[发明专利]一种原油储罐油水界面测量装置及方法

说明书

本发明公开了一种原油储罐油水界面测量装置及方法，本发明方法是一种自动获取最优典型值，并综合油水界面传统分类统计计算方法和经典K‑means聚类计算方法获取最优数据分类的算法。首先采用自适应阈值查找算法自动获取油水界面最优典型值，其次采用多次阈值聚类算法对油水界面数据进行最优划分，最后根据最优化聚类结果统计油水界面及液位高度。本发明提出的计算方法有较高的准确率，较少的迭代次数和运行时间；保障了精确检测原油储罐内油水界面及液位高度，提高了联合站油水界面实时监控和盘库系统的精度。

技术领域

本发明涉及原油储罐油水界面测量，具体涉及一种原油储罐油水界面测量装置及方法。

背景技术

在石油化工行业，开采出来的原油存放在原油储罐中，经过沉降、脱水、去杂等多个工序后，才能得到可供提炼的石油。沉降过程中为了检测沉降罐油水界面及液位高度，需要对原油储罐中油层、水层以及乳化层高度进行识别和测量。识别和检测的方法主要有浮子式、电容式、超声波式、磁致伸缩式、导波雷达式、射频导纳式、吹气式和光纤式等。虽然这些方法相关学者、专家都做了大量的研究和实验，并获得了不错的理论和实践效果，但是就目前行业应用的角度来讲，受现场环境、资金投入、技术条件等因素限制，只有部分方法得到了应用和推广。

相比之下，射频导纳式和导波雷达式检测方法易于开发和推广，应用最为广泛。利用射频导纳物位控制技术或电磁波回波检测技术感知沉降罐中不同介质，获取不同大小的模拟信号，经过信号转化处理，得到易于分析的液位数据，并对液位数据进行统计、计算后，便可得到沉降罐中油水界面及液位高度、体积等信息。但是，这两种测量方法在统计所得油水界面液位数据时，依然采用传统分类统计计算方法计算油水界面及液位高度，典型值需要人工选取，算法落后、计算精度不高。

近年来，相关学者、专家将经典K-means聚类算法引入油水界面液位高度计算，有利于数据分析，实验取得良好效果，比传统算法获取油水界面位置在计算精度上有很大改进。但是，对于计算油水界面及液位高度而言，K-means聚类算法依然需要人工给定初始聚类中心，并可能存在因初始聚类中心选取不当陷入局部最优问题，而导致无法得到有效聚类结果的后果，进而增加算法的迭代次数，增加算法时间复杂度，时间开销较大。当然，还有很多学者、专家在如何获取最优初始聚类中心和应用方面做了很多研究工作，为油水界面数据聚类研究提供了帮助。然而，如何根据油水界面数据，自动选取最优初始聚类中心、降低迭代次数、减小算法消耗时间，提高油水界面的精准划分，则需要在分析现有油水界面计算方法的基础上，探讨一种改进的K-means油水界面自动获取阈值计算方法，快速、准确的获得油水界面及液位高度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种原油储罐油水界面测量装置及方法，以克服现有技术的缺陷，本发明能够对油水界面进行高效、准确的计算。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种原油储罐油水界面测量装置，包括竖直设置在原油储罐(3)中的油水界面测量仪(4)，所述油水界面测量仪(4)通过通信网络(2)连接至监控中心(1)，所述油水界面测量仪(4)包括若干呈矩阵式分布的传感探极。

一种采用上述的原油储罐油水界面测量装置的测量方法，包括以下步骤：

步骤1：采用自适应阈值查找算法查找一组适合做初始阈值的油水界面典型值；

步骤2：根据油水界面典型值，采用多次阈值聚类算法对油水界面数据进行分类；

步骤3：根据分类结果计算油水界面及液位高度。

进一步地，步骤1具体包括：

步骤1.1：获取界面数据x_i(i＝1,2,3,…,N)后，对其进行由小到大排序处理；