基于支持向量機的油水界面預測

李建榮

(勝利油田現河采油廠,東營 257068)

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基于支持向量機的油水界面預測

李建榮

(勝利油田現河采油廠,東營 257068)

針對原油儲油罐油水界面檢測時影響因素多、數據維數大，非線性等難以處理的問題，作者提出基于粒子群優化算法和支持向量機相結合的油水界面預測方法。通過對油罐實測數據的計算仿真，經過尋優進一步優化模型，得到油水界面的預測結果并生成了擬合效果圖。分析誤差表明該預測方法精度高、誤差小，可以較好地實現儲油罐油水界面的測量。

油罐計量；油水界面預測；粒子群優化算法；支持向量機

0 引言

目前，我國石化企業均按ISO 3170(GB/T 4756—1998)《石油液體產品手工取樣法》采樣，其采樣的準確度及難度受諸多因素的影響，且操作者勞動強度大，更不利于安全生產。隨著科學技術的發展和石化企業自動化水平的提高，為適應現代技術的要求，沿用幾十年的石油液體產品手工取樣被自動化設備取代是發展趨勢。要實現自動化取樣，了解油罐中水層的高度和原油的含水率，隨時掌握油罐中原油的精確儲量，就要實現對油水界面的自動化定位，而實現油水界面自動化定位最關鍵的技術就是能夠對油水兩相流中的含水率進行測量與預測。對于含水率的測量，主要有射線法、超聲法、層析法、電容法、電導法、微波法[1-4]等，但在對于已知數據處理上的方法卻相對較少，究其原因，主要是由于油水兩相流的影響因素較多[5]，得到的數據維數高，處理不方便。……