（控制理论与控制工程专业论文）饱和蒸汽干度软测量方法研究.pdf

大连理工大学硕士学位论文 摘要 稠油热采方法中需要注入高温高压高干度的水蒸汽，利用蒸汽的热量加温原油，将 油稀释后进行采集。干度是饱和蒸汽重要的参数，它对蒸汽流量的测量结果有很大影响。 由于汽液两相流型的复杂性和相变，干度很难实时测量。 针对饱和蒸汽干度难于实时测量的问题，本文应用最4 - 乘支持向量机建模的软测 量方法，通过对经验数据的学习，建立干度与其影响因素之间的映射模型，从而实现蒸 汽干度的实时计算测量。最d , - 乘支持向量机算法将传统支持向量机中的二次规划问题 转化成求解线性方程组，降低了计算的复杂性，并且加快了计算的速度，使支持向量机 应用更加广泛。但它的惩罚参数和核函数参数取值不同将影响其性能，本文采用变异粒 子群优化算法对其参数自动寻优。粒子群优化算法是一种可以求解函数优化问题的进化 算法，但它有易陷入局部最优的缺点。本文应用一种变异算子来改进算法，实验仿真测 试结果表明，新算法的全局收搜索能力有了显著提高。 通过对辽河油田某监控系统采集的样本数据建模仿真研究，表明根据本文算法建立 的干度软测量模型测量精度高，适应性好。将此干度软测量模型应用到饱和蒸汽流量测 量中，根据高压汽水分离器前后质量守恒的分析，证明了该干度软测量模型可以实时计 算蒸汽干度值，能够提高蒸汽质量流量的测量精度。 关键词：软测量；饱和蒸汽干度；最小二乘支持向量机；粒子群优化算法；变异 饱和蒸汽干度软测量方法研究 r e s e a r c ho ns o f ts e n s i n gm e t h o do fs a t u r a t e dv a p o r d r y n e s s a b s t r a c t h i 曲t e m p e r a t u r e ，h i g hp r e s s u r ea n dh i 曲d r y n e s sv a p o ri sb e i n gu s e di nt h ee x t r a c t i o no f t h en l i c ko i l t h ev a p o rh e a th e a t su pt h e 也i c ko i la n dr e d u c e sv a p o r sv i s c o s i t y ，s ot h et h j c ko i l e a nb ee x t r a c t e d t h ed r y n e s so f v a p o ri sak e y p a r a m e t e ra n da f f e c t st h ea c c u r a c yo f v a p o rf l o w m e a s u r e m e n t t h er e a l - t i m em e a s u r e m e n to f t h ev a p o rd r y n e s si sv e r yd i f f i c u l tb e c a u s e v a p o r s p h a s ec h a n g ea n dc o m p l e xf l o wm o d e l i no r d e rt or e s o l v et h er e a l - t i m em e a s u r e m e n tp r o b l e mo fs a t u r a t e d v a p o rd r y n e s s ，t h es o f t s e n s i n gm o d e li se s t a b l i s h e db a s e do nl e a s ts q u a r e ss u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ( l s - s v m ) t h e p r o p o s e dm e t h o di sb a s e do ns t a t i s t i c a ll e a r n i n gt h e o r yt om a pt h ec o m p l e xn o n l i n e a r r e l a t i o n s h i pb e t w e e nd r y n e s sa n di t si n f l u e n c ef a c t o r sb yl e a r n i n gf r o me m p i r i c a ld a t a t h e r e f o r e ，s a t u r a t e dv a p o rd r y n e s sc a l lb ef o r e c a s t e d l s s v mi si n t r o d u c e db ys u y k e n sa s r e f o r m u l a t i o n st os t a n d a r ds v mw h i c hs i m p l i f yt h et r a i n i n gp r o c e s so f s t a n d a r ds v mi l