原油含水率自校準(zhǔn)方法研究

賈惠芹,馮旭東,高國旺

(西安石油大學(xué)光電油氣測井教育部重點(diǎn)試驗室，陜西 西安 710065)

原油含水率自校準(zhǔn)方法研究

賈惠芹,馮旭東,高國旺

(西安石油大學(xué)光電油氣測井教育部重點(diǎn)試驗室，陜西 西安 710065)

原油含水率是評價油井產(chǎn)能的一項重要指標(biāo)，但其易受礦化度、溫度、流體狀態(tài)、流體速度等參數(shù)的影響。針對基于電導(dǎo)法的原油含水率檢測模型，通過室內(nèi)外試驗，得出了原油含水率的主要影響因素，建立了基于最小二乘法支持向量機(jī)的自校準(zhǔn)模型。利用Matlab編寫了自校準(zhǔn)程序，運(yùn)用10倍交叉驗證的方法確定了最小二乘法支持向量機(jī)的優(yōu)化參數(shù)，然后把達(dá)到預(yù)期擬合效果的自校準(zhǔn)程序下載到DSP處理器中運(yùn)行，實現(xiàn)了在一次儀表中對原油含水率測量結(jié)果的自校準(zhǔn)。試驗結(jié)果表明，原油含水率的影響因素與原油含水率之間呈非線性關(guān)系，自校準(zhǔn)算法消除了主要干擾量對原油含水率的影響，實現(xiàn)了測量結(jié)果的自標(biāo)定。和目前油田計量部門使用的蒸餾法相比，基于最小二乘法支持向量機(jī)的原油含水率檢測模型不僅可以實現(xiàn)實時測量與校準(zhǔn)，且原油含水率的相對誤差比采用最小二乘法時有所減小。

最小二乘支持向量機(jī)； 嵌入式儀器； 數(shù)據(jù)信號處理器; 原油含水率； 自校準(zhǔn)； 測量精度

0 引言

原油含水率的精確測量是原油開采、銷售等過程中被普遍關(guān)注的問題。目前，測量原油含水率的方法較多，但都具有局限性[1-3]。即使采用組合測量法，也難免受礦化度、溫度等因素的影響，且這些因素之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，因此必須借助后期的數(shù)據(jù)處理技術(shù)來提高測量精度。最小二乘法在嵌入式儀器設(shè)計方面使用較多，但存在數(shù)據(jù)“飽和”現(xiàn)象[4-6]；其他如遺傳算法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[7-8]方法相對復(fù)雜，對于樣本數(shù)量較多的情況，運(yùn)算速度會明顯降低，且不適合在一次儀表中使用[9]。最小二乘支持向量機(jī)(least squares support vector machines,LS-SVM)算法可將非線性問題簡化為線性問題來處理，降低了算法的實現(xiàn)難度。本文重點(diǎn)研究LS-SVM在原油含水率自校準(zhǔn)過程中的應(yīng)用。

1 原油含水率測量儀的檢測模型

原油含水率測量儀系統(tǒng)組成如圖1所示。該儀器主要由激勵源、電極系、基于LS-SVM的含水率校準(zhǔn)模塊和數(shù)據(jù)信號處理器(digital signal processor,DSP)組成。電極1與電極8為激勵電極對。電極2與電極7為測量電極對。通過給含水率測量管段的激勵電極對施加激勵源信號，在激勵電極對內(nèi)部形成規(guī)則電場。被測的油、水混合流體在管道內(nèi)流動，含水率測量電極對用于檢測管道內(nèi)的流動信號；檢測到的信號經(jīng)過基于LS-SVM的含水率校準(zhǔn)模塊后，最后由DSP顯示含水率的測量結(jié)果。

圖1 原油含水率測量儀系統(tǒng)組成圖

假設(shè)給激勵電極對施加的是大小為I的恒流激勵，測量電極對之間的電壓為U，則測量電極對之間被測流體的等效電導(dǎo)率σm可以表示為：

(1)

式中：c為與電導(dǎo)式傳感器的結(jié)構(gòu)、材料及邊緣效應(yīng)有關(guān)的常數(shù)，可以借助試驗來獲取并對其進(jìn)行校正。

由式(1)可以看出，測量電極間電壓與被測流體的電導(dǎo)率成反比。

建立Maxwell理論模型，對多相流的流動情況進(jìn)行分析：假定多相流中所有顆粒都近似于圓球形，顆粒濃度較低，而且任意兩個顆粒之間都不會有干擾。

設(shè)ηw為原油含水率，σw和σm分別為全水時的混合液電導(dǎo)率和被測三相流體的電導(dǎo)率，則有：

(2)

設(shè)Gw為全水時的電導(dǎo)；Gm為被測混合流體的電導(dǎo)；Fw為測量電極在全水狀態(tài)下的輸出電壓幅值，且可在測量之前通過標(biāo)定得到[10]；Fm為原油流過測量管段時的輸出幅值，則有：

(3)

