法:摩尔组成法和物性值法.目前国内管输天然气压力普遍在6 MPa 以上、12 MPa以下,在这种工况条件下,物性值法计算压缩因子与摩尔组成法计算结果偏差比较大,尤其是非烃含量高(高含N2或CO2)的气体,采用物性值法更需慎重.在管输天然气贸易计量中,应采用适用范围更广,计算精度更高的摩尔组成法；物性值法是在现场增设在线物性参数测量仪器而采用的简单方法,此方法适用于无法得到气体组成且对计量准确度要求不高的情况.【期刊名称】《油气田地面工程》【年(卷),期】2011(030)009【总页数】1页(P24)【关键词】天然气;压缩因子;摩尔组成法;物性值法【作者】肖迪;巩大利【作者单位】国家石油天然气大流量计量站;国家石油天然气大流量计量站【正文语种】中文近年来，我国天然气工业迅速发展，建设了一批管道工程项目，引进了多条跨国管道。

管输天然气的贸易结算经常采用体积计量和能量计量两种方式，压缩因子作为计算参数直接影响到计量准确度。

国家标准《天然气压缩因子的计算（GB/T17747-1999）》规定了天然气压缩因子的两种计算方法，通过对两种方法比较，可明确各自的适用范围，确保国家和企业的合法权益。

国家标准《天然气压缩因子的计算GB/T 17747）》提供了天然气的压缩因子的两种计算方法：摩尔组成法和物性值法。

摩尔组成法也叫详细特征法（源自AGA8-92DC），采用已知天然气的详细摩尔组成和相关压力、温度计算压缩因子；物性值法，又称为总体特征法（源自SGERG-88），通过获取天然气的高位发热量、相对密度、CO2含量和N2含量中任意3个变量作为输入变量的压缩因子计算方法。

利用物性值计算压缩因子时，GB/T 17747不推荐采用N2含量作为输入变量之一，只给出了前3个变量作为输入变量时的压缩因子计算方法。

天然气压缩因子的分析及其计算

天然气压缩因子的分析及其计算谢莉莉;刘劲松【摘要】根据天然气压缩因子的2种计算方法:用摩尔组成进行计算和用物怀值进行计算编制计算机程序,并运用此程序研究天然气压缩因子与温度、压力之间的关系.【期刊名称】《上海计量测试》【年(卷),期】2011(000)005【总页数】4页(P27-30)【关键词】天然气;压缩因子;计算方法【作者】谢莉莉;刘劲松【作者单位】上海公正燃气计量站;上海公正燃气计量站【正文语种】中文0 引言天然气是重要的能源之一，随着天然气贸易量的增加，其流量计量越来越被人们重视。

在天然气流量计量中，天然气压缩因子是决定其准确与否的关键因素之一。

天然气压缩因子是实际气体状态采用理想气态方程时引入的偏差修正系数。

实际上，符合理想气态方程的理想气体是不存在的，实验表明，只有在低压高温下实际气体才可以近似被看作理想气体。

由于实际气体与理想气体的差异，使得对气体流量测量的准确性和可靠性难以评价，特别是低温、高压管道气体流量的测量，在这种情况下，管道中的被测介质就不能用理想气体状态方程进行描述。

在高压、低温下，任何气体理想状态方程都会出现明显的偏差，而且压力越高，温度越低，这种偏差就越大，因而需要引入一个压缩校正因子Z来修正气体的状态方程，如式（1）所示。

因此，天然气压缩因子Z在天然气这一重要能源计量中起着举足轻重的作用。

虽然GB/T 17747-1999《天然气压缩因子的计算》对天然气压缩因子进行了详细的描述，但是国内大部分是使用超压缩因子来计算天然气流量，对于压缩因子大多是文献上查得的或是通过图表获得。

若是用图表方式，则整个计算过程不仅费时费力，而且计算误差大，结果不准确。

而国外的进口流量计，像压缩因子等技术核心不公开，因此有必要编制一套计算程序来计算天然气压缩因子，确保天然气流量计量的准确性。

本文将介绍程序的编制简要以及运用该程序研究压缩因子与温度、压力之间的关系，并对两种方法进行比较。

1 计算程序编制天然气压缩因子的计算方法有2种：用天然气的摩尔组成进行计算和用天然气的物性值进行计算。

Matlab编程天然气压缩因子计算模型

1程序目的利用AGA8-92DC模型计算天然气的压缩因子，该程序主要应用于在输气和配气正常进行的压力P和温度T范围内的管输气的压缩因子计算2数学模型：AGA8-92DC模型2.1模型介绍此模型是已知气体详细的摩尔分数组成和相关压力、温度来计算气体压缩因子。

输入变量包括绝对压力、热力学温度和摩尔组成。

摩尔组成是以摩尔分数表示下列组分：CO2、N2、H2、CO、CH4、C2H6、C3H8、i-C4H10、n-C4H10、i-C5H12、n-C5H12、n-C6H14、n-C7H16、n-C8H18。

