CN115535482A - 原油储罐密封方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种原油储罐密封方法及其系统，其中，所述原油储罐采用全密闭运行，利用射流抽气技术，对抽出原油储罐直排的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油进行集中处理，避免直排大气造成的污染问题。并且对原油储罐内充入惰性保护气体，维持罐内正常工作压力，使罐内油气与大气隔绝，避免安全风险。同时，射流抽真空技术使用高压低温水作为循环介质，射流抽气过程中原油储罐内气体只与循环水接触，隔离电气设备，避免电气设备增加而导致的安全风险。

Description

原油储罐密封方法及其系统
技术领域
本申请涉及原油储运过程中的安全环保技术领域，且更为具体地，涉及一种原油储罐密封方法及其系统。
背景技术
原油储罐是长输油气管道输送介质的储存容器，原油储罐在日常运行中，原油中的可燃气体、不凝气以及轻组分挥发造成储罐气相空间会富集可燃气体，在呼吸排气过程中与大气直连，存在安全风险；且不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油直排大气造成大气污染；并且油气蒸发使储液减少，造成经济损失。如何减少原油储存过程中的蒸发损耗以及避免油气直排污染大气愈发重要。
现有的原油储罐在收液的时候，由于液面逐渐升高，气相空间逐步减小，罐内压力增大，当压力超过储罐安全控制压力时呼吸阀打开，储罐中的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油直排大气造成环境污染，当储罐向外发液时，液面逐渐降低，罐内气相压力减小，当压力小于呼吸阀的真空度时，储罐通过呼吸阀吸入空气。原油储罐在没有收、发作业静止存储情况下，随着环境温度，压力在一天昼夜周期变化，罐内气相温度、储液的蒸发速度、蒸汽浓度和蒸汽压力也随着变化，也会通过呼吸阀排出储液蒸汽或吸入空气。
因此，期待一种优化的原油储罐密封方案。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种原油储罐密封方法及其系统，其中，所述原油储罐采用全密闭运行，利用射流抽气技术，对抽出原油储罐直排的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油进行集中处理，避免直排大气造成的污染问题。并且对原油储罐内充入惰性保护气体，维持罐内正常工作压力，使罐内油气与大气隔绝，避免安全风险。同时，射流抽真空技术使用高压低温水作为循环介质，射流抽气过程中原油储罐内气体只与循环水接触，隔离电气设备，避免电气设备增加而导致的安全风险。
根据本申请的一个方面，提供了一种原油储罐密封方法，其包括：
步骤S110：将惰性保护气体注入原油储罐；
步骤S120：利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐；
步骤S130：对所述第一混合气体进行分离以得到冷凝的所述轻质油和由所述不凝气、所述硫化氢和所述惰性气体组成的第二混合气体；以及
步骤S140：将所述第二混合气体输入不凝气处理系统以进行集中处理。
在上述原油储罐密封方法中，所述利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐，包括：步骤S210：获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值；步骤S220：将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量；步骤S230：分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图；步骤S240：使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图；步骤S250：对所述后验高斯密度图进行高斯离散化以得到后验特征矩阵；步骤S260：基于所述后验特征矩阵的全局分布，对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后后验特征矩阵；步骤S270：将所述校正后后验特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小；以及，步骤S280：基于所述分类结果，控制所述射流器的功率值增大或减小。
在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S220，包括：将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度功率特征向量、第一尺度开度特征向量和第一尺度压力特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度功率特征向量、第二尺度开度特征向量和第二尺度压力特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及，将所述第一尺度功率特征向量和所述第二尺度功率特征向量进行级联以得到所述功率特征向量，将所述第一尺度开度特征向量和所述第二尺度开度特征向量进行级联以得到所述开度特征向量，将所述第一尺度压力特征向量和所述第二尺度压力特征向量进行级联以得到所述压力特征向量。
在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S230，包括：以如下公式构造所述功率特征向量的高斯密度图以得到第一高斯密度图、构造所述开度特征向量的高斯密度图以得到第二高斯密度图和构造所述压力特征向量的高斯密度图以得到第三高斯密度图；其中，所述第一至第三高斯密度图表示为：
Figure 420674DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 230498DEST_PATH_IMAGE002
分别表示所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量，且
Figure 427124DEST_PATH_IMAGE003
的每个位置的值分别表示所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量中相应两个位置的特征值之间的方差，
Figure 617672DEST_PATH_IMAGE004
分别表示所述第一至第三高斯密度图的变量，
Figure 292367DEST_PATH_IMAGE005
分别表示所述第一至第三高斯密度图的概率密度函数。
在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S240，包括：使用贝叶斯概率模型以如下公式来融合所述第一高斯密度图、所述第二高斯密度图和所述第三高斯密度图以得到所述后验高斯密度图；其中，所述公式为：
