CN104280430B - 一种原油含水率测量装置及测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种原油含水率测量装置，包括通过无线连接的多传感器数据采集端与数据接收处理端，多传感器数据采集端设置在输油管道的多个管段处。本发明的基于多传感器的原油含水率测量装置，解决了现有技术中存在的采用单一传感器造成采集信息比较单一，及有线传输线路铺设困难和维修成本大的问题。本发明还公开了利用上述测量装置的测量方法，通过FLANN方法对采集到的多传感器数据进行数据融合处理，提高了测量速度和测量结果的精度。
Description
技术领域
本发明属于油田自动化技术领域，涉及一种原油含水率测量装置，本发明还涉及利用上述测量装置测量原油含水率的方法。
背景技术
油田注水目前是油田生产开发的基本手段，随着油田多年开采，输油管线中含水率增高，原油含水率成为了评价油田质量的一个重要指标，精确地在线测量输油管道原油含水率，对于估计原油产量、原油成分分析和油田自动管理有着重大现实意义。
传统的原油含水率测量方法采用人工蒸馏化验方法，由于这种方法只能离线取样化验，导致过程复杂，实时性差。目前常用的方法有射线法、微波法、红外光谱分析法、电容法和电导法。
射线法的原理是利用原油和水对于γ射线吸收系数不同，来计算混合物含水率，测量范围能够达到0～100％，稳定性高，但是由于原油和水的吸收系数相差不大，导致测量结果精度不高，而且具有放射性，成本高等缺点；微波法通过不同含水率的原油衰减程度不同，来实现测量，精度高、范围广，但是信号检测与处理复杂；红外光谱法依据油水中C-H键对近红外光谱的吸收峰不同，检测被水吸收的波长，达到测量目的，测量范围能达到0～100％，但是光谱分析仪器复杂，且成本较高；电容法根据油和水的介电常数不同达到测量目的，然而只适用于油为连续相；电导法根据油水电导率的不同来测量含水率，适合水为连续相情况；目前均采用电容法和电导法来测量原油含水率，但是这两种测量方法都是基于单一传感器，电容法在水分含量为30％的管段测量精度比较高，而电导法在水分含量为70％的管段测量精度比较高，但是这两种方法在水分含量为30％～70％的管段测量精度并不高，而在数据处理过程中，目前均采用的是MLP方法和BP方法，但是，MLP方法由于对初始权重较敏感，使得随着隐层节点数的增加，训练时间同样增加，导致算法速度慢，而BP方法的训练结果容易陷入局部最优，易出现不收敛的问题，导致算法精度低。
目前原油含水率测量系统的数据传输大多使用有线传输方式，由于油井现场环境复杂，尤其在高温高压下传输线路铺设困难极大且增加维修养护成本。
发明内容
本发明的目的是提供一种原油含水率测量装置，解决了现有的原油含水率测量装置在水分含量为30％～70％的管段测量结果准确度低，及有线传输线路铺设困难和维修成本大的问题。
本发明的另一目的在于提供利用上述测量装置测量原油含水率的方法，提高了测量速度和测量结果的精度。
本发明所采用的一种技术方案是，一种原油含水率测量装置，包括通过无线连接的多传感器数据采集端与数据接收处理端，多传感器数据采集端设置在输油管道的多个管段处。
本发明第一种技术方案的特点还在于，
多传感器数据采集端包括微处理器a，微处理器a分别通过I2C总线与电容数字转换器、阻抗数字转换器和水分传感器连接，电容数字转换器分别与电容传感器和温度传感器连接，阻抗数字转换器与电导传感器连接，微处理器a还通过RS232总线与数据收发模块a连接，数据收发模块a与数据接收处理端无线连接，数据收发模块a采用Zigbee模块。
数据接收处理端包括微处理器b，微处理器b分别通过RS232总线与PC机和数据收发模块b连接，数据收发模块b与多传感器数据采集端无线连接，数据收发模块b采用Zigbee模块。
本发明所采用的另一种技术方案是，一种原油含水率测量方法，采用原油含水率测量装置，其结构为：包括通过无线连接的多传感器数据采集端与数据接收处理端，多传感器数据采集端设置在输油管道的多个管段处；
