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        長輸熱油管道非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測

        2020-12-29 08:53:10展明達(dá)張文瑄
        關(guān)鍵詞:熱油站場油溫

        于 濤,展明達(dá),張文瑄,胡 靜

        (1.國家管網(wǎng)生產(chǎn)經(jīng)營本部(油氣調(diào)控中心),北京100013;2.北京中油瑞飛信息技術(shù)有限責(zé)任公司,北京100007)

        長輸高含蠟原油管道沿線油溫是最重要的控制參數(shù)。日常運(yùn)行過程中,工藝調(diào)整、異常工況停爐、清管前熱洗等作業(yè)均可導(dǎo)致上游站場出站油溫變化。上游出站油溫變化一般可短時(shí)間達(dá)到平衡,但下游進(jìn)站油溫經(jīng)過沿線熱損、冷熱油界面摻混等達(dá)到相對穩(wěn)定的時(shí)間較長。實(shí)際生產(chǎn)過程中,節(jié)能降耗需要控制全線油溫一般高于油品凝點(diǎn)3~5℃,若加熱爐故障停爐可導(dǎo)致管道下游進(jìn)站油溫過低,不能滿足運(yùn)行規(guī)程要求,增大運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。此外,每次清管前啟爐熱洗管道的時(shí)間無法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制,不利于節(jié)能降耗工作的開展??梢?,油溫非穩(wěn)態(tài)過程的準(zhǔn)確預(yù)測,可有效指導(dǎo)管道的工藝調(diào)整、節(jié)能降耗及維搶修工作的開展,具有重要的工程意義。

        目前學(xué)者對原油管道非穩(wěn)態(tài)油溫的研究主要有兩種方法,一是解析法,利用熱力學(xué)理論公式,將管道劃分區(qū)域,建立預(yù)測模型,如王海琴[1]建立含蠟原油熱輸管道沿程溫度分布的計(jì)算公式。二是數(shù)值計(jì)算法,結(jié)合熱力學(xué)公式,實(shí)現(xiàn)沿線油溫的預(yù)測,如姜篤志[2]采用雙極坐標(biāo)保角變換的方法,提出熱油管道非穩(wěn)定熱力過程計(jì)算方法;B.Yu等[3-4]通過引入熱力影響區(qū),采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)和有限元容積法對不同月份、不同流量和不同出站油溫下的工況進(jìn)行較為準(zhǔn)確的模擬。以上學(xué)者對熱油管道非穩(wěn)態(tài)油溫研究取得一定成果,但因需要較為準(zhǔn)確的油品物性、沿線溫度場等參數(shù),使用數(shù)值分析法時(shí),對管道、結(jié)蠟層及土壤導(dǎo)熱系數(shù)等一系列參數(shù)的獲得難度較大,且建立模型時(shí)邊界條件和初始條件的設(shè)定[5-7]導(dǎo)致模型的使用具有一定的局限性,實(shí)際生產(chǎn)適用性較差。目前長輸管道均采用SCADA系統(tǒng)遠(yuǎn)程調(diào)控,現(xiàn)有的非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型很難融入大數(shù)據(jù)平臺,實(shí)現(xiàn)對油溫的有效預(yù)測。對此需探索研究適應(yīng)性強(qiáng)、準(zhǔn)確率高的預(yù)測模型,便于當(dāng)前長輸管道實(shí)時(shí)參數(shù)預(yù)測及智能化控制的推廣應(yīng)用。

        隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸被認(rèn)可,并進(jìn)行了深入研究與應(yīng)用。近年來已有不少學(xué)者將大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到工程實(shí)際中,如電力負(fù)荷預(yù)測[8-9]、航空等[10-11],不僅實(shí)現(xiàn)設(shè)備工況的診斷監(jiān)測[12-13],還通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析挖掘,有效發(fā)現(xiàn)潛在生產(chǎn)規(guī)律,提高生產(chǎn)效率。其中,石油行業(yè)大數(shù)據(jù)在油田勘探開發(fā)[14-18]、石油煉化[19-20]、管道內(nèi)檢測、泄漏監(jiān)測等方面廣泛應(yīng)用[21-22],在提升油田采收率、優(yōu)化煉化裝置設(shè)備流程及管道完整性等方面發(fā)揮重要作用。但是大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建立原油管道非穩(wěn)態(tài)油溫與其影響因素的關(guān)系研究中,仍處于空白。

