董鵬敏，郭鉛鉛，王天琦，趙?？?，羅仕沖，曾祥虎，王 鵬

(西安石油大學(xué)機械工程學(xué)院，陜西 西安 710065)

0 引言

原油含水率檢測是原油采集、預(yù)估產(chǎn)量、石油化工及運輸?shù)冗^程的重要參數(shù)。目前，原油含水率檢測主要分為人工檢測和在線測量兩種。在線檢測是當今數(shù)字化油田不可或缺的檢測方式。原油含水率在線檢測的常用方法有紅外光譜吸收法、電阻抗法、射線衰減法及微波法等[1]。

微波檢測法具有檢測精度高、應(yīng)用范圍廣以及檢測過程不易受油水形態(tài)影響等優(yōu)點，因此受到越來越多的應(yīng)用和重視。但在檢測過程中，原油的礦化度、伴生氣和環(huán)境溫度的變化會影響微波法含水儀檢測精度，使檢測結(jié)果產(chǎn)生偏差。高含水原油中大量存在無機化合物——氯化鉀。因此，研究氯化鉀及溫度對微波法含水儀檢測原油含水率檢測精度的影響機理和規(guī)律具有重要意義。

1 微波法含水儀檢測原理

微波法含水儀的檢測原理是基于微波在具有不同介電常數(shù)的介質(zhì)中其相移各不相同，通過微波在油水混合物中相移的大小測得混合物中水的含量[2]。

在常溫、常壓下，原油的相對介電常數(shù)為2～3，水的相對介電常數(shù)為80，兩者的相對介電常數(shù)差距明顯。因此，不同比例的油水混合物通過油水介電常數(shù)的運算，可得出不同的復(fù)合介電常數(shù)。

其運算公式為[3]：

(1)

式中：εαr為某含水率下含水原油的介電常數(shù)；α為原油含水率；εrw為水的介電常數(shù)；εrv為油的介電常數(shù)；k為僅與含水率有關(guān)的并聯(lián)系數(shù)。

基于這一原理，通過測得微波在不同含水率原油中信號衰減及相移變化量，即可得到原油含水數(shù)據(jù)。

2 礦化度及溫度對原油含水率檢測影響機理

礦化度是水中溶解的鹽類組分。開采出的油水混合物中的礦化度主要來源有兩個：一是來自于地層水總礦化度，二是來自于油田回注水時人工引入的礦化度。對于水中礦化度的測量，油田開采現(xiàn)場一般采用重量法、原子吸收法、比色法和色譜法等進行分析。因不同地區(qū)的地質(zhì)狀況各不相同，會導(dǎo)致各地區(qū)的礦化度種類和成分差異較大，在含水率檢測時隱藏著不確定性[4]。通過對油田水中各組分礦化度的測量，即可得到該油田的礦化度成分及其含量，從而為校正礦化度對微波法檢測原油含水率的誤差提供有效數(shù)據(jù)支撐。

微波相移法測量原油含水率的依據(jù)是油和水在常態(tài)下的介電常數(shù)有較大差異。礦化度的變化會改變流體的密度、導(dǎo)電性等物理性質(zhì)，導(dǎo)致檢測原油含水率時產(chǎn)生一定的誤差。科學(xué)研究表明，油水混合液的相對介電常數(shù)與油水混合液體濃度存在如下關(guān)系：

εeff=εrw-c×(α×μ-β×v)

(2)

式中：εeff為油水混合液的相對介電常數(shù)；εrw為水的介電常數(shù)；c為油水混合物的密度；α為陽離子的化合價；μ為油水混合物中陽離子對水的相對介電常數(shù)的影響系數(shù)；β為陰離子的化合價；v為油水混合液體中陰離子對水的相對介電常數(shù)的影響系數(shù)。

根據(jù)式(2)可知，油水混合物中含有的礦化物會引起液體內(nèi)陽離子和陰離子的化合價發(fā)生改變，導(dǎo)致油水混合液體相對介電常數(shù)εeff發(fā)生改變，從而影響含水率檢測精度[5]。

溫度是影響原油含水率檢測精度的另一個重要因素。在高含水(水含率在 60% 以上)條件下，當溫度升高時，水的介電常數(shù)會減少，導(dǎo)致油水混合物的介電常數(shù)變小。由于油的介電常數(shù)較小、水的介電常數(shù)較大，當油水混合物介電常數(shù)衰減時，就會產(chǎn)生“油多水少”的假象，造成原油含水率的測量值低于真實值的現(xiàn)象；而且隨著溫度的升高，會導(dǎo)致原油含水率的測量值低于其實際值[6-7]。本文主要研究了含水原油中常見的氯化鉀在不同溫度下對微波法含水儀檢測精度。

3 試驗分析與研究

3.1 試驗方案

在原油含水率的標定值60%～100%之間選取10個標定點，分別為50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、85%、90%、95%。配置不同標定含水率的油水混合液和不同比例的氯化鉀混合試劑，將氯化鉀混合試劑分別加入油水混合液中。分別在20 ℃、40 ℃、60 ℃、80 ℃條件下逐漸增大其濃度，利用微波法含水儀檢測油水混合液的含水率，觀察并記錄微波法含水儀的檢測結(jié)果。

3.2 試驗結(jié)果

微波法含水儀檢測試驗數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 微波法含水儀檢測試驗數(shù)據(jù)