Figure 753435DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 855383DEST_PATH_IMAGE007
表示所述后验高斯密度图，
Figure 2069DEST_PATH_IMAGE008
表示所述第二高斯密度图，
Figure 746034DEST_PATH_IMAGE009
表示所述第三高斯密度图，
Figure 61608DEST_PATH_IMAGE010
表示所述第一高斯密度图。
在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S260，包括：基于所述后验特征矩阵的全局分布，以如下公式对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后后验特征矩阵；其中，所述公式为：
Figure 98572DEST_PATH_IMAGE011
其中
Figure 499598DEST_PATH_IMAGE012
表示所述后验特征矩阵中各个位置的特征值，
Figure 984937DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 420597DEST_PATH_IMAGE014
分别表示所述后验特征矩阵中各个位置的特征值集合的均值和方差，且
Figure 628463DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 782363DEST_PATH_IMAGE016
分别表示所述后验特征矩阵的宽度和高度，
Figure 336973DEST_PATH_IMAGE017
表示以2为底的对数函数值，且
Figure 627140DEST_PATH_IMAGE018
是加权超参数。
在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S270，包括：将所述校正后后验特征矩阵按照行向量或列向量展开为分类特征向量；使用所述分类器的多个全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及，将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。
根据本申请的另一方面，提供了一种原油储罐密封系统，包括：注入模块，用于将惰性保护气体注入原油储罐；抽吸模块，用于利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐；分离模块，用于对所述第一混合气体进行分离以得到冷凝的所述轻质油和由所述不凝气、所述硫化氢和所述惰性气体组成的第二混合气体；以及集中处理模块，用于将所述第二混合气体输入不凝气处理系统以进行集中处理。
在上述原油储罐密封系统中，所述抽吸模块，包括：数据获取单元，用于获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值；多尺度邻域特征提取单元，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量；高斯密度图构造单元，用于分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图；贝叶斯融合单元，用于使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图；高斯离散单元，用于对所述后验高斯密度图进行高斯离散化以得到后验特征矩阵；特征值校正单元，用于基于所述后验特征矩阵的全局分布，对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后后验特征矩阵；功率控制结果生成单元，用于将所述校正后后验特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小；以及，功率控制单元，用于基于所述分类结果，控制所述射流器的功率值增大或减小。
在上述原油储罐密封系统中，所述多尺度邻域特征提取单元，进一步用于：将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度功率特征向量、第一尺度开度特征向量和第一尺度压力特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度功率特征向量、第二尺度开度特征向量和第二尺度压力特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及，将所述第一尺度功率特征向量和所述第二尺度功率特征向量进行级联以得到所述功率特征向量，将所述第一尺度开度特征向量和所述第二尺度开度特征向量进行级联以得到所述开度特征向量，将所述第一尺度压力特征向量和所述第二尺度压力特征向量进行级联以得到所述压力特征向量。
上述原油储罐密封系统的工作原理如下，现有的原油储罐在收液的时候，由于液面逐渐升高，气相空间逐步减小，罐内压力增大，当压力超过储罐安全控制压力时呼吸阀打开，储罐中的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油直排大气造成环境污染，当储罐向外发液时，液面逐渐降低，罐内气相压力减小，当压力小于呼吸阀的真空度时，储罐通过呼吸阀吸入空气。原油储罐在没有收、发作业静止存储情况下，随着环境温度，压力在一天昼夜周期变化，罐内气相温度、储液的蒸发速度、蒸汽浓度和蒸汽压力也随着变化，也会通过呼吸阀排出储液蒸汽或吸入空气。因此，期待一种优化的原油储罐密封方案。
相应地，在本申请的技术方案中，原油储罐采用全密闭运行，利用射流抽气技术，对抽出原油储罐直排的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油进行集中处理，避免直排大气造成的污染问题。并且对原油储罐内充入惰性保护气体，维持罐内正常工作压力，使罐内油气与大气隔绝，避免安全风险。同时，射流抽真空技术使用高压低温水作为循环介质，射流抽气过程中原油储罐内气体只与循环水接触，隔离电气设备，避免电气设备增加而导致的安全风险。
基于此，考虑到在通过射流器对所述原油储罐进行抽吸操作时，如果射流器的工作功率太大，则一方面会导致低温高压循环水的补水无法适配，另一方面，也会导致原油罐内的惰性保护气体的成分流失过快，而导致原油罐密封出现问题。因此，需要对射流器的功率进行自适应控制，以确保密封稳定性。
具体地，在本申请的技术方案中，考虑到所述射流器的功率值与所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值都具有互相关性，并且所述射流器的功率值在时间维度上也具有很强的自相关性。因此，采用基于深度学习的人工智能控制方法，通过对于所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值在时序维度上的动态隐含关联特征提取，以融合这三者的关联特征信息来进行所述射流器的功率值的控制。这样，能够确保原油储罐密封的稳定性，进而在不造成环境污染的基础上提高原油储罐密闭的安全性。
