本發(fā)明涉及集輸管線流通狀態(tài)監(jiān)測，尤其涉及一種基于統(tǒng)計模式分析的集輸管線流通狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著我國石油天然氣行業(yè)的持續(xù)快速發(fā)展，油氣管道的投產(chǎn)建設(shè)日益增多，集輸管線輸送已成為當(dāng)今石油天然氣行業(yè)的主要運輸方式，具有能耗低、運輸成本低及運輸量大等優(yōu)點。集輸管線大多深埋于地下，輸送環(huán)境工況復(fù)雜，且煤層氣狀態(tài)多變。在輸送過程中，隨著溫度的變化，飽和氣體中冷凝水逐漸析出，導(dǎo)致集輸管道中積液現(xiàn)象明顯，影響輸氣效率的同時還會對管道的生產(chǎn)運行安全造成隱患。因此，開展集輸管線流通狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)警，對解決管道積液問題、避免集輸管網(wǎng)發(fā)生凍堵、提高資源的經(jīng)濟(jì)效益開發(fā)具有重要意義。

2、對于集輸管線的流通狀態(tài)監(jiān)測國內(nèi)外已開展了相關(guān)研究，大多數(shù)研究將管內(nèi)輸送流體作為氣液兩相流處理。一些研究通過相關(guān)參數(shù)的測量與分析對管道積液進(jìn)行監(jiān)測，如使用高精度壓力傳感器對井口和閥組壓力進(jìn)行測量，作為管道積液的識別指標(biāo)：張浩亮等人在2023年發(fā)表在《中國煤層氣》第20卷，第22-25頁，題為《煤層氣集輸管網(wǎng)積液在線監(jiān)測及處理技術(shù)》的文章。一些研究通過數(shù)值仿真對管線積液進(jìn)行研究，如使用全動態(tài)多相流模擬軟件仿真對管線積液進(jìn)行規(guī)律分析：伍坤一等人在2024年發(fā)表在《西南石油大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）》第46卷，第136-146頁，題為《四川某氣田集輸管線積液影響規(guī)律研究》的文章。然而，上述研究存在一些缺點：未對集輸管線測量數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的信息挖掘，數(shù)據(jù)利用率較低，流通狀態(tài)監(jiān)測準(zhǔn)確率較低；此外，研究依賴于經(jīng)驗預(yù)測。

3、集輸管線測量數(shù)據(jù)通常具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)維度多等特點。針對復(fù)雜過程的檢測數(shù)據(jù)，從中提取信息進(jìn)行建模與監(jiān)測的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法已成為研究熱點。多元統(tǒng)計過程監(jiān)測(multivariate?statistical?process?monitoring，mspm)方法可有效降低數(shù)據(jù)維數(shù)、提取有效特征，建立狀態(tài)監(jiān)測模型，已成功應(yīng)用于管內(nèi)氣液兩相流狀態(tài)識別與監(jiān)測領(lǐng)域。針對多相流體的信息挖掘與狀態(tài)監(jiān)測，主成分分析(principle?component?analysis，pca)是一種有效的方法，如董峰等人在2022年發(fā)表在《自動化學(xué)報》第48卷，第762-773頁，題為《多模態(tài)動態(tài)核主成分分析的氣液兩相流狀態(tài)監(jiān)測》的文章。為了將監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)一步融合為直觀有效的決策信息，貝葉斯推理被引入過程狀態(tài)分析領(lǐng)域，如zou?x?y等人于2019年發(fā)表在《工業(yè)和工程化學(xué)研究》（industrial&engineering?chemistry?research）第58卷，第1341-1351頁，題為《具有平穩(wěn)和非平穩(wěn)混合變量的過程運行性能的精細(xì)評估》（meticulousassessment?of?operating?performance?for?processes?with?a?hybrid?of?stationaryand?nonstationary?variables）的文章。

4、雖然主成分分析及其與貝葉斯推理相結(jié)合的方法在過程狀態(tài)監(jiān)測與分析領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用，但其仍存在一些局限性：集輸管線的檢測信號在時域維度或頻域維度上可能表現(xiàn)出一定的規(guī)律性，以原始檢測信號的統(tǒng)計量（如均值、方差、偏度等）作為監(jiān)測模型的輸入可以更好地區(qū)分不同狀態(tài)。然而，目前尚未有統(tǒng)計模式主成分分析與貝葉斯推理相結(jié)合的研究；此外，目前尚未有基于多元統(tǒng)計分析的集輸管線流通狀態(tài)監(jiān)測的應(yīng)用。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在解決上述問題。為此，本發(fā)明提供一種基于統(tǒng)計模式分析的集輸管線流通狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，對集輸管線的檢測信號進(jìn)行分析，通過設(shè)置滑動窗口，計算測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模式矩陣，并對統(tǒng)計模式矩陣進(jìn)行主成分分析，建立正常狀態(tài)和兩種積液狀態(tài)共三種狀態(tài)的子模型，利用三種狀態(tài)的主成分特征計算監(jiān)測統(tǒng)計量，進(jìn)行貝葉斯推理，得到最終的直觀狀態(tài)監(jiān)測指標(biāo)，準(zhǔn)確判斷當(dāng)前過程所處狀態(tài)。

