CN106021787B - 一种油罐容积建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种油罐容积建模方法，包括步骤一，利用油罐内的液位仪采集油罐信息，利用与油枪相配合工作的油机采集抬/挂枪数据；根据采集到的油罐信息和抬/挂枪数据生成快照数据，并组合形成历史快照信息库；步骤二，根据历史快照信息库内的一个快照数据绘制图表，在一个快照数据绘制完成以后继续下一个快照数据的绘制，直至绘制多次以后，将绘制出的图表组合成图表集；步骤三，根据步骤二中获得图表集绘制与之相近似的二维h/v图，然后在该二维h/v图中选择多个离散值构建出油罐容积模型；其中，h为油罐高度，v为油罐体积。本发明的油罐容积建模方法，通过步骤一、步骤二和步骤三的设置就可以有效的自动建立出油罐容积模型了。

Description

一种油罐容积建模方法

技术领域

本发明涉及一种建模方法，更具体的说是涉及一种油罐容积建模方法。

背景技术

近几年来，随着我国成品油市场对国外石油公司开放的步伐加快，加油站油罐容积表制定一直以来都是困扰石油销售企业的问题。目前为止，大部分石油企业依旧是使用人工标定的方法得到油罐容积表.一方面，精确计量一个罐将会消耗大量的人力物力，另一方面，停业标定给加油站的高效运营带来麻烦，严重影响效益和客户满意度。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种取缔人工校罐，节约人工成本，提高校罐精度；充分利用加油站数据资源，使其达到物有所用的目的；可以在不影响加油站销售业务正常运行的前提下，自动校罐获取容积表等有效数据，提高工作效率和自动化水平的油罐容积建模方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种油罐容积建模方法，包括如下步骤：

步骤一，利用油罐内的液位仪采集油罐信息，利用与油枪相配合工作的油机采集抬/挂枪数据；根据采集到的油罐信息和抬/挂枪数据生成快照数据，并组合形成历史快照信息库；

步骤二，根据历史快照信息库内的一个快照数据绘制图表，在一个快照数据绘制完成以后继续下一个快照数据的绘制，直至绘制多次以后，将绘制出的图表组合成图表集；

步骤三，根据步骤二中获得图表集绘制与之相近似的二维h/v图，然后在该二维h/v图中选择多个离散值构建出油罐容积模型；其中，h为油罐高度，v为油罐体积。

作为本发明的进一步改进，上述步骤一中油罐信息和抬/挂枪数据采集步骤如下：(1)当启动油枪和油机进行加油的时候，首先启动程序，油机进行初始化，使用油枪进行加油，并生成第一笔成交记录，其中当接收到不合法的成交记录时，不进行任何操作，当接收到第一笔合法成交记录时，根据抬枪信息建立抬枪泵码值；根据加油信息建立加油泵码值，根据挂枪信息建立挂枪泵码值，其中，这里的不合法的成交记录为上一笔加油结束之后所产生的成交记录出现在本笔加油开始之后，合法的成交记录为收到的成交记录是在上一笔加油结束之后，本笔加油开始之前；

(2)继续接收成交记录，在接收到新一笔合法的成交记录的时候，根据实时的抬枪信息更新抬枪泵码值，根据实时的加油信息更新加油泵码值，根据实时的挂枪信息更新挂枪泵码值；

(3)将上述步骤(1)、步骤(2)中获得抬枪泵码值和挂枪泵码值组合成抬/挂枪数据。

作为本发明的进一步改进，上述步骤一中快照数据组合成历史快照信息库中的快照数据分别以罐和枪为单位进行存储，同时对快照信息库中的快照数据进行二次处理，处理之后获得i组快照数据组组合成图表集，其中每组快照数据组包括快照id、罐号、油高、油体积和枪信息，其中枪信息包括枪号、泵码和状态，其中，i为油罐的数量。

