CN114893761A - 一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法及系统，涉及数据处理技术领域，获取蒸汽干度信息与蒸汽温度检测信息，将其通过数据传输模块传输至数据处理模块，获得开采需求蒸汽信息并传输至所述数据处理模块，获取管道传输信息，根据管道传输信息、蒸汽干度信息、蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求，进一步生成加热处理控制参数，发送至加热控制模块，进行智能控制流体加热器的智能控制，解决了现有技术中存在的常用的蒸汽参数的计量方法完备性不足，参数处理方式存在局限性，无法进行蒸汽参数的自动化分析调整的技术问题，实现了蒸汽参数的智能化分析调控。

Description

一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法及系统。

背景技术

通过蒸汽辅助进行稠油的开采是进行稠油开采的常用开采技术，在稠油的开采进程中，通过通入蒸汽，待其热能向油层扩散后，对稠油的流动性进行调整，以进行稠油的高效开采，然而，现如今在稠油开采进程中对于蒸汽温度与蒸汽干度的把控不够精准，使得稠油的开采能效得到限制，无法达到最优化的开采。

现有技术中，常用的蒸汽参数的计量方法完备性不足，参数处理方式存在局限性，无法进行蒸汽参数的自动化分析调整。

发明内容

本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的常用的蒸汽参数的计量方法完备性不足，参数处理方式存在局限性，无法进行蒸汽参数的自动化分析调整的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法，所述方法包括：数据传输模块与蒸汽干度计量仪、蒸汽温度检测仪连接，接收蒸汽干度计量仪发送的检测结果，所述检测结果为蒸汽干度信息，通过所述蒸汽温度检测仪获得蒸汽温度检测信息，并将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息通过数据传输模块传输至数据处理模块；获得开采需求蒸汽信息，所述开采需求蒸汽信息包括蒸汽温度需求、蒸汽干度需求，将所述开采需求蒸汽信息通过所述数据传输模块传输至所述数据处理模块；所述数据处理模块获取管道传输信息，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求；根据所述蒸汽传输控制要求生成加热处理控制参数，发送至加热控制模块，通过所述加热控制模块按照所述加热处理控制参数对智能控制流体加热器进行智能控制。

第二方面，本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热系统，所述系统包括：信息采集模块，所述信息采集模块用于数据传输模块与蒸汽干度计量仪、蒸汽温度检测仪连接，接收蒸汽干度计量仪发送的检测结果，所述检测结果为蒸汽干度信息，通过所述蒸汽温度检测仪获得蒸汽温度检测信息，并将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息通过数据传输模块传输至数据处理模块；需求信息获取模块，所述需求信息获取模块用于获得开采需求蒸汽信息，所述开采需求蒸汽信息包括蒸汽温度需求、蒸汽干度需求，将所述开采需求蒸汽信息通过所述数据传输模块传输至所述数据处理模块；控制要求确定模块，所述控制要求确定模块用于所述数据处理模块获取管道传输信息，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求；控制参数生成模块，所述控制参数生成模块用于根据所述蒸汽传输控制要求生成加热处理控制参数，发送至加热控制模块，通过所述加热控制模块按照所述加热处理控制参数对智能控制流体加热器进行智能控制。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法，基于蒸汽干度计量仪获取蒸汽干度信息，同时，获得蒸汽温度检测信息与开采需求蒸汽信息，并将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息与所述开采需求蒸汽信息通过数据传输模块传输至数据处理模块；基于所述数据处理模块获取管道传输信息，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求，进而生成加热处理控制参数，发送至加热控制模块，通过所述加热控制模块按照所述加热处理控制参数对智能控制流体加热器进行智能控制，解决了现有技术中存在的常用的蒸汽参数的计量方法完备性不足，参数处理方式存在局限性，无法进行蒸汽参数的自动化分析调整的技术问题，实现了蒸汽参数的智能化分析调控。

