[發明專利]一種工藝參數驅動的天然氣水露點在線預測方法

有效

• 申請號: 202110344489.4
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN113051828B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 尹愛軍;譚治斌;任宏基;何彥霖
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及天然氣集輸領域，針對常規天然氣水露點檢測儀易損壞，檢測成本高及傳統數據驅動方法不能有效反應實際脫水系統天然氣水露點與各監測參數間的影響關系的缺點，公開了一種工藝參數驅動的天然氣水露點在線預測方法，一種三甘醇脫水裝置生產運行狀態下的工藝監測數據，制作了一個多維樣本序列原始訓練數據集；通過選擇對天然氣水露點預測的關鍵參數，實現了無關冗余特征的剔除，建立了天然氣水露點預測訓練數據集；通過訓練數據集對NP模型進行訓練以學習三甘醇脫水裝置各工藝監測參數的多元回歸函數關系；將脫水裝置實時工藝監測數據作為NP預測模型的目標集數據，實現天然氣水露點在線預測。本發明與現有技術相比，具有準確度高的有益效果。

技術領域

本發明涉及天然氣集輸領域，具體涉及一種工藝參數驅動的天然氣水露點在線預測方法。

背景技術

天然氣水露點是天然氣氣質的一項重要技術指標。游離水的積聚會導致管線容量降低和腐蝕加劇，以及因水露點偏高而形成的水合物會導致管線、閥門堵塞。因此脫去天然氣中的游離水是實際生產的重要任務之一。在實際生產中，通常使用天然氣水露點儀監測天然氣水露點。由于在實際監測中檢測儀存在堵塞、傳感器損壞等局限性，常規的使用天然氣露點儀監測天然氣水露點的方法無法準確有效的監測脫水性能。使用數據驅動方法預測天然氣水露點避免了檢測儀的缺陷，傳統方法使用天然氣接觸器溫度、三甘醇濃度和天然氣壓力等參數預測天然氣水露點。在實際的脫水系統中，不僅是接觸器溫度和三甘醇濃度對天然氣水露點有影響，各監測參數與天然氣水露點也存在相互間的影響關系。針對現有檢測技術和傳統數據驅動方法的局限性，本發明通過梯度提升決策樹(Gradient BoostingDecision Tree，GBDT)算法評估天然氣原始特征集參數對天然氣水露點敏感性，減少冗余或無關參數對露點預測的影響，實現關鍵參數的選擇。通過參數選擇后的訓練樣本對神經過程(Nerual Process，NP)模型進行訓練優化。優化后的NP預測模型可以通過脫水裝置的工藝監測參數實時的在線預測天然氣水露點，實現脫水裝置脫水性能的評估。

發明內容

針對常規天然氣水露點檢測儀易損壞，檢測成本高及傳統數據驅動方法不能有效反應實際脫水系統天然氣水露點與各監測參數間的影響關系的缺點，本發明公開了一種工藝參數驅動的天然氣水露點在線預測方法，通過評估和選擇對天然氣水露點的關鍵參數，結合具有靈活執行非線性預測的NP模型，實現一種脫水裝置工藝參數的天然氣水露點在線預測。

本發明通過下述技術方案實現：

一種工藝參數驅動的天然氣水露點在線預測方法，包括以下步驟：

步驟S1：對于具有N個工藝監測參數的脫水系統，將各參數依次編號為參數1至參數N，N個工藝參數和天然氣水露點的歷史監測數據組成預測模型原始訓練數據集，數據集共有P個樣本，將各樣本依次編號為樣本1至樣本P，該數據集以N個工藝參數為變量，天然氣水露點為標簽或目標值；