2、本發(fā)明提供一種基于統(tǒng)計模式分析的集輸管線流通狀態(tài)監(jiān)測方法，采用的技術(shù)方案如下：包括以下步驟：

3、步驟1：構(gòu)建統(tǒng)計模式主成分分析模型；

4、步驟2：根據(jù)所述統(tǒng)計模式主成分分析模型計算各狀態(tài)的監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限和監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限；

5、步驟3：獲取集輸管線的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測數(shù)據(jù)，計算標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模式矩陣；

6、步驟4：利用所述統(tǒng)計模式主成分分析模型，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模式矩陣，計算得到監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量和監(jiān)測統(tǒng)計量；

7、步驟5：基于所述各狀態(tài)的監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限和監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限，根據(jù)所述監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量和監(jiān)測統(tǒng)計量，使用貝葉斯推理進(jìn)行決策融合，計算得到的集輸管線的當(dāng)前狀態(tài)。

8、進(jìn)一步的，步驟1包括：

9、步驟1.1：獲取集輸管線的檢測數(shù)據(jù)，構(gòu)建二維數(shù)據(jù)矩陣；

10、步驟1.2：對所述二維數(shù)據(jù)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到各狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣；

11、步驟1.3：根據(jù)各狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣，計算各狀態(tài)的統(tǒng)計模式矩陣；

12、步驟1.4：對各狀態(tài)的統(tǒng)計模式矩陣進(jìn)行主成分分析，建立統(tǒng)計模式主成分分析模型。

13、進(jìn)一步的，狀態(tài)包括正常輸送、較少積液和較多積液。

14、進(jìn)一步的，所述步驟1.2中，標(biāo)準(zhǔn)化處理為：

15、

16、其中，表示狀態(tài)下第個變量的數(shù)據(jù)的平均值，表示狀態(tài)下第個變量的數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)，表示第個采樣時刻的第個變量的數(shù)據(jù)，表示每種狀態(tài)建模數(shù)據(jù)的采樣點數(shù)量。

17、進(jìn)一步的，所述步驟1.3包括：

18、步驟1.3.1：基于各狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣，構(gòu)建滑動窗口數(shù)據(jù)矩陣；

19、步驟1.3.2：計算每個滑動窗口數(shù)據(jù)矩陣的統(tǒng)計量矩陣；

20、統(tǒng)計量包括樣本的均值、樣本的方差、樣本的偏度、樣本的峭度和樣本的波動范圍；

21、步驟1.3.3：根據(jù)所述滑動窗口數(shù)據(jù)矩陣的統(tǒng)計量矩陣，計算得到各狀態(tài)的統(tǒng)計模式矩陣。

22、進(jìn)一步的，所述步驟1.4包括：

23、步驟1.4.1：計算各狀態(tài)的統(tǒng)計模式矩陣的協(xié)方差矩陣：

24、，

25、其中，表示滑動窗口的數(shù)量，表示矩陣轉(zhuǎn)置；

26、步驟1.4.2：對進(jìn)行特征值分解：

27、

28、其中，表示的特征向量矩陣，表示的特征矩陣，，表示第1個特征值，表示第2個特征值，表示第個特征值，特征值由大到小排列；表示檢測數(shù)據(jù)的變量維度；

