[发明专利]一种原油脱盐过程的运行模式故障监测方法

权利要求书

1.一种原油脱盐过程的运行模式故障监测方法，其特征在于，步骤如下：

步骤一：初始数据的采集与预处理

采集原油脱盐过程中的原始特征信息，通过剔除异常数据、填充缺失数据、纠正错误数据和数据对齐的方式进行数据的预处理；

步骤二：运行模式向量的构建

(1)对步骤一预处理之后的数据进行变量选择，挑选出有效的、能反映系统行为和过程状态的特征数据，同时剔除无效特征，以初步降低系统过程信息的特征空间维数；

(2)利用变换技术将步骤(1)得到的特征数据进行变换，得到综合特征，并构建运行模式向量X＝[X₁,X₂,…,X_n]，确保消除特征数据之间的相关性，再次降低系统过程信息的特征空间维数；

步骤三：利用势函数判别法对构建的运行模式向量进行分类

(3)用势函数H(X,X_m)来表达步骤(2)构建的运行模式向量X＝[X₁,X₂,…,X_n]，得到以样本点X_m为中心，X_m周围空间中任一点X处的势能分布情况，其中，n为样本点的个数，m＝{1,2,…n}为第m个样本点；

其中，属于ω₁类样本点的势能为正值，属于ω₂类样本点的势能值乘以-1变为负值；

在ω₁类样本点聚类的空间区域中，对所有ω₁类样本点的势能分布进行叠加，得到一个“高峰”；

在ω₂类样本点聚类的空间区域中，对所有ω₂类样本点的势能分布进行叠加，得到一个“低谷”；

(4)设初始累积势函数H₀(X)＝0，利用迭代算法式(1)对累积势函数进行更新：

H_k+1(X)＝H_k(X)+r_k+1H(X,X_m) (1)

其中，k为迭代次数，r_k+1为校正项系数，r_k+1的计算公式如式(2)：

(5)执行步骤(4)中的累积势函数迭代算法，直到累积势函数对所有样本点都能正确分类，得到最终的累积势函数H_k+1(X)；

(6)当H_k+1(X)＜0时，则原油脱盐过程的运行状态处于故障模式；当H_k+1(X)＞0时，则原油脱盐过程的运行状态处于正常模式。

2.根据权利要求1所述的运行模式故障监测方法，其特征在于，所述的原始特征信息包括乳剂含量、温度、压力、Cl含量和水的密度。

3.根据权利要求1或2所述的运行模式故障监测方法，其特征在于，所述剔除异常数据的方式为拉依达准则，填充缺失数据的方式为均值填充法。

4.根据权利要求1或2所述的运行模式故障监测方法，其特征在于，所述的变量选择，采用的方法为穷举法、随机搜索法、启发式搜索法或Lasso正则化方法。

5.根据权利要求3所述的运行模式故障监测方法，其特征在于，所述的变量选择，采用的方法为穷举法、随机搜索法、启发式搜索法或Lasso正则化方法。

6.根据权利要求1或2或5所述的运行模式故障监测方法，其特征在于，所述的变换技术是指主元分析、K均值聚类、贝叶斯分类或势函数判别。

7.根据权利要求3所述的运行模式故障监测方法，其特征在于，所述的变换技术是指主元分析、K均值聚类、贝叶斯分类或势函数判别。

8.根据权利要求4所述的运行模式故障监测方法，其特征在于，所述的变换技术是指主元分析、K均值聚类、贝叶斯分类或势函数判别。