多传感器数据采集端包括微处理器a，微处理器a分别通过I2C总线与电容数字转换器、阻抗数字转换器和水分传感器连接，电容数字转换器分别与电容传感器和温度传感器连接，阻抗数字转换器与电导传感器连接，微处理器a还通过RS232总线与数据收发模块a连接，数据收发模块a与数据接收处理端无线连接，数据收发模块a采用Zigbee模块；
数据接收处理端包括微处理器b，微处理器b分别通过RS232总线与PC机和数据收发模块b连接，数据收发模块b与多传感器数据采集端无线连接，数据收发模块b采用Zigbee模块；
采用上述装置的测量方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，微处理器b通过对多组训练样本进行训练，得到神经网络框架的权值W′，训练样本为已知的电容值、温度值和电导值，及已知的原油含水率；
步骤2，微处理器a分别从电容数字转换器和阻抗数字转换器读取电容值、温度值和电导值；微处理器a将读取的电容值、温度值和电导值依次经数据收发模块a和数据收发模块b传递给微处理器b；
步骤3，微处理器b将读取的电容值、温度值和电导值输入神经网络模型中，得到原油含水率。
本发明另一种技术方案的特点还在于，
步骤1中微处理器b通过对多组训练样本进行训练得到神经网络模型，具体按照以下步骤实施：将已知的电容值、温度值和电导值用Xk＝[C，G，T]T表示，已知的原油含水率用Yk表示，k为训练样本的数量；
步骤1.1，设定神经网络框架的第一权值W，W为[-1，1]之间随机数；
步骤1.2，将训练样本Xk＝[C，G，T]T和Yk输入神经网络框架中；
步骤1.3，Xk＝[C，G，T]T经函数扩展得到N个线性独立的函数Φ＝[Φ1(Xk)，Φ2(Xk)，Φ3(Xk)...ΦN(Xk)]，(n＜N)；
步骤1.4，计算输出含水率Y′k＝WTΦ，Y′k为神经网络框架输出的含水率；
步骤1.5，计算神经网络框架输出的含水率和已知含水率之间的误差e＝Yk-Y′k；
步骤1.6，通过调整算法修正权值；
步骤1.7，继续执行步骤1.2～步骤1.6，直至误差e趋于稳定，误差e趋于稳定指误差e小于0.001，得到第二权值W′。
其中，步骤1.6中修正权值具体按照以下方法实施：
Wk+1＝Wk+η·e·Xk，
其中，η为学习因子，取值为[0，1]；
Wk为第k组训练样本输入神经网络框架中得到的权值；
Wk+1为第k+1组训练样本输入神经网络框架中得到的权值；
e为神经网络框架输出的含水率和已知含水率之间的误差。
其中，步骤3具体按照以下步骤实施：
步骤3.1，将读取的电容值C'、温度值T'和电导值G'输入神经网络框架中，经函数扩展得到N个线性独立的函数Φ'＝[Φ1'(X'k)，Φ2'(X'k)，Φ3'(X'k)...ΦN'(X'k)]，(n＜N)；
步骤3.2，通过计算得到输出含水率。
其中，步骤3.2中具体按照以下方法计算：
Y′＝W'Φ'
其中，Y′为待测原油的含水率；
W'为神经网络框架的第二权值；
Φ'为N个线性独立的函数。
本发明的有益效果是：
1)该装置使用方便，灵活性高，可适应井下恶劣的工作环境，极大地降低了人工劳动强度，节约成本，可在油田自动化系统中推广使用。
2)通过使用Zigbee无线通信系统和基于ARM微处理器的嵌入式系统，进行油井现场原油数据信息采集、处理和传输，系统成本低、响应速度快、安全性高。
3)测量装置采用多传感器测量方式，融合温度信息对测量结果进行补偿，弥补单一传感器信息不足，实现优势互补，提高了测量数据的准确度，获得更加准确的原油含水率数据，对确定油井出油层位，估计原油产量和油井开发寿命，具有重大意义。
4)提供了实时数据监控、指令下达操作界面，界面简洁、易于操作。
附图说明
图1是本发明一种原油含水率测量装置的结构示意图；
图2是本发明一种原油含水率测量方法的神经网络框图。
