基于改进黑洞算法的油田动液面软测量方法研究

发布时间：2017-03-19 12:00

  本文关键词：基于改进黑洞算法的油田动液面软测量方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：石油是不可再生的宝贵能源,是我国经济可持续发展的主要支柱。为了满足我国石油需求,高效开采石油成为重要课题。在石油开采过程中,动液面是关键参数,通过间接测量动液面有效调节采油工艺是提高石油开采效率的重要途径。传统的动液面测量方法有回声法、浮筒法、压力计探测法等,其中最常用的是回声法。传统的方法由于需要人工参与,动液面测量的精度、实时性、安全性无法得到保证。因此本文采用软测量技术,提高石油开采的自动化程度和测量精度。影响软测量性能的因素有四个,其中建模是软测量技术的核心,通过比较两种成熟建模方法,选择最小二乘支持向量机(LSSVM)建模法预测动液面。在建立预测模型之前,若存在大量的冗余辅助变量会降低动液面预测精度甚至使模型失效,因此采用灰度关联法选出与动液面关联度高的变量:日产液量、泵效、套压作为辅助变量。分析辅助变量数据特征,采用经验模态分解的方法对数据进行分解,去除高频噪声,建立LSSVM模型预测动液面,将去噪前后的辅助变量作为模型输入预测动液面对比,验证方法的有效性。LSSVM中核参数和惩罚参数的优化对模型预测精度影响重大,本文选用黑洞算法进行参数寻优并在此基础上进行了改进,将改进的黑洞算法与粒子群(PSO)、差分进化(DE)、人工蜂群(ABC)、黑洞(BH)算法进行比较,结果表明改进黑洞算法优势明显,与LSSVM结合预测动液面同样有效。为了防止模型老化,本文采用联合互信息的方法计算动液面预测值与辅助变量的关系,设定联合互信息合理波动范围,判断是否需要更新模型,仿真验证,该方法能够准确判断工况变化更新模型,提高结果的可靠性。综合考虑噪声、参数、工况变化对动液面与预测模型的影响,建立一个完善的动液面预测系统,通过仿真对比,结果表明本文研究方法提高了动液面预测精度,整体提升了石油开采的自动化水平和开采效率。
【关键词】：软测量 改进黑洞算法 最小二乘支持向量机 联合互信息
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE938;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外动液面测量发展现状及应用10-18
• 1.2.1 回声测量法10-13
• 1.2.2 浮筒法13-14
• 1.2.3 压力计探测法14-15
• 1.2.4 功图法15-16
• 1.2.5 物质平衡法16
• 1.2.6 管柱声场模型法16-18
• 1.2.7 动液面的测量方法总结18
• 1.3 课题研究方向18
• 1.4 课题研究内容及章节安排18-20
• 第2章 基于数据驱动的软测量技术理论介绍20-27
• 2.1 软测量技术概述20
• 2.2 软测量基本原理20-21
• 2.3 影响软测量性能的因素21-26
• 2.3.1 辅助变量选择21-22
• 2.3.2 数据采集及预处理22-23
• 2.3.3 数据驱动软测量建模23-24
• 2.3.4 软测量模型的在线校正24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 基于EMD的动液面预测建模27-42
• 3.1 动液面辅助变量选择27-28
• 3.2 建立动液面预测模型28-31
• 3.3 基于EMD的LSSVM建模31-38
• 3.3.1 传统数据预处理方法31-33
• 3.3.2 EMD分解算法的原理和步骤33-37
• 3.3.3 EMD与LSSVM结合实现步骤37-38
• 3.4 仿真实验及结果分析38-40
• 3.5 本章小结40-42
• 第4章 改进黑洞寻优算法在动液面软测量的应用42-51
• 4.1 黑洞算法42-43
• 4.2 改进的黑洞优化算法43-46
• 4.2.1 欧氏距离原理43-44
• 4.2.2 改进的黑洞算法原理44
• 4.2.3 改进黑洞算法的实现过程44
• 4.2.4 与其他优化算法对比仿真44-46
• 4.2.5 结论46
• 4.3 改进黑洞寻优算法的LSSVM动液面软测量应用46-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第5章 基于联合互信息的动态模型更新及应用51-56
• 5.1 互信息51-53
• 5.1.1 互信息原理51-52
• 5.1.2 互信息的估计方法52-53
• 5.2 基于联合互信息更新模型53
• 5.3 仿真实验及结果分析53-55
• 5.4 本章小结55-56
• 第6章 结论56-58
• 参考文献58-64
• 在学研究成果64-65
• 致谢65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 于霜;刘国海;梅从立;程锦翔;;生物发酵过程中VIP优化神经网络逆系统的软测量方法[J];南京理工大学学报;2015年04期

2 王超;王建辉;顾树生;张宇献;;基于优化支持向量机的带钢延伸量软测量研究[J];东北大学学报(自然科学版);2015年08期

3 赵超;戴坤成;王贵评;张登峰;;基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模[J];仪器仪表学报;2015年08期

4 许玉格;刘莉;曹涛;;基于Fast-RVM的在线软测量预测模型[J];化工学报;2015年11期

5 童楚东;史旭华;;基于互信息的PCA方法及其在过程监测中的应用[J];化工学报;2015年10期

6 周伟;贾威;郭小渝;李太福;易军;;基于管柱声场模型的油井动液面检测新方法[J];西南石油大学学报(自然科学版);2015年04期

7 田慧欣;李坤;孟博;;一种用于软测量建模的增量学习集成算法[J];控制与决策;2015年08期

8 夏添;沈一鹰;刘永坦;陈迪;;基于虚拟平面的米波组网雷达测高算法[J];电子与信息学报;2015年06期

9 李占培;刘廷章;张颖ZM;;基于频域分解的房间冷负荷建模及软测量技术[J];仪器仪表学报;2015年05期

10 李翔宇;高宪文;侯延彬;;基于在线动态高斯过程回归抽油井动液面软测量建模[J];化工学报;2015年06期

  本文关键词：基于改进黑洞算法的油田动液面软测量方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：255978