具体地，在本申请的技术方案中，首先，获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值。然后，将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后，使用多尺度邻域特征提取模块对其进行编码处理，以分别提取出所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值在所述预定时间段内的不同时间跨度下的动态多尺度邻域关联特征，从而得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量。
然后，考虑到不管是所述射流器的功率值，还是所述射流器的射流调节阀的开度和所述原油罐内的气相压力值，其在时间维度上都具有着波动性和不确定性，为了能够提高对于所述射流器的功率控制的准确度，需要在高维特征空间中对于所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值的动态多尺度邻域关联特征进行数据增强。
应可以理解，作为神经网络模型的学习目标，高斯密度图可以表示特征分布的单个特征值由于其概率密度而在多个特征值构成整体分布情况下的联合分布，也就是，以特征分布作为先验分布，来获得每个先验分布位置下由于其它先验分布位置的相关性作用下的概率密度以作为后验分布，从而在更高维度上更准确地描述特征分布。因此，在本申请的技术方案中，可以通过所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值的先验分布，即高斯分布，来对于所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值的动态多尺度邻域关联特征进行数据增强。具体地，分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图。
进一步地，考虑到使用所述射流器的功率值作为先验概率，在本申请的技术方案的目的是在新的证据，即在有新的所述原油罐内的气相压力值变化时，更新先验概率得到后验概率。那么根据贝叶斯公式，后验概率为先验概率乘以事件概率除以证据概率，因此，在本申请的技术方案中，为了能够充分地融合这三者的特征信息来进行分类，使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图，其中所述功率特征向量对应的所述第一高斯密度图作为先验，所述开度特征向量对应的所述第二高斯密度图作为事件，且所述压力特征向量对应的所述第三高斯密度图作为证据。
接着，对所述后验高斯密度图中各个位置的高斯分布进行高斯离散化处理，以在数据的特征增广时不产生信息损失来提高分类的准确性，从而得到后验特征矩阵。这样，再将所述后验特征矩阵通过分类器以得到用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小的分类结果。
特别地，在本申请的技术方案中，这里，在使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图时，由于所述第一至第三高斯密度图之间的高斯概率密度分布上的差异，可能会导致所述后验高斯密度图存在局部分布外概率密度表示，而由于高斯离散化引入的局部随机性，会进一步导致所述后验特征矩阵内存在影响分类结果的准确性的异常值。
基于此，对于所述后验特征矩阵进行自适应实例的信息统计归一化，具体为：
Figure 5906DEST_PATH_IMAGE020
Figure 381524DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 208666DEST_PATH_IMAGE022
是特征集合
Figure 117454DEST_PATH_IMAGE023
Figure 903007DEST_PATH_IMAGE024
Figure 31500DEST_PATH_IMAGE025
的均值和方差，
Figure 927912DEST_PATH_IMAGE026
是所述后验特征矩阵
Figure 714644DEST_PATH_IMAGE025
的特征值，且
Figure 733415DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 818046DEST_PATH_IMAGE028
分别是所述后验特征矩阵
Figure 783728DEST_PATH_IMAGE025
的宽度和高度，
Figure 637414DEST_PATH_IMAGE029
表示以2为底的对数，且
Figure 528885DEST_PATH_IMAGE030
是加权超参数。
这里，通过将所述后验特征矩阵
Figure 366391DEST_PATH_IMAGE031
的特征集合作为自适应实例，利用所述集合的统计特征的本质内在先验信息，来对集合内的单个值，也就是，所述后验特征矩阵
Figure 135764DEST_PATH_IMAGE031
的每个特征值
Figure 843957DEST_PATH_IMAGE012
进行动态生成式的信息归一化，同时以特征集合的归一化模长信息作为偏置来作为集合分布域内的不变性描述，这可以实现尽可能屏蔽特殊实例的扰动分布的特征优化，从而提升所述后验特征矩阵
Figure 703066DEST_PATH_IMAGE031
的分类准确性。这样，能够对于所述射流器的功率值进行够准确地控制，进而确保原油储罐密封的稳定性，以在不造成环境污染的同时提高原油储罐密闭的安全性。
与现有技术相比，本申请提供的原油储罐密封方法及其系统，其中，所述原油储罐采用全密闭运行，利用射流抽气技术，对抽出原油储罐直排的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油进行集中处理，避免直排大气造成的污染问题。并且对原油储罐内充入惰性保护气体，维持罐内正常工作压力，使罐内油气与大气隔绝，避免安全风险。同时，射流抽真空技术使用高压低温水作为循环介质，射流抽气过程中原油储罐内气体只与循环水接触，隔离电气设备，避免电气设备增加而导致的安全风险。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1A为本发明原油储罐密封方法的流程图。
图1B为本发明原油储罐密封设备的结构示意图。
图2为本发明原油储罐密封方法中利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐的流程图。
