顺序输送管道混油信息软测量方法

作     者：刘刚 袁子云 孙庆峰 陈雷 李苗 潘元昊 吴昱辰 王子涵 

作者机构：中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院·山东省油气储运安全重点实验室 山东港源管道物流有限公司 国家管网集团华南分公司 

出 版 物：《油气储运》 (Oil & Gas Storage and Transportation)

年 卷 期：2024年

学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 08[工学] 082003[工学-油气储运工程] 

基　　金：国家重点研发计划“机器学习与混合整数规划融合的复杂油气管网优化新算法及工程应用”,2021YFA1000104-1 国家自然科学基金面上项目“基于机理-数据融合的管输混油拖尾信息识别理论方法研究”,52174068 中央高校自主创新项目“大型油气管网仿真与运行优化软件研发”,22CX01001A-5 

主　　题：顺序输送管道 混油 软测量 后行油品密度 界面定位 浓度分布 智慧物流 

摘      要：【目的】混油控制是成品油顺序输送管道亟需解决的难题之一，混油信息则是优化顺序输送管道运行效率的基础数据。现场安装传感器的监测结果存在偏差，且无法满足现场提前获取混油信息的需求；纯数据驱动模型建立的混油软测量方法未考虑管输工艺与仪表测量特性，预测精度欠佳。【方法】通过分析顺序输送管道的管输工艺与测量仪表的监测过程，提出融合物理认知的变分贝叶斯高斯混合回归模型。结合新一维混油浓度演化模型，构建顺序输送管道混油信息软测量方法：基于站场硬传感器获取的管输运行参数，建立表征顺序输送混油信息变化规律的高精度“软传感器，其主要功能是实现混油界面的定位、后行油品密度测量值的预测、混油界面密度分布信息的预测，从而精准预测混油信息。【结果】新建软测量方法具备更好的适用性，混油界面到站时间预测误差较传感器测量方法减少了76.2%，后行油品测量密度预测RMSE（Root Mean Square Error）较纯数据驱动软测量方法降低了41.4%，混油界面密度分布预测曲线RMSE低于0.9 kg/m3，且计算耗时少于30 s。【结论】融合物理认知与数据的顺序输送管道混油信息软测量方法，可实现混油信息的高效预测，辅助现场操作人员掌握管输批次状态，优化油品批次管理，为顺序输送智慧物流提供技术支撑。