        本研究通過分析HY熱油管道上游站場啟、停爐與下游進(jìn)站相應(yīng)的油溫變化趨勢,獲得其數(shù)列對應(yīng)關(guān)系。分析數(shù)據(jù)特點(diǎn),給出上下游站場非穩(wěn)態(tài)油溫變化數(shù)據(jù)特點(diǎn)與時(shí)間控制范圍。研究管道SCADA系統(tǒng)采集的油溫、地溫、流量等參數(shù)與油溫的相關(guān)性,確定非穩(wěn)態(tài)油溫的影響因子。提出使用seq2seq算法建立非穩(wěn)態(tài)油溫與影響因素的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)下游進(jìn)站油溫變化趨勢的準(zhǔn)確預(yù)測。

        1 方法與理論

        1.1 seq2seq模型

        seq2seq是RNN最重要的一個(gè)變種,解決了RNN結(jié)構(gòu)的“長期依賴”問題。該模型也可稱為Encoder-Decoder模型,先通過Encoder過程將輸入數(shù)據(jù)編碼形成向量,再利用RNN模型進(jìn)行解密,即Decoder過程,其結(jié)構(gòu)示意如圖1所示。

        圖1 seq2seq模型結(jié)構(gòu)示意Fig.1 Schematic diagram of seq2seq model structure

        x、y、h分別表示輸入變量、輸出變量和隱變量,向量C表示編碼器的輸出。假設(shè)模型當(dāng)前的隱變量與上一時(shí)刻的隱變量和當(dāng)前的輸入x有關(guān),在編碼階段,得到各個(gè)隱藏層的輸出,然后匯總生成向量,也可將最后一層隱藏層作為輸出向量C→:

        將向量C→送入解碼部分,根據(jù)給定的向量C→和輸出序列y1,y2,…,yi-1來預(yù)測下一個(gè)數(shù)據(jù)yi,即:

        通過式(1)、(2)實(shí)現(xiàn) seq2seq的編碼、解碼過程。由于seq2seq模型的結(jié)構(gòu)不限制輸入和輸出的序列長度,被廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、語音識別等領(lǐng)域。本文模型隱層內(nèi)部結(jié)構(gòu)采用K.Cho等[23]提出的著名變種門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit,GRU)(見圖 2)。

        圖2 GRU結(jié)構(gòu)示意Fig.2 Schematic diagram of GRU structure

        GRU模型有兩個(gè)門,分別為更新門和重置門,即圖中的zt和rt,如式(3)、(4)所示。

        更新門用于控制前一時(shí)刻狀態(tài)信息被當(dāng)前狀態(tài)利用的程度,更新門的值越大,表示利用程度越高;重置門用于控制前一時(shí)刻信息被當(dāng)前狀態(tài)忽略的程度,重置門的值越小,表示忽略得越多。兩個(gè)門的結(jié)果通過sigmoid函數(shù)獲得,值域?yàn)閇0,1]。

        隱含狀態(tài)ht通過更新門zt對上一隱含狀態(tài)ht-1和候選隱含狀態(tài)進(jìn)行更新。更新門控制過去隱含狀態(tài)在t時(shí)刻的重要性,若更新門近似1,t時(shí)刻前的隱含狀態(tài)將通過時(shí)間一直保存并傳遞至t時(shí)刻,從而避免RNN中梯度衰減問題,捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)間隔較大的依賴關(guān)系。

        1.2 注意力機(jī)制

        因seq2seq模型的Encoder輸入?yún)?shù)壓縮成固定長度的向量,若輸入?yún)?shù)較多,導(dǎo)致誤差增大,對此崔宇等[24]提出了注意力機(jī)制,其編碼時(shí)仍然是將輸入序列依次輸入編碼用的RNN,并記錄每一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)ht,而編碼器輸出的中間碼就是所有這些隱藏狀態(tài)ht的集合,之后使用RNN解碼,以第i時(shí)刻為例,其框架(見圖3)及計(jì)算過程如下:

        圖3 注意力權(quán)重分配Fig.3 Attention weight distribution diagram

        (1)計(jì)算C→中各值與上一時(shí)刻隱藏層狀態(tài)si-1之間的相關(guān)程度eij,并進(jìn)行softmax歸一化得到每個(gè)值的權(quán)重aij,見式(7)、(8):

        (2)對C→中各值進(jìn)行加權(quán)平均求得i時(shí)刻的二次中間碼C→i,見式(9):

        (3)基于C→i和上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)si-1、輸出yi-1,計(jì)算i時(shí)刻的隱藏狀態(tài)si,再利用si計(jì)算i時(shí)刻的輸出yi:

        首先,單獨(dú)計(jì)算si-1與每個(gè)隱層狀態(tài)h的每一個(gè)數(shù)值,再通過softmax獲得i數(shù)據(jù)對應(yīng)的Tx個(gè)編碼時(shí)隱層狀態(tài)內(nèi)的注意力權(quán)重分配,從而求出C→i分配向量權(quán)重。

        1.3 基于注意力機(jī)制的seq2seq模型

        注意力機(jī)制可將模型在解碼過程中的隱層數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重分配,從而提高seq2seq模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和訓(xùn)練效率,其模型結(jié)構(gòu)如圖4所示。

        圖4 基于注意力機(jī)制的seq2seq模型Fig.4 seq2seq model based on attention mechanism

        輸油管道上游出站油溫的調(diào)整存在穩(wěn)態(tài)→非穩(wěn)態(tài)→穩(wěn)態(tài)過程,該過程時(shí)間較短,待冷熱油到達(dá)下游站場后其也存在穩(wěn)態(tài)→非穩(wěn)態(tài)→穩(wěn)態(tài)過程,這個(gè)過程因油品沿線運(yùn)移的原因持續(xù)時(shí)間較長。對此可將該過程看成兩個(gè)序列的對應(yīng)關(guān)系,建立基于注意力機(jī)制的seq2seq非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型。

        2 實(shí)驗(yàn)

        2.1 HY熱油管道特性

        HY長輸熱油管道,主要外輸長慶油田高含蠟原油(見表1),管道全長132.1 km,管徑Φ457 mm,設(shè)計(jì)壓力6.3 MPa(局部10 MPa),設(shè)計(jì)流量為500×104t/a,全線共設(shè) 4座站場,其中,1#首站-2#熱站間距為56.60 km,2#熱站-3#熱站間距為39.45 km,3#熱站-4#末站間距為36.05 km。

        根據(jù)HY熱油管道沿線地溫和油品物性特點(diǎn),管道采用綜合熱處理、熱處理、加熱和常溫輸送4種不同工藝,全年啟爐時(shí)間達(dá)到6個(gè)多月。可見,若管道上游站場啟停爐,冷、熱油到達(dá)下游站場的非穩(wěn)態(tài)過程是管道維搶修和日常安全優(yōu)化的重點(diǎn)。

        2.2 停爐后油溫?cái)?shù)據(jù)分析

        根據(jù)以往加熱爐工況調(diào)整記錄,本文選取HY兩次停爐后,上游出站油溫、下游進(jìn)站油溫?cái)?shù)據(jù)變化趨勢進(jìn)行分析(見圖5)。

        表1 管道外輸油品物性Table 1 Physical properties of oil products outside the pipeline

        管道站場停爐后加熱爐內(nèi)爐膛溫度隨著低溫油品的冷卻,出站油溫降低,達(dá)到平衡、穩(wěn)定的時(shí)間約為15 min。由于熱油溫度高于管道沿線溫度場溫度,在徑向溫差的作用下,油流所攜帶的熱量不斷向周圍環(huán)境換熱,管內(nèi)油溫沿著軸向呈指數(shù)遞減規(guī)律分布,最終到達(dá)下游站場進(jìn)站油溫達(dá)到穩(wěn)定的時(shí)間較長。上游加熱爐停用后,冷油到達(dá)下游站場達(dá)到穩(wěn)定的時(shí)間約為24 h,但不同流量、不同管道距離達(dá)到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間不同。因下游進(jìn)站油溫與管道流量、沿線地溫、油溫等參數(shù)有關(guān),實(shí)際生產(chǎn)中很難通過解析法或數(shù)值分析法獲得較為準(zhǔn)確的預(yù)測數(shù)據(jù)。