lag r e a t e x t e n tb yr e p l a c i n gt h ei n e q u a l i t yc o n s t r a i n t sw i t l le q u a l i t yo n e s t h ei n t r o d u c t i o no fl s - s v m r e d u c e st h ec o m p l e x i t yo fc o m p u t i n ga n da c c e l e r a t e st h es p e e do fc a l c u l a t i o n t h e r e f o r e ， l s - s v mi sg r e a t l yp r o m o t e df o rt h ew i d e ra p p l i c a t i o n s b e c a u s et h ep e n a l t yf a c t o r sa n dk e r n e l p a r a m e t e r so fl s s v mw i l la f f e c tt h ef o r e c a s ta c c u r a c y , t h i sp a p e ri n t r o d u c e sap a r t i c l es w a r m o p t i m i z a t i o n ( p s o ) w i t hm u t a t i o nt oa u t o m a t i c a l l ys e a r c ht h ep a r a m e t e r sf o rl s s v m p a r t i c l e s w a r mo p t i m i z a t i o ni sa c o m p u t a t i o n a l m e t h o df o rt a c k l i n go p t i m i z a t i o nf u n c t i o n s h o w e v e r , i t i se a s i l yt r a p p e di n t ot h el o c a lo p t i m a i no r d e rt oo v e r c o m et h i ss h o r t c o m i n g ，am u t a t i o n o p e r a t o ri si n t r o d u c e d t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tm o d i f i e dp s o i se f f e c t i v et of i n dt h e # o b a lo p t i m a ls o l u t i o n b a s e do ns a m p l ed a t ac o l l e c t e df r o mc o m p u t e rm o m t o r e dc o n t r o ls y s t e mi i ll i a o h eo i l f i e l d ，t h es o f ts e n s i n gm o d e lo f v a p o rd r y n e s si se s t a b l i s h e d e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h e m o d e lh a sh i g l la d a p t a b i l i t ya n df o r e c a s t i n ga c c u r a c y , a n di ts a t i s f i e st h en e e do f m e a s u r e m e n t t h i sm o d e lh a sb e e nu s e di ns a t u r a t e dv a p o rf l o wm e a s u r e m e n t t h r o u g ho u tt h ea n a l y s i so f t h e m a s sc o n s e r v a t i o no ft h ew a t e ri i lt h eh i g hp r e s s u r ev a p o r - w a t e rs e p a r a t o r ，t h es o f ts e n s i n g m o d e lc a na c h i e v er e a l t i m em e a s u r e m e n to fd r y n e s sa n di m p r o v et h ea c c u r a c yo f v a p o rf l o w m e a s u r e m e n t k e yw o r d s ：s o f ts e n s i n g ；s a t u r a t e dv a p o rd r y n e s s ；l s s v m ；p s o ；m u t a t i o n 大连理工大学硕士学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间 论文工作的知识产权属于大连理工大学，允许论文被查阅和借阅。