油气集输-立管系统有害流型安全预警方法及相关装置

本发明属于油气田安全生产保障，涉及一种油气集输-立管系统有害流型安全预警方法及相关装置。

背景技术：

1、海洋油气集输系统，是将开采出的原油、水和天然气，经采集、初步加工和短期储存，再经单点系泊装船外运或经海底管道外输的主要设施。相比于先将油气进行分离再通过油、水两条管道进行集输的方式，气液混合输送可大大简化工程施工难度、减少工作量、缩短建设周期、降低项目投资，尤其在更加恶劣和深水油田，气液混输技术优势更加明显。然而，由于海底地形的影响，海底管道常出现凹凸结构，在油田开发初期和后期，气液流量相对较低，管内气液分层流动会形成长液塞。如果出现下倾管道，液相在立管底部堆积，立管中形成长度可达1倍甚至数倍于立管高度的液塞，出现严重段塞流现象。严重段塞流不仅会造成管内压力和气液流量大幅度波动，还会使液体在短时间内从立管高速喷出，气液喷发过程致使井口或立管出口流量突变，管线流动参数剧烈变化。压力的大幅波动使管道振动，也会加剧管壁冲蚀和腐蚀。现场一般布置了控制不稳定流动的措施，这些措施在正常情况下处于待机状态。如果能够提前预测这些有害流型的形成，从而使流动控制设施能够提前自动响应，可以有效避免生产中不利工况的形成，保障海底管道流动安全。

2、现有的有害流型的预警技术方法在应用之前需要进行大量的初始训练。识别模型的训练需要从一定气液流量范围内的试验中获得原始数据。然而，由于流动的复杂性和管道路由的多样性，难以通过理论分析确定实验室模型向现场外推时的参数对应关系一种油气集输-立管系统有害流型自适应安全预警方法。为了克服这一困难，亟待开发一种使用较小训练数据库甚至无需通过初始试验获得训练集的自适应安全预警方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决现有技术中有害流型的预警技术方法需要进行大量的初始训练，识别模型的训练需要从一定气液流量范围内的试验中获得原始数据，且难以通过理论分析确定实验室模型向现场外推时的参数对应关系的技术问题，提供一种油气集输-立管系统有害流型安全预警方法及相关装置。

2、为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

3、第一方面，本发明提供一种油气集输-立管系统有害流型安全预警方法，包括以下步骤：

4、s1：对采集到的集输-立管系统内水平环路压差信号和立管压差信号进行预处理得到水平环路压差均值历史序列、立管压差均值历史序列和立管压差幅值历史序列；

5、s2：选用立管压差均值序列基于lstm建立第一预测模型并预测得到立管压差均值预测序列；

6、s3：根据立管压差均值预测序列、立管压差历史序列和立管压差实时序列，提取三者幅值特征值做比较作为判别条件一；同时结合水平环路压差均值历史序列阈值作为判别条件二，共同判断集输-立管系统内的流动状态；

7、s4：若流动状态为瞬态流动，对判断出瞬态的数据进行预处理，并与s1中得到的立管压差幅值历史序列组成新的立管压差幅值序列，再基于lstm建立第二预测模型；

8、s5：根据第二预测模型预测得到新的立管压差幅值预测序列，并判断是否将要出现有害流型，若出现有害流型，则触发报警机制。

9、第二方面，本发明提供一种油气集输-立管系统有害流型安全预警系统，包括：

10、预处理模块，用于对采集到的集输-立管系统内水平环路压差信号和立管压差信号进行预处理得到水平环路压差均值历史序列、立管压差均值历史序列和立管压差幅值历史序列；

11、第一预测模型构建模块，用于选用立管压差均值序列基于lstm建立第一预测模型并预测得到立管压差均值预测序列；

12、流动状态判定模块，用于根据立管压差均值预测序列、立管压差历史序列和立管压差实时序列，提取三者幅值特征值做比较作为判别条件一；同时结合水平环路压差均值历史序列阈值作为判别条件二，共同判断集输-立管系统内的流动状态；