附图说明

图1为本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法流程示意图；

图2为本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法中传输策略模型获取流程示意图；

图3为本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法中蒸汽传输控制要求确定流程示意图；

图4为本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热系统结构示意图。

附图标记说明：信息采集模块a，需求信息获取模块b，控制要求确定模块c，控制参数生成模块d。

具体实施方式

本申请通过提供一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法及系统，用于解决现有技术中存在的常用的蒸汽参数的计量方法完备性不足，参数处理方式存在局限性，无法进行蒸汽参数的自动化分析调整的技术问题。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法，所述方法应用于一智能控制流体加热器，所述智能控制流体加热器包括数据传输模块、数据处理模块、加热控制模块，所述方法包括：

步骤S100：数据传输模块与蒸汽干度计量仪、蒸汽温度检测仪连接，接收蒸汽干度计量仪发送的检测结果，所述检测结果为蒸汽干度信息，通过所述蒸汽温度检测仪获得蒸汽温度检测信息，并将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息通过数据传输模块传输至数据处理模块；

具体而言，本申请通过提供一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法，基于所述智能控制流体加热器进行蒸汽的参数控制，所述加热器包括了数据传输模块、数据处理模块、加热控制模块，对采集的数据信息经由所述数据传输模块传输至数据处理模块，进而进行参数处理确定，作用于加热控制模块进行蒸汽输出的参数控制，通过所述蒸汽干度计量仪，对稠油开采进程中的蒸汽干度进行测量，对传输过程中的蒸汽干度进行实时计量，获取对应的实时检测结果，进而确定所述蒸汽干度信息，进一步的，基于所述蒸汽温度检测仪，对相应的蒸汽温度进行同步检测，对蒸汽温度的递变程度进行确定，获取所述蒸汽温度检测信息，所述蒸汽干度计量仪与所述蒸汽温度检测仪相连接，将获取的所述蒸汽干度信息与所述蒸汽温度检测信息传输至所述数据处理模块，对获取的相关参数数据进行分析处理，为相关参数数据的确定夯实了基础。

步骤S200：获得开采需求蒸汽信息，所述开采需求蒸汽信息包括蒸汽温度需求、蒸汽干度需求，将所述开采需求蒸汽信息通过所述数据传输模块传输至所述数据处理模块；

具体而言，对稠油开采进程中的开采蒸汽温度需求与蒸汽干度需求进行采集，对采集的数据信息进行整合确定所述开采需求蒸汽信息，所述开采需求蒸汽信息指保证正常有效开采的蒸汽温度与干度的要求信息，蒸汽温度与湿度对于稠油的采收率有着极大的影响，示例性的，随着蒸汽干度的增加，对于稠油的采集开发效果也会随之增强，当蒸汽干度限定在0.2~0.4范围内时采收率对其最为敏感，过大或过小都会有所影响，为平衡运输过程中的热量流失与干度影响，在稠油的开采进程中需加入一定热度、干度的蒸汽，通过降低稠油黏度来完成稠油的有效开采，同时，对于蒸汽的注汽速度也应进行把控，注汽速度过快可能会导致油层被压裂，过慢则使得效果不够明显，影响开采率，进一步的，将获取的所述开采需求蒸汽信息通过所述数据传输模块传输至所述数据处理模块，可通过所述数据处理模块对获取的数据信息进行分析处理。

步骤S300：基于所述数据处理模块获取管道传输信息，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求；

具体而言，根据所述数据处理模块对管道传输信息进行获取，所述管道传输信息指稠油运输管道的温度、干度及长度、接触面积等相关参数信息，一定程度上影响着稠油的获取率，基于所述数据处理模块对接收的所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息进行归类整合处理，构建所述传输策略模型，所述传输策略模型指通过对实时数据信息进行分析模拟以获取蒸汽的传输控制要求的模型，分别对所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息基于时间序列进行分组，进而进行时序性标识并进行存储，通过所述传输策略模型进行参数的调取进而进行分析模拟，获取模拟输出结果作为所述蒸汽传输控制要求进行存储，以所述蒸汽传输控制要求作为控制基准，为加热处理控制参数的生成夯实了基础，以完成相关设备的控制。