作为本发明的进一步改进，上述步骤三中根据步骤二中获得图表集绘制与之相近似的二维h/v图，然后在该二维h/v图中选择多个离散值构建油罐容积模型的步骤如下：

a、利用步骤一和步骤二中的快照信息生成三元样本点；

b、对步骤a中生成的三元样本点矩阵数据处理生成二元样本点；

c、根据步骤b中的二元样本点建立多组模拟曲线族；

d、由步骤c中的多组模拟曲线族近似出一条曲线，即为油罐容积模型；

e、进行误差分析。

作为本发明的进一步改进，上述步骤a包括如下步骤：

a1、遍历i号油罐的快照信息，给定初始高度值h0，初始体积v0；

a2、假设遍历到第j条快照信息，判断起始高度与初始高度的差值是否最小，如果不是，继续遍历下一条快照信息；如果满足判定条件，跳转至下一步；

a3、新建一个二维数组can_A[][3]，把初始高度值赋值给can_A[0][0]，将满足条件的起始高度插入到can_A[0][1]中，快照中的体积信息插入到can_A[0][2]中；

a4、依次将i号油罐的快照信息复制到can_A[][3]中，直到快照表中起始高度与初始高度差值最小时，退出循环，输出can_A[][3]；

a5、返回第a1步，循环n次，最后得到n个can_A[][3]，n为数量。

作为本发明的进一步改进，上述步骤b包括如下步骤：

b1、创建二维数组can_B[][2]，为一个二元组样本点，第一列表示高度，第二列表示体积，一行表示一组数据；

b2、遍历i条三元快照信息can_A[i][3]，其中，hi＝can_A[i][1]，i为与油罐数量相同的第i行快照，hi为记录油罐油的高度；

b3、插入二维数组can_B[][2]，其中，can_B[i][0]＝hi，can_B[i][1]＝∑Δvp，i为与油罐数量相同的第i行快照，hi为记录油罐油的高度，Δvp为与油罐油的高度对应计算得出的体积；

b4、判断遍历的i条三元快照信息can_A[i][3]是否到达最后一行，若是最后一行，则输出二位数组can_B[][2]，并重新创建一个数组返回步骤b1，若不是最后一行，则返回步骤b2。

作为本发明的进一步改进，上述步骤c包括如下步骤：

c1、输入任意罐的n个二元样本数据，n为数量；

c2、进行三次样条插值操作；

c3、根据计算得出的分段方程组s(h)画出一条曲线图；

c4、返回第c1步，循环多次，得出多条曲线，获得模拟曲线族；其中，步骤c2包括如下步骤：

c21、输入n个样本点can_B[][3]，n为数量；

c22、求解二次微分值；

c23、采用三弯矩法计算子区间[hi，hi+1]内的曲线系数，hi为记录油罐油的高度；

c24、创建子方程，判断i是否大于n，若大于，则输出分段方程组；若不大于，则返回步骤c22，i为与油罐数量相同的第i行快照。

作为本发明的进一步改进，上述步骤d包括如下步骤：

d1、在油罐合理高度范围[0，h0]内任务一高度值hi；

d2、将其带入之前计算得出的n个s(h)分段方程中，得出n个体积值，求其平均值：

保存该高度和体积，n、p为数量，v为体积；

d3、返回第d1步，继续执行，直到保存的数据足够画出图形为止；

d4、再次使用三次样条插值算法得出新的s(h)分段表达式，并将图画出。

作为本发明的进一步改进，上述步骤e中误差分析为计算误差均值和误差的方差，其中误差的均值由以下公式计算得出：

为误差的均值，s(hi)是由容积模型计算得出的体积，Δgun_vi为第i条快照的油枪出油量；

其中误差的方差由以下公式计算得出：

为误差的方法，s(hi)是由容积模型计算得出的体积。

本发明的有益效果，通过步骤一的设置，就可以有效的采集到抬/挂枪数据，并且生成快照数据，同时还可以通过快照数据组合成快照信息数据库，而通过步骤二的设置就可以根据快照数据列出相应的图表，而且整合成图表集，通过步骤三的设置就可以画出二维h/v图，在二维h/v图上选取几个离散点就可以有效的完成对油罐容积的建模了，如此便可以快速有效的完成油罐容积建模，同时上述步骤均可以通过计算机来实现，所以相比现有的人工校罐，不要消耗大量的人力物力，同时加油站也不需要停业标定，不影响加油站的高效运作。