学校有 权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，可以将 本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 学位论文题目：丝丝垫王廛筮避左荡砑壹 作者签名：整迨生 日期： 蝉年l 月上l 日 导师签名： 大连理工大学学位论文独创性声明 作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文题目：丝毯篮压整冽墨垒造叠窆 作者签名：j 饕耸l 一一日期：啦年l 月l 日 大连理工大学硕士学位论文 1绪论 1 1 课题背景及研究意义 1 。1 。1 稠油热采工艺介绍 石油是种重要的不可再生资源，与经济可持续发展和社会稳定紧密相连。在世界 范围内，稠油在石油的总储量中所占比重相当大，我国稠油资源也很丰富，其储量接近 原油总量的2 0 。现在，世界石油资源形势日趋严峻，与稀油开采相比，人们对稠油资 源的开发越来越注重。 稠油一般分布在地下1 千米左右，其油层流动性差，粘度和密度很大，勘探和开采 非常困难。上世纪6 0 年代以来，国内外研究了多种稠油开采技术，而我国目前主要用 热采方法【。蒸汽的热容很高，是一种理想的储能载体。注汽热采是向油井中注入高温 高压的水蒸汽，利用蒸汽中所含的热量加热稠油油层，使其粘度降低，流动性加大，然 后应用常规方法进行开采。稠油热采技术主要包括蒸汽吞吐和蒸汽驱动方式，蒸汽驱动 是主要的热采阶段【2 】，其耗气量远大于蒸汽吞吐阶段。 蒸汽吞吐方法是向油层中注入一定量的高温高压饱和蒸汽，加热油层数日，然后进 行开采。通常，注入蒸汽的干度要达到5 0 以上，压力不能超过油层的断裂压力，注入 量大概每米油层8 0 吨左右。蒸汽吞吐是我国的主要稠油开采手段，如果按常规方法无 法开采原油或开采速度很慢时，应当在蒸汽吞吐后进行蒸汽驱动开采。 稠油经过蒸汽吞吐后，采用蒸汽驱动可进一步提高原油的采收比。这是因为蒸汽吞 吐形成了很多无法开采的盲点，只采集出各个油井附近油层中的原油，原油采收比非常 低。蒸汽驱动是热力驱动过程，通过向油井连续注入高温高干度蒸汽加热油层，使原油 粘度大幅度减小。原油被注入的蒸汽驱动流向生产并，经开采可得到更多的原油，从而 图1 1 油田汽驱开采工艺图 f i g 1 1p r o g r e s sd i a g r a mo fs a t u r a t e dv a p o rd r i v e ro i lr e c o v e r y 饱和蒸汽干度软测量方法研究 使原油的采收比提高。油田蒸汽驱动开采的工艺如图1 1 所示，该工艺的主要设备包括 注汽锅炉、高压汽水分离器和蒸汽分配器。该工艺过程为冷却水经除氧送入注汽锅炉进 行加热汽化，在锅炉出口生成一定干度的湿饱和蒸汽。按照工艺需求，锅炉出口蒸汽的 干度应严格控制在7 5 8 0 之间。然后蒸汽引入高压分离器进行汽水分离，同时少量饱 和水被排出。分离后的蒸汽干度达到9 0 以上从高压汽水分离器排出，经球形分配器分 配后注入各油井。 1 1 2 饱和蒸汽的千度 稠油开采所用蒸汽是由水在注汽锅炉中恒压加热产生的。在一定压力下，对水连续 加热，水温逐步提高，当产生蒸汽压力和设定的压力相等时，水开始沸腾，此时的水称 为饱和水，对应的温度称为饱和温度。继续对水加热，水不断汽化，但水温保持为饱和 温度不变。在水的汽化过程中，系统压力维持不变，容器中汽液两相共存，温度为饱和 温度，汽液两相共存时的蒸汽称为湿饱和蒸汽。持续加热至水完全汽化，水完全汽化的 时状态称为干饱和蒸汽状态。水全部汽化为蒸汽之后，继续保持定压加热，蒸汽温度开 始升高，定温过程随之结束，这时蒸汽称为过热蒸汽。在蒸汽湿饱阶段，汽液两相共存， 引入干度参数表示饱和水和蒸汽占有的比例。蒸汽干度是指单位质量湿蒸汽所含饱和蒸 汽的质量，水在饱和点时，蒸汽干度为零；蒸汽在完全饱和状态时，干度为1 0 0 ，此 时水相质量为零。 汽驱开采应当用湿饱和蒸汽，不能使用过热蒸汽。因为，只有在汽液两相共存的湿 饱和蒸汽范围内，才表现出定压定温的性质，此时加入的热量，全部用于水的汽化，热 量全部转化成蒸汽的潜热。在正常情况下，由注汽锅炉产生的蒸汽均处于湿饱和状态。 蒸汽干度在注汽锅炉出口处一般控制在7 5 8 0 ，这样可以使水蒸气含有一定比例的水 相，从而带走锅炉给水中的结垢物质，防止锅炉炉管结垢。通常炉管中的干度不能大于 9 0 ，否则炉管就要结垢，导致锅炉的热效率降低，甚至会危及设备安全。 1 1 3 研究意义 稠油热采技术的核心是通过注入蒸汽加温油层，降低原油的粘度以增加原油的流动 性，达到能够通过正常的手段进行开采的目的。对注入蒸汽的各个参数的状态的了解能 帮助进一步的开采并下石油，提高产油率。 注汽过程中对蒸汽的状态进行动态监测，能够帮助油田工作人员及时了解热采过程 中的蒸汽的各种动态参数，监测蒸汽的品质，分析井下各油层蒸汽的吸收状况，了解注 汽效果，从技术和经济方面进行评估，以便调整注汽方案，确定下一步的工艺措施。