摘 "要""為解決油田注水管網(wǎng)泄漏診斷機(jī)器學(xué)習(xí)方法準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的思路，提出一種油田注水管網(wǎng)泄漏診斷方法。研究結(jié)果表明：通過(guò)Epanet軟件可在已知故障數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)泄漏故障進(jìn)行模擬以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)；經(jīng)過(guò)遷移學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練和二次訓(xùn)練后，對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行對(duì)比，5種模型中CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為最佳解決方案，其注水管網(wǎng)泄漏診斷準(zhǔn)確率可達(dá)94.12%。

關(guān)鍵詞""注水管網(wǎng) "泄漏診斷 "數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型 "遷移學(xué)習(xí) "卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) "數(shù)據(jù)增強(qiáng)

中圖分類(lèi)號(hào)""TQ055.8+1""""""""""""""""""文獻(xiàn)標(biāo)志碼 "A""""""""""""""""""文章編號(hào) "0254-6094（2024）06-0000-00

DOI：10.20031/j.cnki.0254-6094.202406005

油田注水管網(wǎng)是油田注水系統(tǒng)中連接注水站、配水間和注水井的紐帶，一旦管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)發(fā)生泄漏，將造成油井欠注，直接影響油田生產(chǎn)，同時(shí)也會(huì)給環(huán)保帶來(lái)巨大壓力。在人工排查方法存在定位不明確、效率低下的背景下，文獻(xiàn)[1～3]通過(guò)建立漏損定位模型，以不同的優(yōu)化算法對(duì)漏損定位模型進(jìn)行求解，得到了漏損點(diǎn)大致位置；文獻(xiàn)[4，5]采用不同降噪算法對(duì)城市供水管網(wǎng)中傳感器的壓力波進(jìn)行分析，極大地縮小了漏損檢測(cè)區(qū)域。但上述方法需要大量的傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)于油田注水管網(wǎng)系統(tǒng)而言，會(huì)極大地增加油田的生產(chǎn)成本。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)算力的提升和人工智能數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的發(fā)展，文獻(xiàn)[6～8]提出了通過(guò)收集泄漏故障數(shù)據(jù)后訓(xùn)練數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型從而對(duì)供水管網(wǎng)、供熱管網(wǎng)進(jìn)行漏損定位診斷的方法，但是該方法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能保證診斷精度；文獻(xiàn)[9～11]通過(guò)搭建實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬故障，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，較好地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)增強(qiáng)，但是其實(shí)際應(yīng)用的準(zhǔn)確率不高，無(wú)法滿(mǎn)足油田注水管網(wǎng)漏損診斷準(zhǔn)確率達(dá)85%的需求。

為此，筆者提出一種以實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以模擬數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)少量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，并基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型加遷移學(xué)習(xí)的方法提升油田注水管網(wǎng)泄漏診斷精度。該方法通過(guò)導(dǎo)入有限的油田注水系統(tǒng)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練后，可用于油田注水管網(wǎng)的精確泄漏診斷。

1 "技術(shù)路線

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型加遷移學(xué)習(xí)的油田注水管網(wǎng)泄漏診斷方法的技術(shù)路線如圖1所示。首先搭建多源環(huán)狀注水系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)，設(shè)置最佳壓力檢測(cè)點(diǎn)，然后進(jìn)行泄漏實(shí)驗(yàn)并收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。接著，通過(guò)Epanet軟件模擬實(shí)驗(yàn)泄漏，獲取模擬數(shù)據(jù)集。通過(guò)模擬數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練，使得模型學(xué)習(xí)到最基本的管網(wǎng)泄漏診斷機(jī)理，然后用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)二次訓(xùn)練，微調(diào)模型的權(quán)重參數(shù)。最后對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型和二次訓(xùn)練后的模型進(jìn)行測(cè)試。

根據(jù)測(cè)試結(jié)果，如果遷移學(xué)習(xí)二次訓(xùn)練后的模型的準(zhǔn)確率低于、等于或者沒(méi)有遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于預(yù)訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確率，則說(shuō)明該方法不合適或需要改進(jìn)；如果二次訓(xùn)練后的模型的準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于預(yù)訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確率且符合工程要求，則說(shuō)明遷移學(xué)習(xí)成功。

2 "實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)集的獲取

2.1""模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的構(gòu)建

搭建管網(wǎng)泄漏模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)，節(jié)點(diǎn)布置如圖2所示。該實(shí)驗(yàn)臺(tái)體現(xiàn)了油田常用的多源環(huán)狀注水系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。該模擬注水系統(tǒng)由2個(gè)注水站、12口注水井和連接管線組成。注水站提供水源和壓力，配水間分配水源，注水井用水。其中，節(jié)點(diǎn)1～12為注水井節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)13、14為注水站節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)15～31為實(shí)驗(yàn)時(shí)的泄漏節(jié)點(diǎn)。