        圖5 加熱爐停爐上下游油溫趨勢Fig.5 The trend of oil temperature in the upstream and downstream of the furnace shutdown

        2.3 模型影響因子

        崔慧[7]研究過程中采用的參數(shù)獲取難度大且有可變性,影響模型的推廣應(yīng)用。本文從SCADA系統(tǒng)采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)合蘇霍夫油溫計(jì)算公式,使用相關(guān)性公式(見式(12)),計(jì)算確定影響因子及其相關(guān)度。

        式中,η為X與Y的相關(guān)系數(shù);cov(X,Y)為X與Y的協(xié)方差;var(X)為X的方差;var(Y)為Y的方差。

        根據(jù)式(1),對下游站場進(jìn)站油溫與上游出站油溫、上游地溫、下游地溫、流量、管道沿線摩阻等參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析(見圖6)。

        圖6 下游站場進(jìn)站油溫相關(guān)性分析Fig.6 Correlation analysis of oil temperature at the downstream station

        上游出站油溫、地溫,下游地溫,管道流量對下游進(jìn)站非穩(wěn)態(tài)油溫的相關(guān)性較大,其中上游出站油溫相關(guān)度最大為0.89,上下游地溫的相關(guān)度分別為0.59和0.56,流量的相關(guān)度為0.29,即上游油溫對下游非穩(wěn)態(tài)油溫的影響最大。沿線摩阻相關(guān)度較小,為0.07,可見管輸油品黏度、管壁結(jié)蠟等參數(shù)對下游進(jìn)站油溫有一定影響。由于非穩(wěn)態(tài)過程時(shí)間較短,沿線摩阻參數(shù)變化較小,本研究將其忽略。即將上游出站油溫、上下游地溫和流量4個(gè)參數(shù)作為非穩(wěn)態(tài)油溫模型的影響因子。

        2.4 數(shù)據(jù)下載與處理

        選取HY熱油管道樣本數(shù)據(jù),包括該管道,3個(gè)管段的上游啟、停加熱爐,下游的非穩(wěn)態(tài)油溫變化數(shù)據(jù)(見表2)作為模型訓(xùn)練集。

        表2 管道樣本數(shù)據(jù)庫Table 2 Pipeline sample database

        可見上游出站油溫和下游進(jìn)站油溫的數(shù)據(jù)密度分別為10個(gè)/min和2個(gè)/min數(shù)據(jù)點(diǎn),數(shù)據(jù)量分別為150個(gè)和2 880個(gè)點(diǎn)。即通過建立模型,實(shí)現(xiàn)上游出站油溫為150個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與下游進(jìn)站油溫2 880個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的映射關(guān)系。采用Min-Max算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理,如式(13)所示:

        式中,xmax為樣本數(shù)據(jù)的最大值;xmin為樣本數(shù)據(jù)的最小值。

        2.5 非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型構(gòu)建

        基于注意力機(jī)制的seq2seq模型(見圖4),結(jié)合非穩(wěn)態(tài)油溫的影響因素,令yt和xt分別為t時(shí)刻模型的輸出和輸入,xt,yt可以表示為:

        非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型架構(gòu)如圖7所示:

        圖7 非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型架構(gòu)Fig.7 Unsteady oil temperature prediction model architecture

        流程如下:

        (1)利用相關(guān)系數(shù)公式,獲得下游進(jìn)站油溫的影響因素,并將影響因素作為后續(xù)模型的輸入?yún)?shù)。

        (2)根據(jù)管道上游出站油溫特點(diǎn),確定數(shù)據(jù)密度并通過SCADA系統(tǒng)下載相關(guān)數(shù)據(jù)。

        (3)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,剔除異常跳變值,同時(shí)進(jìn)行歸一化處置,即將不同表征的油溫、地溫及流量數(shù)據(jù)規(guī)約到相同的尺度內(nèi)。

        (4)基于注意力機(jī)制的seq2seq算法建立非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型。使用TensorFlow搭建預(yù)測模型,隱藏層使用GRU結(jié)構(gòu),利用Python語言編寫相關(guān)程序,采用RMSprop優(yōu)化算法。