图3为本发明原油储罐密封方法中利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐的应用场景图。
图4为本发明原油储罐密封方法中利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐的架构图。
图5为本发明原油储罐密封方法中得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量的流程图。
图6为本发明原油储罐密封方法中得到分类结果的流程图。
图7为本发明原油储罐密封系统的框图。
图8为本发明原油储罐密封系统中抽吸模块的框图。
图1B中：1、储罐；2、原油储罐；3、射流器；4、分离罐；5、空冷器；6、不凝气处理系统。
具体实施方式
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
示例性方法：图1A为本发明原油储罐密封方法的流程图。如图1A所示，根据本申请实施例的原油储罐密封方法，包括：S110，将惰性保护气体注入原油储罐；S120，利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐；S130，对所述第一混合气体进行分离以得到冷凝的所述轻质油和由所述不凝气、所述硫化氢和所述惰性气体组成的第二混合气体；以及，S140，将所述第二混合气体输入不凝气处理系统以进行集中处理。
图1B为本发明原油储罐密封设备的结构示意图。如图1B所示，所述原油储罐密封设备包括储罐1、原油储罐 2、射流器 3、分离罐 4、空冷器 5和不凝气处理系统6。
在步骤S110中，将惰性保护气体注入原油储罐。相应地，在本申请的技术方案中，所述惰性气体例如氮气、二氧化碳等被存储于所述储罐1，从所述储罐1内被传输至所述原油储罐 2。相应地，在所述原油储罐2内，来自惰性保护气体储罐1的惰性保护气体进入所述原油储罐 2的液面上方的气相空间，隔绝大气并维持所述原油储罐 2的正常工作压力。
在步骤S120中，利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐，其中，所述轻质油为原油中的挥发性的轻质组分，其包含原油中C1-C4的烷烃组分。具体地，首先利用射流技术将所述原油储罐 2内的不凝气、硫化氢及挥发的轻质油与惰性保护气体等混合气体输入射流器 3。接着，利用射流循环水抽吸来自所述原油储罐 2的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油与惰性保护气体等混合气体，此时挥发出的轻质油被冷凝，形成气、水、油混合物后进入分离罐 4。
在步骤S130中，对所述第一混合气体进行分离以得到冷凝的所述轻质油和由所述不凝气、所述硫化氢和所述惰性气体组成的第二混合气体。具体地，对进入所述分离罐 4的来自所述射流器 3的气、水、油混合物进行分离以得到不凝气、硫化氢及惰性保护气体，并将所述不凝气、硫化氢及惰性保护气体输送至不凝气处理系统 6。同时，回收经过分离后的冷凝的轻质油，而射流循环水通过循环泵输送进入空冷器 5，来自所述分离罐 4的循环介质高温高压水通过循环泵增压进入所述空冷器 5降温后返回所述射流器3。
在步骤S140中，将所述第二混合气体输入不凝气处理系统以进行集中处理。对来自所述分离罐 4的不凝气、硫化氢及惰性保护气体进行集中处理后，可选择合适的方法进行选择资源化利用。
特别地，现有的原油储罐在收液的时候，由于液面逐渐升高，气相空间逐步减小，罐内压力增大，当压力超过储罐安全控制压力时呼吸阀打开，储罐中的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油直排大气造成环境污染，当储罐向外发液时，液面逐渐降低，罐内气相压力减小，当压力小于呼吸阀的真空度时，储罐通过呼吸阀吸入空气。原油储罐在没有收、发作业静止存储情况下，随着环境温度，压力在一天昼夜周期变化，罐内气相温度、储液的蒸发速度、蒸汽浓度和蒸汽压力也随着变化，也会通过呼吸阀排出储液蒸汽或吸入空气。因此，期待一种优化的原油储罐密封方案。
相应地，在本申请的技术方案中，原油储罐采用全密闭运行，利用射流抽气技术，对抽出原油储罐直排的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油进行集中处理，避免直排大气造成的污染问题。并且对原油储罐内充入惰性保护气体，维持罐内正常工作压力，使罐内油气与大气隔绝，避免安全风险。同时，射流抽真空技术使用高压低温水作为循环介质，射流抽气过程中原油储罐内气体只与循环水接触，隔离电气设备，避免电气设备增加而导致的安全风险。
基于此，考虑到在通过射流器对所述原油储罐进行抽吸操作时，如果射流器的工作功率太大，则一方面会导致低温高压循环水的补水无法适配，另一方面，也会导致原油罐内的惰性保护气体的成分流失过快，而导致原油罐密封出现问题。因此，需要对射流器的功率进行自适应控制，以确保密封稳定性。
图2为本发明原油储罐密封方法中利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐的流程图。如图2所示，在上述原油储罐密封方法中，所述利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐，包括步骤：S210，获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值；S220，将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量；S230，分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图；S240，使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图；S250，对所述后验高斯密度图进行高斯离散化以得到后验特征矩阵；S260，基于所述后验特征矩阵的全局分布，对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后后验特征矩阵；S270，将所述校正后后验特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小；以及，S280，基于所述分类结果，控制所述射流器的功率值增大或减小。
图3为本发明原油储罐密封方法中利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐的应用场景图。如图3所示，在该应用场景中，首先利用功率传感器（例如，如图3所示意的Se1）、开度传感器（例如，如图3所示意的Se2）和压力传感器（例如，如图3所示意的Se3）获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器（例如，如图3所示意的E）的功率值、所述射流器的射流调节阀（例如，如图3所示意的V）的开度以及所述原油罐（例如，如图3所示意的T）内的气相压力值。进而，将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值输入至部署有原油储罐密封算法的服务器（例如，如图3所示意的S）中，其中，所述服务器能够基于所述原油储罐密封算法对所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值进行处理，以得到用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小的分类结果。