2.2 模型适用条件绝对压力：0MPa＜P＜12MPa热力学温度：263K≤T≤338K高位发热量：30MJ·m-3≤HS≤45 MJ·m-3 相对密度：0.55≤d≤0.80天然气中各组分的摩尔分数应在以下范围内：CH4：0.7≤xCH4≤1.0N2：0≤xN2≤0.20CO2：0≤xCO2≤0.20C2H6：0≤xC2H6≤0.10C3H8：0≤xC3H8≤0.035C4H10：0≤xC4H10≤0.015C5H12：0≤xC5H12≤0.005C6H14：0≤xC6H14≤0.001C7H16：0≤xC7H16≤0.0005C8H18和更高碳数烃类：C8H18：0≤xC8H18≤0.0005H2：0≤xH2≤0.10CO ：0≤x CO ≤0.03如果已知体积分数组成，则应将其换算成摩尔分数组成。

所有摩尔分数大于0.00005的组分都不可忽略。

2.3 模型描述2.3.1 已知条件绝对压力P 、热力学温度T 、组分数N ；各组分的摩尔分数X i ，i = 1～N ；查附表1、2、3得到的以下数据：58种物质的状态方程参数a n ，b n ， c n ，k n ，u n ，g n ，q n ，f n ，s n ，w n ； 14种识别组分的特征参数M i ，E i ，K i ，G i ，Q i ，F i ，S i ，W i ；14种识别组分的二元交互作用参数E ij ∗，U ij ，K ij ，G ij ∗。

基于Matlab的燃气锅炉尾气气体状态计算

件。因为压力和温度较便于测量 , 所以程序是以三种气体的质量分数和混合气体的总压力和温度为输入参数,
计算气体的比体积, 并且计算混合气体两种状态间的焓差。
关键词: 锅炉尾气; 混合气体; 实际气体状态方程 ; 第二维里系数
中图分类号: O 522 2
文献标识码: A
文章编号: 1007 7804( 2010) 03 0047 04
1 混合气体的实际气体状态方程和实际气体焓变的算法
1 1 混合气体成分的确定
现假设锅炉内为完全燃烧, 且尾气中含氧量为
2% , 根据甲烷、一氧化碳、氢气燃烧的化学方程
式得到燃烧产物中氧气、氮气、二氧化碳、水蒸气
的摩尔分数分别为 x1、 x2、 x3、x4。
燃烧
CH 4 + 2O 2
CO2 + 2H 2O
( 2)
其中, Z 为压缩因子; B 为第二维里系数; p 为气体压力, bar; T 为气体温度, K; v 为气体比体积, cm3 /m o;l
R 为气体常数。
收稿日期: 2010 04 06 基金项目: 上海市教委科技资助项目 ( 09ZZ161)
48
低温与特气
第 28卷
本文研究的混合气体由四种气体组成, 且为了提高计算速度, 采用的维里方程截断至第二项。即
表 3 混合气体各组分的摩尔百分数
T able 3 M o le percent of the components of a gas m ix tures
m 氢气 : m一氧化碳 : m 甲烷 x 1
x2
x3
x4
20% 20% 60 0 02 0 6947 0 058 0 2273 20% 30% 50 0 02 0 6916 0 0592 0 2292 20% 40% 40 0 02 0 6881 0 0606 0 2313 20% 50% 30 0 02 0 6837 0 0623 0 234 30% 40% 30 0 02 0 6796 0 045 0 2554 40% 30% 30 0 02 0 6768 0 0335 0 2697

基于ASPENHYSYS和MATLAB天然气液化流程的优化

基于ASPENHYSYS和MATLAB天然⽓液化流程的优化- 50 -技术交流⽯油和化⼯设备2014年第17卷基于ASPEN HYSYS和MATLAB天然⽓液化流程的优化⿅院卫，刘丽华，吴⽟庭，马重芳（北京⼯业⼤学环境与能源⼯程学院传热强化与过程节能教育部重点实验室，北京 100124）[摘要] 为设计⼀种更节能的⼩型天然⽓液化装置，本⽂通过MATLAB中的ActiveX组件将ASPEN HYSYS与MATLAB连接起来，MATLAB利⽤ASPEN HYSYS中的spreadsheet对流程的参数进⾏读取，利⽤MATLAB的计算能⼒对液化流程中的参数进⾏相关的计算并返回ASPEN HYSYS中进⾏验证，以液化率和⽐功耗为流程性能评价指标找到了参数的最优值，实现了流程的优化。

[关键词] 天然⽓液化；MATLAB；ASPEN HYSYS；液化率；⽐功耗；优化天然⽓是当今世界能源消耗中的重要组成部分，它与煤炭、⽯油并称为世界能源的三⼤⽀柱[1]。

我国存在⼤量的天然⽓资源，但由于我国天然⽓⽥具有零、散、⼩的特点，许多偏远和⼩⽓⽥的⾮常规天然⽓都没有得到有效的开采[2-6]。

据统计，我国⾮常规⼩⽓⽥⽐例占所有⽓⽥总量的86%，⽽这些⽓⽥⽬前不具备开采的条件，导致这部分天然⽓不能合理有效利⽤[7]。

⼩型液化装置和LNG ⾮管道运输从技术上打破了零散⽓⽥和边际⽓⽥进⼊天然⽓终端市场的屏障。

如今设计的⼩型天然⽓液化流程尚有进⼀步优化的空间，因其采⽤的⽅法⼤多是利⽤ASPEN HYSYS ⾃带的优化器或者设置步长法进⾏优化[8]，具有⼀定的局限性。

MATLAB 以COM 技术为基础[9]，⽀持ActiveX 组件，它具备强⼤的计算能⼒，我们通过ActiveX 组件将MATLAB 和ASPEN HYSYS 连接起来，在MATLAB 平台环境下实现对ASPEN HYSYS 流程的读写和程序控制[10]，将MATLAB 的计算能⼒和ASPEN HYSYS 的仿真模拟能⼒结合起来，实现了设计流程的全局的优化，并降低了流程的液化率和⽐功耗，实现了节能。