附图说明

图1为本发明的油罐容积建模方法整体框图；

图2为本发明的油罐容积建模方法采集油罐信息和抬/挂枪数据步骤的流程图；

图3为本发明的油罐容积建模方法生成三元样本点步骤的流程图；

图4为本发明的油罐容积建模方法生成二元样本点步骤的流程图；

图5为本发明的油罐容积建模方法建立多组模拟曲线族步骤的流程图；

图6为本发明的油罐容积建模方法三次样条插值操作步骤的流程图；

图7为本发明的油罐容积建模方法近似出一条曲线步骤的流程图；

图8位本发明的油罐容积建模方法曲线近似步骤的过程图。

具体实施方式

下面将结合附图所给出的实施例对本发明做进一步的详述。

参照图1至8所示，本实施例的一种油罐容积建模方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，利用油罐内的液位仪采集油罐信息，利用与油枪相配合工作的油机采集抬/挂枪数据；根据采集到的油罐信息和抬/挂枪数据生成快照数据，并组合形成历史快照信息库；

步骤二，根据历史快照信息库内的一个快照数据绘制图表，在一个快照数据绘制完成以后继续下一个快照数据的绘制，直至绘制多次以后，将绘制出的图表组合成图表集；

步骤三，根据步骤二中获得图表集绘制与之相近似的二维h/v图，然后在该二维h/v图中选择多个离散值构建出油罐容积模型；其中，h为油罐高度，v为油罐体积，在建模的过程中，将方法步骤输入到计算机内，同时将计算机与加油站设备连接，这就可以利用步骤一采集到加油站工作过程中的油罐信息和抬/挂枪数据，通过步骤二和步骤三的设置就可以有效的建立出油罐容积模型，如此一来就不需要加油站停业标定了，对加油站的高效运行不会造成影响，同时整个过程只需要用到一台计算机，不会消耗大量的人力物力。

作为改进的一种具体实施方式，上述步骤一中油罐信息和抬/挂枪数据采集步骤如下：

(1)当启动油枪和油机进行加油的时候，首先启动程序，油机进行初始化，使用油枪进行加油，并生成第一笔成交记录，其中当接收到不合法的成交记录时，不进行任何操作，当接收到第一笔合法成交记录时，根据抬枪信息建立抬枪泵码值；根据加油信息建立加油泵码值，根据挂枪信息建立挂枪泵码值，其中，这里的不合法的成交记录为上一笔加油结束之后所产生的成交记录出现在本笔加油开始之后，合法的成交记录为收到的成交记录是在上一笔加油结束之后，本笔加油开始之前；

(2)继续接收成交记录，在接收到新一笔合法的成交记录的时候，根据实时的抬枪信息更新抬枪泵码值，根据实时的加油信息更新加油泵码值，根据实时的挂枪信息更新挂枪泵码值；

(3)将上述步骤(1)、步骤(2)中获得抬枪泵码值和挂枪泵码值组合成抬/挂枪数据，在正常情况下，油机有三个状态：抬枪、加油、挂枪，所以抬/挂枪数据就是加油是抬/挂枪操作时产生的数据，而通过泵码值代表了加油的量，如此便可以有效的与液位仪配合获得油罐信息了，因而通过上述步骤的设置，就可以实现在加油站运行加油的过程中，采集到油罐信息和抬/挂枪数据了，实现了不影响加油站的运行的效果，同时这里要等待成交记录的原因是为了获取成交记录中的泵码基准值，拥有这个泵码基准值之后，在接收到下一笔加油实时数据时才能形成实时的泵码值。

作为改进的一种具体实施方式，上述步骤一中快照数据组合成历史快照信息库中的快照数据分别以罐和枪为单位进行存储，同时对快照信息库中的快照数据进行二次处理，处理之后获得i组快照数据组组合成图表集，其中每组快照数据组包括快照id、罐号、油高、油体积和枪信息，其中枪信息包括枪号、泵码和状态，其中，i为油罐的数量，本实施例中的二次处理如下：

