CN114623693A - 用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，包括以下步骤：步骤S1，采集加热炉运行过程中各PLC点位的实时数据；步骤S2，利用标准差反映随机变量离散程度的特性，筛选出平稳运行的历史数据用作后续分析的训练数据集和验证数据集；步骤S3，对训练数据集中的特征变量进行归一化处理，将归一化后的样本输入无监督聚类模型进行聚类分簇，针对每一簇进行单独建模预测；步骤S4，对任意一个簇中的数据集，以包括介质流量、泵压、环境温度、下游站需求温度在内的若干因素为特征，以外输温度为预测目标值，构建预测模型；步骤S5，基于步骤S4构建的预测模型，根据现场运行数据预测所需外输温度值。
Description
技术领域
本发明涉及用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法。
背景技术
油外输过程中，由于原油中含蜡因素的存在，原油含蜡量高，凝固点高，低温下粘度高，高温下粘度低，因此针对不同含蜡原油的传输，对管道内热油温度有一定要求，若热油温度太高，则容易造成能源浪费，温度低则又容易造成堵管现象。传统控制外输温度的手段完全是凭工人的个人经验来判断，对人工技能依赖度较高，也有通过相关纯理论计算模型来确定外输温度的数值，但这种方式是假定了原油传输过程中处于一较理想状态而构建出来的模型，与现场实际运行工况存在很大偏差，导致计算出的外输温度数值存在较大误差。
发明内容
为克服现有技术中存在的缺陷，本发明提出一种用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，其具体通过以下技术手段实现：
一种用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法包括以下步骤：
步骤S1，采集加热炉运行过程中各PLC点位的实时数据，并存入数据库中；
步骤S2，利用标准差反映随机变量离散程度的特性，对选定PLC点位设置标准差阈值界限，通过该标准差阈值界限在数据库中筛选出平稳运行的历史数据用作后续分析的训练数据集和验证数据集；
步骤S3，对训练数据集中的特征变量进行归一化处理，将归一化后的样本输入无监督聚类模型进行聚类分簇，将数据集分成不同簇，针对每一簇进行单独建模预测；
步骤S4，对任意一个簇中的数据集，以包括介质流量、泵压、环境温度、下游站需求温度在内的若干因素为特征，以外输温度为预测目标值，构建预测模型；
步骤S5，基于步骤S4构建的预测模型，根据现场运行数据预测所需外输温度值，以此值作为上游站外输温度控制参考值。
优选的，在步骤S2当中，对平稳运行的历史数据的提取操作是：
设定时间窗口T；
依次滑动该时间窗口，并计算在该窗口内特定点位数据的标准差，特定点位数据包括但不限于上游站外输温度、介质流量、下游站入站温度；
若特定点位数据的标准差均不超过对应的阈值界限，则认定该时间窗口T的炉况数据稳定，取该时间窗口T内相关PLC点位数据的平均值为特征，则由此构成一个训练样本；同时，将时间窗口T中外输温度的平均值作为预测目标，由此构造一个训练样本；
不断滑动窗口，从而获得多个样本，训练集构造完毕。
优选的，步骤S3进一步通过K-means聚类模型对样本进行聚类处理：
1)选择初始化的k个样本作为初始聚类中心a＝a1,a2,…ak；
2)对数据集中每个样本xi计算它到k个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中，其中距离计算采用欧几里得距离；
3)对每个类别aj重新计算它的聚类中心
4)重复上面第2和3步操作，直到达到中止条件；得到训练好的聚类模型，共有K个簇。
优选的，步骤S4进一步通过LightGBM为baseline模型，针对不同的聚类簇，每个簇所属样本都单独训练出一个预测模型，则依次可训练出K个不同数据分布情形下的LightGBM模型。
优选的，步骤S4进一步通过Hyperopt算法来定义搜索空间，继而搜索出LightGBM模型中的超参数组合进行超参数优化。
优选的，步骤S4进一步通过设定定时更新模型任务，利用Hyperopt算法对LightGBM模型中的部分超参数自动做细微调整。
优选的，在步骤S5当中，首先明确下游站的需求温度，结合当前工况下时间窗口T中的特定点位数据作为特征输入，将相关数据流经过K-means聚类模型，得出其所属的簇Ki，然后调用对应训练好的LightGBM模型，即可求出在根据现场运行数据情况下，预测所需外输温度值。
本发明的有益效果是：