根據(jù)式(1)～式(3)，可推算出多相流的原油含水率ηw為：

(4)

從式(4)可以看出，原油含水率ηw與測量電極在全水狀態(tài)下的輸出電壓幅值Fw以及原油流過測量管段時輸出幅值Fm有關(guān)，但不是線性關(guān)系。Fm究竟與哪些因素有關(guān)系，需要通過試驗分析。

2 原油含水率輸出值的影響因素分析

在某油田現(xiàn)場進(jìn)行了原油含水率影響因素的分析，主要包括原油礦化度、溫度、濃度、流速和儀器接地狀態(tài)對測量結(jié)果的影響。含水率測量儀的現(xiàn)場連接示意圖如圖2所示。

圖2 含水率測量儀的現(xiàn)場連接示意圖

從圖2可以看出，從油井中輸出的流體經(jīng)過氣液分離器分離出大部分氣體。完成分離后的液體分成了兩路：一路進(jìn)入試油罐，另一路流向各個方罐。含水率測量儀則與流向方罐的管道相連。

2.1 礦化度對含水率測量精度的影響

選用電導(dǎo)率測量儀測量溶液的電導(dǎo)值，根據(jù)電導(dǎo)率與礦化度的關(guān)系，可推算出礦化度。不同礦化度下的輸出電壓值如表1所示。

表1 不同礦化度下的輸出電壓值

由表1可知，在相同含水率情況下，含水率測量儀的輸出電壓值隨所測溶液電導(dǎo)值的增大而減?。辉谕浑妼?dǎo)率下，含水率增大，含水率測量儀的輸出電壓值減小。同時，因為電導(dǎo)率和礦化度成正比，所以含水率測量儀的輸出電壓值隨著礦化度的增大而減小。

2.2 原油溫度對含水率測量精度的影響

當(dāng)含水率保持在45%時，原油溫度與含水率測量儀的輸出電平關(guān)系如圖3所示。

圖3 溫度與含水率測量儀輸出電平關(guān)系圖

從圖3可知，當(dāng)原油溫度升高時，原油含水率測量儀的輸出電平值有減小的趨勢，但趨勢不明顯。

2.3 其他因素對含水率測量精度的影響

①原油濃度。

在主電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)頻率固定的情況下，通過改變副電機(jī)的攪拌頻率，測量含水率值。從測量結(jié)果得出如下結(jié)論：在一定的攪拌頻率范圍內(nèi)，隨著攪拌頻率的提高，其對應(yīng)的含水率測量值降低。但其變化不是線性的，其后漸趨平穩(wěn)。由此可知，當(dāng)原油溶液的成分混合均勻時，其測試結(jié)果變化不大，含水率值也趨于平穩(wěn)。

②原油流速。

通過調(diào)節(jié)電機(jī)的轉(zhuǎn)速來改變原油的流速。從測量結(jié)果得出如下結(jié)論：隨著電機(jī)轉(zhuǎn)速的增加，含水率測量儀的輸出電平值也逐漸增加，但是變化不是很大，且不是線性變化的。

③儀器與輸油管道的共地狀態(tài)。

分析儀器與輸油管道的共地狀態(tài)對含水率測量結(jié)果的影響。從測量結(jié)果得出如下結(jié)論：在原油流速和濃度一定的情況下，測量儀器與試驗管道間的接地狀態(tài)對測量結(jié)果的影響不大;但隨著主電機(jī)運(yùn)行頻率的提高，原油含水率的輸出值逐漸增加，但不是線性變化的。

3 基于LS-SVM的含水率自校準(zhǔn)模型

從上述分析可以看出，原油含水率測量儀的輸出值受多個因素的影響，且影響結(jié)果是非線性的，不能用一個簡單的線性擬合公式對其進(jìn)行校準(zhǔn)。

3.1 LS-SVM算法分析

基于正則化理論的LS-SVM算法是標(biāo)準(zhǔn)SVM的改進(jìn)，它將二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)換成線性方程組，使得SVM的求解過程更簡單。對于給定的學(xué)習(xí)樣本集，S={(xi,yi)|xi∈Rn,yi∈R,i=1,2,...,N},LS-SVM利用非線性映射φ(·)將樣本集S映射到更高維的特征空間中，尋找如y(x)=wTφ(x)+b形式的逼近函數(shù)[11]。通過選取逼近誤差二次項的和來控制模型的經(jīng)驗風(fēng)險。

初始優(yōu)化公式為：

(5)

γi=wTφ(xi)+b+eii=1,2,...,N

(6)

式中：γ為正則化參數(shù)。

式中：ai為拉格朗日乘子,i=1,2,...,N。

令w、b、e、a的偏導(dǎo)數(shù)為0，再消去w和e，可得到如式(7)所示的線性方程組：

(7)

式中：I=[1,...,1];a=[a1,...,aN];y=[y1,...,yN];ki,j=φ(xi)Tφ(xj)=k(xi,xj),i,j=1,...,N。

