基于FAHP-模糊綜合評判方法的測試分離器選型優化

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(中國石油大學(華東) 機電工程學院，山東 青島 266580)

測試分離器作為原油生產工藝中的重要分離設施，用于將采出的原油進行初步分離，以估測原油的含水率、含氣率[1]。由于測試分離器種類和參數眾多，因此根據海上平臺原油處理的實際條件，在海量產品中進行科學決策和選擇，成為平臺選型配置中亟待解決的問題[2]。

本文在模糊綜合評判法的基礎上，利用模糊層次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process，簡稱FAHP)建立了層次結構模型，確定了準則層的指標權重，搭建了FAHP-模糊綜合評判體系，對測試分離器進行綜合分析和權衡評價，實現了測試分離器根據需求的科學量化選型優化。

1 基于FAHP的模糊綜合評判體系構建

FAHP是為克服傳統的層次分析法在判斷矩陣一致性上存在一定缺陷所改進的算法[3]。模糊綜合評判法可對涉及模糊的、難以量化的多因素問題進行綜合評價[4]。通過將兩者結合，有利于更客觀準確地反映各標準的特性，極大地提高了設備選型的科學性和合理性。

1.1 綜合評價模型建立

決策者針對某一特定的決策問題，分析其影響因素以及各因素之間的因果關系，將其自上而下分解成目標層、準則層、方案層3層體系結構[5]。綜合評價模型的建立是模糊層次分析法的基礎，也是決策的基礎，體現了決策者對決策問題的理解程度和研究程度[6]。

1.2 準則層指標權重表征方法

1) 確定優先關系矩陣。

將準則層的各因素進行重要性對比，作出優先關系矩陣F=(fij)n×n，其中：

(1)

式中：s(i)、s(j)為指標fi、fj之間的相對重要性程度。

2) 優先關系矩陣轉為模糊一致矩陣。

3) 計算指標權重。

運用按行求和歸一化法的計算方法計算指標權重，如下：

(2)

1.3 基于模糊評價綜合準則的決策方法

針對多因素進行綜合評價，問題在于怎樣建立評判矩陣和確定權重向量。模糊評價的具體方法步驟如下：

1) 選取評語集。

模糊數學方法對評語集的劃分通常分為5級和9級，各因素的重要程度通過評語的分數值定性表示[7]。構建的評語集可表示為V={v1,v2,v3,…,vn}。

2) 構建評判矩陣。

將準則層各評判指標作一致化處理，轉化成效益型指標，該屬性值越大越好[8]。然后進行單因素評判，得出備選方案與各評判指標的關系，并用eij表示，建立的模糊評判矩陣E=(eij)。通過隸屬度函數變換并對模糊評判矩陣作歸一化處理，得到隸屬度矩陣S=(sij)。隸屬度矩陣元素表示如下：

(3)

式中：max(e(j))、min(e(j))為準則j對備選方案的最大值、最小值。

3) 模糊綜合決策。

利用準則層指標權重WA-B和隸屬度矩陣S求出各備選方案的綜合評價值WA-C=SWA-B，根據備選方案層次總排序選出最優方案。

2 測試分離器選型優化研究

測試分離器的設備選型要先滿足處理要求[9]，即能夠達到目標油田的處理任務，包括最大油處理量、最大氣處理量、最大生產水處理量等，其工作的好壞以分離質量和分離程度來衡量。由于測試分離器設備是定制設備，主要參數差別較大，本文在對測試分離器調研的基礎上，針對目標平臺對可選測試分離器設備的核心參數進行了統計分析，得到的可選方案及詳細參數如表1所示。

表1 可選的測試分離器方案

表1(續)

2.1 建立遞階層次決策模型

根據生產平臺油氣水處理系統設備配置原則，測試分離器設備選型的準則參數主要有油出口含水率(B1)，水出口含油率(B2)，設計壓力(B3)，設計溫度(B4)，沉降分離時間(B5)等，方案層中可選的測試分離器型號包括XSL-I、WS、HBP、HXS、HPT和BSSWS等。測試分離器的選型遞階層次模型如圖1所示。

圖1 測試分離器的選型遞階層次模型

2.2 確定優先關系矩陣

根據生產平臺油氣水處理系統設備配置原則，處理能力是首要考慮原則，因此將油出口含水率、水出口含油率作為第1階次考慮的因素；將設計溫度和設計壓力作為第2階次考慮因素。由于分離器處理效果的評定因素已經作為第1階次因素，將沉降分離時間作為第3階次考慮因素。根據每個型號的測試分離器對準則層的影響，明確方案層中各因素對準則層的優先關系，得到如表2所示優先關系矩陣。

