[发明专利]一种超声流量计性能在线监测方法及系统在审
申请号: | 202110912799.1 | 申请日: | 2021-08-10 |
公开(公告)号: | CN113551744A | 公开(公告)日: | 2021-10-26 |
发明(设计)人: | 温凯;徐海龙;王伟;焦健丰;韩旭;殷雄 | 申请(专利权)人: | 中国石油大学(北京) |
主分类号: | G01F25/00 | 分类号: | G01F25/00;G01F1/66;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/27;G06F30/28;G06K9/62;G06F119/14 |
代理公司: | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人: | 王胥慧 |
地址: | 102299*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 超声 流量计 性能 在线 监测 方法 系统 | ||
1.一种超声流量计性能在线监测方法,其特征在于,包括:
实时获取超声流量计所在管段两端的压力和温度以及超声流量计测量的流量;
采用预先建立的水力学机理模型和BP神经网络模型,根据实时获取超声流量计所在管段两端的压力和温度,分别确定实时通过超声流量计所在管段的流量;
根据实时获取的超声流量计所在管段的流量以及确定的实时通过超声流量计所在管段的流量,判断超声流量计的运行状态。
2.如权利要求1所述的一种超声流量计性能在线监测方法,其特征在于,所述采用预先建立的水力学机理模型和BP神经网络模型,根据实时获取超声流量计所在管段两端的压力和温度,分别确定实时通过超声流量计所在管段的流量,包括:
获取超声流量计所在管段的历史现场运行数据;
采用预先建立的水力学机理模型,根据获取的历史现场运行数据,确定实时通过超声流量计所在管段的流量;
采用训练好的BP神经网络模型,根据获取的历史现场运行数据,确定实时通过超声流量计所在管段的流量。
3.如权利要求2所述的一种超声流量计性能在线监测方法,其特征在于,所述采用预先建立的水力学机理模型,根据获取的历史现场运行数据,确定实时通过超声流量计所在管段的流量,包括:
采用水力学机理模型,根据获取的历史现场运行数据,确定不同工况下超声流量计所在管段的摩阻系数;
根据不同工况下超声流量计所在管段的摩阻系数,得到实时通过超声流量计所在管段的流量。
4.如权利要求3所述的一种超声流量计性能在线监测方法,其特征在于,所述采用水力学机理模型,根据获取的历史现场运行数据,确定不同工况下超声流量计所在管段的摩阻系数,包括:
根据质量守恒定律、动量守恒定律和能量守恒定律,建立天然气流动相应的连续性方程、运动方程和能量方程;
将SCADA系统采集的点作为准稳态点,假定天然气在检定站内的管道中进行等温流动以及假定检定站内的管道为水平管道;
确定不同工况下超声流量计所在管段的摩阻系数λ:
式中,Z为天然气在管输条件下的压缩因子;T为检定温度C0为单位换算系数;PQ为输气管道的起点压力;PZ为输气管计算段的终点压力;D为输气管内径;Δ*为天然气的相对密度;L为输气管计算段的长度。
5.如权利要求2所述的一种超声流量计性能在线监测方法,其特征在于,所述采用训练好的BP神经网络模型,根据获取的历史现场运行数据,确定实时通过超声流量计所在管段的流量,包括:
提取出超声流量计所在管段的历史现场运行数据中不同工况下管道两端的压力和温度,对BP神经网络模型进行训练;
将实时获取的实时超声流量计所在管段两端的压力和温度输入至训练好的BP神经网络模型,得到实时通过超声流量计所在管段的流量。
6.如权利要求5所述的一种超声流量计性能在线监测方法,其特征在于,所述提取出超声流量计所在管段的历史现场运行数据中不同工况下管道两端的压力和温度,对BP神经网络模型进行训练,包括:
建立BP神经网络模型;
采用遗传算法,对建立的BP神经网络模型进行修正,得到修正后的BP神经网络模型;
提取出超声流量计所在管段的历史现场运行数据中不同工况下管道两端的压力和温度,并对修正后的BP神经网络模型进行训练,得到训练好的BP神经网络模型。
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