李建榮

(勝利油田現(xiàn)河采油廠,東營(yíng) 257068)

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基于支持向量機(jī)的油水界面預(yù)測(cè)

李建榮

(勝利油田現(xiàn)河采油廠,東營(yíng) 257068)

針對(duì)原油儲(chǔ)油罐油水界面檢測(cè)時(shí)影響因素多、數(shù)據(jù)維數(shù)大，非線性等難以處理的問(wèn)題，作者提出基于粒子群優(yōu)化算法和支持向量機(jī)相結(jié)合的油水界面預(yù)測(cè)方法。通過(guò)對(duì)油罐實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的計(jì)算仿真，經(jīng)過(guò)尋優(yōu)進(jìn)一步優(yōu)化模型，得到油水界面的預(yù)測(cè)結(jié)果并生成了擬合效果圖。分析誤差表明該預(yù)測(cè)方法精度高、誤差小，可以較好地實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)油罐油水界面的測(cè)量。

油罐計(jì)量；油水界面預(yù)測(cè)；粒子群優(yōu)化算法；支持向量機(jī)

0 引言

目前，我國(guó)石化企業(yè)均按ISO 3170(GB/T 4756—1998)《石油液體產(chǎn)品手工取樣法》采樣，其采樣的準(zhǔn)確度及難度受諸多因素的影響，且操作者勞動(dòng)強(qiáng)度大，更不利于安全生產(chǎn)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和石化企業(yè)自動(dòng)化水平的提高，為適應(yīng)現(xiàn)代技術(shù)的要求，沿用幾十年的石油液體產(chǎn)品手工取樣被自動(dòng)化設(shè)備取代是發(fā)展趨勢(shì)。要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化取樣，了解油罐中水層的高度和原油的含水率，隨時(shí)掌握油罐中原油的精確儲(chǔ)量，就要實(shí)現(xiàn)對(duì)油水界面的自動(dòng)化定位，而實(shí)現(xiàn)油水界面自動(dòng)化定位最關(guān)鍵的技術(shù)就是能夠?qū)τ退畠上嗔髦械暮蔬M(jìn)行測(cè)量與預(yù)測(cè)。對(duì)于含水率的測(cè)量，主要有射線法、超聲法、層析法、電容法、電導(dǎo)法、微波法[1-4]等，但在對(duì)于已知數(shù)據(jù)處理上的方法卻相對(duì)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(shù)據(jù)維數(shù)高，處理不方便。

SVM是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上提出的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，它遵循結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化(Structural Risk Minimization，SRM)原理，能較好的處理小樣本、高維數(shù)和非線性等問(wèn)題[6]，在模式識(shí)別、分類和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、擬合方面得到了廣泛應(yīng)用。粒子群算法(PSO)是根據(jù)鳥(niǎo)群覓食行為提出的一種全局智能仿生方法，具有收斂快、人為設(shè)定參數(shù)少、并行實(shí)施、易編程實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)[7]。本文嘗試將支持向量機(jī)運(yùn)用到油水界面含水率的預(yù)測(cè)中，并通過(guò)PSO算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)支持向量機(jī)核函數(shù)和懲罰因子[8]的優(yōu)化。

1 基于PSO-SVM的油水含水率預(yù)測(cè)

1.1 支持向量機(jī)的原理和實(shí)現(xiàn)

把支持向量機(jī)估計(jì)指示函數(shù)中得到的結(jié)論推廣到實(shí)函數(shù)中，即支持向量機(jī)回歸[9]。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，構(gòu)造線性回歸方程[10]

f(x)=ωΦ(x)+b

(1)

式中，非線性映射φ把數(shù)據(jù)映射到高維特征空間；ω為在空間中的特征向量；b為偏置值。

(2)

式中，ε為不敏感損失函數(shù)；C為懲罰系數(shù)。

引入拉格朗日函數(shù)和對(duì)偶變量：

(3)

i=1,2,…,n

(4)

(5)

(6)

于是可得

(7)

(8)

