一种集输-立管系统内气液两相流流型的在线识别方法
【专利说明】一种集输一立管系统内气液两相流流型的在线识别方法 【技术领域】
[0001] 本发明属于石油工程多相流检测技术领域，为一种气液两相流流型的识别方法。 【【背景技术】】
[0002] 在海洋石油工业，油气两相流动的流型对油田的安全运行非常重要。工业中经常 采用集输一立管系统的管线形式将油气资源从油井传输至处理平台。在传输过程中，集 输一立管系统内的油气多相混合物经常呈现出多种流型，一些流型可以导致设备的损坏或 产量的减少。因此，必须严格控制油气输运管道中的流型来保证生产的安全。
[0003] 分析和判别集输一立管系统内气液两相流流型是进行有效控制的第一步，通常的 方法是构建流型图，然而，基于稳态流量参数构建这些流型图费时费力，而且一些重要参数 如分离器背压参数、各相的密度粘度、通道几何形状等对流型的影响均不能包含进流型图 内。事实上，这些参数变化剧烈时，流型往往也区别很大。另外，不同的观察者缺乏对不同流 型的定量和客观的描述，导致获得的流型图区别很大，特别是对流型过渡区域的认识，根据 不同的观察者，所描述的现象均有不同。还有的流型判别方法是基于简化的一种或若干种 典型流型下的流体动力学模型的计算结果，模型大多依赖系统进口或出口的流量等参数。 而在实际油田中，想获得实时变化的流量等参数则是一件比较困难的事，油田通常能提供 的都是油气的日产量，利用日产量作为机理模型的初始条件，会导致机理模型的准确度降 低。
[0004] 因此，利用流型图以及理论模型等流型辨别方法时，前人关于流型的研宄结果并 不能得到很好的统一。那么另外一种基于现场仪器实时监控信号，如含气率和压力压差等 信号的流型判别的方法得到了越来越广泛的应用，而如今传感器和计算机价格的降低使得 对两相流系统进行基于仪器的流型判别具有较强的吸引力。
[0005] 但是，基于空隙率测量技术和压力压差信号测量技术的较为成熟的流型识别理论 目前仍只局限在普通单管中的两相流动中。至于针对集输一立管系统内的两相流动，研宄 成果较少。Blaney和Yeung的研宄结果也证实了在集输一立管系统内由于系统结构的不同 导致即使是竖直立管中的流型也与普通竖直上升管中的流型有所不同。而且集输一立管系 统中的多相流型转变关联式并没有如水平管或者竖直管中两相流的流型预测关联式普遍 适用，在工业现场应用时也并不是完全适用。
[0006] 在工业现场使用时，空隙率测量技术由于其仍处于实验室验证阶段，对于压力压 差信号测量技术而言缺乏竞争力。压力压差测量技术由于安装简便，工业化较好，在流型识 别方法中具有无可替代的优势，但是由于管路上可能安装有大量的压力压差传感器从而存 在压力压差信号选择问题，即选择与流型紧密相关还是选择安装方便的矛盾。
[0007] 信号的处理技术是基于仪器的流型识别技术的重要问题之一。常用的数据处理方 法包括参数化和非参数化方法以及非线性特性参数提取法，但是针对复杂管路系统内流型 识别的在线性，对信号的处理的实时性要求较高，需要利用简单快速的处理方法得到最准 确和信息冗余度最小的参数。另外，由于不同系统的压力压差信号存在较大的差异，也需要 针对不同系统建立信号处理的规范，使得识别技术更具适用性和推广性。
[0008] 流型与特征参数的映射即流型规则的建立是流型识别技术的关键。通常可行的技 术途径是采用人工神经网络（ANN)模式识别理论。人工神经网络具有较强的非线性拟合能 力、鲁棒性和记忆能力，但是由于流型识别技术在推广过程中，样本数往往较少，且参数维 数较高，支持向量机（SVM)能够较好的解决上述问题，也得到了较为广泛的应用。 【
【发明内容】
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[0009] 本发明的目的在于提供一种集输一立管系统内气液两相流流型的在线识别方法， 以克服上述现有技术的不足；该方法基于立管顶部压力信号特性，准确性高，现场适用性 好，移植性强且能够有效满足在线识别要求。
[0010] 为了实现上述目的，所采用的技术方案是：
[0011] 一种集输一立管系统内气液两相流流型的在线识别方法，包括以下步骤：对待识 别的集输一立管系统的立管顶部压力信号P19进行预处理，包括10阶Haar小波去噪和均 值一方差标准化，得到待处理的标准化信号P 1/;通过统计参数计算和主成分分析，提取出 P1/标准信号中一个包含前三个主成分分量的特征参数向量，随后将这个特征参数向量输 入预先训练好的一个多类分类器中，从而识别出待识别的集输一立管系统的的立管顶部信 号在第一类严重段塞流、第二类严重段塞流、向严重段塞流的过渡流型、振荡型严重段塞流 和稳定流动的混合类流型这四个大类中的归属；当立管顶部压力信号PJl于振荡型严重 段塞流和稳定流动的混合类流型时，将P 1/标准信号中频域下的两个特征参数{F5，F6}输入 一个两类分类器中来决定最终的流型归属。
[0012] 本发明主要解决识别信号采集和选择，信号处理和特征提取以及特征和流型映射 三个方面的技术问题，其包括以下步骤：
[0013] 1)集输一立管系统立管顶部压力信号的采集和压力波一流型关联数据库的建立
[0014] 利用西安交通大学油气水多相流大型实验环路进行大量的气液两相流实验，设定 较广的流量范围，选择不同的工质类型，配置不同的立管结构，在实验环路上测取不同位置 处的压力信号。通过分析、归纳和总结前人文献中的实验结论以及本实验中的观察结果，将 流型分为五类，选择立管顶部压力信号作为待分析的信号，将压力信号与流型强烈关联起 来，建立一套完备的压力波一流型相关联的数据库。
[0015] 2)立管顶部压力信号规范化预处理和特征参数向量的提取
[0016] 采用小波分解和重构的去噪方法将原始的立管顶部压力信号进行滤波，并利用均 值一方差归一化方法对不同工质和立管结构下的立管顶部压力信号进行标准化预处理，使 不同条件下采集到的立管顶部压力信号均能进行定量的比较。对预处理后的立管顶部压力 信号进行概率密度函数分布和功率谱密度分析，依据分析结果计算得到统计参数向量。利 用主成分分析法对统计参数向量进行多变量分析，去除冗余参量，融合特征信息，提取表征 立管顶部压力信号变化规律的特征参数向量。
[0017] 3)建立流型识别规则，利用最小二乘支持向量机对流型样本进行训练并识别。
[0018] 根据特征参数向量的聚类分析，在高维空间内，流型类别满足同类内聚，不同类离 散的原则，具有较好的分离特性。对应着不同流型，将实验中获得的所有立管顶部压力信号 特征参数参量构建为流型样本，从中选择出学习样本作为标准样本以确定区分不同流型类 别的最小二乘支持向量机分类器的结构，利用组成该分类器的高维超平面分离函数对实验 中以及现场的不同流型样本进行识别和测试。
[0019] 优选的，技术方案步骤1)中所述的气液两相流压力信号为立管顶部压力信号，其 采样频率为200Hz，采样时间为20min。
[0020] 优选的，技术方案步骤2)中采集的立管顶部压力信号进行小波去噪和均值一方 差标准化，所述小波为Haar小波，小波分解的层数为10层。
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