蒸 大连理工大学硕士学位论文 艺中具有重要的意义。干度在蒸汽参量的测量中占有重要的地位，它反映了蒸汽在湿饱 阶段的特征品质。 因为各个油井的深度和地质结构情况不同，需要的注汽量和压力也不都相同。对蒸 汽流量的精确测量，可以实现稠油开采中合理注汽，减少蒸汽损耗，提高油汽比和原油 采收率。在实际工程应用中，一般采用节流法测量高温高压饱和蒸汽的流量。根据节流 装置的流量方程，干度值作为方程中的一个参数，对蒸汽流量的测量精度有很大影响。 所以，对干度的实时测量，不仅可以监控蒸汽的品质，还可以应用到蒸汽流量方程计算 中，提高蒸汽流量的测量精度。 饱和蒸汽干度的测量是检测技术中的一个难点，它不能像温度、压力等参数那样直 接测量。近年来，虽然很多人对蒸汽干度的测量方法进行了研究，但由于汽液两相流测 量的复杂性及两相之间的相互作用，工程应用中存在着诸多问题。 1 2 国内外研究现状 饱和蒸汽的干度是较难测量的参数，它与锅炉的运行状态有很大关系，在测量中受 到的干扰也很多。虽然干度参数在实际应用中很重要，但由于两相流型的复杂性和相变， 使得其测量成为国际上检测领域的一个难题。 目前国内外在饱和蒸汽干度检测中采用的技术可分为三方面： ( 1 ) 采用传统单相流仪表与多相流参数测量模型相结合的测量方法。传统的单相 流仪表技术成熟，应用广泛，再根据被测对象选择合适的测量模型，可以在一定的精度 范围内解决很多两相流参数的测量问题。例如，根据两相流的特性，m u r d o c k 等建立了 孔板分相流模型【3 】，j a m e s 等建立了改进的孔板均相流模型【4 】。还有基于压力波动信号建 立的干度和流量测量模型【5 】，利用一个孔板差压流量计测量两相流的干度和流量。t e x a c o 公司研究了一种价格低廉的蒸汽干度和流量测量装置，该装置将临界流量节流器装在蒸 汽注入井井口，以控制蒸汽注入量，并在临界流量节流器的上游装一个孔板进行二次测 量，可以联立求解蒸汽的干度和流量。 ( 2 ) 采用现代新技术，如激光技术、辐射技术、过程层析成像技术、光纤技术、 超声技术等。例如，光纤传感干度测量仪采用光学折射率调制的原理对蒸汽的两相流干 度进行测量 6 1 ；j o s e p h 7 】采用光学探头测量干度；还有利用湿蒸汽中的声速和干度的依赖 关系，通过测量湿蒸汽中的声速来推导它的干度；韩中合等【8 】根据谐振腔的谐振频率的 偏移特性，利用微波谐振腔微扰来确定蒸汽干度；过程层析成像技术通过测量蒸汽的截 面含气率确定干度值。按照上述方法制造的装置造价很高，测量精度和使用寿命也不理 想，使用场合限制颇多。 饱和蒸汽干度软测量方法研究 ( 3 ) 利用成熟的计算机软硬件技术，应用软测量技术的测量蒸汽干度【9 】。软测量 技术把人工神经网络、模式识别、数据挖掘等现代信息处理技术引入到蒸汽参数的测试 领域，可以解决直接测量蒸汽干度困难的问题。 软测量技术是一门新兴的发展前景广阔的工业技术，以现代信息处理技术作为基 础，涉及计算机技术、机器学习、数据库技术、信号处理等多门科学。随着控制理论和 信息技术的发展，软测量技术经历了从线性到非线性、无校正功能到有校正功能的过程， 目前已成为检测领域的一大研究热点。 1 3 本文的主要工作 本文的工作是基于应用在辽河油田锅炉汽水分离器的计算机监控系统，对汽水分离 器出口的蒸汽干度进行实时测量，并应用到流量方程计算中，提高蒸汽质量流量的测量 精度。本文的研究内容如下： ( 1 ) 常规人工化验法操作时间长，无法实时测量蒸汽干度。因而本文采用软测量 技术，实时测量蒸汽的干度。通过机理分析和对生产工艺的了解，推导出了影响汽水分 离器出口蒸汽干度的辅助变量。 ( 2 ) 研究了统计学习理论和支持向量机原理，分析了应用最小二乘支持向量机对 蒸汽干度软测量模型进行建模的方法。 ( 3 ) 研究了粒子群优化算法原理，将其应用在最小二乘支持向量机参数寻优中。 针对原始粒子群优化算法存在易陷入局部最优的问题，本文提出应用一种带变异算子的 粒子群优化算法对最d - - 乘支持向量机参数优化。 ( 4 ) 根据监控系统现场采集的样本数据，应用基于变异粒子群算法优化参数的最 小二乘支持向量机建立了蒸汽干度的软测量模型。然后对模型进行了仿真测试，分析了 建模算法的性能和软测量模型的精度。 ( 5 ) 将建立的干度软测量模型应用到蒸汽质量流量测量中，根据监控系统采集数 据的仿真分析，流量测量的精度得到了提高，证明了本文干度软测量模型的有效性。 大连理工大学硕士学位论文 2 饱和蒸汽干度的测量 2 1 干度测量方法 2 1 1 人工化验法 人工化验法主要是指电导率法【l 们，它是工业蒸汽锅炉中用于检测干度的最常用的方 法之一。该方法通过加入某种物质改变待测流体的导电性求取干度。其测量原理是根据 被测试样的导电率与试样中所添加物质的浓度成比例这一事实来实现干度的测量，添加 物可以是被测流体中原有的，也可以是后加入的，但如果存在着像氨气和一氧化碳气这 类可溶于水并能形成离子的气体，则电导率法就不准确了。因为这些气体溶于水而产生 的离子改变了试样的导电性，仅少量的这类气体就可以使导电率受很大影响。因此，在 这种情况下应对被测试样进行除气，然后再进行测量。