天然气计量中物性计算方法适用性探讨

标准研究/StandardResearch天然气计量中物性计算方法适用性探讨连子超1杨妮2李学成3许佳4代晓雨5吴萍4（1.华北油田公司华港燃气集团；2.中国石油西南油气田公司华油公司重庆凯源石油天然气有限责任公司；3.国家石油天然气管网集团北方管道大庆输油气分公司；4.国家管网集团山东省分公司德州作业区；5.中国石油吐哈油田分公司工程技术研究院地面工程设计所）摘要：针对目前天然气体积计量中面临的物性参数计算问题，在GB/T 17747.2—2011和ISO 20765-2：2015的基础上，采用Matlab 软件建立AGA8-92DC 和GERG-2008状态方程天然气物性求解程序，以相对偏差（RD）和平均相对偏差（ARD）为评价指标，评估了两种方程在计算不同种类天然气物性上的准确性。

结果表明，在管输天然气压力0～10MPa、温度280～320K 的范围内，AGA8-92DC 和GERG-2008状态方程的计算结果准确度一致，ARD 均为0.03%；对于含重烃天然气，压力小于30MPa、温度250～500K 的范围内，GERG-2008状态方程的计算表现更优，压力大于30MPa，部分温度范围内AGA8-92DC 状态方程的计算表现更优；AGA8-92DC 状态方程和GERG-2008状态方程分别在计算高含硫天然气和液化天然气物性上具有优越性，但当含硫量和重烃含量较大时，偏差会显著增大。

研究结果可为天然气计量工作的持续推进提供实际参考。

关键词：天然气计量；AGA8-92DC 方程；GERG-2008方程；压缩因子；物性计算方法DOI :10.3969/j.issn.2095-1493.2024.01.014Research on the adaptability of physical property calculation method in natural gas measurementLIAN Zichao 1，YANG Ni 2，LI Xuecheng 3，XU Jia 4，DAI Xiaoyu 5，WU Ping 41Huagang Gas Group of Huabei Oilfield Company2Huayou Company Chongqing Kaiyuan Oil &Gas Co.，Ltd.，Southwest Oil and Gas Field Company，CNPC3Daqing Oil and Gas Transmission Company of North Pipeline Co.，Ltd.，PipeChina 4Dezhou Operation Area of Shandong Company，PipeChina5Surface Engineering Design of Engineer Technology Research Institute of Tuha Oilfield，CNPCAbstract：At present，based on GB/T 17747.2—2011and ISO 20765-2：2015，faced with the cal-culation problem of physical property in the volumetric measurement of natural gas，the Matlab soft-ware is used to establish the natural gas physical property solving programs for AGA8-92DC and GERG-2008equation of ing relative deviation （RD）and average relative deviation （ARD）as evaluation indexes，the accuracy of the two equations in calculating the physical properties of differ-ent kinds of natural gas is evaluated.The results show that when the pressure of pipeline natural gas ranges from 0MPa to 10MPa and the temperature ranges from 280K to 320K，the accuracy of AGA8-92DC and GERG-2008equation of state is consistent and ARD is 0.03%.For natural gas con-taining heavy hydrocarbon，the GERG-2008equation of state is performed better when the pressure is less than 30MPa and the temperature is ranges from 250K to 500K while the calculation performance of AGA8-92DC equation is better when the pressure is greater than 30MPa and some temperature第一作者简介：连子超，2018年毕业于河北工业大学（工商管理专业）省任丘市万丰佳园小区，062550。

一种新型天然气压缩因子数值计算方法

利用传统压缩因子图版与郭绪强教授发表的高压
天然气实验数据进行拟合，试找到高精度的能够尝
图１天然气压缩因子分界曲线
对分界曲线进行数据回归，界线上压缩因子分
收稿日期：００６２；回日期：００９９２１０１改２１０１基金项目：国家重大专项 “ 南海深水油气勘探开发示范工程” ２０Ｚ００６— ０）究成果（０８Ｘ５５０２研作者简介：虹翔（９０一），，程师，０６年毕业于西南石油大学机电专业，管１８男工２０现从事油气田开发方面的生产科研工作。
的李相方方法（Ｘ）ＬＦ。这些计算公式均是根据Ｓａｄｎｔｎｉｇ和Ｋｔ９２年提出的压缩因子图版采ａ１４Ｚ
段，缩因子随对比压力的增大先降低后升高，压在
中高压段，缩因子随对比压力的升高而增加。压压
１０．
蛊．ｏ８
０．４
０．２
缩因子在高压阶段具有较强的延展性，表现出了较好的规律。利用三维绘图软件将数据进行处理，可
以发现天然气压缩因子曲面较为复杂。因此，文本
０
２
４
６
对比压力
数据。
段，规律性仍旧难以保障。因此本文根据图１中其
各曲线的拐点进行分割，其分界如图１所示。