图4为本发明原油储罐密封方法中利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐的架构图。如图4所示，在该架构图中，首先获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值。接着，将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量。然后，分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图。进而，使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图。接着，对所述后验高斯密度图进行高斯离散化以得到后验特征矩阵。然后，基于所述后验特征矩阵的全局分布，对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后后验特征矩阵。进而，将所述校正后后验特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小。
在步骤S210中，获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值。具体地，在本申请的技术方案中，考虑到所述射流器的功率值与所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值都具有互相关性，并且所述射流器的功率值在时间维度上也具有很强的自相关性。因此，采用基于深度学习的人工智能控制方法，通过对于所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值在时序维度上的动态隐含关联特征提取，以融合这三者的关联特征信息来进行所述射流器的功率值的控制。这样，能够确保原油储罐密封的稳定性，进而在不造成环境污染的基础上提高原油储罐密闭的安全性。具体地，在本申请的技术方案中，首先，获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值。
在步骤S220中，将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量。也就是，将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后，使用多尺度邻域特征提取模块对其进行编码处理，以分别提取出所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值在所述预定时间段内的不同时间跨度下的动态多尺度邻域关联特征，从而得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量；
更具体地，卷积神经网络最初是应用在图像领域中的模型，但其局部特征提取的思想同样可以应用到时序数据分析中。对于时序数据输入，卷积核以滑动窗口的形式沿时间维度移动，并输出每个时序片段内数据的加权和。每个卷积单元堆叠了多个卷积核从而输出多维特征。大卷积核会从大尺度时序邻域内提取特征，其中邻域内每项数值产生的影响更小，从而减弱输入数据的波动，减轻其中噪点对输出特征的影响。但大尺度卷积核减弱了数值变化的差异，容易导致平滑过度的问题，使得输出特征失去判别能力。与之相对的，小尺度卷积核能够较好地保留输入数据中的信息，但是也更容易受到其中噪点的干扰。考虑到不同尺度卷积的特点，组合使用不同大小的卷积单元提取不同时序尺度的特征。然后采用特征拼接的方式完成特征融合，从而得到多尺度邻域特征。通过这种方式拼接而成的模型被称为多尺度邻域特征提取模块，多尺度邻域特征提取模块输出的特征既包含了平滑后的特征，也保存了原始输入的特征。在模型的训练过程中，后续的网络结构可以学习分析这两种特征，从而在一定程度上实现了平滑输入数据并且避免信息丢失。
图5为本发明原油储罐密封方法中得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量的流程图。如图5所示，在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S220，包括：S310，将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度功率特征向量、第一尺度开度特征向量和第一尺度压力特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；S320，将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度功率特征向量、第二尺度开度特征向量和第二尺度压力特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及，S330，将所述第一尺度功率特征向量和所述第二尺度功率特征向量进行级联以得到所述功率特征向量，将所述第一尺度开度特征向量和所述第二尺度开度特征向量进行级联以得到所述开度特征向量，将所述第一尺度压力特征向量和所述第二尺度压力特征向量进行级联以得到所述压力特征向量。
在步骤S230中，分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图。考虑到不管是所述射流器的功率值，还是所述射流器的射流调节阀的开度和所述原油罐内的气相压力值，其在时间维度上都具有着波动性和不确定性，为了能够提高对于所述射流器的功率控制的准确度，需要在高维特征空间中对于所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值的动态多尺度邻域关联特征进行数据增强。
应可以理解，作为神经网络模型的学习目标，高斯密度图可以表示特征分布的单个特征值由于其概率密度而在多个特征值构成整体分布情况下的联合分布，也就是，以特征分布作为先验分布，来获得每个先验分布位置下由于其它先验分布位置的相关性作用下的概率密度以作为后验分布，从而在更高维度上更准确地描述特征分布。因此，在本申请的技术方案中，可以通过所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值的先验分布，即高斯分布，来对于所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值的动态多尺度邻域关联特征进行数据增强。具体地，分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图。