采用的方法通常是将被测流体冷 凝，除气以后再测量导电率，确定离子浓度，然后与汽源处的水中离子浓度相比较，以 确定蒸汽出口的干度。 人工化验法依靠人工取样，在实验室进行分析化验，从而得出蒸汽的干度值。该方 法干度的测量精度可以达到0 1 t 】，测量精度比较高，缺点是操作间隔时间长，延迟 大，不能及时反映生产状况的变化。 2 1 2 单参数方法 单参数方法主要包括热力学方法和非热力学方法： ( 1 ) 热力学方法 热力学方法适用于单工质双相流干度很高的情况。主要包括节流法、蒸汽空气混合 法、加热法、相分离法、混合法、凝结法等。这些测量法均属抽汽取样法，对取样方式 有很高的要求。 节流法采用孔板和临界流量节流器来测量管道中蒸汽的干度。蒸汽空气混合法是根 据热力学原理来测量蒸汽干度。加热法采用蒸汽取样器采样，过等容加热来推算蒸汽干 度。相分离法采用分离器来分离气相和液相，并通过测量气相和液相质量来推算蒸汽干 度。混合法是将采样蒸汽与冷却水混合，通过测量冷却水的进、出口流量和温度，推算 蒸汽干度。凝结法类似于混合法，区别只是凝结法的采样蒸汽不与冷却水混合。热力学 方法是最早发展起来的汽液双相流干度的测量方法。虽然这类方法在实际生产中得到了 一定程度的应用，但由于存在着一些难以克服的缺点，如采样的代表性、对流体的干扰、 温度的测量误差等，使测量精度难以保证。标定工作也非常复杂，并且无论采用什么样 饱和蒸汽干度软测量方法研究 的取样器，这些误差都难以避免，使得它的在线实用性受到一定的影响 1 2 1 。因而其发展 前景并不很乐观，一般只能用于对干度粗略估算的场合。 ( 2 ) 非热力学方法 非热力学方法主要有光学法、中子密度计、离子示踪法等。光学探测法技术是基于 光散射原理测量双相流干度；采用中子密度计来测定管道中蒸汽密度从而推算蒸汽的干 度；离子示踪法是在流体中加入离子示踪物，在根据示踪物在流体中的比率从而计算出 蒸汽的干度值。非热力学方法在工程应用中目前还存在着较大的局限与不足，而且一般 来说，按这类方法制造的仪器，造价高、受使用场合限制多、测量精度和使用寿命都不 是十分理想【1 3 】。 2 1 3 双参数方法 双参数方法是利用两个不同性质的测量元件串联布置，建立蒸汽干度和流量的方程 组，联合求解蒸汽的干度和流量。该方法主要包括孔板一孔板法、孔板一均速管法、孔 板一流量计法等。这些双参数方法在一定范围内具有实用价值，在汽液两相流干度测量 上虽然已作了大量研究工作，但由于流型的多样性和流动的复杂性，还存在着许多问题 未能解决。主要有： ( 1 ) 没有能广泛适用的方法； ( 2 ) 现有的取样方法不够精确； ( 3 ) 工业生产方面的测量方法很落后，难以适合要求； ( 4 ) 测量精度高、可连续在线测量的方法大都设备复杂，造价昂贵： ( 5 ) 新方法开发并不多见。 可以说，至今没有满意的干度在线测量方法。 2 1 4 软测量法 软测量的思想就是以易测的过程变量( 辅助变量) 为基础，利用易测过程变量和待 测过程变量( 难测的主导变量) 之间的数学关系( 软测量模型) ，通过各种数学计算和 估计，采用软件的形式实现对待测过程变量的测量。软测量是一种利用较易在线测量的 辅助变量和离线分析信息去估计不可测或难测变量的方法，通常建立在成熟的硬件传感 器基础上，以计算机技术为核心，通过软测量模型运算处理而完成的。对于油田注汽干 度的软测量来说，该技术的核心是通过几个易测工艺变量来推导蒸汽干度。 一6 一 大连理工大学硕士学位论文 2 2 软测量技术介绍 2 2 1 软测量原理 软测量技术是根据某种最优规则，由可测的辅助变量构成输入数据，通过计算机实 现对主导变量的计算测量。软测量模型表示了辅助变量和主导变量之间的内在联系，如 何建立软测量模型是软测量技术的本质。需要注意的是，软测量模型不同于一般的数学 模型，它不注重各个输入辅助变量之间的联系，而是强调如何根据辅助变量估计出主导 变量的值。软测量模型的结构副1 4 】如图2 1 所示，其中，y 为待测的主导变量，y 为主 导变量离线分析值。软测量模型本质上是实现由辅助变量构成的可测信息集 d ，t l ，x ，y ) 到主导变量估计值夕的映射。软测量模型有动态模型和稳态模型之分，本文主要研究稳 态软测量建模方法，稳态软测量模型的数学描述为 歹= f ( d ，u ，x , y ) ( 2 1 ) 其中厂( ) 为软测量模型，p ，“，x ) 为可测输入向量，而离线分析值y 为目标值。在 软测量建模过程中，它们可以构成模型训练的数据样本。 誉珂测扰动破 研测扰动破 。一 可测过程输入 象导褒鬣y 垂l 可霎薏冀 y f 象导受篮 蕊曙孓 图2 1 软测量模型结构图 f i g 2 1 b l o c kd i a g r a mo ft h es o f ts e n s i n gm o d e l 2 2 2 辅助变量的选择 如何选择辅助变量，关系着软测量模型的有效可行性。辅助变量的选择就是在一系 列预先给定的自变量集合中找出其中的一个子集，使得这个子集能够对因变量进行最好 的描述，或者找出一个变量集的子集，使得这个子集能够包含较少的变量，同时能够尽 可能地保持原来的完整数据集的多元结构特征。