[发明专利]常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法

权利要求书

1.一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.构建影响常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量的指标体系，根据体系中的指标，获取常减压装置电脱盐系统的历史运行和实时操作数据作为样本数据；

S2.对所述样本数据进行预处理；

S3.利用预处理数据构建基于随机森林的常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量的智能预测诊断模型；

S4.通过构建的基于随机森林的电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断模型对电脱盐系统进行实时预测诊断；

S5.根据S4预测诊断结果和真实值进行对比，若预测诊断结果在误差范围内，则说明所述电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断模型的预测诊断效果理想；否则，根据结果进一步优化所述电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断模型。

2.如权利要求1所述的一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，其特征在于，所述指标包含46个参数，分别为：脱前原油硫含量、脱前原油酸值、脱前原油水分质量含量、脱前原油密度、脱前原油盐含量、一级脱盐罐变压器A1和A2和A3电压显示值、一级脱盐罐变压器A1和A2和A3电流显示值、一级脱盐罐变压器B1和B2和B3电压显示值、一级脱盐罐变压器B1和B2和B3电流显示值、一级脱盐罐界位调节-1、一级脱盐罐界位调节-2、一级脱盐罐界位指示、二级脱盐罐界位调节-1、、二级脱盐罐界位调节-2、二级脱盐罐界位指示、一级级脱盐罐前混合器前后差压指示调节、二级脱盐罐前混合器前后差压指示调节、至一级脱盐罐原油压力指示、一级脱盐罐压力指示、二级脱盐罐压力指示、至一级脱盐罐原油温度高低、一级脱盐罐出口原油温度指示、二级脱盐罐出口原油温度指示、一级脱盐罐注水泵出口流量指示调节、系统至二级脱盐罐净化水流量、二级脱盐罐液位调节指示、脱盐排水-脱盐注水换热器壳程出口脱盐水温度、至二级脱盐罐脱硫净化水流量、脱盐排水冷却器管程脱盐排水温度、出装置脱盐排水流量累计、出装置脱盐排水温度指示、至脱前原油线破乳剂、自罐区来脱前原油流量累计1-6。

3.如权利要求1所述的一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，其特征在于，所述预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换。

4.如权利要求1所述的一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，其特征在于，S3中，构建基于随机森林的常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量的智能预测诊断模型，具体方法为：

S31.将预处理数据按设定比例分成训练样本集和测试样本集；

S32.利用可放回的随机抽样方式从所述训练样本集中生成N个样本子集，每个所述样本子集中的样本数量与所述训练样本集中的样本数量相同；

S33.利用所述N个样本子集生成N棵决策树，每棵决策树的各个节点上，分别从46个参数中随机选出1个参数作为分支，基于均分误差MSE最小化原则选取分割点，构建决策树。

S34.根据上述生成的N棵决策树，综合每棵树的测试结果按照一定的机制对样本进行预测，上述过程即为基于随机森林的常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量的智能预测诊断模型。

5.如权利要求4所述的一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，其特征在于，所述设定的比例为训练样本占总预处理数据的2/3-4/5。

6.如权利要求4所述的一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，其特征在于，所述S32中，未被选取的训练样本集中的预处理数据作为袋外数据，所述袋外数据作为训练样本集中的测试数据。

7.如权利要求4所述的一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，其特征在于，从46个参数中随机选出1个参数的具体步骤是：先从46个参数中随机的选出m个参数，m小于46；再从m个参数中按照平均误差最小化MSE原则选择一个参数进行分支。

8.如权利要求4所述的一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，其特征在于，所述一定的机制为对所有决策树预测结果取平均值。