CN113252881A - 一种油品含水分析系统和信息融合分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于石油石化技术领域，具体公开一种油品含水分析系统和信息融合分析方法，油品含水分析系统包括传感器单元、补偿单元、主控单元以及上位机，信息融合分析方法，包括如下步骤：S1：传感器单元采集当前的测量参数，主控单元将测量参数发送至上位机；S2：上位机根据当前的测量参数得到当前的含水率；S3：对当前的含水率进行修正，得到修正的含水率，并根据修正的含水率得到补偿参数；S4：补偿单元根据补偿参数对传感器单元进行补偿；S5：重复步骤S1至S2，得到最终的含水率。本发明解决了现有技术存在的依赖人工方式进行化验，人力成本投入大，人工劳动强度大，对于复杂种类的油品适应性低，检测误差大，检测准确性低的问题。

Description

一种油品含水分析系统和信息融合分析方法

技术领域

本发明属于石油石化技术领域，具体涉及一种油品含水分析系统和信息融合分析方法。

背景技术

原油含水率动态测试方法在油田生产中得到了快速的发展，国内外先后开发出许多在线测试仪器，使用这些仪器后降低了劳动强度，节约了生产成本，提高了测试速度和测试精度，使油田自动化生产水平上升了一个新的高度。目前常用的动态测试方法有：电磁波法、密度法、电容法、射频电容法等。

电磁波法：近些年的研究中，学者们更倾向于从电磁波的角度来研究原油含水率的测试方法，做了大量的调查研究，并取得了不少成果。目前市场上也有很多种基于电磁波法测试原油含水率的仪器。依据不同的电磁波频率，目前市场上使用的电磁波主要有：微波、短波、基于电磁波测试原油含水率的方法主要有两大类，一是通过电磁波的共振技术来测试原油含水率；二是利用混合介质对电磁波的吸收特性来测试原油含水率。

短波吸收法：短波吸收法是通过电磁波的形式使电能辐射到混合介质中，其频率范围在3-30MHz。短波频率段的电磁波与介质作用主要体现在吸收能力上，根据油、水这两种介质对短波吸收能力的不同，检测出油、水混合液中水的含量。

微波法：微波是一种高频电磁波，频率范围约为300MHz-300GHz(波长1 米～1毫米)，其传输主要依靠交变电场和交变磁场的相互感应。在微波通过电介质的时候，电介质会被极化，从而造成微波能量的衰减，从而可以测试出当微波通过待测物质时，前后衰减的变化值会间接反映物质的一些特殊性质。

密度法：密度法是利用油、水的密度的差异特性来测试原油含水率，通过压力传感器测试原油的密度，利用原油含水率与原油密度之间的关系计算原油含水率。密度法的优点是不受混合液相间变化带来的影响，成本低，维护方便，但是当原油含水率较低时，油的密度和原油的密度相近，导致含水率测试的误差增大，因此该方法不适用于低含水率测试。

现有技术存在的问题：

1)现有技术中，测量油品中含水率依赖人工方式进行化验，人力成本投入大，人工劳动强度大；

2)现有技术对于复杂种类的油品适应性低，并且检测误差大，检测准确性低。

发明内容

本发明旨在于至少在一定程度上解决上述技术问题之一。

为此，本发明目的在于提供一种信息融合分析方法，用于解决现有技术存在的依赖人工方式进行化验，人力成本投入大，人工劳动强度大，对于复杂种类的油品适应性低，检测误差大，检测准确性低的问题。

本发明所采用的技术方案为：

一种油品含水分析系统，包括传感器单元、补偿单元、主控单元以及上位机，传感器单元和补偿单元均与主控单元连接，主控单元与上位机连接。

进一步地，传感器单元包括介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器、压力传感器以及信号处理模块，介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器以及压力传感器均与信号处理模块电性连接，信号处理模块与主控单元通信连接。

进一步地，信号处理模块包括信号处理电路、信号放大电路、信号整形电路、数模转换电路、抗干扰电路以及保护电路，信号处理电路、信号放大电路、信号整形电路、数模转换电路、抗干扰电路以及保护电路依次电性连接，信号处理电路分别与介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器以及压力传感器电性连接，保护电路与主控单元通信连接。