通过辅助变量的选择，不仅可以使软测 量模型得到简化，使模型更加容易理解，而且从经济上能大大降低信息收集的成本。辅 饱和蒸汽干度软测量方法研究 助变量的选择一般包括三个方面：一是辅助变量数目的确定；二是辅助变量检测位置的 确定；三是辅助变量类型的确定。 一般认为，辅助变量数目的下限为主导变量即被测变量的数目，辅助变量最优数目 的确定还没有统一的理论方法，一般可以开始先确定比较多的辅助变量，然后通过建模 和计算检验适当减去对主导变量影响小的辅助变量，剔除含有较多冗余信息的辅助变 量，使辅助变量的选择能满足对主导变量预估的精度和动态性能的要求。辅助变量的检 测位置及类型的选择与主导变量是有密切联系的。通过对生产过程原理的定性分析，熟 悉有关生产工艺，咨询现场工艺操作人员的日常操作情况，收集操作经验，进行适当的 试验，可以初步确定对主导变量有影响的辅助变量，然后在建模过程中经过分析检验， 进一步对辅助变量进行筛选，以期达到最佳的效果【i 5 1 。 2 2 3 软测量建模方法 建模的方法一般可分为三大类：第一类是根据“第一原理”导出自变量与因变量之 间明确的数学关系，称为机理模型；第二类是从基本假设出发，构造出方程框架，然后 基于观测数据，用统计的方法确定模数，可称为半机理模型；第三类是根据测试取得的 观测数据，用数理统计、入神经网络或支持向量机等方法找出模型的经验方程，通常称 之为经验模型【1 6 】。 本文所测量的饱和蒸汽的干度值和4 个变量相关，但无法得出明确的数学关系，所 以采用经验建模的方法。这种方法是基于一元或多元统计分析技术的“黑箱”辨识法。 即它不需要掌握很多的关于工艺机理的先验知识，也不需要得出有关机理的精确数学描 述，只需要获得对象的输入输出数据，并从这些数据中提取反映过程内在关系的信息， 得出描述对象输入输出数据的数学关系。常用的分析方法如下： ( 1 ) 经典回归分析法 经典回归分析指的是各种多元线性回归分析，包括最小二乘法、主元回归分析法和 部分最d - - 乘回归法。最d , - 乘法是常用的线性回归方法，但当变量间存在严重的多重 相关性时，或者样本点数与变量个数相比显然过少时，最小二乘估计值将会失效。主元 回归法不同于最小二乘法多元线性回归。它首先经过主元分析筛选主元，然后再开始建 模。主元回归解决了由于输入变量间的线相关而引起的计算问题。同时，由于忽略掉了 次要的主元，还起到了抑制测量噪声对模型系数影响的作用。部分最d , - 乘法是一种单 步分解和回归的方法，它的特征向量与主元直接相关，能用于非常复杂的混合情况，预 测没有出现在初始校准集合、含噪声的样本，因而比较适合处理化工对象，当然部分最 小二乘法也存在计算速度慢的问题【1 7 】。 大连理工大学硕士学位论文 ( 2 ) 人工神经网络法 经典回归分析法可以很好解决线性软测量问题，但不适用于高度非线性的复杂工业 过程的预测建模。基于人工神经网络的软测量是近年来研究较多发展较快和应用范围很 广泛的一种软测量技术。由于人工神经网络具有自学习、联想记忆、自适应和非线性逼 近等功能，基于人工神经网络的软测量可在不具备对象的先验知识的条件下，根据对象 的输入输出数据直接建模，模型的在线校正能力强，并能适用用于高度非线性和严重不 确定性系统，因此它为解决复杂系统过程参数的软测量问题提供了一条有效途径。神经 网络的主要缺点是：其结构的确定无一定方法可循，且易发生对训练样本数据的过学习 和训练时陷入局部极小点【l8 1 。神经网络容易产生过拟合现象的根本原因是其基于经验风 险最小化原则，也即训练目标为最小化实际输出与网络输出的误差平方和，而未考虑到 网络的泛化能力。 ( 3 ) 支持向量机法 为克服人工神经网络的缺点，v a p n i k 经多年研究，提出了统计学习理论和_ 种新的 经验建模工具：支持向量机( s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ，s v m ) 。s v m 是一种基于统计学 习理论中的结构风险最小化原则的小样本学习方法，采用经验风险和置信范围两项同时 最小化的风险泛函，这种体系下的统计推理规则不仅考虑了对渐近性能的要求，而且追 求在现有有限信息的条件下得到最优结果【1 9 1 。而经验风险和模型复杂度的最小化程度由 惩罚因子决定，惩罚因子取值越大则经验风险越小，而模型复杂度越高，当惩罚因子取 值过大时则会出现过拟合。另外，s v m 训练问题是一个二次规划问题，可以保证求得 全局最优点。 虽然s v m 具有良好的泛化能力并且训练时总是可以得到全局最优解，但是其训练 为一个有约束二次规划问题，其约束条件数等于训练样本容量，因此在用于大训练样本 容量的建模问题时，会导致训练时间过长。针对支持向量机这一缺点，s u y k e n s t 2 0 】提出 了损失函数为二次函数，约束条件为等式形式的支持向量机：最小二乘支持向量机。最 小二乘支持向量机的训练问题为一个线性方程组求解问题，相对于s v m 训练的二次规 划问题求解，其计算量有了很大的降低。 饱和蒸汽的干度值一般通过人工化验法获得，人工化验法操作间隔长，样本数据比 较少。通过比较上述各种建模方法的优缺点，本文采用最小二乘支持向量机对饱和蒸汽 干度软测量进行建模。 