表2 A-Bi優先關系矩陣

2.3 優先關系矩陣模糊歸一化處理

將優先關系矩陣轉成模糊一致矩陣，并根據公式(2)求得準則層中各因素Bi對A的指標權重WA-Bi，如表3所示。

表3 A-Bi模糊一致矩陣

2.4 模糊評判矩陣構建

按模糊評價方法，本文采用5級劃分法進行綜合評定獲取各評價準則相對于方案的模糊語言評分。評語集V={最大，大，中，小，最小}，相應的分數集為{9，7，5，3，1}。

油出口含水率、水出口含油率、沉降分離時間為“成本型”指標，該屬性值越小越好；設計溫度和設計壓力為“固定型”指標，即屬性值以某一特定值最好。考慮石油組成和油井井口壓力，分離器的操作壓力設計為2.5 MPa(對于三相分離器，按操作壓力可分為負壓(<0.1 MPa)、低壓(<1.5 MPa)、中壓(1.5～6.0 MPa)和高壓(>6.0 MPa))，操作溫度根據測試計量加熱器出口溫度設計為60 ℃。

將所有指標轉化成“效益型”指標，構建的備選測試分離器與評判準則模糊評判矩陣E，如表4所示。

2.5 模糊評判矩陣轉化為隸屬度矩陣

利用式(3)將模糊評判矩陣E經過隸屬度函數變換并歸一化處理得到對應的隸屬度矩陣S，如表5所示。

表4 模糊評判矩陣

表5 隸屬度矩陣

2.6 模糊綜合決策

進行模糊矩陣復合運算，求出方案層各因素Ci對目標層A的綜合評價值WA-Ci=WA-BiS，并獲得如表6所示層次總排序。

表6 層次總排序

根據表6中的綜合評價值計算結果得出，HXS型分離器為最優方案。

3 選型系統的開發與實現

本文利用Visual Studio 2010.NET集成開發平臺和數據庫技術，開發了基于FAHP的測試分離器選型系統[10]。選型優化流程如圖2所示。

圖2 設計方案流程

選型軟件劃分為輸入區、功能區、圖表區和輸出區四個模塊，實現了測試分離器根據輸入參數的智能選型。

如圖3所示，輸入區分為設計要求和備選方案參數2部分，在選型過程中，軟件會基于設計要求對備選方案的參數進行比較分析，以生成最優方案；功能區包括選型、讀取、清除、退出等4個功能鍵，通過引入數據庫技術，實現了備選方案參數的快速讀取，簡化了選型過程；圖表區所顯示的是該選型方法的決策模型；輸出區用于顯示最優方案的型號。

圖3 軟件運行結果

4 結論

1) 本文將模糊層次分析法和模糊綜合評判法相結合，搭建了FAHP-模糊綜合評判體系，并將其應用到測試分離器的選型中。

2) 利用數據庫技術和智能算法開發了選型軟件平臺，簡化了選型過程，提高了選型過程的科學化、智能化水平。

3) FAHP-模糊綜合評判體系可廣泛應用于鉆井設備的優化選型中，可有效地降低生產成本，提高作業效率。

4) 該評價方法在處理復雜選型問題上存在一定的不足，仍需做進一步的改進，以提高其適用范圍。

[1] 陸建昌.測試分離器與測試分析儀表[J].中國海上油氣：工程，1996(5)：38-40.

[2] 孫郭鋒.海上平臺生產水處理系統優化[J].中國石油和化工標準與質量，2012，33(13)：249-249.

[3] 肖文生，田雪，吳磊，等.基于FAHP的深水半潛式平臺鉆井設備選型[J].計算機系統應用，2015，24(4)：244-248.

[4] 陳希祥，邱靜，劉冠軍.基于層次分析法與模糊綜合評判的測試設備選擇方法研究[J].兵工學報，2010，31(1)：68-73.

[5] 周慧勤，馬進，符金偉.基于AHP模糊綜合評判法的風力發電機選型研究[J].華東電力，2012(9)：1494-1498.

[6] 符學葳.基于層次分析法的模糊綜合評價研究和應用[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2011.

[7] 盛晨興，徐泰富.模糊綜合評判法在船舶主機選型中的應用[J].武漢船舶職業技術學院學報，2007，6(6)：9-12.

[8] 楊振杰.空氣鉆井設備配置選型及性能分析[J].石油礦場機械，2008，37(5)：113-119.

[9] 吳磊，肖文生，劉琦，等.半潛式生產平臺油氣水處理設備配置選型研究[J].石油礦場機械，2016，45(9)：67-70.

[10] 張春平，郁大照，王超.基于C#的實驗室綜合管理系統的設計與開發[J].實驗技術與管理，2014，31(8)：136-138.