进一步地，补偿单元设置于传感器单元处，且补偿单元包括温度补偿模块和压力补偿模块，温度补偿模块和压力补偿模块均与主控单元电性连接。

进一步地，主控单元包括主控模块和通讯模块，主控模块分别与传感器单元、补偿单元以及通讯模块连接，通讯模块与上位机通信连接。

进一步地，主控单元还包括显示屏，显示屏与主控模块通信连接。

一种信息融合分析方法，应用于油品含水分析系统，油品含水分析系统包括传感器单元、补偿单元、主控单元以及上位机，信息融合分析方法，包括如下步骤：

S1：传感器单元采集当前的测量参数，主控单元将测量参数发送至上位机；

S2：上位机根据当前的测量参数得到当前的含水率；

S3：对当前的含水率进行修正，得到修正的含水率，并根据修正的含水率得到补偿参数；

S4：补偿单元根据补偿参数对传感器单元进行补偿；

S5：重复步骤S1至S2，得到最终的含水率。

进一步地，步骤S1中，测量参数包括介电常数、能量吸收参数、温度参数以及压力参数。

进一步地，步骤S3中，使用卡尔曼滤波算法对当前的含水率进行修正。

进一步地，卡尔曼滤波算法的公式包括：

卡尔曼滤波器时间更新公式为：

式中，

分别为k时刻和k-1时刻的后验状态估计含水率；

为k时刻的先验状态估计含水率；P_k-1为k-1时刻的后验估计协方差；

为k时刻的先验估计协方差；A为状态转移矩阵；B为将输入转换为状态的矩阵；Q为过程激励噪声协方差；u_k-1为k-1时刻的控制量；

卡尔曼滤波器状态更新公式为：

式中，K_k为滤波增益矩阵；H为状态变量到测量的转换矩阵；R为测量噪声协方差；z_k为输入的测量值，即测量参数；

为实际观测和预测观测的残差；P_k为k时刻的后验估计协方差；I为单位矩阵。

本发明的有益效果为：

1)本发明提供了一种新型的同时测量多个参数的油品含水分析系统，避免了依赖人工方式进行化验，减小了人力成本投入，减小了人工劳动强度，该系统将多个传感器探头集成到一起形成复合型传感器，提高了对于不同种类的油品的适应性，具有测量准确、运行稳定、全量程测量的优点，系统安装方便，便于维护。

2)本发明提供了一种信息融合分析方法，通过综合测量油品的介电常数、吸收能量、温度参数以及压力参数等物理量，测量油品中含水率，并使用卡尔曼滤波算法对含水率进行修正和补偿，减小了测量误差，提高了测量准确性。

本发明的其他有益效果将在具体实施方式中进行详细说明。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是油品含水分析系统结构框图。

图2是信息融合分析方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例来对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明虽然是用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本发明公开的功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本发明阐述的实施例中。

应当理解，本发明使用的术语仅用于描述特定实施例，并不意在限制本发明的示例实施例。若术语“包括”、“包括了”、“包含”和/或“包含了”在本发明中被使用时，指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在性，并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他们的组合存在性或增加。

应当理解，还应当注意到在一些备选实施例中，所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如，取决于所涉及的功能/动作，实际上可以实质上并发地执行，或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。

应当理解，在下面的描述中提供了特定的细节，以便于对示例实施例的完全理解。然而，本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实例中，可以不以不必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得示例实施例不清楚。

实施例1

一种油品含水分析系统，如图1所示，包括传感器单元、补偿单元、主控单元以及上位机，传感器单元和补偿单元均与主控单元连接，主控单元与上位机连接；

传感器单元包括测量不同信号的传感器探头，提高了对于不同种类的油品的适应性，用于测量油品中测量参数，并传输至主控单元进行处理，发送至上位机进行分析，得到油品的含水率，并使用补偿单元对传感器单元进行补偿，提高了测量的准确性，该系统避免了依赖人工进行化验，减小了人力投入成本，减小了人工劳动强度，具有测量准确、运行稳定、全量程测量的优点，系统安装方便，便于维护。

