基于多源信息特征融合的抽油井动液面集成软测量建模

针对传统抽油井动液面(DLL)检测只能依靠人工操作回声仪测试,无法实时在线检测的问题,提出基于多源信息特征融合的抽油井动液面集成软测量新方法。采用快速傅里叶变换(FFT)将抽油机悬点载荷及振动时域信号转换成频域信号;采用核主元分析(KPCA)提取悬点载荷及振动频谱和电功率、井口油、套压时域信号非线性特征;利用改进的模糊交互式自组织数据分析聚类(ISODATA)和高斯过程回归(GPR)融合时频信息特征,建立多个动态子模型;利用权重优化证据理论(D-S)构造的概率分配函数作为权值因子,对子模型输出进行集成以得到最终的DLL预测值。油田现场应用证明了该方法的有效性。     

基于多源信息特征融合的抽油井动液面集成软测量建模

针对传统抽油井动液面(DLL)检测只能依靠人工操作回声仪测试,无法实时在线检测的问题,提出基于多源信息特征融合的抽油井动液面集成软测量新方法。采用快速傅里叶变换(FFT)将抽油机悬点载荷及振动时域信号转换成频域信号;采用核主元分析(KPCA)提取悬点载荷及振动频谱和电功率、井口油、套压时域信号非线性特征;利用改进的模糊交互式自组织数据分析聚类(ISODATA)和高斯过程回归(GPR)融合时频信息特征,建立多个动态子模型;利用权重优化证据理论(D-S)构造的概率分配函数作为权值因子,对子模型输出进行集成以得到最终的DLL预测值。油田现场应用证明了该方法的有效性。     

基于模糊评估自适应更新的油井动液面软测量建模

针对常规动液面软测量方法在面对复杂、多变的工况时缺乏有效的模型更新机制、预测精度不足等问题,提出了一种基于模糊评估的自适应更新建模策略,通过基于模糊推理产液量变化趋势拟合的模型性能评价模块,动态更新模型,实现对原测量模型的反向推理验证。首先离线建立不同工况的动液面多模型预测集,然后根据产液量拟合优度指标对动液面在线输出模型进行实时的输出评估判断,利用相似样本数据进行模型的在线更新,使其能不断适应油井的工况变化,自适应获得更加准确的软测量模型。最后通过辽河油田现场生产数据验证表明,该方法能够有效提高模型的预测精度和泛化能力,可以满足油田现场的生产需求。     

基于模糊评估自适应更新的油井动液面软测量建模

针对常规动液面软测量方法在面对复杂、多变的工况时缺乏有效的模型更新机制、预测精度不足等问题,提出了一种基于模糊评估的自适应更新建模策略,通过基于模糊推理产液量变化趋势拟合的模型性能评价模块,动态更新模型,实现对原测量模型的反向推理验证。首先离线建立不同工况的动液面多模型预测集,然后根据产液量拟合优度指标对动液面在线输出模型进行实时的输出评估判断,利用相似样本数据进行模型的在线更新,使其能不断适应油井的工况变化,自适应获得更加准确的软测量模型。最后通过辽河油田现场生产数据验证表明,该方法能够有效提高模型的预测精度和泛化能力,可以满足油田现场的生产需求。     

自适应软测量方法在动液面预测中的研究与应用

针对传统人工检测方法在测量动液面时存在精度低、实时性差等问题,采用软测量技术来完成对动液面的测量工作.根据对现场数据特性的分析,提出采用经验模态分解和基于黑洞的最小二乘支持向量机预测相结合的算法来实现动液面软测量建模;通过构建模型性能评价模块,动态更新模型,解决在油田生产过程中,静态模型不能完全反映生产工况导致模型失效的问题,提高算法的自适应能力及预测量精度.最后通过对油田生产现场监测数据进行实验验证,结果表明,该方法对油田动液面测量精度高,对生产波动的自适应能力强,满足油田现场测试使用要求,提高油田生产自动化程度.     

抽油机井动液面测量方法研究

油井动液面是反映地层供液能力的重要指标,是进行采油工艺合理性评价和优化的重要依据。目前,油田现场动液面测量有多种方法,每种方法各有特点,本文通过对比分析多种动液面测量方法,优选出适合油田现场的动液面测量方法。由分析可知,利用示功图计算动液面深度是一种有效的计算方法,其计算的准确性能够得到保证;地面示功图已实现在线实时采集,则利用地面示功图计算油井动液面,可实现油井动液面的实时测量,能够提高油井生产分析的及时性,顺应油田实现高效开发的新趋势,有利于油田信息化建设。     

基于改进Bagging算法的高斯过程集成软测量建模

为提高对工况复杂的工业过程进行软测量建模的模型精度和泛化能力,提出了一种基于改进Bagging算法的高斯过程集成软测量建模方法。该算法采用高斯过程回归算法建立集成学习模型的基学习器,并在Bagging算法对训练样本重采样生成基学习器训练子集的基础上,采用基于正则化互信息的特征排序指标进行基学习器的输入特征抽取,实现有监督的特征扰动,从而改善学习器的差异度。待测样本进行软测量估计时,根据各高斯过程基学习器输出的方差自适应地选择基学习器进行集成输出。采用工业双酚A生产装置反应器的现场数据建模仿真,结果表明该方法是有效的。     