先设计的JSON格式如下：

参数说明：1.“snapshot_details”：快照详细信息；

2.“snapshot_id”：快照id；

3.“can_no”：罐号；

4.“can_v”：油水体积；

5.“can_h”：油高；

6.“gun_details”：油枪详细信息；

7.“gun_no”：枪号；

8.“gun_bump”：泵码值；

9.“gun_type”：枪的状态就可以获得图表集模型如下：

如此便可以有效的获得快照数据的图表集了，完成了图表集的建立。

作为改进的一种具体实施方式，上述步骤三中根据步骤二中获得图表集绘制与之相近似的二维h/v图，然后在该二维h/v图中选择多个离散值构建油罐容积模型的步骤如下：

a、利用步骤一和步骤二中的快照信息生成三元样本点；

b、对步骤a中生成的三元样本点矩阵数据处理生成二元样本点；

c、根据步骤b中的二元样本点建立多组模拟曲线族；

d、由步骤c中的多组模拟曲线族近似出一条曲线，即为油罐容积模型；

e、进行误差分析，通过三元样本点和二元样本点配合就可以有效的根据图表集绘制出二维h/v图以后，根据该图获得油罐容积模型了。

作为改进的一种具体实施方式，上述步骤a包括如下步骤：

a1、遍历i号油罐的快照信息，给定初始高度值h0，初始体积v0；

a2、假设遍历到第j条快照信息，判断起始高度与初始高度的差值是否最小，如果不是，继续遍历下一条快照信息；如果满足判定条件，跳转至下一步；

a3、新建一个二维数组can_A[][3]，把初始高度值赋值给can_A[0][0]，将满足条件的起始高度插入到can_A[0][1]中，快照中的体积信息插入到can_A[0][2]中；

a4、依次将i号油罐的快照信息复制到can_A[][3]中，直到快照表中起始高度与初始高度差值最小时，退出循环，输出can_A[][3]；

a5、返回第1步，循环n次，最后得到n个can_A[][3]，n为数量，其中为更好表达该三元样本点，可以用n×3矩阵表示，简记为A：

整个矩阵表示该油罐从“卸油结束”开始出油到“卸油开始”结束的快照信息，如此便可以很好的生成三元样本点了。

作为改进的一种具体实施方式，上述步骤b包括如下步骤：

b1、创建二维数组can_B[][2]，为一个二元组样本点，第一列表示高度，第二列表示体积，一行表示一组数据；

b2、遍历i条三元快照信息can_A[i][3]，其中，hi＝can_A[i][1]，i为与油罐数量相同的第i行快照，hi为记录油罐油的高度；

b3、插入二维数组can_B[][2]，其中，can_B[i][0]＝hi，can_B[i][1]＝∑Δvp，i为与油罐数量相同的第i行快照，hi为记录油罐油的高度，Δvp为与油罐油的高度对应计算得出的体积；

b4、判断遍历的i条三元快照信息can_A[i][3]是否到达最后一行，若是最后一行，则输出二位数组can_B[][2]，并重新创建一个数组返回步骤b1，若不是最后一行，则返回步骤b2，生成二元样本点的过程是对三元样本点矩阵数据处理的过程，目的是生成插值算法的直接数据，由图5及矩阵A可知，

h1时的体积v1为：v₁＝v₀-Δv₁；

h2时体积v2为：v₂＝v₀-(Δv₂+Δv₁)；

h3时体积v3为：v₃＝v₀-(Δv₃+Δv₂+Δv₁)；

h4时体积v4为：v₄＝v₀-(Δv₄+Δv₃+Δv₂+Δv₁)；

同理：hi时体积vi为：

根据计算过程可知，二元样本点只记录结束高度和该高度下的体积，所以实现了对三元样本点的处理，为更好表达该二元样本点，可以用n×2矩阵表示，简记为B：

列表示“体积”；整个矩阵表示该油罐从“满罐状态”开始出油到“空罐状态”结束的“高度/体积”信息。

作为改进的一种具体实施方式，上述步骤c包括如下步骤：

c1、输入任意罐的n个二元样本数据，n为数量；

c2、进行三次样条插值操作；

c3、根据计算得出的分段方程组s(h)画出一条曲线图；

c4、返回第c1步，循环多次，得出多条曲线，获得模拟曲线族；其中，步骤c2包括如下步骤：

c21、输入n个样本点can_B[][3]，n为数量；

c22、求解二次微分值；

c23、采用三弯矩法计算子区间[hi，hi+1]内的曲线系数，hi为记录油罐油的高度；

c24、创建子方程，判断i是否大于n，若大于，则输出分段方程组；若不大于，则返回步骤c22，i为与油罐数量相同的第i行快照，通过上述步骤的设置，就可以有效的建立出模拟曲线族了。