        (5)將構(gòu)建訓(xùn)練好的模型用于實(shí)際生產(chǎn)預(yù)測,并對模型進(jìn)行評價(jià)。

        2.5 模型精度評價(jià)

        本文采用均方根誤差(RMSE)和相關(guān)性系數(shù)(R)兩種方法評估模型精度,如式(14)、(15)所示。使用絕對誤差和相對誤差分析油溫的預(yù)測值與真實(shí)值。

        式中,xi和x?i分別為真實(shí)值和預(yù)測值和?分別為真實(shí)值和預(yù)測值的平均值;N為樣本數(shù)。

        3 結(jié)果和分析

        3.1 模型評價(jià)

        對比增加注意力機(jī)制前后模型訓(xùn)練耗時(shí)和精度,結(jié)果如表3所示。由表3可見,增加注意力機(jī)制后的seq2seq模型,訓(xùn)練耗時(shí)大幅度降低,使模型的訓(xùn)練更加高效快捷。

        表3 模型訓(xùn)練對比Table 3 Model training comparison

        3.2 模型評價(jià)

        利用訓(xùn)練完成的非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型,預(yù)測HY原油管道2#熱站至3#熱站啟、停爐后下游進(jìn)站油溫趨勢。根據(jù)管道實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)分析評估模型的實(shí)際應(yīng)用效果(見表4,圖8、9)。

        可見,上游站場啟、停加熱爐,所產(chǎn)生的熱油、冷油到達(dá)下游站場后,油溫經(jīng)過24 h后達(dá)到穩(wěn)態(tài)。期間油溫的預(yù)測值與真實(shí)值的擬合度較高,誤差為±0.2℃。油溫在啟爐工況的非穩(wěn)態(tài)過程中,預(yù)測值與真實(shí)值的R、RMSE分別為0.96、0.11;停爐工況的預(yù)測值與真實(shí)值的R、RMSE分別為0.99,0.09。預(yù)測值的趨勢圖平滑,有利于分析油溫發(fā)展趨勢。因此,通過seq2seq算法建立的非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型,可實(shí)現(xiàn)熱油管道下游站場進(jìn)站油溫的非穩(wěn)態(tài)預(yù)測,且具有模型預(yù)測準(zhǔn)確性高,適于推廣應(yīng)用等特點(diǎn)。

        表4 啟停爐工況運(yùn)行參數(shù)及預(yù)測誤差對比Table 4 Comparison of operating parameters and prediction errors of start-stop furnaces

        圖8 上游啟、停爐后下游進(jìn)站油溫趨勢預(yù)測及誤差對比Fig.8 Trend prediction and error comparison of oil temperature in upstream and downstream stations after furnace start-up and shutdown

        圖9 啟、停爐預(yù)測值與真實(shí)值相關(guān)性對比Fig.9 Comparison of correlation between predicted value and real value of start-up and shut-down

        4 結(jié) 論

        研究長輸熱油管道上游站場啟、停加熱爐后,冷、熱油到達(dá)管道下游站場的非穩(wěn)態(tài)過程,提出了一種基于注意力機(jī)制的seq2seq算法的非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型,通過研究得出:

        (1)采用相關(guān)性公式分析油溫的影響因素,獲得不同參數(shù)對油溫的相關(guān)度,為后續(xù)管道生產(chǎn)工藝調(diào)整所需關(guān)注的重點(diǎn)參數(shù)提供理論支撐。

        (2)增加注意力機(jī)制的seq2seq非穩(wěn)態(tài)油溫預(yù)測模型,其訓(xùn)練速度和精度更高。將訓(xùn)練完成的模型應(yīng)用于實(shí)際油溫預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)相關(guān)性好,可實(shí)現(xiàn)非穩(wěn)態(tài)油溫的準(zhǔn)確預(yù)測。

        (3)預(yù)測模型使用實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試,最終獲得的預(yù)測模型可更好地適應(yīng)于實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用,且隨著樣本數(shù)據(jù)的積累,預(yù)測精度會逐漸升高?;谏a(chǎn)數(shù)據(jù)建立的大數(shù)據(jù)分析模型,更有利于模型在未來大數(shù)據(jù)平臺分析、智能化控制等在線的實(shí)時(shí)應(yīng)用。

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