饱和蒸汽干度软测量方法研究 2 3 饱和蒸汽千度的软测量分析 2 3 1饱和蒸汽干度与流量的关系 流量和干度是饱和蒸汽的重要参数，使用相同的测量信号来计算两相流参数，由于 利用的两相流模型不同，可能导致参数测量结果不一致，测量精度不高。两相流动状态 与测量模型之间的差异越大，两相流参数测量的精度越差。为了提高测量精度，应该选 择合适的两相模型进行测型2 1 1 。对于高温高压饱和蒸汽，模型应选用均相流模型，假设 汽液两相是一个整体的均匀混合物，相间没有相对滑移。在工程应用中，一般采用节流 装置测量高温高压饱和蒸汽的流量，对应的流量方程中含有干度参数，所以要计算蒸汽 的流量，必须测量蒸汽的干度。 利用节流法测量蒸汽的流量，需要选用合适的流量计。节流式流量计可分为孔 板流量计、喷嘴流量计、文丘里管流量计等。孔板流量计应用历史悠久，有国际标准， 理论精度高，应用十分普遍，但经过几十年的应用，发现孔板流量计有以下不足：应用 中许多因素对其测量精度有非常大的影响，使其测量误差增大；安装较为麻烦，维护及 拆洗的工作量较大；流量量程比为1 ：3 ，局限性大；若安装不正确，容易发生蒸汽泄漏； 压力损失较大，运行费用高。而长径喷嘴的入口为光滑曲面不易磨损，流出系数稳定， 压力损失也较孔板小很多，文丘里管的制造工艺要求很高且价格昂贵【2 2 1 ，所以本文中选 用流量计的节流元件是长径喷嘴。 hm 图2 2 节流件前后流动状况图 f i g 2 2 s i t u a t i o no ft h ef l u e n c eb e f o r ea n da f t e rt h et h r o t t l i n ge l e m e n t 节流法通过测量流体流经节流件前后的差压来测量流量。在充满流体的管道中固定 放置一个流通面积小于管道截面积的节流元件，则管内流束在通过该节流元件时就会造 成局部收缩。在收缩处，流速增加，静压力降低，节流件前后将产生一定的压力差，如 大连理工大学硕士学位论文 图2 2 所示。实践证明，对于一定形状和尺寸的节流件，在一定的流体参数情况下，节 流件前后的差压尸与流量之间有一定的函数关系【2 2 1 。 流体通过节流件之前就已经开始收缩，由于惯性的作用，流束通过喷嘴后还将继续 收缩，直到在喷嘴后的某一距离处达到最小流束截面。这是流体的平均流速达到最大值。 然后流束又逐渐扩大到充满整个圆管，流体的速度也恢复到节流件前的速度。在节流件 前，由于节流件对流体的阻力，造成部分流体的局部滞止，使得管道壁面上的静压比上 游压力略有升高。通过节流件后，流体压力突然降低并随着流束的缩小，流速的提高而 减小，一直达到某一最低值。然后又随着流束的扩张而升高，最后恢复到一个稍低于原 管中压力的压力值，造成了的不可恢复的压力损失万p 。 节流装置的流量公式是在假定所研究的流体是理想流体，流体在一维等熵定常流动 的条件下，根据伯努利方程和连续性方程推导出来的。伯努利方程方程为： 丛+ 叠：照+ 丝 ( 2 2 ) n 2 岛 2 连续方程为： 4 u l = 4 “2 ( 2 3 ) 其中，科、厦是截面i 和i i 处的静压力；“。、“：是截面i 和i i 处的平均流速；肛、 岛截面i 和i i 处的流体密度，对不可压缩流体，令p = a = 岛，由以上两方程推出： 1 厉一 呓2 了i 专歹君硝一苁 心4 其中，t 是流束收缩系数( 4 = 4 ) ，它与节流件的样式有关。= d d = 名彳， 称为节流装置的孔径比。d 为管道内径，d 为节流件的开孔直径。 由于压力硝和反是截面i 和截面i i 处流体的平均压力，而实际测量时，差压露一 是按一定的取压方式在管壁处取得的，与差压p ：一p ：有一定差异。所以引进取压系数沙， 使得硝一废= 矿( 曰一昱) ，取压方式不同，y 也不同。另外，实际的流动都存在损失，与 假定的理想流体等熵定常流体也有差异，因此，引入系数 对u 2 进行修正。这样，修正 后的不可压缩流体的体积流量表达式为： 旷哪以= 待a 0 居嵋嘲 汜的 1 一2 4 p 然后令口；1 丝丝竖，口称为流量系数。则不可压缩流体的流量方程为： _ 1 一”z p 4 饱和蒸汽干度软测量方法研究 吼= a 4 4 2 ( g 一昱) p ( 2 6 ) q 。= , , 4 4 2 p ( e 一昱) ( 2 7 ) 其中吼为体积流量，g 。为质量流量。 对于可压缩流体，截面1 和截面2 处的密度不相等，用一个无量纲的流体膨胀系数 占表示流体的可压缩性的影响，占称为膨胀系数。则可压缩流体的流量方程为： q ，= 口4 占2 ( 写一另) 9 ( 2 8 ) q 。= 口4 占2 p ( 日一只) ( 2 9 ) 以上描述的是单相流的流量测量，而蒸汽为两相流体，应采用两相流的研究方法分 析。在高温高压下，饱和蒸汽两相混合均匀，具有相同温度并且都处于饱和状态两相流 体可以作为单相流体进行研究。当两相流体通过节流装置时，两相流不发生相变，两相 流体的重力和通过节流装置产生的摩擦力可忽略，根据节流装置的单相流量测量公式建 立两相流量测量基本方程这种方法称为均相流模型处理方法。