步骤S400：根据所述蒸汽传输控制要求生成加热处理控制参数，发送至加热控制模块，通过所述加热控制模块按照所述加热处理控制参数对智能控制流体加热器进行智能控制。

具体而言，通过所述传输策略模型进行参数数据的分析模拟，获取所述加热处理控制参数，所述加热处理控制参数指以分组数据参数为基准生成的对应控制参数，将所述加热处理控制参数发送至所述加热控制模块，所述加热控制模块作为所述智能控制流体加热器的终端控制模块，可基于所述加热处理控制参数进行自动化参数调节，以完成蒸汽干度与蒸汽温度的智能化调控，完成对稠油高效采收。

进一步而言，如图2所示，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求之前，本申请步骤S300还包括：

步骤S310：根据所述管道传输信息，确定蒸汽传输过程信息，利用所述蒸汽传输过程信息的连续时序构建时序链；

步骤S320：基于所述蒸汽传输过程信息、所述管道传输信息，确定传输影响参数；

步骤S330：利用所述传输影响参数进行蒸汽状态影响分析，确定蒸汽状态信息；

步骤S340：根据所述传输影响参数对所述蒸汽状态信息的影响关系与时序链中的传输过程信息进行映射，构建马尔科夫链模型；

步骤S350：获得历史传输检测数据集，利用所述历史传输检测数据集对所述马尔科夫链模型进行训练和测试，获得传输策略模型。

具体而言，基于稠油开采步骤，对相应的管道传输信息进行采集，所述管道传输信息为管道的参数信息与不同管道长度节点对应的蒸汽热量损失与干度影响相关联信息参数，通过对参数数据进行分析确定所述蒸汽传输过程信息，进一步以连续时序性为基准构建所述蒸汽专属过程的时序链，以获取所述蒸汽传输过程中的多个连续传输状态信息，进一步的，对所述蒸汽传输过程信息与所述管道传输信息为基准，对蒸汽传输过程中的影响参数进行分析提取，包括管道口径、管道长度、稳温性、压强等相关参数，以获取所述传输影响参数，基于所述传输影响参数进行蒸汽状态影响分析，将传输影响参数考虑其中对所需的实时蒸汽状态信息进行确定，进一步依据所述传输影响参数进行所述蒸汽状态信息的影响关系与时序链中的传输过程信息的映射，以进行马尔科夫链模型的构建，所述马尔科夫链模型可对管道运输过程中蒸汽状态信息以连续时序为基准进行状态分析，以确定对应的状态信息，通过对传输过程中的热量与干度进行影响度概率分析，依据分析结果可确定在输入端需注入的蒸汽温度、干度与压强等，获取所述历史传输检测数据集，所述历史传输检测数据集为管道曾传输进程中的具体数据信息，依据所述历史传输检测数据集，对构建的马尔科夫链模型进行训练测试，使得该模型与实际更加贴切，模拟结果更加贴近现实，以确定所述传输策略模型，基于所述传输策略模型，确定足以保证到达使用端的蒸汽适宜温度与干度信息。