天然气压缩因子计算及影响因素分析

ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｆａｃｔｏｒＳＯｔｈａｔｔｈｅｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｃａｎｂｅｗｅｌｌｃｏｎｔｒｏ１．０ｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆＢＷＲＳｅｑｕａｔｉｏｎ，ｆｉｒｓｔｅｑｕａｔｉｏｎｃｏｅｆｉｃｆｉｅｎｔｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｂｙＥｘｃｅｌ，ｔｈｅｎｔｈｅｇａｓｄｅｎｓｉｔｙｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｅｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔｓ，ｉｆｎａｌｌｙａｌｌｔｈｅｓｅｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｐｕｔｉｎｔｏｔｈｅｇａｓｓｔａｔｅｅｑｕａｔｉｏｎｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｆａｃｔｏｒ．Ｂｙｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｇａｓｃｏｍｐｒｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｆａｃｔｏｒ，ｉｔｓｍａｉｎｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｗｅｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ．ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｈｅｌｐｔｏｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔｏｆｎａｔｕｒａｌｇａｓｔｏｋｅｅｐ
ＷＡＮＧＣｈｕｎ — ｓｈｅｎｇ，ＸＶＹｕ－ｊｉａｎ，ＴＩＡＮＭｉｎｇ — ｌｅｉ，ＤＯＮＧＧｕｏ — ｑｉｎｇ，ＸＶＣｈａｎｇ，ＣＨＥＮＺｈａｏ

在Matlab中进行数据压缩的技术实现

在Matlab中进行数据压缩的技术实现数据压缩是一种常见的数据处理技术，用于减少数据占用的存储空间和传输带宽。

在大数据时代，数据压缩成为了非常重要的技术之一。

Matlab作为一种强大的数学计算软件，也提供了丰富的数据压缩工具和算法。

本文将介绍在Matlab中进行数据压缩的技术实现。

1. 概述数据压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种类型。

有损压缩是指在压缩过程中会丢失部分数据变化的细节，但可以大幅减少数据的存储空间。

无损压缩则是保证经压缩和解压缩后数据的完全一致性。

2. 无损压缩在Matlab中，无损压缩常常使用的是一些经典的算法，如Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch (LZW)编码和自适应算术编码等。

Huffman编码是一种基于字符频率统计的压缩算法。

在Matlab中，可以使用`huffmandict`函数生成Huffman编码所需的编码字典，然后使用`huffmanenco`函数对数据进行编码，使用`huffmandeco`函数进行解码。

LZW编码是一种无损的字典压缩算法。

在Matlab中，可以使用`lzwenc`函数对数据进行编码，使用`lzwdec`函数进行解码。

自适应算术编码是一种根据数据概率动态更新编码表的压缩算法。

在Matlab 中，可以使用`arithenco`函数对数据进行编码，使用`arithdeco`函数进行解码。

这些无损压缩算法在Matlab中的实现简单而高效，能够有效地减少数据的存储空间。

3. 有损压缩有损压缩常用于图像、音频和视频等需要高压缩比的数据。

在Matlab中，有损压缩常常使用的是一些经典的算法，如JPEG和MP3等。

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛应用于图像压缩的有损压缩算法。

在Matlab中，可以使用`imresize`函数将图像进行降采样，使用`dct2`函数对图像进行离散余弦变换，然后使用量化矩阵将高频分量进行量化，再使用`huffmanenco`函数对量化后的数据进行哈夫曼编码。

matlab基于bwrs方程的天然气压缩因子计算

一、概述天然气压缩因子是表征天然气在不同压力和温度条件下物性的重要参数之一。

而计算天然气压缩因子则是石油工程中的一个重要问题。

matlab基于bwrs方程的天然气压缩因子计算是使用matlab编程语言结合bwrs方程进行天然气压缩因子计算的一种方法。

本文将介绍该方法的原理和实现过程。

二、天然气压缩因子计算原理天然气的压缩因子是一个无量纲数，用于描述天然气在不同压力和温度下的实际体积与理想气体体积之间的关系。

天然气压缩因子随着压力和温度的变化而变化，因此在石油工程中，需要对天然气的压缩因子进行精确的计算。

bwrs方程是一种常用的天然气压缩因子计算方法，其表达式如下：Z = 1 + (B1 - B2/T + B3/T^3)P + (B4/T^2 - B5/T^3)P^2 +B6/T^2P^3其中，Z为天然气压缩因子，P为压力，T为温度，B1、B2、B3、B4、B5、B6为实验参数。