1、随着环境温度、介质流量的变化，只要确定了下游站需求的入站温度，都能保证上游站外输温度的准确合理性，不会出现外输温度过高浪费能源，过低产生结蜡满足不了生产要求；
2、对原始数据集的分布做了相关聚类，使分布相似的数据归属到一个簇，模型针对该簇进行学习，原则上更容易获得优异模型性能；
3、能够在线自动进行模型的更新，避免了人工参与调参优化的反复过程。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
如下结合附图1，对本申请方案作进一步描述：
一种用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法包括以下步骤：
步骤S1，采集加热炉运行过程中各PLC点位的实时数据并存入数据库中；
步骤S2，利用标准差反映随机变量离散程度的特性，对选定PLC点位设置标准差阈值界限，通过该标准差阈值界限在数据库中筛选出平稳运行的历史数据用作后续分析的训练数据集和验证数据集；具体操作是：
设定时间窗口T，例如T为1小时(大于滞后时间)；
依次滑动该时间窗口，并计算在该窗口内特定点位数据的标准差，特定点位数据包括但不限于上游站外输温度、介质流量、下游站入站温度；特定点位数据的标准差与阈值界限条件为：σ外≤1℃，σ介≤3m3/h，σ下≤1℃，其中σ外、σ介、σ下分别表示上游站外输温度、管道介质流量、下游站入站温度的标准差；
若特定点位数据的标准差均不超过对应的阈值界限，则认定该时间窗口T的炉况数据稳定，取该时间窗口T内相关PLC点位数据的平均值为特征，则由此构成一个训练样本，其中特征包含但不限于介质流量、泵压、下游站入站温度、环境温度等；同时，将时间窗口T中外输温度的平均值作为预测目标，由此构造一个训练样本；不断滑动窗口，从而获得多个样本，训练集构造完毕。需说明的是，以上所列的点位与阈值界限，可以根据现场具体情况，适当增、删其它点位，选取点位的准则是，能反应炉子在某个工况下是稳定运行的即可。
步骤S3，对训练数据集中的特征变量进行归一化处理，将归一化后的样本输入无监督聚类模型进行聚类分簇，将数据集分成不同簇，针对每一簇进行单独建模预测；具体操作是：
(1)剔除可能的异常数据，确保训练集数据是加热炉运行的正常数据流，同时对缺失值等做相关填充处理。
(2)将训练集中的特征变量做归一化处理，使其数值限制在(0，1)之间，计算公式如下：
(3)将归一化的样本，输入无监督聚类模型进行聚类分簇，将数据集分成不同簇，针对每一簇进行单独建模预测；本案例以K-means聚类过程为案例进行算法原理讲解：
1)选择初始化的k个样本作为初始聚类中心a＝a1,a2,…ak；
2)对数据集中每个样本xi计算它到k个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中，其中距离计算采用欧几里得距离；计算公式如下所示；
设有点P和Q，其中P＝{p1,p2,...pn},Q＝{q1,q2,...qn},n＝1,2,3...；
P与Q之间的距离表示为d，则：
其中p1到pn是一条数据的所有特征信息，q1到qn是另一条数据的所有特征信息；
3)对每个类别aj重新计算它的聚类中心
4)重复上面第2和3步操作，直到达到中止条件，例如迭代次数、最小误差变化等；得到训练好的聚类模型，共有K个簇。
步骤S4，对任意一个簇中的数据集，以包括介质流量、泵压、环境温度、下游站需求温度在内的若干因素为特征，以外输温度为预测目标值，构建预测模型；具体操作是：
(1)针对落到以上某一个簇中的数据集，以介质流量、泵压、环境温度、下游站需求温度等其它因素为特征，以外输温度为预测目标值。模型选择上，由于LightGBM相对传统机器学习模型而言其时间复杂度低、计算量小、内存占用低、能利用数据并行方法加速计算且当数据量非常大的时候还可以采用投票并行的策略，基于此我们选用LightGBM为baseline模型。针对不同的聚类簇，每个簇所属样本都单独训练出一个预测模型，则依次可训练出K个不同数据分布情形下的LightGBM模型。
(2)超参数优化，定义搜索空间，利用Hyperopt算法来搜索出其中最优的超参数组合，迭代次数为100次。本案例lightGBM涉及到调整的超参数为：learning_rate学习率、n_estimators迭代次数、min_split_gain执行节点分裂的最小增益、min_child_sample一个叶子最小数据量、max_depth树深度、num_leaves一棵树上叶子结点个数。
(3)在线学习模型；我们在windows或者linux系统上上设置定时器，每一个月启动运行一次模型文件。通过设定定时更新模型任务，利用Hyperopt算法对其中部分超参数自动做细微调整，以防止随着数据的更新，模型效果变差。