进一步而言，如图3所示，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求，本申请步骤S340还包括：

步骤S341：利用所述管道传输信息，确定所述传输影响参数，其中，所述传输影响参数包括传输环境影响信息、管道壁影响信息；

步骤S342：将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息作为初始蒸汽状态信息；

步骤S343：根据所述传输环境影响信息、所述管道壁影响信息进行蒸汽干度、温度影响分析，确定状态影响概率值；

步骤S344：基于所述状态影响概率值、所述初始蒸汽状态信息，获得蒸汽状态变更信息；

步骤S345：根据所述初始蒸汽状态信息、状态影响概率值、蒸汽状态变更信息，通过所述传输策略模型获得完成蒸汽传输过程得到开采需求蒸汽信息对应蒸汽状态的概率值；

步骤S346：当概率值满足设定概率要求时，确定蒸汽传输状态信息，将蒸汽传输状态信息确定为所述蒸汽传输控制要求。

具体而言，基于所述管道传输信息，对其进行信息分析与提取，获取所述传输环境影响信息与所述管道壁影响信息，将其确定为所述传输影响参数进行存储，由于管道通过的地下土壤环境与管道壁材质因素会一定程度上影响传输蒸汽的温度与干度的损耗，示例性的，随着管道深度的增加，对应的土壤湿度与压强等都会提升，使得蒸汽温度的损耗速度提升，对于干度的损耗相应有所降低，管道壁受潮程度不同使得其材质受影响程度不同，将所述蒸汽干度信息与所述蒸汽温度检测信息确定为所述初始蒸汽状态信息，所述初始蒸汽状态信息为输入运输管道的蒸汽状态信息，基于所述环境传输影响信息与所述管道壁影响信息进行蒸汽干温度的影响分析，对不同程度外因素影响对蒸汽状态的影响概率进行确定，获取所述状态影响概率值。

进一步的，根据所述状态影响概率值与所述初始蒸汽状态信息，确定随着所述管道传输信息的递变，对应的所述初始蒸汽状态信息进行同步变动的现有状态信息，以所述初始蒸汽状态信息、状态影响概率值与所述蒸汽状态信息变更信息为分析基准，对完成蒸汽传输过程得到开采需求蒸汽信息对应的蒸汽状态概率值进行确定，预设概率要求，所述概率要求指表述相应的概率值，是否处于误差范围内的限定要求，当所述概率值满足所述预设概率要求时，对此时的蒸汽传输状态信息进行确定，此时的蒸汽状态信息可确保开采效果达到要求，进而将所述蒸汽传输状态信息确定为所述蒸汽传输控制要求进行存储，进而进行设备的控制以进行蒸汽的输出。

进一步而言，本申请步骤S345还包括；

步骤S3451：当概率值不满足所述概率要求时，根据开采需求蒸汽信息对应蒸汽状态的概率值、所述概率要求，确定传输偏差量；

步骤S3452：根据所述传输偏差量、蒸汽传输状态信息进行蒸汽补充量需求分析，确定蒸汽补充量；

步骤S3453：基于所述蒸汽补充量，确定所述蒸汽传输控制要求。

具体而言，通过对完成蒸汽传输过程得到开采需求蒸汽信息对应蒸汽状态的概率值进行确定，进一步对概率值进行判断，当所述概率值不满足所述概率要求时，以所述开采需求为判别标准对相应的蒸汽状态概率值与概率要求进行确定，确定理想概率值，对比此时的蒸汽状态概率值与理想概率值之间的差别，以确定所述传输偏差量，基于所述传输偏差量与所述蒸汽传输状态，通过进行差异性需求分析以获取所述蒸汽补充量，所述蒸汽补充量指对确定的所述传输偏差量进行补足使得概率值达到预设概率要求的蒸汽量，以所述蒸汽补充量为依据进行传输蒸汽信息的补足，在此基础上对所述蒸汽传输控制要求进行确定。

进一步而言，本申请步骤S346还包括：

步骤S3461：根据所述开采需求蒸汽信息，获得开采蒸汽需求范围；

步骤S3462：根据所述开采蒸汽需求范围，确定误差阈值；

步骤S3463：基于所述误差阈值设定所述概率要求。

具体而言，基于获取的所述开采蒸汽需求信息，对开采蒸汽需求范围进行确定，所述开采蒸汽需求范围指开采进程中需要蒸汽作为辅助工具进行开采的区域范围，依据所述开采蒸汽需求范围对误差阈值进行确定，所述误差阈值指蒸汽输入的概率偏差的允许范围，以所述误差阈值为限定标准对所述概率要求进行设定，示例性的，当没有误差允许范围，即所述误差阈值为0时，对应的概率要求为100%，当所述误差阈值为10%，对应的概率要求为90%，以此为标准进行所述概率要求的设定，进而对概率值进行限定。