圖3為注水系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置實(shí)物圖，其中注水站由離心泵和儲(chǔ)水桶組成，離心泵額定功率890"W，揚(yáng)程70"m，額定流量8.0"L/min，儲(chǔ)水桶容量20"L。注水井的模擬主要由減壓閥和開(kāi)關(guān)組成，用于實(shí)現(xiàn)注水井所需的流量和壓力，每個(gè)注水井配備一個(gè)壓力檢測(cè)表，量程為0.0～0.4"MPa。管網(wǎng)分為上下兩層：上層為注水管網(wǎng)，每段管線主要由兩段長(zhǎng)為0.15"m、內(nèi)徑為15"mm的304不銹鋼管，一個(gè)三通雙開(kāi)關(guān)分水閥和一個(gè)4分外絲活接組成，其中三通雙開(kāi)關(guān)分水閥長(zhǎng)為0.10"m、內(nèi)徑為15"mm，用于模擬管段的泄漏；下層管網(wǎng)為回水管網(wǎng)，用于收集實(shí)驗(yàn)用水，避免水資源的浪費(fèi)。

2.2""基于Epanet的注水系統(tǒng)模擬

為避免小型模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的局部水頭損失對(duì)實(shí)際注水系統(tǒng)流動(dòng)和水力特性的影響，將局部水頭損失等效為一定長(zhǎng)度管道的沿程水頭損失，計(jì)算式如下：

其中，為等效長(zhǎng)度，d為鋼管內(nèi)徑，為局部阻尼系數(shù)，g為重力加速度，C為海曾-威廉粗糙系數(shù)，l為謝才系數(shù)。

表1為部分管段的局部阻尼系數(shù)和等效長(zhǎng)度。

2.3""壓力監(jiān)測(cè)點(diǎn)的設(shè)定

油田注水系統(tǒng)相對(duì)龐大，節(jié)點(diǎn)眾多且連接復(fù)雜，工業(yè)場(chǎng)景中并不可能在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上都布置壓力傳感器。實(shí)際上，傳統(tǒng)的壓力布置點(diǎn)方法是根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行布置的，往往不能反映整個(gè)管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。文中通過(guò)引入影響系數(shù)模型[12]對(duì)注水系統(tǒng)進(jìn)行模擬壓力監(jiān)測(cè)。影響系數(shù)模型如下：

其中，和為節(jié)點(diǎn)流量變化前節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的壓力值；和為節(jié)點(diǎn)流量變化后節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的壓力值；為節(jié)點(diǎn)流量變化時(shí)對(duì)節(jié)點(diǎn)的影響大小。

利用MATLAB語(yǔ)言和開(kāi)源工具箱Open"Water"Analytics對(duì)Epanet軟件進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，通過(guò)編寫(xiě)代碼求解影響系數(shù)矩陣，設(shè)置節(jié)點(diǎn)變化的流量為總流量的2%。得到的前4個(gè)最佳壓力檢測(cè)點(diǎn)依次為節(jié)點(diǎn)10、節(jié)點(diǎn)11、節(jié)點(diǎn)7、節(jié)點(diǎn)2。

2.4""實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)的收集

開(kāi)展泄漏實(shí)驗(yàn)時(shí)，設(shè)置管段泄漏節(jié)點(diǎn)的流量分別為1.0、2.0、2.5、3.0 L/min，共17個(gè)管段，可收集泄漏數(shù)據(jù)68組，加上一組沒(méi)有泄漏點(diǎn)的正常數(shù)據(jù)共計(jì)69組。將泄漏流量為2.5"L/min的17組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)。

在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上采用Epanet軟件仿真管網(wǎng)泄漏，每個(gè)泄漏節(jié)點(diǎn)的流量設(shè)置為0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5"L/min。總計(jì)得到泄漏實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)119組及1組正常實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了泄漏數(shù)據(jù)集的數(shù)量增強(qiáng)。

3 "模型訓(xùn)練與測(cè)試結(jié)果對(duì)比分析

3.1""模型遷移學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練

將模擬數(shù)據(jù)集按103：17的比例分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)擬合能力和多信息處理能力[13～16]，Resnet系列是遷移學(xué)習(xí)常用的模型[17～19]，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有特征提取功能[20～24]，因此筆者選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Resnet18、Resnet34、Resnet50和CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型5種模型分別進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。其中，損失函數(shù)選擇交叉熵?fù)p失函數(shù)，反向傳播選擇Adam優(yōu)化器。

圖4為不同模型的遷移學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練效果。從圖4a可以看出，訓(xùn)練集的損失值起初正常收斂，到后期有發(fā)散的跡象；驗(yàn)證集的損失值起初有收斂趨勢(shì)，但后期逐漸發(fā)散，且逐漸升高；這表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合出注水管網(wǎng)泄漏診斷的內(nèi)在機(jī)理，后期發(fā)散是因?yàn)锽P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中其他雜質(zhì)機(jī)理，導(dǎo)致其出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象。從圖4b～d可以看出，Resnet系列預(yù)訓(xùn)練模型的損失值基本沒(méi)有收斂，這是因?yàn)镽esnet系列模型較大，油田注水管網(wǎng)級(jí)別的數(shù)據(jù)對(duì)驅(qū)動(dòng)Resnet系列模型作用有限，導(dǎo)致其收斂效果不理想。從圖4e可以看出，不論是訓(xùn)練集還是驗(yàn)證集的損失值都趨于收斂，表明CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)學(xué)到了注水管網(wǎng)漏損診斷的內(nèi)在機(jī)理。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練結(jié)果可以得出：CNN卷積層發(fā)揮了作用，將數(shù)據(jù)的漏損診斷機(jī)理特征進(jìn)行了準(zhǔn)確篩選和提取，避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)擬合現(xiàn)象。