作为优选，传感器单元包括介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器、压力传感器以及信号处理模块，介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器以及压力传感器均与信号处理模块电性连接，信号处理模块与主控单元通信连接；

采用多种类型的传感器，介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器和压力传感器采集油品的测量参数，包括介电常数、能量吸收参数、温度参数以及压力参数，并传输至信号处理模块进行处理，以便于后续得出含水率，提高了对于不同种类的油品的适应性，也提高了测量准确性。

作为优选，信号处理模块包括信号处理电路、信号放大电路、信号整形电路、数模转换电路、抗干扰电路以及保护电路，信号处理电路、信号放大电路、信号整形电路、数模转换电路、抗干扰电路以及保护电路依次电性连接，信号处理电路分别与介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器以及压力传感器电性连接，保护电路与主控单元通信连接。

作为优选，补偿单元设置于传感器单元处，且补偿单元包括温度补偿模块和压力补偿模块，温度补偿模块和压力补偿模块均与主控单元电性连接。

作为优选，主控单元包括主控模块和通讯模块，主控模块分别与传感器单元、补偿单元以及通讯模块连接，通讯模块与上位机通信连接。

作为优选，主控单元还包括显示屏，显示屏与主控模块通信连接，显示屏用于直接显示测量数据，便于现场观察系统工作情况，提高了系统的实用性，减少了人工工作劳动强度。

一种信息融合分析方法，如图2所示，应用于油品含水分析系统，油品含水分析系统包括传感器单元、补偿单元、主控单元以及上位机，信息融合分析方法用测量模型的统计特性进行递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计，油品含水分析系统具有线性动力学模型，且系统与传感器的误差符合高斯白噪声模型，则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计，通过综合测量油品的介电常数、吸收能量、温度参数以及压力参数等物理量，测量油品中含水率，并使用卡尔曼滤波算法对含水率进行修正和补偿，减小了测量误差，提高了测量准确性，包括如下步骤：

S1：传感器单元采集当前的测量参数，主控单元将测量参数发送至上位机；

测量参数包括介电常数、能量吸收参数、温度参数以及压力参数；

S2：上位机根据当前的测量参数得到当前的含水率；

S3：对当前的含水率进行修正，得到修正的含水率，并根据修正的含水率得到补偿参数；

使用卡尔曼滤波算法对当前的含水率进行修正，卡尔曼滤波算法的公式包括：

卡尔曼滤波器时间更新公式为：

式中，

分别为k时刻和k-1时刻的后验状态估计含水率，是滤波的结果之一，即更新后的结果，也叫最优估计；

为k时刻的先验状态估计含水率，是滤波的中间计算结果，即根据上一时刻(k-1时刻)的最优估计预测的k时刻的结果，是预测方程的结果；P_k-1为k-1时刻的后验估计协方差；

为k时刻的先验估计协方差，表示状态的不确定度，是滤波的结果之一；

为k时刻的先验估计协方差，是滤波的中间计算结果；A为状态转移矩阵，实际上是对目标状态转换的一种猜想模型；B为将输入转换为状态的矩阵；Q为过程激励噪声协方差，该参数被用来表示状态转换矩阵与实际过程之间的误差，因为无法直接观测到过程信号，所以Q的取值是很难确定的；是卡尔曼滤波器用于估计离散时间过程的状态变量，也叫预测模型本身带来的噪声；u_k-1为k-1时刻的控制量；

卡尔曼滤波器状态更新公式为：

式中，K_k为滤波增益矩阵，是滤波的中间计算结果；H为状态变量到测量的转换矩阵，表示将状态和观测连接起来的关系，卡尔曼滤波里为线性关系，它负责将m维的测量值转换到n维，使之符合状态变量的数学形式，是滤波的前提条件之一；R为测量噪声协方差，滤波器实际实现时，测量噪声协方差R一般可以观测得到，是滤波器的已知条件；z_k为输入的测量值，即测量参数，包括介电常数、能量吸收参数、温度参数以及压力参数；