在一个示例中，在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S230，包括：以如下公式构造所述功率特征向量的高斯密度图以得到第一高斯密度图、构造所述开度特征向量的高斯密度图以得到第二高斯密度图和构造所述压力特征向量的高斯密度图以得到第三高斯密度图；
其中，所述第一至第三高斯密度图表示为：
Figure 965551DEST_PATH_IMAGE032
其中，
Figure 69773DEST_PATH_IMAGE033
分别表示所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量，且
Figure 163631DEST_PATH_IMAGE034
的每个位置的值分别表示所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量中相应两个位置的特征值之间的方差，
Figure 131325DEST_PATH_IMAGE035
分别表示所述第一至第三高斯密度图的变量，
Figure 474582DEST_PATH_IMAGE036
分别表示所述第一至第三高斯密度图的概率密度函数。
在步骤S240中，使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图。进一步地，考虑到使用所述射流器的功率值作为先验概率，在本申请的技术方案的目的是在新的证据，即在有新的所述原油罐内的气相压力值变化时，更新先验概率得到后验概率。那么根据贝叶斯公式，后验概率为先验概率乘以事件概率除以证据概率，因此，在本申请的技术方案中，为了能够充分地融合这三者的特征信息来进行分类，使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图，其中所述功率特征向量对应的所述第一高斯密度图作为先验，所述开度特征向量对应的所述第二高斯密度图作为事件，且所述压力特征向量对应的所述第三高斯密度图作为证据。
在一个示例中，在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S240，包括：使用贝叶斯概率模型以如下公式来融合所述第一高斯密度图、所述第二高斯密度图和所述第三高斯密度图以得到所述后验高斯密度图；其中，所述公式为：
Figure 320178DEST_PATH_IMAGE037
其中，
Figure 268542DEST_PATH_IMAGE038
表示所述后验高斯密度图，
Figure 908602DEST_PATH_IMAGE039
表示所述第二高斯密度图，
Figure 706532DEST_PATH_IMAGE040
表示所述第三高斯密度图，
Figure 90240DEST_PATH_IMAGE041
表示所述第一高斯密度图。
在步骤S250中，对所述后验高斯密度图进行高斯离散化以得到后验特征矩阵。也就是，对所述后验高斯密度图中各个位置的高斯分布进行高斯离散化处理，以在数据的特征增广时不产生信息损失来提高分类的准确性，从而得到后验特征矩阵。
在步骤S260中，基于所述后验特征矩阵的全局分布，对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后后验特征矩阵。特别地，在本申请的技术方案中，这里，在使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图时，由于所述第一至第三高斯密度图之间的高斯概率密度分布上的差异，可能会导致所述后验高斯密度图存在局部分布外概率密度表示，而由于高斯离散化引入的局部随机性，会进一步导致所述后验特征矩阵内存在影响分类结果的准确性的异常值。基于此，对于所述后验特征矩阵进行自适应实例的信息统计归一化。
在一个示例中，在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S260，包括：基于所述后验特征矩阵的全局分布，以如下公式对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后后验特征矩阵；其中，所述公式为：
Figure 158690DEST_PATH_IMAGE042
其中
Figure 500810DEST_PATH_IMAGE043
表示所述后验特征矩阵中各个位置的特征值，
Figure 989297DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 442276DEST_PATH_IMAGE045
分别表示所述后验特征矩阵中各个位置的特征值集合的均值和方差，且
Figure 630811DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 580051DEST_PATH_IMAGE047
分别表示所述后验特征矩阵的宽度和高度，
Figure 119616DEST_PATH_IMAGE048
表示以2为底的对数函数值，且
Figure 110706DEST_PATH_IMAGE049
是加权超参数。
这里，通过将所述后验特征矩阵
Figure 622590DEST_PATH_IMAGE050
的特征集合作为自适应实例，利用所述集合的统计特征的本质内在先验信息，来对集合内的单个值，也就是，所述后验特征矩阵
Figure 40933DEST_PATH_IMAGE050
的每个特征值
Figure 831909DEST_PATH_IMAGE051
进行动态生成式的信息归一化，同时以特征集合的归一化模长信息作为偏置来作为集合分布域内的不变性描述，这可以实现尽可能屏蔽特殊实例的扰动分布的特征优化，从而提升所述后验特征矩阵
Figure 361111DEST_PATH_IMAGE050
的分类准确性。
在步骤S270中，将所述校正后后验特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小。
图6为本发明原油储罐密封方法中得到分类结果的流程图。如图6所示，在上述原油储罐密封方法中，所述步骤S270，包括：S410，将所述校正后后验特征矩阵按照行向量或列向量展开为分类特征向量；S420，使用所述分类器的多个全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及，S430，将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。