作为改进的一种具体实施方式，上述步骤d包括如下步骤：

d1、在油罐合理高度范围[0，h0]内任务一高度值hi；

d2、将其带入之前计算得出的n个s(h)分段方程中，得出n个体积值，求其平均值：

保存该高度和体积，n、p为数量，v为体积；d3、返回第d1步，继续执行，直到保存的数据足够画出图形为止；

d4、再次使用三次样条插值算法得出新的s(h)分段表达式，并将图画出，如此便可以有效的绘出二维的h/v图了，这样就可以有效的完成了油罐容积模型的构建。

作为改进的一种具体实施方式，上述步骤e中误差分析为计算误差均值和误差的方差，其中误差的均值由以下公式计算得出：

为误差的均值，s(hi)是由容积模型计算得出的体积，Δgun_vi为第i条快照的油枪出油量；

其中误差的方差由以下公式计算得出：

为误差的方法，s(hi)是由容积模型计算得出的体积，本方法中采取的误差分析思想是，任取高度值，由s(h)求出其体积值，计算误差均值与方差，进而得出误差的最小的规律。由上表可知，油枪泵码值的差和是标准出油量，第i条快照的油枪出油量记做Δgun_vi，高度记做hi，那么由容积模型计算得出的体积是s(hi)，如此由上述可以看出由n趋于无穷大时，均值最小，说明误差最小；方差最小，说明误差变化波动越小，这样就能够很好的进行误差分析，增加了方法的稳定性和准确性。

综上所述，本发明的油罐容积建模方法，通过步骤一、步骤二和步骤三的设置，就可以有效的通过采集加油站实时运作中的油罐信息和抬/挂枪数据实现油罐模型的建立了。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种油罐容积建模方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，利用油罐内的液位仪采集油罐信息，利用与油枪相配合工作的油机采集抬/挂枪数据；根据采集到的油罐信息和抬/挂枪数据生成快照数据，并组合形成历史快照信息库；

步骤二，根据历史快照信息库内的一个快照数据绘制图表，在一个快照数据绘制完成以后继续下一个快照数据的绘制，直至绘制多次以后，将绘制出的图表组合成图表集；

步骤三，根据步骤二中获得图表集绘制与之相近似的二维h/v图，然后在该二维h/v图中选择多个离散值构建出油罐容积模型；其中，h为油罐高度，v为油罐体积；

上述步骤一中油罐信息和抬/挂枪数据采集步骤如下：

(1)当启动油枪和油机进行加油的时候，首先启动程序，油机进行初始化，使用油枪进行加油，并生成第一笔成交记录，其中当接收到不合法的成交记录时，不进行任何操作，当接收到第一笔合法成交记录时，根据抬枪信息建立抬枪泵码值；根据加油信息建立加油泵码值，根据挂枪信息建立挂枪泵码值，其中，这里的不合法的成交记录为上一笔加油结束之后所产生的成交记录出现在本笔加油开始之后，合法的成交记录为收到的成交记录是在上一笔加油结束之后，本笔加油开始之前；

(2)继续接收成交记录，在接收到新一笔合法的成交记录的时候，根据实时的抬枪信息更新抬枪泵码值，根据实时的加油信息更新加油泵码值，根据实时的挂枪信息更新挂枪泵码值；

(3)将上述步骤(1)、步骤(2)中获得抬枪泵码值和挂枪泵码值组合成抬/挂枪数据。

2.根据权利要求1所述的油罐容积建模方法，其特征在于：上述步骤一中快照数据组合成历史快照信息库中的快照数据分别以罐和枪为单位进行存储，同时对快照信息库中的快照数据进行二次处理，处理之后获得i组快照数据组组合成图表集，其中每组快照数据组包括快照id、罐号、油高、油体积和枪信息，其中枪信息包括枪号、泵码和状态，其中，i为油罐的数量。