为实际观测和预测观测的残差；P_k为k时刻的后验估计协方差；I为单位矩阵；

S4：补偿单元根据补偿参数对传感器单元进行补偿；

S5：重复步骤S1至S2，得到最终的含水率。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所描述的实施例仅仅是示意性的，若涉及到作为分离部件说明的单元，其可以是或者也可以不是物理上分开的；若涉及到作为单元显示的部件，其可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。本领域技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可理解并实施。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于解释权利要求书。

Claims (10)

1.一种油品含水分析系统，其特征在于：包括传感器单元、补偿单元、主控单元以及上位机，所述的传感器单元和补偿单元均与主控单元连接，所述的主控单元与上位机连接。

2.根据权利要求1所述的一种油品含水分析系统，其特征在于：所述的传感器单元包括介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器、压力传感器以及信号处理模块，所述的介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器以及压力传感器均与信号处理模块电性连接，所述的信号处理模块与主控单元通信连接。

3.根据权利要求2所述的一种油品含水分析系统，其特征在于：所述的信号处理模块包括信号处理电路、信号放大电路、信号整形电路、数模转换电路、抗干扰电路以及保护电路，所述的信号处理电路、信号放大电路、信号整形电路、数模转换电路、抗干扰电路以及保护电路依次电性连接，所述的信号处理电路分别与介电常数传感器、能量吸收传感器、温度传感器以及压力传感器电性连接，所述的保护电路与主控单元通信连接。

4.根据权利要求1所述的一种油品含水分析系统，其特征在于：所述的补偿单元设置于传感器单元处，且补偿单元包括温度补偿模块和压力补偿模块，所述的温度补偿模块和压力补偿模块均与主控单元电性连接。

5.根据权利要求1所述的一种油品含水分析系统，其特征在于：所述的主控单元包括主控模块和通讯模块，所述的主控模块分别与传感器单元、补偿单元以及通讯模块连接，所述的通讯模块与上位机通信连接。

6.根据权利要求5所述的一种油品含水分析系统，其特征在于：所述的主控单元还包括显示屏，所述的显示屏与主控模块通信连接。

7.一种信息融合分析方法，应用于如权利要求1-6任一所述的一种油品含水分析系统，所述的油品含水分析系统包括传感器单元、补偿单元、主控单元以及上位机，其特征在于：所述的信息融合分析方法，包括如下步骤：

S1：传感器单元采集当前的测量参数，主控单元将测量参数发送至上位机；

S2：上位机根据当前的测量参数得到当前的含水率；

S3：对当前的含水率进行修正，得到修正的含水率，并根据修正的含水率得到补偿参数；

S4：补偿单元根据补偿参数对传感器单元进行补偿；

S5：重复步骤S1至S2，得到最终的含水率。

8.根据权利要求7所述的一种信息融合分析方法，其特征在于：所述的步骤S1中，所述的测量参数包括介电常数、能量吸收参数、温度参数以及压力参数。

9.根据权利要求7所述的一种信息融合分析方法，其特征在于：所述的步骤S3中，使用卡尔曼滤波算法对当前的含水率进行修正。

10.根据权利要求9所述的一种信息融合分析方法，其特征在于：所述的卡尔曼滤波算法的公式包括：

卡尔曼滤波器时间更新公式为：

式中，

分别为k时刻和k-1时刻的后验状态估计含水率；

为k时刻的先验状态估计含水率；P_k-1为k-1时刻的后验估计协方差；

为k时刻的先验估计协方差；A为状态转移矩阵；B为将输入转换为状态的矩阵；Q为过程激励噪声协方差；u_k-1为k-1时刻的控制量；

卡尔曼滤波器状态更新公式为：

式中，K_k为滤波增益矩阵；H为状态变量到测量的转换矩阵；R为测量噪声协方差；z_k为输入的测量值，即测量参数；

为实际观测和预测观测的残差；P_k为k时刻的后验估计协方差；I为单位矩阵。

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