29、步驟1.4.3：根據(jù)主成分累計貢獻(xiàn)率方法確定保留的主成分個數(shù)a；

30、步驟1.4.4：取的前a個特征值，構(gòu)成對角矩陣，；取的特征向量矩陣的前a列，構(gòu)成負(fù)載矩陣；

31、可被分解為主成分空間和殘差空間：

32、

33、其中，表示得分矩陣，；

34、、、和作為統(tǒng)計模式主成分分析模型的參數(shù)矩陣。

35、進(jìn)一步的，所述步驟2包括：

36、利用統(tǒng)計模式主成分分析模型計算各狀態(tài)統(tǒng)計模式矩陣的每個樣本的監(jiān)測統(tǒng)計量，

37、的第n個樣本的監(jiān)測統(tǒng)計量：

38、

39、其中，表示m狀態(tài)下第n個樣本的監(jiān)測統(tǒng)計量，表示m狀態(tài)下第n個樣本對應(yīng)的主成分得分向量，，表示的逆矩陣，表示的轉(zhuǎn)置矩陣，表示m狀態(tài)下第n個樣本的監(jiān)測統(tǒng)計量，表示m狀態(tài)下第n個樣本統(tǒng)計模式矩陣，表示m狀態(tài)下第n個樣本的統(tǒng)計模式主成分，；

40、利用核密度估計法，根據(jù)各狀態(tài)統(tǒng)計模式矩陣的所有樣本的監(jiān)測統(tǒng)計量，計算監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限和監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限。

41、進(jìn)一步的，所述步驟3中，利用構(gòu)建統(tǒng)計模式主成分分析模型所用的數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

42、進(jìn)一步的，所述步驟5包括：

43、步驟5.1：計算處于m狀態(tài)的事件的類內(nèi)條件概率和類外條件概率，，公式為：

44、

45、

46、其中，表示監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量，，表示監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限，，表示監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量，表示監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量，表示監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限，表示監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限；

47、步驟5.2：計算監(jiān)測統(tǒng)計量的貝葉斯后驗概率：

48、

49、其中，表示事件的先驗概率，表示互斥事件的先驗概率；

50、步驟5.3：監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量和監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量進(jìn)行加權(quán)融合：

51、

52、其中，表示m狀態(tài)的后驗概率，表示加權(quán)參數(shù)，可通過交叉驗證確定；

53、步驟5.4：集輸管線的當(dāng)前狀態(tài)被識別為具有最大后驗概率的狀態(tài)：

54、

55、其中，表示根據(jù)最大后驗概率識別的操作。

56、本發(fā)明還提供一種基于統(tǒng)計模式分析的集輸管線流通狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，采用的技術(shù)方案如下：包括：模型構(gòu)建單元、控制限計算單元和狀態(tài)識別單元，所述模型構(gòu)建單元分別與所述控制限計算單元、狀態(tài)識別單元連接，所述控制限計算單元與狀態(tài)識別單元連接，

57、模型構(gòu)建單元，用于構(gòu)建統(tǒng)計模式主成分分析模型；

58、控制限計算單元，用于根據(jù)所述統(tǒng)計模式主成分分析模型計算各狀態(tài)的監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限和監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限；

59、狀態(tài)識別單元，用于獲取集輸管線的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測數(shù)據(jù)，計算標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模式矩陣；

60、利用所述統(tǒng)計模式主成分分析模型，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模式矩陣，計算得到監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量和監(jiān)測統(tǒng)計量；

61、基于所述各狀態(tài)的監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限和監(jiān)測統(tǒng)計量的控制限，根據(jù)所述監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測統(tǒng)計量和監(jiān)測統(tǒng)計量，使用貝葉斯推理進(jìn)行決策融合，計算得到的集輸管線的當(dāng)前狀態(tài)。

62、本發(fā)明實施例中的上述一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果之一：

63、本發(fā)明提出統(tǒng)計模式主成分分析方法，并與貝葉斯推理結(jié)合，實現(xiàn)了集輸管線內(nèi)流體的正常輸送狀態(tài)以及兩種積液狀態(tài)的在線監(jiān)測。本發(fā)明通過計算集輸管線檢測信號的統(tǒng)計模式矩陣，包括均值、方差、偏度、峭度、波動范圍，挖掘檢測信號在時域維度或頻域維度上的規(guī)律性。本發(fā)明對統(tǒng)計模式矩陣進(jìn)行主成分分析，計算監(jiān)測統(tǒng)計量，刻畫了主成分和殘差在變化趨勢和幅值上偏離模型的程度；通過貝葉斯推理，對和兩種監(jiān)測統(tǒng)計量進(jìn)行決策級融合，直觀、綜合地監(jiān)測識別集輸管線流通狀態(tài)。本發(fā)明克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗法、仿真法以及pca等數(shù)據(jù)驅(qū)動方法對集輸管線進(jìn)行流通狀態(tài)監(jiān)測的缺點，提高了流通狀態(tài)監(jiān)測的精確性和全面性，可應(yīng)用于實際工業(yè)現(xiàn)場，為集輸管線的治理調(diào)控提供反饋決策信息。本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。