1.2 粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法是由Kennedy和Eberhart提出的一種基于群智能(Swarm Intelligence)的演化計(jì)算技術(shù)，是在鳥(niǎo)群、魚(yú)群和人類社會(huì)的行為規(guī)律的啟發(fā)下提出來(lái)的粒子群優(yōu)化算法通過(guò)群體中的粒子間的合作與競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生的群體智能來(lái)指導(dǎo)優(yōu)化搜索。與演化計(jì)算相比，粒子群算法保留了基于種群的全局搜索策略，它采用的速度-位移模型操作簡(jiǎn)單，避免了復(fù)雜的遺傳操作。粒子群優(yōu)化算法特有的記憶，使其可以動(dòng)態(tài)跟蹤當(dāng)前的搜索情況，調(diào)整其搜索策略。與演化計(jì)算相比，粒子群優(yōu)化算法是一種高效的并行搜索算法。由于算法收斂速度快，設(shè)置參數(shù)少，近年來(lái)受到學(xué)術(shù)界的廣泛重視[11]。

粒子群優(yōu)化算法的精確描述為：在D維目標(biāo)搜索空間中，n個(gè)粒子組成一個(gè)群落，每個(gè)粒子i包含一個(gè)D維的位置向量xi=(xi1，xi2，…，xiD)和速度向量vi=(vi1，vi2，…，viD)。粒子i在搜索D維解空間時(shí)，記住其搜索到的最優(yōu)位置pi。在每次迭代中，粒子i根據(jù)自身慣性、自身經(jīng)驗(yàn)pi=(pi1，pi2，…，piD)和粒子群最優(yōu)經(jīng)驗(yàn)pg=(pg1，pg2，…，pgD)調(diào)整自身的速度向量，進(jìn)而調(diào)整自身位置?？梢酝ㄟ^(guò)一個(gè)適應(yīng)值函數(shù)f(x)來(lái)衡量粒子的優(yōu)勢(shì)。

1.3 粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)

利用粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的算法如下：

Step 1確定適應(yīng)度函數(shù)f(x)；

Step 2初始化種群的位置，數(shù)量以及速度；

Step 3適應(yīng)度定標(biāo)；

Step 4是否滿足停止條件？否，前往step 5；是，前往step 7

Step 5速度更新和位置更新

Step6利用更新的數(shù)據(jù)計(jì)算適用度，前往step 4；

Step 7利用輸出的最優(yōu)解優(yōu)化支持向量機(jī)模型，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

2 基于粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)仿真實(shí)例

2.1 數(shù)據(jù)的獲取

針對(duì)某一油罐，對(duì)其進(jìn)行不同高度的取樣，分別測(cè)得其液位高度、出罐壓力、溫度、質(zhì)量流量、混合密度、體積流量，進(jìn)罐壓力、以及含水率等數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練PSO-SVM模型。取樣測(cè)量裝置示意圖如圖1所示。

圖1 測(cè)量裝置

通過(guò)定位模塊將吸油口定位到指定位置，油水二相流進(jìn)入取樣管，含水率測(cè)量?jī)x獲得含水率的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行記錄，與此同時(shí)，記錄其出罐壓力、罐內(nèi)溫度等數(shù)據(jù)。得到84個(gè)不同取樣口高度的數(shù)據(jù)，其中的22個(gè)數(shù)據(jù)如表1所示。

2.2 仿真過(guò)程

將支持向量機(jī)的條件限定在[0,100]，通過(guò)粒子群算法進(jìn)行尋優(yōu)，得到適用度和迭代數(shù)之間的關(guān)系，其中bestc=100，bestg=24.6184。交叉檢驗(yàn)時(shí)的三維圖如圖2所示。

表1 取樣數(shù)據(jù)

圖2 交叉檢驗(yàn)時(shí)的三維圖

利用尋優(yōu)得到的結(jié)果，來(lái)訓(xùn)練支持向量機(jī)模型，并利用得到的模型來(lái)預(yù)測(cè)得到的數(shù)據(jù)，擬合效果如圖3。

圖3 擬合效果圖

3 結(jié)果分析

通過(guò)PSO優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)，并對(duì)含水率進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)數(shù)據(jù)擬合效果較好，誤差均不超過(guò)5%。支持向量機(jī)是可以作為預(yù)測(cè)含水率的新方法。

4 結(jié)論

由于油水兩相流是個(gè)非線性關(guān)系，而且影響因素較多，數(shù)據(jù)的維數(shù)相對(duì)較大，而支持向量機(jī)在處理大維數(shù)數(shù)據(jù)方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，本文以油罐中實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為實(shí)例，對(duì)油水二相流含水率運(yùn)用支持向量機(jī)進(jìn)行擬合，擬合誤差較小，預(yù)測(cè)精度較高。

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10.3969/j.issn.1000-0771.2015.12.08