根据此方法，蒸汽的平均 密度p 满足下面的公式： 土：土i 一1 - - x (210)-i- 一= 一一 l 一 p p i p l 式中& 为饱和蒸汽的密度，岛为饱和水的密度，工为蒸汽干度。将流量方程中的4 用万d 2 4 代替，d 为节流件的开孔直径，露一最用差压舯代替。将平均密度代入到单 向流流量方程，可得饱和蒸汽流量方程为： q ，= k z o t d 2 蛆( 1 一x ) 7 & + x 岛】 ( 2 1 1 ) q 。= k z a d 2 印g 岛 p s ( 1 一x ) + 岛x ( 2 1 2 ) 其中k 为常数，由方程中的参数单位决定。 由流量方程可知，干度值的变化将影响蒸汽流量的计算结果。工业现场一般采用人 工化验法测量干度，该方法延迟大，不可能用于蒸汽流量的实时计算测量。所以，在常 规测量中，把干度看作常值，这样肯定产生流量测量的误差。对饱和蒸汽干度实时测量， 代入到流量方程中，将有助于提高流量的测量精度。 2 3 2 干度软测量分析 本文要测量的是辽河油田某注汽站汽水分离器出口蒸汽的干度，再由干度值计算蒸 汽的流量，根据饱和蒸汽质量流量方程，可知蒸汽的干度x 由下式决定： 大连理工大学硕士学位论文 x = f ( q 。，a p ，岛，岛) ( 2 1 3 ) 由生产的物料守恒，q 。与锅炉的给水流量g l 和汽水分离器的排水流量g 2 有关，即： g 肼= 厂( g l ，g 2 ) ( 2 1 4 ) 又因为饱和蒸汽与饱和水的密度由压力唯一确定【2 2 】： ( 岛，所) = 厂( p ) ( 2 1 5 ) 最后得出： 工= 厂( g l ，g 2 ，只胛) ( 2 1 6 ) 即汽水分离器出口蒸汽的干度和4 个变量相关，分别是锅炉的给水流量、汽水分离 器的排水流量、蒸汽的压力和蒸汽流过节流件的差压。 2 4 小结 稠油开采所用的湿饱和蒸汽含有部分饱和水，是一种汽液两相流。本章介绍了现有 的蒸汽干度测量方法。然后研究了软测量的基本原理，分析了软测量的建模方法。根据 蒸汽干度和流量的关系，介绍了节流法测量蒸汽流量的原理。由此引申出了饱和蒸汽干 度软测量的方法，经过机理推导，得出了相关的辅助变量。 饱和蒸汽干度软测量方法研究 3 支持向量机 3 1 理论基础 3 1 1机器学习若干问题 ( 1 ) 机器学习模型 机器学习研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能【2 4 1 ，并更 好的完成新任务。他的一个典型模型如图所示3 1 所示，生成器g 生成向量x r ”，训 练器s 对针对每个x 产生一个y ，它们之间服从一个未知的联合概率f ( x ，y ) ，学习机器 l m 能够实现一组函数集 f ( x ，川) ，其中w 为广义参数。 图3 1 机器学习模型 f i g 3 1 m o d e lo fm a c h i n el e a r n i n g 机器学习是根据n 个独立的样本( 五，y 。) ，( 而，y ：) ，( ，y 。) ，在一组函数集 厂( 五w ) ) 中求一个最佳的函数f ( x ，) 对训练器的响应进行估计，使期望风险： r ( w ) = i l ( y ，f ( x ，w ) ) d r ( x ，y ) ( 3 1 ) 最小。其中 厂( x ，w ) ) 可表示任意函数集，l ( y ，f ( x ，w ) ) 为用f ( x ，w ) 对y 进行预测而采用 的损失函数。机器学习包括模式识别、函数回归和概率密度估计三类问题，每类学习问 题有不同的损失函数形式。 ( 2 ) 经验风险最小化 在机器学习中，核心问题是如何使期望风险最小化。机器训练中只有样本可以利用， 并不知道联合概率f ( x ，y ) ，所以无法计算期望风险尺( w ) ，达不到使其最小化的目的。 因此在传统的学习方法中采用算术平均： 尺。叩( w ) = l ( y ，( _ ，w ) ) ( 3 2 ) 大连理工大学硕士学位论文 逼近期望风险，( ”为经验风险，这就是所谓的经验风险最小化。对分类问题，经 验风险就是训练样本错误率；对回归估计问题，经验风险就是平方训练误差；而对概率 密度估计问题，经验风最小化方法等价于最大似然方法。 事实上，用e r m 准则代替期望风险最小化并没有经过充分的理论论证，只是直观 上合理的想当然做法，但这种思想却在多年的机器学习方法研究中占据了主要地位。人 们多年来将大部分注意力集中到如何更好地最小化经验风险上，而实际上，即使可以假 定当n 趋向于无穷大时经验风险接近于期望风险，在很多问题中的样本数目也离无穷大 相去甚远。 ( 3 ) 泛化能力和复杂性 早期的机器学习研究中，人们总是把注意力集中在如何使经验更小，但很快发现一 味追求训练误差小并不是总能达到好的预测效果。人们将学习机对未来输出进行正确预 测的能力称作泛化能力。在某些情况下，训练误差过小反而会导致泛化能力下降，这就 是所谓的过学习问题。过学习问题是传统机器学习方法的主要不足。出现过学习的原因 有两个：一是学习样本不充分；二是学习机设计不合理。这两个原因是相互关联的。在 神经网络学习中，对于有限样本而言，如果网络的学习能力过强，足以记住每一个训练 样本，则经验风险很快就可以收敛为零。但是，这仍然无法保证它对未知样本能够得出 好的预测。因此，在有限样本情