[发明专利]一种基于聚类分析的油气水三相流相态临界点识别方法

说明书

本发明属于石油工程技术领域，具体涉及一种基于聚类分析的油气水三相流相态临界点识别方法；从电流测量数据值中挑选3个数据，定义为初始中心M，以M为中心分为3类；将M以外的数据归类到离它自身最近的一个初始中心点代表的类中，并计算整组数据的差值绝对值之和E_pre；提取两类数据中的中心位置的数据作为新的中心M_new，重新归类计算其对应的差值绝对值之和E_new，利用交换的总代价为负的原则更换M，更新后的初始中心命名为M_proc；重复上述两步，直到更新后的初始中心M_proc不再变化或迭代次数k达到最大迭代次数k_max。改善油气水三相流分相流量测量时临界点识别对其测量精度的影响，提高油气水三相流的计量精度。

技术领域：

本发明属于石油工程技术领域，具体涉及一种基于k-medoids聚类分析的油气水三相流相态临界点识别方法。

背景技术：

油气水三相流各相流量计量是目前油田评估油井产量的重要参数。传统的多相流测量方法是建立在对单相流测量方法的基础上，存在很多缺陷和弊端，促使传统多相流测量方法精度较低，无法为后续油田生产工作提供有效的支撑。对油气水三相流进行分离式测量，该方法将油气水三相流进行油水分离、油气分离，采用体积法计量各相流量，操作安全可靠且成本较低，测量结果的精确度由油气和油水相态临界点确定的准确度衡量。因多相流临界点检测过程中，压差传感器对测量装置中不同比例不同物质的混合物没有统一的衡量标准，测量获取的数据会产生不定时跳变，因此无法采用设置绝对值的方法来确定油气和油水相态临界点。油气和油水相态转换时，压差传感器对测量装置中混合物检测获取的电流值随时间的推移呈现单调变化，对其数据进行聚类分析即可获取油气和油水的跃变点，以确定固定体积内集油、气、水的时间。

最为常见的聚类分析算法为k-means算法，该算法原理简单且具备计算速度快等优势，但若存在异常数据或者噪音数据，异常数据或噪音数据对整体数据的处理具有极大的影响，将其应用于测量油气水三相流相态临界点检测会凸显k-means算法的缺陷，影响油气水三相流各相流量测量的结果。针对该问题，本专利提出基于k-medoids聚类分析的三相流相态临界点识别方法，并利用该方法对采集数据进行分析确定多相流测量相态转换的临界点，从而提高多相流各相流量测量的精度。

发明内容：

本发明的目的是为改善油气水三相流进行各组分分相流量测量时临界点识别对其测量精度的影响，提供一种基于k-medoids聚类分析的油气水三相流相态临界点识别方法，从而提高油气水三相流的计量精度。

本发明采用的技术方案为：一种基于聚类分析的油气水三相流相态临界点识别方法，所述识别方法包括以下步骤：

步骤一：从所有油气水三相流电流测量数据值中挑选3个数据，将其定义为初始中心M，并将所有数据以M为中心分为3类；

步骤二：根据欧几里德距离将除初始中心M以外的其他数据归类到离它自身最近的一个初始中心点所代表的类中，并计算整组数据在该种分类情况下的差值绝对值之和E_pre；

步骤三：提取步骤二的两类数据中的中心位置的数据作为新的中心M_new，并重新归类计算其对应的差值绝对值之和E_new，利用交换的总代价TP为负的原则，更换初始中心M，更新后的初始中心命名为M_proc；

步骤四：重复步骤二和步骤三，直到更新后的初始中心M_proc不再变化或者迭代次数k达到最大迭代次数k_max，即完成聚类，不同类之间的分界点即为压差传感器感应到相态变化的临界点。

进一步地，所述步骤一中油气水三相流电流测量数据用集合X表示，集合X表示为：