穩油數據的快速獲取算法研究

李自生 張勇 張新光 韓輝

摘要：成品油運輸是保障能源供應的重要環節，而油罐車的液位監測和成品油體積計算是其中的關鍵技術。針對油罐車在油庫裝油后的液位變化趨勢進行了深入研究，并探討了槽罐運輸車成品油體積計算與補償方式。通過現場運營車運輸數據分析，發現液位的平穩速度是多重因素綜合作用的結果，還包括油品本身的物理特性和實際裝卸條件等。為了實現快速、準確地獲取平穩的罐存數據，提出了一種自動獲取算法，該算法基于油罐車高密度實時監測的液位數據，利用先進的數據處理算法，能夠在油罐車裝油結束關閉API閥門后2 min內獲取準確的穩油罐存數據。該算法提高了數據獲取效率，對于提高成品油運輸的效率和降低運輸損耗具有重要意義，同時也為相關領域提供了有益的參考和借鑒。

關鍵詞：油庫穩油；油罐車；成品油標準體積

中圖分類號：TE976? 收稿日期：2023-11-23

DOI：1019999/jcnki1004-0226202401013

1 前言

成品油損耗是成品油銷售企業物流成本的重要構成部分，其大小直接影響到企業的盈利能力[1]。在成品油運輸管理中，如何降低運輸損溢已成為數質量管理的重要目標。而庫站兩端準確的罐存數據作為運輸損溢計算的核心數據，其獲取的效率和準確性對整個運輸管理至關重要。

油庫裝油車輛眾多，為了確保高效的裝載效率，成品油運輸車需要在裝油后迅速離開裝油平臺，以避免對后續車輛的裝載造成影響。同時，為了快速完成運輸任務，成品油運輸車需要快速離庫執行運輸任務。因此，快速獲取準確的庫端穩油罐存數據顯得尤為重要。

傳統的傳感器實時監測罐存數據的方法，由于未經處理，當罐存數據曲線波動較大時，無法用于損溢計算。這導致穩油數據缺失，進而影響運輸損溢的準確計算。為了解決這一問題，車載液位儀系統應運而生。該系統通過數據處理和其他傳感器數據的補償，能夠實現庫端穩油罐存數據的快速獲取，為運輸損溢的準確計算提供了有力支持。

本研究旨在深入探討車載液位儀系統在快速獲取庫端穩油罐存數據中的應用，分析其對運輸損溢計算的影響，并為企業降低物流成本、提高盈利能力提供理論支持和實踐指導。

2 研究目標

本研究的核心目標是實現油罐車裝油結束關閉API閥門后2 min內獲取準確的罐存數據，從而提高數據獲取效率。具體而言，可以將研究目標細分為以下幾個方面：

a.快速獲取穩油數據。研究油罐車各倉的液位變化規律，以及裝油后的初期穩油階段特點，以便探索如何快速準確地獲取穩油數據。

b.精確的罐存數據獲取。為了在短時間內獲取準確的罐存數據，將研究并應用先進的傳感器技術和數據處理算法。應用算法處理實時監測的液位數據，去分析數據中的液位噪聲和異常液位，提供精確的罐存數據。

c.數據處理與算法優化。為了提高數據獲取效率，將深入研究數據處理算法的優化。通過改進算法，減少計算時間和資源消耗，使系統能夠快速響應并返回罐存數據。

d.算法驗證。建立算法驗證系統，將液位傳感器、數據處理算法集成起來。通過現場運營車進行實地測試，驗證算法的性能和準確性，確保在關閉API閥門后2 min內能夠獲取準確的罐存數據。

3 裝卸油過程自動識別

在快速獲取穩油數據算法的研究中，裝卸油過程的自動識別是確保數據準確性和提高運輸效率的關鍵環節。隨著物流行業的快速發展，成品油運輸的智能化和自動化成為行業關注的焦點。其中，如何準確識別裝卸油過程并獲取相關數據，對于提高運輸效率、降低損耗和優化管理具有重要意義。傳統的識別方法主要依賴人工操作，存在效率低下和數據不準確的問題。因此，研究裝卸油自動識別技術具有重要的實際意義和應用價值。

裝卸油自動識別的核心是通過綜合運用多種傳感器和業務邏輯來判斷油罐車的裝卸狀態，油罐車裝卸油業務邏輯如圖1所示，自動裝卸判斷邏輯從以下幾個方面實現：

a.停車狀態判斷。通過監測罐車的傾斜角度以及車輛其他狀態數據（如車輛ACC狀態、車速信息），綜合判斷罐車是否處于停車狀態，其中傾斜角度的平穩是停車的標志之一。

b.裝卸口開關狀態監測。利用傳感器監測裝油接管閥門的開關狀態，裝卸口的開關變化是裝卸油過程的必要條件，閥門開啟時系統可記錄開始裝油的時間。裝卸口關閉時，標志著裝油過程的結束。

c.液位與干濕傳感器結合。液位傳感器用于監測液位的變化趨勢，而干濕傳感器則反映油品是否進入裝卸口（或管道、罐倉內部），通過液位和干濕狀態的組合判斷，可以更準確地判斷裝油是否在進行中。