通过bwrs方程，可以利用给定的压力和温度条件，计算出相应的天然气压缩因子，为后续天然气输运和储存等工程设计提供重要的物性参数。

三、matlab编程实现1. 输入压力和温度在matlab中，首先需要输入天然气的压力和温度，作为bwrs方程的输入参数。

这可以通过matlab的命令窗口或者在编写的程序中实现。

2. 编写bwrs方程计算函数接下来需要编写一个函数，用于实现bwrs方程的计算。

可以通过编写一个独立的.m文件，命名为bwrs_equation.m，其中包含bwrs方程的计算逻辑。

3. 计算压缩因子在bwrs_equation.m中，利用输入的压力和温度参数，结合bwrs 方程的表达式，计算出对应的天然气压缩因子。

这包括了对bwrs方程中的系数B1至B6进行定义和赋值，以及根据输入的压力和温度计算出压缩因子Z。

4. 输出计算结果将计算得到的天然气压缩因子Z输出到matlab的命令窗口或者保存到文件中，以便后续的使用和分析。

如何在MATLAB中进行数据压缩与降维

如何在MATLAB中进行数据压缩与降维数据压缩和降维是现代数据处理和分析中的重要技术，它们可以帮助我们有效地处理大规模数据，减少存储空间和计算复杂度。

在MATLAB中，有许多强大的工具和算法可供我们使用，本文将介绍如何利用MATLAB进行数据压缩和降维。

一、数据压缩的基本概念和方法数据压缩是指通过一系列算法和技术，将原始数据转换为更紧凑和可表示的形式，以减少存储空间或传输带宽。

常用的数据压缩方法包括有损和无损压缩。

无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始数据，而有损压缩则会有一定的信息损失。

在MATLAB中，我们可以使用许多压缩算法来处理数据。

其中一个常用的压缩算法是gzip，它采用DEFLATE算法将数据压缩成一个单一的gz文件。

使用gzip压缩数据非常简单，只需使用MATLAB的zlib库即可实现。

另一个常用的压缩算法是Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法，它是一种无损压缩算法，常用于文本和图像数据的压缩。

这个算法的核心思想是利用字典来存储已经出现的字符序列，然后将新的字符序列转换为字典中的索引。

在MATLAB中，我们可以使用`lwcompress`函数来实现LZW压缩。

二、数据降维的基本概念和方法数据降维是指通过选择一组最重要的特征或主成分，将高维的数据映射到低维空间中，从而降低数据的维度。

降维可以帮助我们减少数据的存储空间和分析复杂度，同时保持数据的主要结构和特征。

在MATLAB中，有许多经典的降维算法可供使用。

其中最常见的算法是主成分分析（PCA）算法。

PCA可以将原始数据转换为一组无关的主成分，其中每个主成分都是原始数据的线性组合。

在MATLAB中，我们可以使用`pca`函数来进行PCA降维分析。

另一个常用的降维算法是线性判别分析（LDA）。

LDA通过选择最佳投影方向，将多类别数据映射到低维空间中，从而使不同类别之间具有最大的差异性。

在MATLAB中，我们可以使用`classificationlda`函数来进行LDA降维分析。

Matlab与LabVIEW混合编程的天然气压缩因子软件设计

ρｍ———摩尔密度（单位体积的摩尔数）； ρｒ——— 对比密度。
其中Ｂ、ρｍ等参数与天然气组分ｘ相关。一般而言，ＡＧＡ８９２ＤＣ公式的压缩因子求解过程如
图１所示。
２ＬａｂＶＩＥＷ与Ｍａｔｌａｂ的混合编程
虽然ＡＧＡ８９２ＤＣ公式计算结果准确度高，但
８４４
化工自动化及仪表第４６卷
Ｍａｔｌａｂ与ＬａｂＶＩＥＷ混合编程的天然气压缩因子软件设计
陈灏黄希扬沈昱明
（上海理工大学光电信息与计算机工程学院）
摘要基于ＡＧＡ８９２ＤＣ天然气压缩因子计算公式，采用ＣＯＭ组件实现了Ｍａｔｌａｂ与ＬａｂＶＩＥＷ的混合编程，并设计了计算机应用软件用于计算天然气压缩因子；选择３组气样作为算例，两者计算误差小于０．１％。关键词天然气压缩因子ＡＧＡ８９２ＤＣ方程ＬａｂＶＩＥＷ与Ｍａｔｌａｂ混合编程ＣＯＭ组件中图分类号ＴＰ３１１文献标识码Ａ文章编号１０００３９３２（２０１９）１００８４４０５
ｂ．动态数据交换（ＤｙｎａｍｉｃＤａｔａＥｘｃｈａｎｇｅ，ＤＤＥ）。动态数据交换技术是Ｗｉｎｄｏｗｓ平台上的一个完整的通信协议［５］，它使应用程序之间可以彼此交换数据和发送指令，其本质上是通过发送消息来实现功能，因此也无法独立于Ｍａｔｌａｂ程序运行。ＤＤＥ是早先的程序间交换数据方式，现在多使用ＡｃｔｉｖｅＸ控件进行数据交换，因此不建议使用。

Matlab编程天然气压缩因子计算模型

1程序目的利用AGA8-92DC模型计算天然气的压缩因子,该程序主要应用于在输气和配气正常进行的压力P和温度T范围内的管输气的压缩因子计算2数学模型：AGA8-92DC模型2.1模型介绍此模型是已知气体详细的摩尔分数组成和相关压力、温度来计算气体压缩因子。

输入变量包括绝对压力、热力学温度和摩尔组成。

摩尔组成是以摩尔分数表示下列组分：CO2、N2、H2、CO、CH4、C2H6、C3H8、i-C4H10、n-C4H10、i-C5H12、n-C5H12、n-C6H14、n-C7H16、n-C8H18。

