[发明专利]基于超声波声速法的原油含水率检测方法

权利要求书

1.一种基于超声波声速法的原油含水率检测方法，其特征在于该方法的步骤如下：

1)根据牛顿-拉普拉斯声速方程、Urick模型，以及原油和水两种介质中超声波声速和介质密度与温度的关系，推导出含水率与超声波在油水混合物中的传播速度以及温度之间关系的机理模型：

式中，α表示被测油水混合物的含水率，v表示超声波在被测油水混合物中的传播速度，单位为m/s，T表示被测油水混合物的温度，单位为℃；B₁,B₂,B₃为与油和水的绝热压缩系数、超声波在这两种介质中的波速，以及温度有关的参数；

2)通过实验测量超声波在被测油水混合物样品中传播的渡越时间t，油水混合物样品的温度T，在传播距离恒定的条件下利用渡越时间t计算得到超声波在被测样品中的传播速度v；

3)将传播速度v和温度T代入公式(1)中，得到含水率的初步预测结果α′；

4)将初步预测结果α′和温度T作为输入变量，对应的含水率真实值作为输出变量，采用支持向量回归(SVR)的方法进行建模，通过调整参数获得含水率预测的最佳回归模型，则该模型为最终含水率检测温度补偿混合模型；

4.1)将初步预测结果α′和温度T作为两维输入变量、将对应的含水率真实值作为一维输出变量构建数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；

4.2)采用支持向量回归的方法对训练集进行迭代训练，将核函数设置为径向基核函数，设置好惩罚因子和追求的拟合精度，当训练模型的拟合精度达到设定值或达到默认迭代次数上限，停止迭代训练，并用此时得到的回归模型对测试集进行含水率预测，记录下含水率预测结果的均方根误差；

4.3)不断修改步骤4.2)中的惩罚因子，并重复进行步骤3)中的迭代训练，观察不同惩罚因子下得到的模型对测试集的含水率预测结果的均方根误差；当均方根误差达到极小值时，便可认为模型的预测效果达到最好，此时得到的支持向量回归模型为最终的原油含水率检测温度补偿混合模型；

5)将超声波在被测油水混合物样品中的传播速度v和温度T代入该混合模型，即可得到含水率最终检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于超声波声速法的原油含水率检测方法，其特征在于基于Urick模型，经过推导获得了包含温度补偿的含水率检测机理模型；具体的步骤如下：

1)Urick模型中，根据牛顿-拉普拉斯公式给出了超声波在两相混合物中的传播速度与其绝热压缩系数和密度之间的关系：

v²＝(kρ)^-1 (2)

式中：v为超声波在该混合物中的传播速度，ρ表示混合物的密度，单位为kg/m³，k表示混合物的绝热压缩系数；而混合物的绝热压缩系数和密度又与组成该混合物的两相介质的绝热压缩系数、密度以及两相比例有关，对于油水混合物来说，混合物的绝热压缩系数和密度具有如下关系：

k_w，k_o分别为水和油的绝热压缩系数，ρ_w，ρ_o分别为水和油的密度，α为混合物的含水率，下标w和o分别表示水和油，将混合物的绝热压缩系数和密度分别用油和水的绝热压缩系数和密度代入后，得到一个关于含水率α的一元二次方程：

A₁α²+A₂α+A₃-v^-2＝0 (4)

其中，A₁,A₂,A₃为与油和水的绝热压缩系数和密度相关的系数：

求解方程(4)并考虑到含水率不能为负，得到含水率的表达式为：

其中，B₁,B₂,B₃为与A₁,A₂,A₃有关的参数：

从含水率的表达式(6)可以看出，含水率与水、油的密度，以及超声波在水、油中的波速有关，而这些物理参数均受温度的影响；

2)根据历史经验公式和实验的方法，可以得到原油和水的相关物理参数与温度T的关系，具体为：

水的声速随温度的变化关系v_w(T)、水的密度随温度的变化关系ρ_w(T)、原油的声速随温度的变化关系v_o(T)、原油的密度随温度的变化关系ρ_o(T)；v_w(T)和ρ_w(T)可通过文献资料获得，v_o(T)和ρ_o(T)则通过实验测量和数据拟合得到；

将上述四个物理参数随温度的变化关系代入方程(7)中参数B₁～B₃的计算公式，经简化处理，得到B₁～B₃与温度T的关系式为：

将使用公式(8)代入公式(6)，便可得到包含温度补偿的含水率检测机理模型。