步骤S5，基于步骤S4构建的预测模型，根据现场运行数据预测所需外输温度值，以此值作为上游站外输温度控制参考值。首先明确下游站的需求温度，结合当前工况下时间窗口T中的特定点位数据作为特征输入，将相关数据流经过K-means聚类模型，得出其所属的簇Ki，然后调用对应训练好的LightGBM模型，即可求出在根据现场运行数据情况下，预测所需外输温度值。
上述优选实施方式应视为本申请方案实施方式的举例说明，凡与本申请方案雷同、近似或以此为基础作出的技术推演、替换、改进等，均应视为本专利的保护范围。
Claims (7)
1.一种用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，采集加热炉运行过程中各PLC点位的实时数据，并存入数据库中；
步骤S2，利用标准差反映随机变量离散程度的特性，对选定PLC点位设置标准差阈值界限，通过该标准差阈值界限在数据库中筛选出平稳运行的历史数据用作后续分析的训练数据集和验证数据集；
步骤S3，对训练数据集中的特征变量进行归一化处理，将归一化后的样本输入无监督聚类模型进行聚类分簇，将数据集分成不同簇，针对每一簇进行单独建模预测；
步骤S4，对任意一个簇中的数据集，以包括介质流量、泵压、环境温度、下游站需求温度在内的若干因素为特征，以外输出站温度为预测目标值，构建预测模型；
步骤S5，基于步骤S4构建的预测模型，根据现场运行数据预测所需外输温度值，以此值作为上游站外输温度控制参考值。
2.根据权利要求1所述的用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，其特征在于，在步骤S2当中，对平稳运行的历史数据的提取操作是：
设定时间窗口T；
依次滑动该时间窗口，并计算在该窗口内特定点位数据的标准差，特定点位数据包括但不限于上游站外输温度、介质流量、下游站入站温度；
若特定点位数据的标准差均不超过对应的阈值界限，则认定该时间窗口T的炉况数据稳定，取该时间窗口T内相关PLC点位数据的平均值为特征，则由此构成一个训练样本；同时，将时间窗口T中外输温度的平均值作为预测目标，由此构造一个训练样本；
不断滑动窗口，从而获得多个样本，训练集构造完毕。
3.根据权利要求1所述的用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，其特征在于，步骤S3进一步通过K-means聚类模型对样本进行聚类处理：
1)选择初始化的k个样本作为初始聚类中心a＝a1,a2,…ak；
2)对数据集中每个样本xi计算它到k个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中，其中距离计算采用欧几里得距离；
3)对每个类别aj重新计算它的聚类中心
4)重复上面第2和3步操作，直到达到中止条件；得到训练好的聚类模型，共有K个簇。
4.根据权利要求1所述的用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，步骤S4进一步通过LightGBM为baseline模型，针对不同的聚类簇，每个簇所属样本都单独训练出一个预测模型，则依次可训练出K个不同数据分布情形下的LightGBM模型。
5.根据权利要求4所述的用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，步骤S4进一步通过Hyperopt算法来定义搜索空间，继而搜索出LightGBM模型中的超参数组合进行超参数优化。
6.根据权利要求4所述的用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，步骤S4进一步通过设定定时更新模型任务，利用Hyperopt算法对LightGBM模型中的部分超参数自动做细微调整。
7.根据权利要求4所述的用于油田上下游站加热炉智能外输温度的控制方法，在步骤S5当中，首先明确下游站的需求温度，结合当前工况下时间窗口T中的特定点位数据作为特征输入，将相关数据流经过K-means聚类模型，得出其所属的簇Ki，然后调用对应训练好的LightGBM模型，即可求出在根据现场运行数据情况下，预测所需外输温度值。
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| GR01 | Patent grant | ||
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