也就是，将所述校正后后验特征矩阵按照行向量或列向量展开为一维的分类特征向量，然后，再使用所述分类器的全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以充分利用所述校正后后验特征矩阵中各个位置的信息从而得到编码分类特征向量。接着，将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到以得到归属于当前时间点的所述射流器的功率值应增大的第一概率以及归属于当前时间点的所述射流器的功率值应减小的第二概率。最后，基于所述第一概率和所述第二概率之间的比较，确定所述分类结果。例如，当所述第一概率大于所述第二概率时，输出的分类结果为当前时间点的所述射流器的功率值应增大。
在步骤S280中，基于所述分类结果，控制所述射流器的功率值增大或减小。也就是，根据实际情况对所述射流器的功率值设置增大或减小的档位，例如，可以设置所述射流器的功率值每次增大或减小0.05kw，基于所述分类结果，控制所述射流器的功率值增大或减小，例如，当输出的分类结果为当前时间点的所述射流器的功率值应增大，控制所述射流器的功率值增大0.05kw，再对当前时间的所述射流器的功率值进行监测控制，以此循环往复从而实现对于所述射流器的功率值进行准确地控制，进而确保原油储罐密封的稳定性，以在不造成环境污染的同时提高原油储罐密闭的安全性。
综上，基于本申请实施例的原油储罐密封方法被阐明，其中，所述原油储罐采用全密闭运行，利用射流抽气技术，对抽出原油储罐直排的不凝气、硫化氢及挥发出的轻质油进行集中处理，避免直排大气造成的污染问题。并且对原油储罐内充入惰性保护气体，维持罐内正常工作压力，使罐内油气与大气隔绝，避免安全风险。
示例性系统:图7为本发明原油储罐密封系统的框图。如图7所示，根据本申请实施例的原油储罐密封系统100，包括：注入模块110，用于将惰性保护气体注入原油储罐；抽吸模块120，用于利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐；分离模块130，用于对所述第一混合气体进行分离以得到冷凝的所述轻质油和由所述不凝气、所述硫化氢和所述惰性气体组成的第二混合气体；以及，集中处理模块140，用于将所述第二混合气体输入不凝气处理系统以进行集中处理。
图8为本发明原油储罐密封系统中抽吸模块的框图。如图8所示，上述原油储罐密封系统100中，所述抽吸模块120，包括：数据获取单元121，用于获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值；多尺度邻域特征提取单元122，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量；高斯密度图构造单元123，用于分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图；贝叶斯融合单元124，用于使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图；高斯离散单元125，用于对所述后验高斯密度图进行高斯离散化以得到后验特征矩阵；特征值校正单元126，用于基于所述后验特征矩阵的全局分布，对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后后验特征矩阵；功率控制结果生成单元127，用于将所述校正后后验特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小；以及，功率控制单元128，用于基于所述分类结果，控制所述射流器的功率值增大或减小。
在一个示例中，在上述原油储罐密封系统100的抽吸模块120中，所述多尺度邻域特征提取单元122，进一步用于：将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度功率特征向量、第一尺度开度特征向量和第一尺度压力特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度功率特征向量、第二尺度开度特征向量和第二尺度压力特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及，将所述第一尺度功率特征向量和所述第二尺度功率特征向量进行级联以得到所述功率特征向量，将所述第一尺度开度特征向量和所述第二尺度开度特征向量进行级联以得到所述开度特征向量，将所述第一尺度压力特征向量和所述第二尺度压力特征向量进行级联以得到所述压力特征向量。
这里，本领域技术人员可以理解，上述原油储罐密封系统 100中的各个单元和模块的具体功能和操作已经在上面参考图1到图6的原油储罐密封方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。

Claims (8)

1.一种原油储罐密封方法，其特征在于，包括：步骤S110：将惰性保护气体注入原油储罐；步骤S120：利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐，所述轻质油包含原油中C1-C4的烷烃组分；步骤S130：对所述第一混合气体进行分离以得到冷凝的所述轻质油和由所述不凝气、所述硫化氢和所述惰性气体组成的第二混合气体；以及步骤S140：所述第二混合气体输入不凝气处理系统以进行集中处理；其中，所述步骤S110，包括：步骤S210：获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值；步骤S220：将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量；步骤S230：分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图；步骤S240：使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图；步骤S250：对所述后验高斯密度图进行高斯离散化以得到后验特征矩阵；步骤S260：基于所述后验特征矩阵的全局分布，对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后后验特征矩阵；步骤S270：将所述校正后后验特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小；步骤S280：基于所述分类结果，控制所述射流器的功率值增大或减小。
2.根据权利要求1所述的原油储罐密封方法，其特征在于，所述步骤S220，包括：将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度功率特征向量、第一尺度开度特征向量和第一尺度压力特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度功率特征向量、第二尺度开度特征向量和第二尺度压力特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及将所述第一尺度功率特征向量和所述第二尺度功率特征向量进行级联以得到所述功率特征向量，将所述第一尺度开度特征向量和所述第二尺度开度特征向量进行级联以得到所述开度特征向量，将所述第一尺度压力特征向量和所述第二尺度压力特征向量进行级联以得到所述压力特征向量。