进一步而言，根据所述蒸汽传输控制要求生成加热处理控制参数，本申请步骤S3453还包括：

步骤S34531：获得智能控制流体加热器的加热传输途径信息，并基于所述加热传输途径信息确定加热途径对应的加热参数，所述加热参数包括加热温度、加热干度影响值；

步骤S34532：根据所述加热传输途径信息构建加热时序链，根据加热时序链对应的蒸汽加热状态与所述加热温度、所述加热干度影响值建立映射关系，构建加热预测模型；

步骤S34533：基于所述加热预测模型，确定加热输出蒸汽参数；

步骤S34534：根据所述蒸汽传输控制要求确定初始蒸汽状态需求信息，将所述初始蒸汽状态需求信息作为所述加热输出蒸汽参数，通过所述加热预测模型确定各加热途径的加热参数；

步骤S34535：基于各加热途径的加热参数生成所述加热处理控制参数。

具体而言，对所述智能控制流体加热器的加热传输途径信息进行采集，所述加热传输途径信息指所述流体加热器通过进行热量交换来提高温度的管道传热路径信息，以所述加热传输途径信息为基准对加热途径对应的加热温度与加热干度影响值进行获取，以确定所述加热途径对应的加热参数，基于所述加热传输途径信息进行加热时序链的构建，所述加热时序链指基于时间序列进行加热的管道序列，基于所述加热时序链进行对应蒸汽加热状态与所述加热温度、所述加热干度影响值的映射关系的建立，其中，所述蒸汽加热状态与所述加热温度、所述加热干度影响值一一对应，进而进行加热预测模型的构建，示例性的，可基于加热器传输途径构建马尔科夫链模型，以进行蒸汽状态参数的预测。

进一步的，基于所述加热预测模型进行参数模拟获取所述加热输出蒸汽参数，通过所述蒸汽传输控制要求对初始状态需求信息进行确定，所述初始状态需求信息为加热器进行加热时的加热输出蒸汽参数，经由所述加热输出预测模型进行参数模拟预测，对所述加热器各加热途径的加热参数进行确定，由于加热器本身存在一定的加热功率与输出热效率，对其中存在的参数偏差进行相应修正，以确定最终输出端的蒸汽输出参数，同时，为了保证管道传输的最终结果满足要求，可通过进行参数反推来进行检测，若能实现输入的蒸汽是符合要求的，按照要求对每一传输途径的蒸汽进行加热，获取对应的加热参数生成所述加热处理控制参数，基于所述加热处理控制参数完成蒸汽的处理生成，以获取能达到开采要求的蒸汽。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热系统，所述系统包括：

信息采集模块a，所述信息采集模块a用于数据传输模块与蒸汽干度计量仪、蒸汽温度检测仪连接，接收蒸汽干度计量仪发送的检测结果，所述检测结果为蒸汽干度信息，通过所述蒸汽温度检测仪获得蒸汽温度检测信息，并将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息通过数据传输模块传输至数据处理模块；

需求信息获取模块b，所述需求信息获取模块b用于获得开采需求蒸汽信息，所述开采需求蒸汽信息包括蒸汽温度需求、蒸汽干度需求，将所述开采需求蒸汽信息通过所述数据传输模块传输至所述数据处理模块；

控制要求确定模块c，所述控制要求确定模块c用于基于所述数据处理模块获取管道传输信息，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求；

控制参数生成模块d，所述控制参数生成模块d用于根据所述蒸汽传输控制要求生成加热处理控制参数，发送至加热控制模块，通过所述加热控制模块按照所述加热处理控制参数对智能控制流体加热器进行智能控制。

进一步而言，所述系统还包括：

时序链构建模块，所述时序链构建模块用于根据所述管道传输信息，确定蒸汽传输过程信息，利用所述蒸汽传输过程信息的连续时序构建时序链；

参数确定模块，所述影响参数确定模块用于基于所述蒸汽传输过程信息、所述管道传输信息，确定传输影响参数；

状态分析模块，所述状态分析模块用于利用所述传输影响参数进行蒸汽状态影响分析，确定蒸汽状态信息；

模型构建模块，所述模型构建模块用于根据所述传输影响参数对所述蒸汽状态信息的影响关系与时序链中的传输过程信息进行映射，构建马尔科夫链模型；

模型训练模块，所述模型训练模块用于获得历史传输检测数据集，利用所述历史传输检测数据集对所述马尔科夫链模型进行训练和测试，获得传输策略模型。

进一步而言，所述系统还包括：

影响参数确定模块，所述影响参数确定模块用于利用所述管道传输信息，确定所述传输影响参数，其中，所述传输影响参数包括传输环境影响信息、管道壁影响信息；

初始状态信息获取模块，所述初始状态信息获取模块用于将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息作为初始蒸汽状态信息；