3.根据权利要求1所述的油罐容积建模方法，其特征在于：上述步骤三中根据步骤二中获得图表集绘制与之相近似的二维h/v图，然后在该二维h/v图中选择多个离散值构建油罐容积模型的步骤如下：

a、利用步骤一和步骤二中的快照信息生成三元样本点；

b、对步骤a中生成的三元样本点矩阵数据处理生成二元样本点；

c、根据步骤b中的二元样本点建立多组模拟曲线族；

d、由步骤c中的多组模拟曲线族近似出一条曲线，即为油罐容积模型；

e、进行误差分析。

4.根据权利要求3所述的油罐容积建模方法，其特征在于：上述步骤a包括如下步骤：

a1、遍历i号油罐的快照信息，给定初始高度值h0，初始体积v0；

a2、假设遍历到第j条快照信息，判断起始高度与初始高度的差值是否最小，如果不是，继续遍历下一条快照信息；如果满足判定条件，跳转至下一步；

a3、新建一个二维数组can_A[][3]，把初始高度值赋值给can_A[0][0]，将满足条件的起始高度插入到can_A[0][1]中，快照中的体积信息插入到can_A[0][2]中；

a4、依次将i号油罐的快照信息复制到can_A[][3]中，直到快照表中起始高度与初始高度差值最小时，退出循环，输出can_A[][3]；

a5、返回第a1步，循环n次，最后得到n个can_A[][3]，n为数量。

5.根据权利要求4所述的油罐容积建模方法，其特征在于：上述步骤b包括如下步骤：

b1、创建二维数组can_B[][2]，为一个二元组样本点，第一列表示高度，第二列表示体积，一行表示一组数据；

b2、遍历i条三元快照信息can_A[i][3]，其中，hi＝can_A[i][1]，i为与油罐数量相同的第i行快照，hi为记录油罐油的高度；

b3、插入二维数组can_B[][2]，其中，can_B[i][0]＝hi，can_B[i][1]＝∑Δvp，i为与油罐数量相同的第i行快照，hi为记录油罐油的高度，Δvp为与油罐油的高度对应计算得出的体积；

b4、判断遍历的i条三元快照信息can_A[i][3]是否到达最后一行，若是最后一行，则输出二位数组can_B[][2]，并重新创建一个数组返回步骤b1，若不是最后一行，则返回步骤b2。

6.根据权利要求5所述的油罐容积建模方法，其特征在于：上述步骤c包括如下步骤：

c1、输入任意罐的n个二元样本数据，n为数量；

c2、进行三次样条插值操作；

c3、根据计算得出的分段方程组s(h)画出一条曲线图；

c4、返回第c1步，循环多次，得出多条曲线，获得模拟曲线族；其中，步骤c2包括如下步骤：

c21、输入n个样本点can_B[][3]，n为数量；

c22、求解二次微分值；

c23、采用三弯矩法计算子区间[hi，hi+1]内的曲线系数，hi为记录油罐油的高度；

c24、创建子方程，判断i是否大于n，若大于，则输出分段方程组；若不大于，则返回步骤c22，i为与油罐数量相同的第i行快照。

7.根据权利要求6所述的油罐容积建模方法，其特征在于：上述步骤d包括如下步骤：

d1、在油罐合理高度范围[0，h0]内任务一高度值hi；

d2、将其带入之前计算得出的n个s(h)分段方程中，得出n个体积值，求其平均值：

保存该高度和体积，n、p为数量，v为体积；

d3、返回第d1步，继续执行，直到保存的数据足够画出图形为止；

d4、再次使用三次样条插值算法得出新的s(h)分段表达式，并将图画出。

8.根据权利要求7所述的油罐容积建模方法，其特征在于：上述步骤e中误差分析为计算误差均值和误差的方差，其中误差的均值由以下公式计算得出：

为误差的均值，s(hi)是由容积模型计算得出的体积，Δgun_vi为第i条快照的油枪出油量；

其中误差的方差由以下公式计算得出：

为误差的方法，s(hi)是由容积模型计算得出的体积。