图中，1.微处理器a，2.电容传感器，3.电导传感器，4.温度传感器，5.电容数字转换器，6.阻抗数字转换器，7.数据收发模块a，8.数据收发模块b，9.微处理器b，10.PC机，11.水分传感器。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种原油含水率测量装置，如图1所示，包括通过无线连接的多传感器数据采集端与数据接收处理端，多传感器数据采集端设置在输油管道的多个管段处；多传感器数据采集端包括微处理器a，微处理器a分别通过I2C总线与电容数字转换器、阻抗数字转换器和水分传感器连接，电容数字转换器分别与电容传感器和温度传感器连接，阻抗数字转换器与电导传感器连接，微处理器a还通过RS232总线与数据收发模块a连接，数据收发模块a与数据接收处理端无线连接，数据收发模块a采用Zigbee模块；数据接收处理端包括微处理器b，微处理器b分别通过RS232总线与PC机和数据收发模块b连接，数据收发模块b与多传感器数据采集端无线连接，数据收发模块b采用Zigbee模块。
本发明原油含水率测量装置的工作原理是，需要采集数据时，工作人员操作PC机10发送数据采集指令，微处理器a1接收到数据采集指令后，数据采集随之开始。电容传感器2、温度传感器4分别采集电容信号和温度信号，电容数字转换器5将模拟量的温度信号和模拟量的电容信号转换为数字量的温度信号和数字量的电容信号，电导传感器3采集电导信号，阻抗数字转换器6将模拟量的电导信号转换为数字量的电导信号；水分传感器11会将该管段中水分含量传递给微处理器a1，微处理器a1进行判断，若水分含量小于30％，微处理器a1控制电容数字转换器读取电容值和温度值，电容值和温度值依次经微处理器a1、数据收发模块a7、数据收发模块b8发送至微处理器b9，微处理器b9利用训练好的电容与含水率对应关系进行查表，或通过插值的方法计算得到含水率数据，最后在PC机10上显示和保存，工作人员通过显示界面进行查看测得的原油含水率；若水分含量大于70％，微处理器a1控制电导数字转换器读取电导值，电容数字转换器读取温度值，电导值和温度值依次经微处理器a1、数据收发模块a7、数据收发模块b8发送至微处理器b9，微处理器b9利用训练好的电导与含水率对应关系进行查表，或通过插值的方法计算得到含水率数据，最后在PC机10上显示和保存，工作人员通过显示界面可以查看测得的原油含水率；若水分含量在30％～70％之间，电容数字转换器读取电容值和温度值，阻抗数字转换器读取电导值，电容值、温度值和电导值依次经微处理器a1、数据收发模块a7、数据收发模块b8发送至微处理器b9，微处理器对电容值、温度值和电导值进行处理并将结果传递给PC机10，并在PC机10上显示；
不需要采集数据时，工作人员操作PC机10发送数据采集停止指令，微处理器a1接收到数据停止采集指令后，数据采集随之停止。
本发明中微处理器a1和微处理器b9的型号为STM32F417；
电容数字转换器5的型号为AD7746；
阻抗数字转换器6的型号为AD5933；
数据收发模块a7和数据收发模块b8采用的Zigbee模块的型号为CC2530F256。
本发明的原油含水率测量装置，可以在输油管道的多个管段处安装多传感器数据采集端，而数据接收端只需一个，安装在主控室即可，并且具有以下功能：
1)系统上电自动复位、自动加载运行，建立节点通信网络；
2)系统硬件支持大量复杂数据处理，硬件能与传感器通信，控制其工作状态，即控制采集节点是否采集数据，系统能回传采集节点工作状态，以及回传采集数据。
3)上位机能实时监测传感器工作状态，显示保存实时数据和历史数据。
本发明一种原油含水率测量方法，各个管段的多传感器数据采集端根据水分含量并进行相应的数据采集，再通过无线传输至数据接收处理端，数据接收处理端的微处理器b9对采集的数据进行处理，得到各个管段的实时含水率数据，并在PC机上进行显示。
本发明一种原油含水率测量方法，采用上述原油含水率测量装置，如图2所示，具体按照以下步骤实施：