概率值确定模块，所述概率值确定模块用于根据所述传输环境影响信息、所述管道壁影响信息进行蒸汽干度、温度影响分析，确定状态影响概率值；

变更信息获取模块，所述变更信息获取模块用于基于所述状态影响概率值、所述初始蒸汽状态信息，获得蒸汽状态变更信息；

概率值获取模块，所述概率值获取模块用于根据所述初始蒸汽状态信息、状态影响概率值、蒸汽状态变更信息，通过所述传输策略模型获得完成蒸汽传输过程得到开采需求蒸汽信息对应蒸汽状态的概率值；

概率值判断模块，所述概率值判断模块用于当概率值满足设定概率要求时，确定蒸汽传输状态信息，将蒸汽传输状态信息确定为所述蒸汽传输控制要求。

进一步而言，所述系统还包括：

概率值判定模块，所述概率值判定模块用于当概率值不满足所述概率要求时，根据开采需求蒸汽信息对应蒸汽状态的概率值、所述概率要求，确定传输偏差量；

补充量确定模块，所述补充量确定模块用于根据所述传输偏差量、蒸汽传输状态信息进行蒸汽补充量需求分析，确定蒸汽补充量；

要求确定模块，所述要求确定模块用于基于所述蒸汽补充量，确定所述蒸汽传输控制要求。

进一步而言，所述系统还包括：

范围确定模块，所述范围确定模块用于根据所述开采需求蒸汽信息，获得开采蒸汽需求范围；

误差阈值确定模块，所述误差阈值确定模块用于根据所述开采蒸汽需求范围，确定误差阈值；

概率要求设定模块，所述概率要求设定模块用于基于所述误差阈值设定所述概率要求。

进一步而言，所述系统还包括：

途径信息获取模块，所述途径信息获取模块用于获得智能控制流体加热器的加热传输途径信息，并基于所述加热传输途径信息确定加热途径对应的加热参数，所述加热参数包括加热温度、加热干度影响值；

加热预测模型构建模块，所述加热预测模型构建模块用于根据所述加热传输途径信息构建加热时序链，根据加热时序链对应的蒸汽加热状态与所述加热温度、所述加热干度影响值建立映射关系，构建加热预测模型；

输出参数确定模块，所述输出参数确定模块用于基于所述加热预测模型，确定加热输出蒸汽参数；

加热参数确定模块，所述加热参数确定模块用于根据所述蒸汽传输控制要求确定初始蒸汽状态需求信息，将所述初始蒸汽状态需求信息作为所述加热输出蒸汽参数，通过所述加热预测模型确定各加热途径的加热参数；

加热控制参数生成模块，所述加热控制参数生成模块用于基于各加热途径的加热参数生成所述加热处理控制参数。

本说明书通过前述对一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热方法，其特征在于，所述方法应用于一智能控制流体加热器，所述智能控制流体加热器包括数据传输模块、数据处理模块、加热控制模块，所述方法包括：

数据传输模块与蒸汽干度计量仪、蒸汽温度检测仪连接，接收蒸汽干度计量仪发送的检测结果，所述检测结果为蒸汽干度信息，通过所述蒸汽温度检测仪获得蒸汽温度检测信息，并将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息通过数据传输模块传输至数据处理模块；

获得开采需求蒸汽信息，所述开采需求蒸汽信息包括蒸汽温度需求、蒸汽干度需求，将所述开采需求蒸汽信息通过所述数据传输模块传输至所述数据处理模块；

基于所述数据处理模块获取管道传输信息，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求；

根据所述蒸汽传输控制要求生成加热处理控制参数，发送至加热控制模块，通过所述加热控制模块按照所述加热处理控制参数对智能控制流体加热器进行智能控制。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求之前，包括：