3.2""模型遷移學(xué)習(xí)的二次訓(xùn)練和測(cè)試

保存預(yù)訓(xùn)練模型，利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)的二次訓(xùn)練，促進(jìn)模型的權(quán)重參數(shù)被動(dòng)微調(diào)，使得計(jì)算模型具有更好的泛化性能，模型的權(quán)重參數(shù)更加貼合真實(shí)數(shù)據(jù)。

圖5為不同模型的二次訓(xùn)練效果。從圖5a～d可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和Resnet系列模型的損失值均沒(méi)有收斂。從圖5e可以看出，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的二次訓(xùn)練損失值起初很大但是很快收斂且后期平穩(wěn)無(wú)波動(dòng)，大約在100個(gè)訓(xùn)練周期后損失值收斂到最小值。

模型準(zhǔn)確率Precision計(jì)算式如下：

其中，TP為正確檢測(cè)出的泄漏管段個(gè)數(shù)，F(xiàn)P為檢測(cè)錯(cuò)誤的管段個(gè)數(shù)。

5種模型的預(yù)訓(xùn)練和二次訓(xùn)練所得準(zhǔn)確率結(jié)果對(duì)比如圖6所示。分析可知，對(duì)于注水管網(wǎng)實(shí)際工程問(wèn)題的學(xué)習(xí)，由于工程實(shí)際可獲取的故障數(shù)據(jù)有限，導(dǎo)致5種模型的準(zhǔn)確率不高；部分模型通過(guò)模擬數(shù)據(jù)增強(qiáng)后準(zhǔn)確率依然不高，但是將增強(qiáng)后的故障數(shù)據(jù)結(jié)合遷移學(xué)習(xí)思想進(jìn)行二次訓(xùn)練，可使模型權(quán)重參數(shù)得到微調(diào)，模型準(zhǔn)確率得到了顯著提升。從圖6可以看出，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過(guò)遷移學(xué)習(xí)后，其準(zhǔn)確率提升了18倍左右，表明CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)遷移學(xué)習(xí)后解決了數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在差異性影響，可充分發(fā)揮Epanet模擬數(shù)據(jù)對(duì)少量稀疏故障數(shù)據(jù)的增強(qiáng)作用，是一種針對(duì)油田注水管網(wǎng)泄漏診斷的行之有效的方法。

4 "結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)油田注水管網(wǎng)泄漏診斷面臨的低數(shù)據(jù)、差異化特點(diǎn)，提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型加遷移學(xué)習(xí)思想的漏損診斷方法，該方法采用Epanet模擬數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)，利用遷移學(xué)習(xí)的思想解決模擬數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間存在的差異，從而提升泄漏診斷準(zhǔn)確率。研究結(jié)果表明，單一數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果普遍不佳，常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Resnet18、Resnet34、Resnet50和CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的預(yù)訓(xùn)練準(zhǔn)確率均不超過(guò)11.80%。Epanet軟件是一種對(duì)稀疏數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，但會(huì)帶來(lái)一定的數(shù)據(jù)差異化影響；采用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行二次訓(xùn)練，使預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重參數(shù)微調(diào)，可以很好地解決數(shù)據(jù)差異的影響。經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練和二次訓(xùn)練后，5種模型中只有CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)到了注水管網(wǎng)漏損診斷的內(nèi)在機(jī)理，且二次訓(xùn)練后效果提升明顯，準(zhǔn)確率高達(dá)94.12%。這一方法可用于油田注水管網(wǎng)的日常維護(hù)診斷，且隨著故障數(shù)據(jù)的積累，可以獲得更好的訓(xùn)練效果。

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（收稿日期：2024-01-15，修回日期：2024-11-11）

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)合基金重點(diǎn)支持項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：U21A20104）資助的課題；大慶石油管理局項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：2022SWX191）資助的課題；臺(tái)州市科技計(jì)劃項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：23gyb10）資助的課題。

作者簡(jiǎn)介：劉書(shū)張（1996-），碩士研究生，從事注水系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化的研究。

通訊作者：張艷（1981-），高級(jí)工程師，從事油氣田地面工程方面的研究工作，yandxx@hotmail.com。

引用本文：劉書(shū)張，張艷，申建非，等.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型加遷移學(xué)習(xí)的油田注水管網(wǎng)泄漏診斷方法[J].化工機(jī)械，2024，51（6）：000-000.