[發(fā)明專利]一種油浸式套管受潮狀態(tài)的測試方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810979557.2
• 申請日: 2018-08-24
• 公開（公告）號: CN108982603B
• 公開（公告）日: 2019-09-06
• 發(fā)明（設計）人: 廖維;周利軍;陳雪驕;李會澤;王安
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G01N27/22
• 分類號: G01N27/22
• 代理公司: 成都盈信專利代理事務所(普通合伙) 51245
• 代理人: 崔建中

1.一種油浸式套管受潮狀態(tài)的測試方法，其特征在于，包括以下步驟：

第一步：基準量獲取

選取需診斷的油浸式套管的同型號全新套管，獲取同型號全新套管的絕緣結構參數及測試同型號全新套管的頻域介電譜介損曲線，頻率f范圍為10^-3～10³Hz，獲取套管的基準頻域介電譜介損曲線F₀(f)；

第二步：特征提取

計算頻域介電譜介損曲線相對面積差ΔS：

式中，F₁(f)為頻域介電譜介損的測試或仿真曲線；

使用Havriliak-Negami介電弛豫模型對頻域介電譜介損曲線進行解析獲取介電參數，包括高頻介電常數ε_∞、弛豫時間常數τ、形狀參數α、形狀參數β、弛豫強度Δε，Havriliak-Negami介電弛豫模型為：

式中，ω為角頻率，其表達式為ω＝2πf,j為虛數單位，形狀參數α、β的取值范圍均為[0,1]，Δε表達式為Δε＝ε_s-ε_∞，ε_s表示靜態(tài)介電常數，ε(ω)為相對介電常數，其表達式為ε(ω)＝ε′(ω)-jε″(ω)，ε′(ω)為相對介電常數實部，ε″(ω)為相對介電常數虛部，ε″(ω/2π)/ε′(ω/2π)為頻域介電譜介損曲線；

第三步：模型參數初始化

模型中套管外部水分侵入時，水分侵入點有套管外絕緣的油枕、末屏、法蘭及上瓷套部位，外部水分濃度有4％、4.5％、…、10％；模型中套管出廠干燥不達標時，導電桿與第一層極板之間的水分濃度有1％、1.5％、…、4％，內絕緣水分分布為從緊靠導電桿至內絕緣保護層中的水分遞減至0.5％，溫度有20℃、30℃、…、70℃；

將水分含量范圍在[0,0.5)、[0.5,1)、[1,2)、[2,4)、[4,5)、[5,10)分別標記為受潮狀態(tài)1、2、3、4、5、6；

根據第一步的絕緣結構參數，油浸式套管內絕緣有p層極板，將每一層極板均分為q個區(qū)域，對每個區(qū)域中間位置的水分含量進行狀態(tài)標記，第k區(qū)域的水分狀態(tài)為s_k，其中k＝1,2，…，pq；

高頻介電常數ε_∞、弛豫時間常數τ、形狀參數α、形狀參數β、弛豫強度Δε、相對面積差ΔS作為模型的觀測向量，則模型的第n次觀測向量為v_n＝[ε_∞，Δε，α，β，τ，ΔS]_n，將套管內絕緣的受潮狀態(tài)分布作為模型的狀態(tài)向量，第n時刻模型的狀態(tài)向量為S_n＝[s₁,s₂,…,s_pq]_n，對隱馬爾科夫模型進行初始化，初始參數為：模型的狀態(tài)向量數量為13，模型的觀測向量數量14，狀態(tài)轉移概率矩陣M，觀測概率分布B，初始狀態(tài)分布O，其中矩陣M所有元素均初始化取值為1/13，矩陣B、O所有元素均初始化取值為1/14，初始的隱馬爾科夫模型參數為λ＝{O，M，B}；

第四步：參數訓練

根據套管絕緣結構參數在有限元仿真軟件中建立套管水分擴散模型及頻域介電譜仿真模型，得到不同水分侵入點、不同外部水分濃度、不同內部水分濃度、不同溫度下的套管內絕緣水分狀態(tài)分布及頻域介電譜介損仿真曲線，根據第二步對頻域介電譜介損仿真曲線進行特征提取后得到狀態(tài)向量和觀測向量，對狀態(tài)向量和觀測向量使用K-means聚類方法分別分為13、14個類，根據第三步初始化的參數，使用Baum-Welch算法對隱馬爾科夫模型參數λ不斷進行更新得到不同水分侵入點、不同外部水分濃度、不同內部水分濃度、不同溫度下的模型參數λ_c，c＝1，2，…，2184，c的排序不能更改；

第五步：計算輸出概率

經過上述步驟訓練好模型后，對被測套管進行頻域介電譜測試，被測套管頻域介電譜介損測試曲線為F₂(f)，根據第二步對F₂(f)進行特征提取，得到觀測向量v₀＝[ε_∞，Δε，α，β，τ，ΔS]₀，利用混合蛙跳算法進行迭代計算最大輸出概率對應的狀態(tài)向量S_n0＝[s₁,s₂,…,s_pq]_n0，混合蛙跳算法迭代過程如下：

1)初始化青蛙種群及相關參數，初始生成2184只青蛙，隨機分為6個子群，根據維特比算法計算的輸出概率作為青蛙的適應度，具有全局最好適應度的解為P_g；對于每一個子群，具有最好適應度的解為P_b，最差適應度的解為P_w；

2)青蛙個體進行迭代操作，迭代策略為：

P_wnew＝P_w+2rand()*(P_b-P_w) (3)

其中，P_wnew為最差適應度的青蛙個體更新后的解，rand()表示0和1之間的隨機數；

3)如果最差適應度的青蛙個體更新后的解P_wnew優(yōu)于P_w，則取代P_w，否則用Pg代替公式(3)中的P_b執(zhí)行更新策略，如果仍未優(yōu)于P_w，則用一個隨機產生的解取代P_w；

4)將各子群中的青蛙混合在一起，重新隨機分組，重復過程1)-3)，直至適應度最優(yōu)解不再變化為止，則結束迭代，輸出S_n0值；

第六步：計算受潮狀態(tài)

對狀態(tài)向量S_n0中的元素按從大到小進行排序，排序后的元素記為X＝[x₁,x₂,…,x_pq]，采用式(4)計算出油浸式套管受潮狀態(tài)m_s：