步骤1，微处理器b9通过对多组训练样本进行训练，得到神经网络框架的权值W′，训练样本为已知的电容值、温度值和电导值，及已知的原油含水率；
步骤2，微处理器a1分别从电容数字转换器5和阻抗数字转换器6读取电容值、温度值和电导值；微处理器a1将读取的电容值、温度值和电导值依次经数据收发模块a7和数据收发模块b8传递给微处理器b9；
步骤3，微处理器b9将读取的电容值、温度值和电导值输入神经网络模型中，得到原油含水率；
其中，步骤3具体按照以下步骤实施：
步骤3.1，将读取的电容值C'、温度值T'和电导值G'输入神经网络框架中，经函数扩展得到N个线性独立的函数Φ'＝[Φ1'(X'k)，Φ2'(X'k)，Φ3'(X'k)...ΦN'(X'k)]，(n＜N)；
步骤3.2，通过以下方法计算得到输出含水率。
Y′＝W'Φ' (1)
其中，Y′为待测原油的含水率；
W'为神经网络框架的第二权值；
Φ'为N个线性独立的函数。
其中，步骤1中微处理器b9通过对多组训练样本进行训练得到神经网络模型，具体按照以下步骤实施：将已知的电容值、温度值和电导值用Xk＝[C，G，T]T表示，已知的原油含水率用Yk表示，k为训练样本的数量；
步骤1.1，设定神经网络框架的第一权值W，W为[-1，1]之间随机数；
步骤1.2，将训练样本Xk＝[C，G，T]T和Yk输入神经网络框架中；
步骤1.3，Xk＝[C，G，T]T经函数扩展得到N个线性独立的函数Φ＝[Φ1(Xk)，Φ2(Xk)，Φ3(Xk)...ΦN(Xk)]，(n＜N)，函数为切比雪夫函数；
步骤1.4，计算输出含水率Y′k＝WTΦ，Y′k为神经网络框架输出的含水率；
步骤1.5，计算神经网络框架输出的含水率和已知含水率之间的误差e＝Yk-Y′k；
步骤1.6，通过以下方法修正权值：
Wk+1＝Wk+η·e·Xk，
其中，η为学习因子，取值为[0，1]；
Wk为第k组训练样本输入神经网络框架中得到的权值；
Wk+1为第k+1组训练样本输入神经网络框架中得到的权值；
e为神经网络框架输出的含水率和已知含水率之间的误差；
步骤1.7，继续执行步骤1.2～步骤1.6，直至误差e趋于稳定，误差e趋于稳定指误差e小于0.001，得到第二权值W′。
本发明的原油含水率测量方法中数据融合方法采用FLANN(函数链接型神经网络)方法，该方法通过将自变量扩展为增强模式函数，然后构造无隐层的单层神经网络，再通过线性无关函数将输入信号扩展到较高空间维度的超平面上，使得FLANN方法与目前原油含水率测量方法采用的MLP方法和BP方法相比，具有更快的收敛性和较少的计算量，从而在速度和精度方面得到提高。
本发明的各个部件之间传输的信息格式为：
1)PC机发送的指令
信息头+指令编号(00:开始，01:结束)+信息尾。
2)回应信号格式
信息头+回应+信息尾。
3)发送数据格式
信息头+管段号+传感器编号(00:电容传感器，01：电导传感器)+传感器数据+传感器编号(02:温度传感器)+温度传感器数据+信息尾。
Claims (7)
1.一种原油含水率测量装置，其特征在于，包括通过无线连接的多传感器数据采集端与数据接收处理端，多传感器数据采集端设置在输油管道的多个管段处；多传感器数据采集端包括微处理器a(1)，所述微处理器a(1)分别通过I2C总线与电容数字转换器(5)、阻抗数字转换器(6)和水分传感器(11)连接，所述电容数字转换器(5)分别与电容传感器(2)和温度传感器(4)连接，所述阻抗数字转换器(6)与电导传感器(3)连接，所述微处理器a(1)还通过RS232总线与数据收发模块a(7)连接，所述数据收发模块a(7)与数据接收处理端无线连接，所述数据收发模块a(7)采用Zigbee模块。
2.根据权利要求1所述的一种原油含水率测量装置，其特征在于，所述数据接收处理端包括微处理器b(9)，所述微处理器b(9)分别通过RS232总线与PC机(10)和数据收发模块b(8)连接，所述数据收发模块b(8)与多传感器数据采集端无线连接，所述数据收发模块b(8)采用Zigbee模块。