13、第二预测模型构建模块，用于若流动状态为瞬态流动，对判断出瞬态的数据进行预处理，并与s1中得到的立管压差幅值历史序列组成新的立管压差幅值序列，再基于lstm建立第二预测模型；

14、有害流型预警模块，用于根据第二预测模型预测得到新的立管压差幅值预测序列，并判断是否将要出现有害流型，若出现有害流型，则触发报警机制。

15、第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。

16、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。

17、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

18、本发明公开了一种油气集输-立管系统有害流型安全预警方法及相关装置，利用滑动平移窗口的方式来计算均值序列，通过emd-lstm组合预测模型获取稳定状态下未来时刻的预测值，提取不同工况稳定状态数据与未来数据的自适应特征和阈值，基于“稳态”假设条件比较预测值与实测值，实现系统内暂态流动的自动判断；预测暂态过程中立管压差幅值的变化趋势，连续判断是否出现有害流型，从而触发预警机制。本发明的自适应安全预警方法屏蔽了不同实验系统的差异性，预警模型为在线即时训练，无需预先通过试验获取训练集，不仅显著减少了现场调试的工作量，而且可在不影响油气田正常运行生产的前提下移植到现场。其次，自适应预警过程包括瞬态判别和有害流型安全预警两个阶段，暂态过程提供了一定的冗余时间对潜在风险进行二次判断。并且本方法可直接使用原始信号，也可使用原始信号经emd分解后得到的各层分量，前者速度快，后者准确性高，现场可根据实际情况灵活选择。

技术特征：

1.油气集输-立管系统有害流型安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的油气集输-立管系统有害流型安全预警方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求1所述的油气集输-立管系统有害流型安全预警方法，其特征在于，所述s2包括：

4.根据权利要求1所述的油气集输-立管系统有害流型安全预警方法，其特征在于，所述s3包括：

5.根据权利要求4所述的油气集输-立管系统有害流型安全预警方法，其特征在于，所述s5包括：设定第二预测模型的预测步数为s2，通过第二预测模型预测得到新的立管压差幅值预测序列apred,dp2′；根据下列条件判断系统内是否出现有害流型；

6.根据权利要求2或5所述的油气集输-立管系统有害流型安全预警方法，其特征在于，所述第一预测模型与第二预测模型的建立，还包括：对标准化后的立管压差均值数据进行经验模态分解emd，再对各层分量及残余分量分别建立第一预测模型或第二预测模型，然后对各层分量及残余分量模型的预测结果通过emd的逆过程完成重构。

7.根据权利要求6所述的油气集输-立管系统有害流型安全预警方法，其特征在于，所述s101中采样间隔为δt为1秒，均值窗口采样点数窗口滑动步数n的最小设定值为300；所述s104中幅值滑动窗口的均值个数m为40；所述s3中第一预测模型的预测步数s1设定为40；式(1)中的k值设为5；所述s5中第二预测模型的预测步数s2设定为40。

8.一种油气集输-立管系统有害流型安全预警系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种油气集输‑立管系统有害流型安全预警方法及相关装置，属于油气田安全生产保障技术领域；方法利用滑动平移窗口的方式来计算均值序列，通过LSTM预测模型获取稳定状态下未来时刻的预测值，提取不同工况稳定状态数据与未来数据的自适应特征和阈值，基于“稳态”假设条件比较预测值与实测值，实现系统内暂态流动的自动判断；预测暂态过程中立管压差幅值的变化趋势，连续判断是否出现有害流型，从而触发预警机制。本方法根据集输‑立管系统内气液流量变化后自适应预判，预警可靠性强、适用气液流量范围宽、误报率极低，预警模型无需预先获取训练集，可进一步保障油气集输系统流动安全，应对现场产生有害流型可以提供有效的安全控制裕度。

技术研发人员：郭烈锦,付吉强,邹遂丰,赵向远,吴全红
受保护的技术使用者：西安交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/5