求解該線性工程組，可得參數(shù)a和b分別為:

a=(KN+γ-1I)-1(y-bI)

(8)

(9)

最后可求得LS-SVM回歸算法的解析解為：

(10)

式(10)表明，LS-SVM算法的求解過程復(fù)雜度低于普通SVM算法。

3.2 仿真訓(xùn)練與驗證

通過調(diào)用Matlab工具箱的LS-SVM函數(shù)庫，可實現(xiàn)LS-SVM算法。在LS-SVM算法中，有3個重要的參數(shù)：多項式核、高斯徑向基核函數(shù)和多層感知機(jī)函數(shù)。因為高斯徑向基核函數(shù)所對應(yīng)的特征空間是無窮維的，有限的樣本在該特征空間中必定是線性可分的，所以選用高斯徑向基核函數(shù)[12]；正則化系數(shù)(γ)用于控制超出誤差的樣本的懲罰程度；核參數(shù)(σ2)用于控制徑向基函數(shù)的徑向作用范圍。

LS-SVM實現(xiàn)流程如圖4所示。本文運(yùn)用10倍交叉驗證的方法來確定優(yōu)化參數(shù)，算法原理如下。把采集的原油含水率測量數(shù)據(jù)樣本分成10個子測量樣本。其中，1個單獨(dú)的測量子樣本被保留作為驗證模型的數(shù)據(jù)，其他9個測量樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。交叉驗證重復(fù)9次，每個測量子樣本驗證1次，然后取9次的平均值作為最終的含水率測量結(jié)果[13]。這個方法的優(yōu)點(diǎn)在于，可同時重復(fù)運(yùn)用隨機(jī)產(chǎn)生的子測量樣本進(jìn)行訓(xùn)練和驗證，每次的測量結(jié)果只需驗證1次。

圖4 LS-SVM的實現(xiàn)流程圖

4 試驗結(jié)果分析

油田計量部門目前仍使用GB/T 8929-2006中的蒸餾法進(jìn)行原油含水率的測量。測量結(jié)果對比如表2所示。

表2 測量結(jié)果對比

表2中:U為含水率測量儀的輸出電壓值;LS-SVM為采用LS-SVM算法得出的含水率測量值;LS為采用最小二乘法得出的含水率測量值;OIL為油田計量部門對含水率的測量值。

從表2可以看出，如果采用最小二乘法進(jìn)行擬合，以油田的測試結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)值，得出的最大相對誤差為9%；如果采用LS-SVM算法，得出的最大相對誤差為5%。從含水率測量儀的結(jié)果來看，利用LS-SVM進(jìn)行非線性補(bǔ)償后，相對誤差減小。

5 結(jié)束語

本文通過多次室內(nèi)外試驗，得出了影響原油含水率測量精度的主要因素，提出了基于LS-SVM的含水率自校準(zhǔn)方法。利用該方法對研制的含水率測量儀進(jìn)行校準(zhǔn)后，儀器的非線性度和測量精度都有所提高。該算法利用Matlab軟件，可直接在DSP軟件環(huán)境下運(yùn)行，實現(xiàn)了在一次儀表中對原油含水率的自校準(zhǔn)。該儀器目前已經(jīng)在多個油田進(jìn)行了現(xiàn)場測試試驗，其測量精度達(dá)到了油田的使用要求。

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Study on the Self Calibration Method of Moisture Content in Crude Oil

JIA Huiqin,FENG Xudong,GAO Guowang

(Key Laboratory of Education Ministry for Photoelectric Logging and Detecting of Oil and Gas,Xi’an Shiyou University,Xi’an 710065,China)

Moisture content in crude oil is an important index to evaluate the productivity of oil well,but it is easily affected by salinity,temperature,fluid status,fluid velocity and other environmental parameters.In accordance with the moisture content in crude oil detection model based on conductivity method,through indoor and outdoor experiments,the main factors influencing on this index are obtained;and the self calibration model is established based on least square support vector machine.The self calibration program is written by using Matlab,the optimization parameters of least squares support vector machine are determined by 10-fold cross validation,then the self calibration program that reaches predictive fitting effect is downloaded into DSP processor for running;thus the calibration for measurement result of moisture content in crude oil is implemented in primary instrument.The test results indicate that the relationship between moisture content and the influencing factor is nonlinear,the self calibration algorithm eliminates the influence of main disturbance,the self calibration of the measurement result is implemented. Comparing with the distillation method currently used by the metering department of oil field,the detection model based on least squares support vector machine can not only realize real-time measurement and calibration,the relative error of moisture content in crude oil is also improved.

Least squares support vector machines； Embedded instrument; Digital signal processor(DSP); Moisture content in crude oil； Self-calibration； Measurement accuracy

陜西省工業(yè)科技攻關(guān)基金資助項目(2016GY-177)

賈惠芹(1972—)，女，博士，教授，主要從事油田自動化技術(shù)的研究。E-mail： jiahq@xsyu.edu.cn。

TH3;TP216

A

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201703020

修改稿收到日期：2016-11-08