3.一种原油含水率测量方法，其特征在于，采用原油含水率测量装置，其结构为：包括通过无线连接的多传感器数据采集端与数据接收处理端，多传感器数据采集端设置在输油管道的多个管段处；
所述多传感器数据采集端包括微处理器a(1)，所述微处理器a(1)分别通过I2C总线与电容数字转换器(5)、阻抗数字转换器(6)和水分传感器(11)连接，所述电容数字转换器(5)分别与电容传感器(2)和温度传感器(4)连接，所述阻抗数字转换器(6)与电导传感器(3)连接，所述微处理器a(1)还通过RS232总线与数据收发模块a(7)连接，所述数据收发模块a(7)与数据接收处理端无线连接，所述数据收发模块a(7)采用Zigbee模块；
所述数据接收处理端包括微处理器b(9)，所述微处理器b(9)分别通过RS232总线与PC机(10)和数据收发模块b(8)连接，所述数据收发模块b(8)与多传感器数据采集端无线连接，所述数据收发模块b(8)采用Zigbee模块；
采用上述装置的测量方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，微处理器b(9)通过对多组训练样本进行训练，得到神经网络框架的权值W′，所述训练样本为已知的电容值、温度值和电导值，及已知的原油含水率；
步骤2，微处理器a(1)分别从电容数字转换器(5)和阻抗数字转换器(6)读取电容值、温度值和电导值；微处理器a(1)将读取的电容值、温度值和电导值依次经数据收发模块a(7)和数据收发模块b(8)传递给微处理器b(9)；
步骤3，微处理器b(9)将读取的电容值、温度值和电导值输入神经网络模型中，得到原油含水率。
4.根据权利要求3所述的一种原油含水率测量方法，其特征在于，步骤1中微处理器b(9)通过对多组训练样本进行训练得到神经网络模型，具体按照以下步骤实施：将已知的电容值C、已知的温度值T和已知的电导值G用Xk＝[C，G，T]T表示，已知的原油含水率用Yk表示，k为训练样本的数量；
步骤1.1，设定神经网络框架的第一权值W，W为[-1，1]之间随机数；
步骤1.2，将训练样本Xk＝[C，G，T]T和Yk输入神经网络框架中；
步骤1.3，Xk＝[C，G，T]T经函数扩展得到N个线性独立的函数Φ＝[Φ1(Xk)，Φ2(Xk)，Φ3(Xk)...ΦN(Xk)]，(n＜N)；
步骤1.4，计算输出含水率Y′k＝WTΦ，Y′k为神经网络框架输出的含水率；
步骤1.5，计算神经网络框架输出的含水率和已知含水率之间的误差e＝Yk-Y′k；
步骤1.6，通过调整算法修正权值；
步骤1.7，继续执行步骤1.2～步骤1.6，直至误差e趋于稳定，误差e趋于稳定指误差e小于0.001，得到第二权值W′。
5.根据权利要求4所述的一种原油含水率测量方法，其特征在于，步骤1.6中修正权值具体按照以下方法实施：
Wk+1＝Wk+ηeXk，
其中，η为学习因子，取值为[0，1]；
Wk为第k组训练样本输入神经网络框架中得到的权值；
Wk+1为第k+1组训练样本输入神经网络框架中得到的权值；
e为神经网络框架输出的含水率和已知含水率之间的误差。
6.根据权利要求3所述的一种原油含水率测量方法，其特征在于，步骤3具体按照以下步骤实施：
步骤3.1，将读取的电容值C'、温度值T'和电导值G'输入神经网络框架中，经函数扩展得到N个线性独立的函数Φ'＝[Φ1'(X'k)，Φ2'(X'k)，Φ3'(X'k)...ΦN'(X'k)]，(n＜N)；
步骤3.2，通过计算得到输出含水率。
7.根据权利要求6所述的一种原油含水率测量方法，其特征在于，步骤3.2中具体按照以下方法计算：
Y′＝W'Φ'
其中，Y′为待测原油的含水率；
W'为神经网络框架的第二权值；
Φ'为N个线性独立的函数。
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