所有摩尔分数大于0.00005的组分都不可忽略。

2.3 模型描述2.3.1 已知条件绝对压力P 、热力学温度T 、组分数N ；各组分的摩尔分数,i = 1～N ；查附表1、2、3得到的以下数据：58种物质的状态方程参数,, ,,,,,,, ； 14种识别组分的特征参数,,,,,,, ； 14种识别组分的二元交互作用参数,,, 。

2.3.2 待求量压缩因子 Z 2.3.3 计算步骤a> 第二维利系数B 的计算：11*22(G 1g )(1)(F F 1f )(S S 1s )(WW 1w )nnn n ng q f s w nijij n i j n i jn i j n i j n B QQ q =+-+-+-+-+-二元参数E ij 和G ij ,由以下两式计算： b> 计算系数,n=13～58用以下方程求解混合方程,计算混合物参数U,G,Q 。

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

1程序目的利用AGA8-92DC模型计算天然气的压缩因子，该程序主要应用于在输气和配气正常进行的压力P和温度T围的管输气的压缩因子计算2数学模型：AGA8-92DC模型2.1模型介绍此模型是已知气体详细的摩尔分数组成和相关压力、温度来计算气体压缩因子。

输入变量包括绝对压力、热力学温度和摩尔组成。

摩尔组成是以摩尔分数表示下列组分：CO2、N2、H2、CO、CH4、C2H6、C3H8、i-C4H10、n-C4H10、i-C5H12、n-C5H12、n-C6H14、n-C7H16、n-C8H18。

2.2 模型适用条件绝对压力：0MPa＜P＜12MPa热力学温度：263K≤T≤338K高位发热量：30MJ·m-3≤HS≤45 MJ·m-3 相对密度：0.55≤d≤0.80天然气中各组分的摩尔分数应在以下围：CH4：0.7≤xCH4≤1.0N2：0≤xN2≤0.20CO2：0≤xCO2≤0.20C2H6：0≤xC2H6≤0.10C3H8：0≤xC3H8≤0.035C4H10：0≤xC4H10≤0.015C5H12：0≤xC5H12≤0.005C6H14：0≤xC6H14≤0.001C7H16：0≤xC7H16≤0.0005C8H18和更高碳数烃类：C8H18：0≤xC8H18≤0.0005H2：0≤xH2≤0.10CO ：0≤x CO ≤0.03如果已知体积分数组成，则应将其换算成摩尔分数组成。

所有摩尔分数大于0.00005的组分都不可忽略。

2.3 模型描述2.3.1 已知条件绝对压力P 、热力学温度T 、组分数N ；各组分的摩尔分数，i = 1～N ；查附表1、2、3得到的以下数据：58种物质的状态方程参数，，，，，，，，，； 14种识别组分的特征参数，，，，，，，； 14种识别组分的二元交互作用参数，，，。

2.3.2 待求量压缩因子 Z 2.3.3 计算步骤a) 第二维利系数B 的计算：318*2111B (K K )nN Nu n i j ijijn i j a Tx x B -====∑∑∑11*22(G 1g )(1)(F F 1f )(S S 1s )(WW 1w )nnn n ng q f s w nijij n i j n i jn i j n i j nB QQ q =+-+-+-+-+-二元参数E ij 和G ij ，由以下两式计算：1*2(E E )ij iji j E E =*()/2ij ij i j G G G G =+b) 计算系数，n = 13～58*2(1)()(1)n n n n n g q f u u n n n n n C a G g Q Q q F f U T -=+-+-+-用以下方程求解混合方程，计算混合物参数U ，G ，Q 。

55525221111(2(1)())i iijNN Ni i j i i j U x E U E E -===+=+-∑∑∑1*1112(1)()N N Ni i i jiji j i i j i G x G x x GG G -===+=+-+∑∑∑1Ni i i Q x Q ==∑21Ni i i F x F ==∑c) 计算混合物体积参数K ；55152522i 111[]2(K 1)(K K )NN Ni ii j ijj i i j i K x K x y -===+=+-∑∑∑d) 计算对比密度摩尔密度为：/(ZRT)m P ρ=式中，P 为绝对压力，Mpa ；R 为摩尔气体常数；T 为热力学温度，K 。

对比密度ρr 同摩尔密度ρm 相关：3r m K ρρ=e) 利用AGA8-92DC 方程，对压缩因子进行迭代计算1858**n n n n 13131(b c k )exp(c )n n n k b k m r nn r r r n n Z B C C ρρρρρ===+-+--∑∑迭代过程：给出Z0的初始值为1，先计算出ρm ，将ρm 、K 和已知量带入AGA8-92DC 方程方程，得到新的Z 值，当（Z-Z0）的绝对值小于0.000001时，停止迭代，得到Z 值。