油井动液面录取辅助方法研究与应用

动液面测试是判断抽油井生产动态的重要手段,目前测试方法一般采用回声探测仪来进行测试。现场应用过程中,受设备及环境因素影响存在诸多问题,不能满足现场生产需要。通过长期的实践与研究,总结出"回归法"测试,为油田生产提供了方便快捷的服务。     

化工过程软测量建模方法研究进展

软测量仪表是解决化工过程中质量变量难以实时测量的重要手段。软测量仪表的核心问题是软测量建模。阐述了软测量建模与辨识和非线性建模的关系:质量变量和易测变量的动态关系存在于增量之间,辨识模型依赖于增量数据,软测量建模则是依赖于实测变量数据来获取这个动态关系;非线性建模建立了变量间的静态关系,忽略了对象动态特性,而软测量建模要兼顾对动态特性的表征。随着人们对过程特性的认识加深,软测量建模方法不断发展,经历了从机理建模到数据驱动建模,从线性建模到非线性建模,从静态建模到动态建模的过程。详细讨论了软测量建模的发展过程,众多建模方法的优缺点及适用情况和现在建模的热点,最后对软测量建模方法进行了总体展望。     

基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用

针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度。     

采油过程多尺度状态特征生成的有杆泵动态液面预测

动态液面是反映油藏供液能力的重要参数,生产现场多采用回声仪进行检测,其检测效率低,无法连续检测,存在安全隐患。针对现有基于数据驱动的预测方法由于各种原因造成历史数据不足,进而导致建模困难的问题,通过对机理进行分析,找出与动态液面关系密切的多尺度状态特征;采用生成对抗网络生成状态特征,解决历史数据不足的问题;仿真实验表明生成的数据可以用于建立动态液面预测模型,并确定采用支持向量回归作为建模方法;最后在油田生产现场使用本文提出的建模方法,实际预测结果表明本方法的有效性,满足油田工程应用要求。     

一种基于时序误差补偿的动态软测量建模方法

针对目前静态软测量建模方法无法反映工业过程动态信息,造成预测模型精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和自回归-滑动平均模型(ARMA)的软测量建模方法。首先,建立了基于LS-SVM的软测量模型,利用ARMA模型对预测误差的动态估计,通过增加动态校正环节,实现了对静态模型的动态校正以改善系统动态响应特性。最后将上述方法用于乙烯精馏过程中乙烷浓度的软测量建模,仿真结果表明:与单一使用LSSVM模型相比,该方法具有跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法。     

Dynamic soft sensor development based on Gaussian mixture regression for fermentation processes

The dynamic soft sensor based on a single Gaussian process regression (GPR) model has been developed in fermentation processes.However,limitations of single regression models,for multiphase/multimode fermentation processes,may result in large prediction errors and complexity of the soft sensor.Therefore,a dynamic soft sensor based on Gaussian mixture regression (GMR) was proposed to overcome the problems.Two structure parameters,the number of Gaussian components and the order of the model,are crucial to the soft sensor model.To achieve a simple and effective soft sensor,an iterative strategy was proposed to optimize the two structure parameters synchronously.For the aim of comparisons,the proposed dynamic GMR soft sensor and the existing dynamic GPR soft sensor were both investigated to estimate biomass concentration in a Penicillin simulation process and an industrial Erythromycin fermentation process.Results show that the proposed dynamic GMR soft sensor has higher prediction accuracy and is more suitable for dynamic multiphase/multimode fermentation processes.     

基于核慢特征回归与互信息的常压塔软测量建模

针对工业过程的非线性及动态特性,提出了一种新的慢特征回归软测量方法。该方法首先通过添加时延数据构造动态数据集,利用互信息最大化准则筛选变量从而减少信息冗余的影响。同时该方法在慢特征分析的基础上引入核函数扩展,加强模型处理非线性数据的能力,并将获得的核慢特征用于回归建模。核慢特征分析通过分析样本的变化,提取具有缓慢变化特征的成分,可以有效地刻画工业过程的变化趋势,提升回归模型精度。最后该方法的有效性在常压塔常顶油干点与常一线初馏点的软测量模型中得到了验证。     

基于动态模型的在线反馈优化

针对化工过程动态波动明显、优化模型存在较多的不确定性等特点,提出了一种考虑过程不确定性、基于过程动态模型的在线反馈优化策略。将过程动态模型按一定周期离散化为差分方程,基于差分方程进行动态优化,优化目标函数为优化时域的终端时刻的经济指标,优化变量为过程的操作变量,采用非线性规划作为优化算法;优化结果在实施后根据可测输出进行在线反馈,在优化模型的差分方程中引入误差修正项,将对应时刻的状态变量和相关变量的实际值代入可求出误差修正项,从而实现在线反馈优化。仿真结果表明,与传统的稳态操作优化相比,基于动态模型的反馈优化同样可将过程运行于最优操作点,同时具有很强的实时性,在外界干扰出现时可以立即作出反应,将过程推向最优操作点。     

铜精炼过程铜液温度软测量模型及应用

为了解决铜精炼过程中高温铜液温度的测量难题,确保铜精炼过程的阳极铜产品质量,基于铜精炼过程中不同阶段的热工机理,分别建立了保温过程、氧化过程以及还原过程的高温铜液温度的机理软测量模型,并采用数据预处理、黄金分割法搜索区间及其函数链神经网络校正等技术对其进行了算法设计以及编程实现.实际应用结果表明,铜精炼过程铜液温度软测量可以反映铜精炼过程铜液温度的真实变化,有助于实现铜精炼过程铜液温度软控制以及提高铜精炼过程的生产效率和生产质量.