液膜密封具有可实现介质零泄漏的优良性能,在石化行业逐渐得到推广应用。然而,隔离液中的微小固体颗粒往往会堵塞流体动压槽,削弱流体动压效应,使端面处的泵送率减小、摩擦扭矩增大,严重影响了液膜密封的使用性能。若能及时发现密封异常,在失效之前采取相应措施,就能避免介质泄漏、隔离液污染、设备停机等恶劣情况发生。因此,本文以螺旋槽下游泵送液膜密封为研究对象,选择隔离液压力和液膜厚度为直接监测参数,泵送率和摩擦扭矩为被评估参数,在理论分析的基础上提出了一种基于BP神经网络模型和模糊逻辑推理的液膜密封性能评估方案。建立动环为补偿环的液膜密封动力学模型,推导膜厚方程及轴向、角向动力学方程组,采用有限差分法离散处理计入挤压效应项雷诺方程,基于MATLAB软件编程求解回复力矩、补偿环角偏差、膜厚、泵送率、摩擦扭矩等参数的响应特性。结果表明:在过渡阶段,不同槽深条件下回复力矩响应曲线差异明显,造成角偏差响应曲线出现相位滞后;在稳态响应阶段,槽深越小角偏差波动幅度越小,这是由膜厚变小、进动幅度受限造成的;泵送率响应曲线与膜厚响应曲线趋势一致,摩擦扭矩响应曲线与膜厚响应曲线趋势相反。通过求解不同槽深和压力条件下的性能参数值,拟合了h-h_g,Q-h_g,M-h_g关系式,作为建立数据样本的理论依据。采用实验测量与理论拟合相结合的方法,建立了750组液膜密封性能参数,分为训练样本和测试样本两部分。基于MATLAB软件神经网络工具箱,设计并训练BP神经网络模型,经数据样本的训练和测试,确定模型的最佳隐层节点数为9,模型可由直接监测参数映射得到被评估参数。根据专家经验,基于MATLAB软件的模糊逻辑推理编辑器,建立液膜密封性能评估方案,将泵送率和摩擦扭矩输入模糊推理系统,可获得对液膜密封的评估结果。基于MATLAB软件的图形用户界面工具,将数据采集功能、BP神经网络模型映射功能以及模糊逻辑推理功能进行联接与集成,设计了液膜密封性能评估软件,并在实验室条件下检验了软件使用效果,测试结果表明该软件能够实现对液膜密封的准确评价。此外,设计了一种膜厚可测型液膜密封结构,与性能评估软件匹配使用。