3 程序代码function [ Z ] = YSYZ( T,p,x) %计算天然气给定组分的压缩因子% x 为天然气组分，按照CO2 N2 H2 CO CH4 C2H6 C3H8 i-C4H10 n-C4H10 i-C5H12 n-C5H12% n-C6H14 n-C7H16 n-C8H18的顺序输入 %T 为温度，单位为K %P 为压力，单位为兆帕 N=14; R=8.314;%状态参数值b=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3, 3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5,6,6,7,7,8,8,8,9,9];k=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,3,2,2,2,4,4,0,0,2,2,2,4,4,4,4,0,1,1,2, 2,3,3,4,4,4,0,0,2,2,2,4,4,0,2,2,4,4,0,2,0,2,1,2,2,2,2];c=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1, 1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1];g=[0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0, 1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0];f=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0, 0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];q=[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,1];s=[0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];w=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];a=[0.153832600,1.341953000,-2.998583000,-0.048312280,0.375796500,-1.589575000,...-0.053588470,0.886594630,-0.710237040,-1.471722000,1.321850350,-0.786659250,...2.291290e-9,0.157672400,-0.436386400,-0.044081590,-0.003433888,0.032059050,...0.024873550,0.073322790,-0.001600573,0.642470600,-0.416260100,-0.066899570,...0.279179500,-0.696605100,-0.002860589,-0.008098836,3.150547000,0.007224479,...-0.705752900,0.534979200,-0.079314910,-1.418465000,-5.99905e-17,0.105840200,...0.034317290,-0.007022847,0.024955870,0.042968180,0.746545300,-0.291961300,...7.294616000,-9.936757000,-0.005399808,-0.243256700,0.049870160,0.033733797,...1.874951000,0.002168144,-0.658716400,0.000205518,0.009776195,-0.020487080,...0.015573220,0.006862415,-0.001226752,0.002850908];u=[0.0,0.5,1.0,3.5,-0.5,4.5,0.5,7.5,9.5,6.0,12.0,12.5,-6.0,2.0,3.0,2.0,2.0,11.0,-0.5,...0.5,0.0,4.0,6.0,21.0,23.0,22.0,-1.0,-0.5,7.0,-1.0,6.0,4.0,1.0,9.0,-13.0,21.0,8.0,...-0.5,0.0,2.0,7.0,9.0,22.0,23.0,1.0,9.0,3.0,8.0,23.0,1.5,5.0,-0.5,4.0,7.0,3.0,0.0,1.0,0.0];%特征参数值M=[44.0100,28.0135,2.0159,28.0100,16.0430,30.0700,44.0970,58.1230 ,58.1230,72.1500,72.1500,86.1770,100.2024,114.2310];E=[241.960600,99.737780,26.957940,105.534800,151.318300,244.16670 0,298.118300,324.068900,337.638900,365.599900,370.682300,402.636293,4 27.722630,450.325022];G=[0.189065,0.027815,0.034369,0.038953,0.0,0.079300,0.141239,0.25 6692,0.281835,0.332267,0.366911,0.289731,0.337542,0.383381];Q=[0.690,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0];K=[0.4557489,0.4479153,0.3514916,0.4533894,0.4619255,0.5279209,0. 5837490,0.6406937,0.6341423,0.6738577,0.6798307,0.7175118,0.7525189,0 .7849550];F=zeros(N);S=zeros(N);W=zeros(N);F(3)=1;%交互作用参数值Ex=[1.0,1.022740,1.281790,1.5,0.960644,0.925053,0.960237,0.906849 ,0.897362,0.726255,0.859764,0.855134,0.831229,0.808310;...1.022740,1.0,1.086320,1.005710,0.971640,0.970120,0.945939,0.946914,0. 973384,0.959340,0.945520,1.0,1.0,1.0;...1.281790,1.086320,1.0,1.1,1.170520,1.164460,1.034787,1.3,1.3,1. 0,1.0,1.0,1.0,1.0;...1.5,1.005710,1.1,1.0,0.990126,1.0,1.0,1.0,1.0049,1.0,1.0,1.0,1. 0,1.0;...0.960644,0.971640,1.170520,0.990126,1.0,1.0,0.994635,1.019530,0 .989844,1.00235,0.999268,1.107274,0.88080,0.880973;...0.925053,0.970120,1.164460,1.0,1.0,1.0,1.022560,1.0,1.013060,1. 0,1.005320,1.0,1.0,1.0;...0.960237,0.945939,1.034787,1.0,0.994635,1.022560,1.0,1.0,1.0049 ,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;...0.906849,0.946914,1.3,1.0,1.019530,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;...0.897362,0.973384,1.3,1.0,0.989844,1.01306,1.0049,1.0,1.0,1.0,1 .0,1.0,1.0,1.0;...0.726255,0.959340,1.0,1.0,1.00235,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0,1.0;...0.859764,0.945520,1.0,1.0,0.999268,1.00532,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;...0.855134,1.0,1.0,1.0,1.107274,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0;...0.831229,1.0,1.0,1.0,0.88088,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1. 0;...0.808310,1.0,1.0,1.0,0.880973,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0];Gx=[1.0,0.982746,1.0,1.0,0.807653,0.370296,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1. 