4 波動液位濾波算法

在油罐車的裝油過程中，由于鶴管裝載壓力變化等多種因素的影響，裝油結束后罐倉內液面波動是固有的物理特征。裝油液位數據未經處理時的曲線是上下波動的，有時還有異常尖峰點。液面不平穩則無法快速獲取到準確的穩油數據。因此，研究有效的濾波算法來優化液位曲線，對快速獲取穩油數據顯得尤為重要。

經過大量的現場運營車實際數據分析，總結了一種有效的濾波算法，該算法結合了調?；A數據密度、異常點去除、算術平均和中位值濾波法，旨在精確高效地處理油罐車液位數據。

a.調校基礎數據密度是算法的第一步。通過實時監測油罐車液位數據，可以根據實際需求調整數據密度，以便更精確地反映液位的變化。例如，在裝油開始后，數據密度可以相應增加，以捕捉到更準確的液位高度，高密度的數據是后續濾波的基礎。

b.異常尖峰點的去除，在實際應用中，由于傳感器故障、外界干擾或液位本身的跳變，液位數據中可能會出現異常尖峰。這些異常值會對數據的準確性和后續分析造成影響。因此，我們采用異常點去除算法識別并去除異常值，確保數據的準確性。算術平均、中位值等綜合濾波是算法的第三個環節。通過對液位數據進行多次平均運算、非線性排序等，可以有效減小液位的波動。這種方法適用于裝油后的規律波動情況，可以通過配置平均運算的次數來逐步減小液位波動。適當的運算次數和權重設置是算法的關鍵部分，以保證數據的平滑性和準確性。

圖2展示了一輛油罐車在一次裝卸過程中的原始液位高度曲線和濾波算法處理后的液位曲線。從圖中可以看出，濾波后的曲線平滑穩定，對波動液位尖峰有較好的濾波效果，對快速獲取準確的穩油數據具有重要的意義。

5 溫度、傾斜補償方法

5.1 溫度補償

成品油體積跟隨溫度變化，用于運輸損溢計量的穩油數據應是經過溫度補償的V20標準體積，所以油品溫度補償對穩油罐存也十分重要。

裝載完成后，油品溫度分布情況并不是均勻的，油庫裝載的油品溫度和環境溫度差異較大，不能使用單一的溫度進行溫度補償，首先需要進行多點溫度取點，并根據罐體尺寸進行權重補償計算。溫度補償算法按照《GB/T 1885-1998 石油計量表》[2]計算，標準體積V20=Vt×VCF，其中Vt為溫度t時的油品體積，VCF為體積修正系數，可在GB/T 1885-1998《石油計量表》附錄A中查詢，標準密度的獲取應按照GB/T 1884《石油和液體石油產品密度測定法（密度計法）》[3]獲取。

5.2 傾斜補償

在油罐車的裝油過程中，由于裝油平臺無法達到絕對水平、罐車不同輪胎氣壓差異、半掛車氣囊壓力的變化等多因素的影響，導致油罐車罐倉發生傾斜，如同一個傾斜的水杯，水杯內不同位置的水位高度是有差異的。油罐車罐體作為一種動態儲罐，其傾斜角度是實時變化的，每一次停車都是一次全新的傾斜狀態。因此，為了獲取準確的穩油數據，對罐車傾斜進行補償是非常必要的。

為了實現準確的傾斜補償，車載液位儀系統至少應采用雙軸高精度傾角傳感器來監測罐體的軸向和橫向角度。傾斜角度的測量精度至少要達到0.1°，越高精度的傳感器能夠提供更準確的液位數據。液位儀的高度根據液面的傾斜狀態進行雙軸矢量方向的補償才能獲取準確的高度，最大程度去靠近罐車水平狀態下的液位高度。此外，油罐車工況屬于動態儲罐，其容積計算并不是簡單的高度-容積的查表計算。為了獲得更準確的穩油罐存數據，可基于罐車容積特性進行動態容積補償。

綜上所述，為了準確獲取油罐車的穩油數據，就需要同時進行溫度補償、傾斜補償。

6 結語

本研究首先通過大量實驗和實際運營數據，詳細分析了傳統方法在獲取穩油數據時存在的問題和局限性。在此基礎上，提出了一種全新的快速獲取穩油數據的算法，自動完成庫端穩油數據的獲取。該算法結合了濾波算法、補償算法，實現了對液位數據的精確測量和計算。

庫端穩油數據快速取值方法使用后，現場運營的1 400多輛油罐車，穩油時間從5～20 min降低到2 min以內。這不僅大大提高了數據獲取速度，還顯著增大了有效數據量。與此同時，未穩油報警的數量也大幅下降，從原先的30 168條/月降低至5 155條/月，下降了82.9%，如圖4所示。這一算法的應用對于提高運輸效率、降低運輸損耗和優化管理具有重要意義。在未來的研究中，可以進一步優化算法性能、提高數據處理速度和降低成本，以更好地滿足實際工況的應用需求。

參考文獻：

[1]房軍利基于財務視角的成品油損溢管理[J]中國石油財會，2015（6）：58-58.

[2]GB/T 1885-1998 石油計量表[S]

[3]GB/T 1884-2000 石油和液體石油產品密度測定法（密度計法）[S]

作者簡介：

李自生，男，1965年生，高級工程師，研究方向為汽車運用與維修。