根据所述管道传输信息，确定蒸汽传输过程信息，利用所述蒸汽传输过程信息的连续时序构建时序链；

基于所述蒸汽传输过程信息、所述管道传输信息，确定传输影响参数；

利用所述传输影响参数进行蒸汽状态影响分析，确定蒸汽状态信息；

根据所述传输影响参数对所述蒸汽状态信息的影响关系与时序链中的传输过程信息进行映射，构建马尔科夫链模型；

获得历史传输检测数据集，利用所述历史传输检测数据集对所述马尔科夫链模型进行训练和测试，获得传输策略模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求，包括：

利用所述管道传输信息，确定所述传输影响参数，其中，所述传输影响参数包括传输环境影响信息、管道壁影响信息；

将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息作为初始蒸汽状态信息；

根据所述传输环境影响信息、所述管道壁影响信息进行蒸汽干度、温度影响分析，确定状态影响概率值；

基于所述状态影响概率值、所述初始蒸汽状态信息，获得蒸汽状态变更信息；

根据所述初始蒸汽状态信息、状态影响概率值、蒸汽状态变更信息，通过所述传输策略模型获得完成蒸汽传输过程得到开采需求蒸汽信息对应蒸汽状态的概率值；

当概率值满足设定概率要求时，确定蒸汽传输状态信息，将蒸汽传输状态信息确定为所述蒸汽传输控制要求。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，当概率值不满足所述概率要求时，根据开采需求蒸汽信息对应蒸汽状态的概率值、所述概率要求，确定传输偏差量；

根据所述传输偏差量、蒸汽传输状态信息进行蒸汽补充量需求分析，确定蒸汽补充量；

基于所述蒸汽补充量，确定所述蒸汽传输控制要求。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述开采需求蒸汽信息，获得开采蒸汽需求范围；

根据所述开采蒸汽需求范围，确定误差阈值；

基于所述误差阈值设定所述概率要求。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述蒸汽传输控制要求生成加热处理控制参数，包括：

获得智能控制流体加热器的加热传输途径信息，并基于所述加热传输途径信息确定加热途径对应的加热参数，所述加热参数包括加热温度、加热干度影响值；

根据所述加热传输途径信息构建加热时序链，根据加热时序链对应的蒸汽加热状态与所述加热温度、所述加热干度影响值建立映射关系，构建加热预测模型；

基于所述加热预测模型，确定加热输出蒸汽参数；

根据所述蒸汽传输控制要求确定初始蒸汽状态需求信息，将所述初始蒸汽状态需求信息作为所述加热输出蒸汽参数，通过所述加热预测模型确定各加热途径的加热参数；

基于各加热途径的加热参数生成所述加热处理控制参数。

7.一种基于蒸汽干度计量的蒸汽加热系统，其特征在于，所述系统包括：

信息采集模块，所述信息采集模块用于数据传输模块与蒸汽干度计量仪、蒸汽温度检测仪连接，接收蒸汽干度计量仪发送的检测结果，所述检测结果为蒸汽干度信息，通过所述蒸汽温度检测仪获得蒸汽温度检测信息，并将所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息通过数据传输模块传输至数据处理模块；

需求信息获取模块，所述需求信息获取模块用于获得开采需求蒸汽信息，所述开采需求蒸汽信息包括蒸汽温度需求、蒸汽干度需求，将所述开采需求蒸汽信息通过所述数据传输模块传输至所述数据处理模块；

控制要求确定模块，所述控制要求确定模块用于基于所述数据处理模块获取管道传输信息，根据所述管道传输信息、所述蒸汽干度信息、所述蒸汽温度检测信息、开采需求蒸汽信息利用传输策略模型进行传输策略分析，确定蒸汽传输控制要求；

控制参数生成模块，所述控制参数生成模块用于根据所述蒸汽传输控制要求生成加热处理控制参数，发送至加热控制模块，通过所述加热控制模块按照所述加热处理控制参数对智能控制流体加热器进行智能控制。

Images