0,1.0,1.0;0.982746,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.95731,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;0.807653,1.0,1.95731,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1. 0;0.370296,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0];Ux=[1.0,0.835058,1.0,0.9,0.963827,0.969870,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1. 066638,1.077634,1.088178;...0.835058,1.0,0.408838,1.0,0.886106,0.816431,0.915502,1.0,0.9935 56,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;...1.0,0.408838,1.0,1.0,1.156390,1.616660,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0, 1.0,1.0;...0.9,1.0,1.0,1.0,1.156390,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;...0.963827,0.886106,1.156390,1.0,1.0,1.0,0.990877,1.0,0.992291,1. 0,1.00367,1.302576,1.191904,1.205769;...0.969870,0.816431,1.616660,1.0,1.0,1.0,1.065173,1.25,1.25,1.25,1.25,1.0,1.0,1.0;...1.0,0.915502,1.0,1.0,0.990877,1.065173,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0, 1.0,1.0;...1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.25,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;...1.0;...1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.25,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;...1.0,1.0,1.0,1.0,1.00367,1.25,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;...1.066638,1.0,1.0,1.0,1.302576,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0;...1.077634,1.0,1.0,1.0,1.191904,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0;...1.088178,1.0,1.0,1.0,1.205769,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0];Kx=[1.0,0.982361,1.0,1.0,0.995933,1.00851,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,0.9 10183,0.895362,0.881152;0.982361,1.0,1.03227,1.0,1.00363,1.00796,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1. 0,1.0,1.0;1.0,1.03227,1.0,1.0,1.02326,1.02034,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0 ,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;0.995933,1.00363,1.02326,1.0,1.0,1.0,1.007619,1.0,0.997596,1.0,1.002529,0.982962,0.983565,0.982707;1.00851,1.00796,1.02034,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0 ,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.007619,0.986893,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,0.997596,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;1.0,1.0,1.0,1.0,1.002529,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0;0.910183,1.0,1.0,1.0,0.982962,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0;.0;0.881152,1.0,1.0,1.0,0.982707,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1 .0];Z0=1;M0=0;B=0;%参数Eij、Gij以及第二维利系数的计算sum1=0;sum2=0;for n=1:18sum=0;ZJCS=(T^-u(n));for i=1:14for j=1:14Eij(i,j)=Ex(i,j)*(E(i)*E(j)^0.5);Gij(i,j)=Gx(i,j)*(G(i)+G(j))/2;Bij(i,j)=((Gij(i,j)+1-g(n))^g(n))*((Q(i)*Q(j)+1-q(n))^q(n))*(((F(i)*F(j)^0.5)+1-f(n))^f(n))*((S(i)*S(j)+1-s(n))^s(n))*((W(i)*W(j)+1-w(n))^w(n));sum=sum+x(i)*x(j)*Bij(i,j)*(K(i)*K(j)^1.5);endendB=B+a(n)*ZJCS*sum;end%K值的计算F0=0;G0=0;Q0=0;U0=0;for i=1:NF0=F0+(x(i)^2)*F(i);Q0=Q0+x(i)*Q(i);sum1=sum1+x(i)*G(i);sum2=sum2+x(i)*(E(i)^2.5);endfor i=1:(N-1)for j=2:NG0=G0+x(i)*x(j)*(Gx(i,j)-1)*(G(i)+G(j));U0=U0+((Ux(i,j)^5)-1)*((E(i)*E(j))^2.5);endendG0=sum1+2*G0;U0=((sum2^2)+2*U0)^0.2;sum1=0;for i=1:Nsum1=sum1+x(i)*(K(i)^2.5);endsum2=0;for i=1:(N-1)for j=2:Nsum2=sum2+x(i)*x(j)*((Kx(i,j)^5)-1)*((K(i)*K(j))^2.5); endendK0=(((sum1^2)+2*sum2)^0.2);%对比密度的计算pr=p*(K0^3)/(Z0*R*T);SUM1=0;SUM2=0;%计算Cn的值，共有46个值for n=13:18Cn=a(n)*((G0+1-g(n))^g(n))*(((Q0^2)+Q0-q(n))^q(n))*((F0+1-f(n))^f(n))*(U0^u(n))*(T^-u(n));SUM1=SUM1+Cn;endfor i=13:58Cn=a(i)*((G0+1-g(i))^g(i))*((Q0*Q0+Q0-q(i))^q(i))*((F0+1-f(i))^f(i))*(U0^u(i))*(T^-u(i));SUM2=SUM2+Cn*(b(i)-c(i)*k(i)*(pr^k(i)))*(pr^b(i))*exp(-c(i)*(pr^k(i)));end% Z的计算Z=1+B*(pr/(K0^3))-pr*SUM1+SUM2;%迭代过程while abs(Z-Z0)>=0.000001Z0=(Z+Z0)/2;pr=p*(K0^3)/(Z0*R*T);SUM2=0;for n=13:58Cn=a(i)*((G0+1-g(i))^g(i))*((Q0*Q0+Q0-q(i))^q(i))*((F0+1-f(i))^f(i))*(U0^u(i))*(T^-u(i));SUM2=SUM2+Cn*(b(i)-c(i)*k(i)*(pr^k(i)))*(pr^b(i))*exp(-c(i)*(pr^k(i)));endZ=1+B*(pr/(K0^3))-pr*SUM1+SUM2;endZend4 运行结果对气样如下表的天然气计算在300K、0.1MPa下的压缩因子表4.1 气样组分气体组成摩尔分数CO2 0.006N2 0.003H2 0CO 0CH4 0.965C2H6 0.018C3H8 0.0045i-C4H10 0.001n-C4H10 0.001i-C5H12 0.0005n-C5H12 0.0003C6H14 0.0007C7H16 0C8H18 0附录附表1 状态参数方程表附表2 特征参数表附表3 二元交互作用参数值表。