天然气脱水装置生产过程多工况时变数据异常识别

作     者：赵勇 何彦霖 吴倩颖 任宏基 尹爱军 李琴 

作者机构：中国石油天然气股份有限公司西南油气田分公司重庆气矿 重庆大学机械与运载工程学院 重庆电子工程职业学院智能制造与汽车学院 

出 版 物：《重庆大学学报》 (Journal of Chongqing University)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：080706[工学-化工过程机械] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52275518) 

主　　题：天然气 脱水 异常检测 多工况 

摘      要：天然气生产过程工艺设备结构复杂、工艺过程参数及工况多样，难以进行作业过程的异常识别。针对此问题本文基于自适应高斯混合模型（Adaptive Gaussian mixture model，AGMM）和主成分分析（Principal component analysis，PCA）提出天然气脱水装置生产过程多工况时变数据异常识别方法（Anomaly identification for multi-case time-varying data， AIMT）。AIMT采用滑动窗PCA更新监测数据的主元模型，基于AGMM进行工艺过程的挖掘，通过大量历史监测数据进行AGMM中各高斯模型的参数自适应优化以实现对复杂多工况场景的有效表征，最终通过平方预测误差（Squared prediction error，SPE）和霍特林统计量(Hotelling’s T2，T2)进行工艺过程异常的识别认定。方法的有效性通过重庆气矿某扩建100万三甘醇（Triethylene Glycol，TEG）脱水系统单工况、变工况、多工况作业过程及真实故障事件的数据进行了验证。