3.根据权利要求2所述的原油储罐密封方法，其特征在于，所述步骤S230，包括：以如下公式构造所述功率特征向量的高斯密度图以得到第一高斯密度图、构造所述开度特征向量的高斯密度图以得到第二高斯密度图、构造所述压力特征向量的高斯密度图以得到第三高斯密度图；其中，所述第一至第三高斯密度图表示为：
Figure 28195DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 476493DEST_PATH_IMAGE002
分别表示所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量，且
Figure 990651DEST_PATH_IMAGE003
的每个位置的值分别表示所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量中相应两个位置的特征值之间的方差，
Figure 792385DEST_PATH_IMAGE004
分别表示所述第一至第三高斯密度图的变量，
Figure 137916DEST_PATH_IMAGE005
分别表示所述第一至第三高斯密度图的概率密度函数。
4.根据权利要求3所述的原油储罐密封方法，其特征在于，所述步骤S240，包括：使用贝叶斯概率模型以如下公式来融合所述第一高斯密度图、所述第二高斯密度图和所述第三高斯密度图以得到所述后验高斯密度图；其中，所述公式为：
Figure 114706DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 912898DEST_PATH_IMAGE007
表示所述后验高斯密度图，
Figure 518322DEST_PATH_IMAGE008
表示所述第二高斯密度图，
Figure 983939DEST_PATH_IMAGE009
表示所述第三高斯密度图，
Figure 633095DEST_PATH_IMAGE010
表示所述第一高斯密度图。
5.根据权利要求4所述的原油储罐密封方法，其特征在于，所述步骤S260，包括：基于所述后验特征矩阵的全局分布，以如下公式对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到所述校正后后验特征矩阵；其中，所述公式为：
Figure 918583DEST_PATH_IMAGE011
其中
Figure 62119DEST_PATH_IMAGE012
表示所述后验特征矩阵中各个位置的特征值，
Figure 319925DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 280928DEST_PATH_IMAGE014
分别表示所述后验特征矩阵中各个位置的特征值集合的均值和方差，且
Figure 476548DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 486093DEST_PATH_IMAGE016
分别表示所述后验特征矩阵的宽度和高度，
Figure 536088DEST_PATH_IMAGE017
表示以2为底的对数函数值，且
Figure 402413DEST_PATH_IMAGE018
是加权超参数。
6.根据权利要求5所述的原油储罐密封方法，其特征在于，所述步骤S270，包括：将所述校正后后验特征矩阵按照行向量或列向量展开为分类特征向量；使用所述分类器的多个全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。
7.一种原油储罐密封系统，其特征在于，包括：注入模块，用于将惰性保护气体注入原油储罐；抽吸模块，用于利用射流器从所述原油储罐中抽吸由不凝气、硫化氢、轻质油和惰性气体组成的第一混合气体至分离罐；分离模块，用于对所述第一混合气体进行分离以得到冷凝的所述轻质油和由所述不凝气、所述硫化氢和所述惰性气体组成的第二混合气体；以及集中处理模块，用于将所述第二混合气体输入不凝气处理系统以进行集中处理；其中，所述抽吸模块，包括：数据获取单元，用于获取预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值；多尺度邻域特征提取单元，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的所述射流器的功率值、所述射流器的射流调节阀的开度以及所述原油罐内的气相压力值分别按照时间维度排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量、开度特征向量和压力特征向量；高斯密度图构造单元，用于分别构造所述功率特征向量、所述开度特征向量和所述压力特征向量的高斯密度图以得到第一至第三高斯密度图；贝叶斯融合单元，用于使用贝叶斯概率模型来融合所述第一至第三高斯密度图以得到后验高斯密度图；高斯离散单元，用于对所述后验高斯密度图进行高斯离散化以得到后验特征矩阵；特征值校正单元，用于基于所述后验特征矩阵的全局分布，对所述后验特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后后验特征矩阵；功率控制结果生成单元，用于将所述校正后后验特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的所述射流器的功率值应增大或应减小；以及功率控制单元，用于基于所述分类结果，控制所述射流器的功率值增大或减小。
8.根据权利要求7所述的原油储罐密封系统，其特征在于，所述多尺度邻域特征提取单元，进一步用于：将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度功率特征向量、第一尺度开度特征向量和第一尺度压力特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；将所述功率值的输入向量、所述开度的输入向量和所述压力值的输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度功率特征向量、第二尺度开度特征向量和第二尺度压力特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及将所述第一尺度功率特征向量和所述第二尺度功率特征向量进行级联以得到所述功率特征向量，将所述第一尺度开度特征向量和所述第二尺度开度特征向量进行级联以得到所述开度特征向量，将所述第一尺度压力特征向量和所述第二尺度压力特征向量进行级联以得到所述压力特征向量。
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