3.3 試驗數(shù)據(jù)的分析研究

通過試驗得出不同含量氯化鉀在不同溫度對微波法含水儀檢測誤差的影響規(guī)律。不同溫度下的擬合曲線(部分)如圖1所示。

圖1 擬合曲線圖(部分)

由圖1可知：在相同溫度下，隨著氯化鉀含量增加，微波法含水儀的含水率也隨之逐漸提高。

在不同溫度下，含水率y與礦化度x的二次擬合函數(shù)導(dǎo)數(shù)如表2所示。

表2 含水率與礦化度二次擬合函數(shù)導(dǎo)數(shù)表

由表2可知，雖部分擬合函數(shù)導(dǎo)數(shù)斜率小于0，但擬合公式導(dǎo)函數(shù)的函數(shù)值大于0。因此，在某一固定溫度環(huán)境下，微波法含水儀的檢測數(shù)值會隨著油水混合液中氯化鉀含量的增加而增大。與此同時，使用微波法檢測油水混合液中的含水率，其檢測結(jié)果不僅受到油水混合液中礦化物濃度的影響，而且受到油水混合液溫度的影響。氯化鉀和溫度對于檢測結(jié)果的影響規(guī)律呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系，因此需要對微波法含水儀檢測數(shù)據(jù)進行誤差校正。

4 基于徑向莖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原油含水率檢測誤差校正

在多因素(礦化度、溫度)情況下，采用微波法含水儀檢測油水混合液的含水率。檢測到的結(jié)果存在誤差，并且礦化度和溫度對其檢測結(jié)果的影響規(guī)律呈非線性，無法運用線性的方法處理數(shù)據(jù)。徑向基函數(shù)(radial basis function，RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于人腦的神經(jīng)元細胞對外界反應(yīng)的局部性而提出的，是一種采用函數(shù)逼近理論作為依據(jù)而構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其具有最佳逼近性能和全局最優(yōu)的特性，可實現(xiàn)以高精度逼近連續(xù)函數(shù)[7]。綜合考慮，采用RBF校正微波法含水儀檢測誤差，可提高其對原油含水率檢測精度。

4.1 RBF網(wǎng)絡(luò)模型

將配置油水混合液中的礦化度濃度、混合液溫度以及微波法含水儀測量值作為RBF網(wǎng)絡(luò)的輸入量Xi(Xi=[ni,ti,ci]T,i=1,2,...,N)，油水混合液含水標定值作為RBF的期望輸出值Yi(Yi=[δi]T)。那么{Xi,Yi}便構(gòu)成RBF誤差校正模型的樣本[8]。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對于隱層節(jié)點的徑向基函數(shù)選擇Gaussinan函數(shù)。其公式為：

(3)

式中：X為輸入向量;Ci為隱層第i個神經(jīng)元中心;σ為基函數(shù)寬度。

對應(yīng)第i個神經(jīng)元輸出為：

(4)

式中：ωij為對應(yīng)鏈接權(quán)值[9-10]。

4.2 建立樣本數(shù)據(jù)庫和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在建立的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差校正模型中，把混合液的礦化度濃度n、混合液溫度t以及微波法含水儀測量值c作為輸入，試驗混合液含水標定值δ作為RBF的期望輸出。故輸入神經(jīng)元和輸出神經(jīng)元數(shù)分別為3和1。按照RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)處理數(shù)據(jù)的要求，把數(shù)據(jù)分為學(xué)習(xí)樣本(600組)和檢測樣本(142組)，并對試驗數(shù)據(jù)進行羅列分類。

表3和表4分別為微波法含水儀對油水混合物檢測得到的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)(部分)和檢測樣本數(shù)據(jù)(部分)。

表3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本(部分)

表4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測樣本(部分)

輸入數(shù)據(jù)具有不同量綱，直接輸入可能會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。為了消除指標間的量綱影響、提高建模效果，對原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理，使各個指標位于同一數(shù)量級。歸一公式為[11]:

(5)

運用函數(shù)newrb建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用迭代方式確立基函數(shù)中心ci和隱層神經(jīng)元數(shù)，依據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)距離和范圍確定隱含層閾值b1，確定好的隱層神經(jīng)元參數(shù)通過最小二乘法求出隱層帶輸出層的權(quán)值。

4.3 誤差校正評價

為了便于清楚地分析在運用RBF網(wǎng)絡(luò)后的微波法含水儀檢測效果，采用最大誤差和均方誤差作為評價指標。采用訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對檢測樣本數(shù)據(jù)進行處理。RBF網(wǎng)絡(luò)輸出曲線和RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差曲線分別如圖2和圖3所示。

圖2 RBF網(wǎng)絡(luò)輸出曲線

圖3 RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差曲線

在RBF網(wǎng)絡(luò)校正前，微波法含水儀測量誤差最大可達±25.2%。通過圖3可知：經(jīng)過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正后，將含水率檢測誤差減小到了±4.98%以內(nèi)。

5 結(jié)論

本文研究了溫度和礦化度對微波法含水儀檢測誤差的影響機理，通過雙因素(氯化鉀和溫度)試驗法得出試驗數(shù)據(jù)，使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立誤差校正模型。通過前后誤差對比，可得出：當微波法含水儀經(jīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型后，可對其結(jié)果進行誤差校正，且校正效果明顯。

通過該方法可以有效地減少氯化鉀溫度對微波法含水儀含水率檢測誤差的干擾，并提高其檢測精度。同時，該誤差校正模型為校正多因素情況下微波法含水儀含水率檢測誤差提供了有效參考。