灰色关联技术在集输系统效率中的应用

欧阳东旭，左晓明，殷建鹏(中国石油工程建设有限公司华北分公司，河北 任丘 062550)

1 引言

1.1 研究的目的及意义

随着全球性的资源紧张时代的来临，国内对企业的用能行为进行规范和重视的程度也在日益加深，企业的节能工作正逐步向制度化方向转化。由于集输系统专业衔接多，系统相对复杂，以及受各种条件的限制，各油田在油气集输系统效率的测试工作方面开展的深度和范围都还十分有限[1]。因此，目前开展集输系统能源利用率关键影响因素研究，符合国家的产业政策和发展方向。

1.2 国内研究现状

近年来，中国老油田含水量越来越高，油气产量越来越低，随着三次采油技术的大量应用，油气处理难度大大提高，尤其是联合站脱水难度的提高使得能耗也大大提高[2]。油田站场的油气处理、集输系统处理能力不强，主要存在能耗高、效率低、检测数据缺失等问题[3]。现阶段提高效率的方法也有很多行而有效的方法，例如更换陈旧的用能设备，改进处理工艺等。但大多数情况并不能找出并针对最主要影响因素进行改进。因此将灰色关联应用在油田站场中可大大提高解决问题的能力。

1.3 本文研究内容

(1)调研华北油田集输系统现状、加热炉，并现场测试各路进站介质出站介质温度压力等参数；测量用能设备运行参数。

(2)使用灰色关联技术计算影响系统效率的各个因子的关联度，从而找出用能薄弱环节和最主要影响因素。

(3)针对用能薄弱环节提出合理的节能方向。

2 油田集输系统现状

2.1 工艺简述

古一站所属计量站单井目前全部采用单管不加热集油工艺，站内来油主要包括计量站、接转站和卸油点来油三部分，原油处理工艺主要采用一级热化学沉降和二级电脱(测试期间未通电)，输送至联合站。

3 灰色关联技术研究

3.1 灰色关联理论简介

将部分信息已知，但部分信息未知的系统称之为灰色系统，这是著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论[4]。灰色系统理论包括灰色评价、灰色关联分析等。其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。

灰色关联分析的具体计算步骤如下：

(1)确定分析数列

首先确定参考数列，即反映系统特征的数据序列；然后确定比较数列，即影响系统的各个因素所组成的数据序列

设参考数列(又称母序列)为Y={Y(k) | k = 1，2，Λ，n}；

比较数列(又称子序列)Xi={Xi(k) | k = 1，2，Λ，n}， i = 1，2，Λ，m。

(2)变量无量纲化

因为整个系统中影响因素繁多，各因素列中的数据量纲也不尽相同，这就造成了在比较过程中由于单位及物理意义不同造成对比困难。据此原因在进行灰色关联度的分析时，需要消除各因素的物理意义，也就是进行无量纲化处理。将矩阵中的每一个数均除以矩阵中的第一个数，便得到了一个新矩阵即进行初值化处理；对矩阵中所有元素进行平均值计算，将原矩阵中的所有数据均除以此平均值，便得到新矩阵即进行均值化处理。

(3)计算关联系数

X0(k)与Xi(k)的关联系数：

记△i(k)=∣y(k)-xi(k)∣，则

式中：ρ为分辨系数，ρ的范围较大，但ρ越小表示分辨力越大。通常取ρ = 0.5，是因为当ρ≤0.546时，分辨力最好，具体取值可根据实际情况具体分析，选择适宜的当ρ值。

(4)计算关联度

各参考数列在曲线中的各点也就是不同时间段中的关联程度，是用关联系数来比较。由于信息较为分散且数量众多，一般不便于进行整体性比较。所以在计算过程中对曲线中的各点也就是各信息的关联系数进行平均值计算非常必要，将平均值作为比较各数列之间关联程度的具体表示。关联度ri公式如下：

(5)关联度排序

对上一步计算得出关联度进行比较，并按数值大小进行排序，可以得到各影响因子对系统整体的影响，从而可以得到最主要的影响因子。

3.2 关联度计算方法

总结了灰色关联的计算方法和应用范围，按照计算方法对加热炉效率以及系统站能源效率进行综合分析与计算，得到了相应的关联度，确定了对相应效率影响最大的因子。下面对关联度计算情况进行介绍。

(1)输入原始数据

①其中第一列数据是最终判断受影响的参数，其余数据为对应的影响因子，如此得到一个1*n的矩阵(行*列，下同)；②根据灰色关联计算要求，至少需要4组原始数据在计算后的关联度才具有参考价值与现实意义，因此，对每一个变量单独进行5%(5%为按照实际情况波动而确定，因此不能增幅过多)的增幅，得到一个m*n的矩阵。

(2)计算得到所有数据中每一列的平均数，得到一个1*n的矩阵。

(3)无量纲处理：用所有数据与相应列的平均数进行相除，以此对数据进行无量纲处理，得到一个m*n的矩阵。

(4)计算△i(k)，即△i(k)=∣y(k)-xi(k)∣，用第一列的无量纲数据，减去对应每一行其余无量纲数据，得到一个m*(n-1)的矩阵。

(6)计算关联系数：对矩阵(4)中每一个数据，引用公式(4)，如此得到一个m*(n-1)的矩阵。

(7)计算关联度：对矩阵(6)中每一列数据引用公式(5)进行计算，得到一个1*(n-1)的矩阵。

(8)对关联度矩阵中数据进行排列，其中数据最大的值对应的因子，就是最重要的影响因子。

3.3 灰色关联计算结果

3.3.1 站能源效率灰色关联

通过计算，古一站能源效率灰色关联影响因子从大到小排列为：各路进站介质的温度、压力、流量、含水率；各路出站介质的温度、压力、流量、含水率；站燃气消耗量；站耗电量。

3.3.2 加热炉效灰色关联

通过计算，加热炉灰色关联影响因子从大到小排列为：介质进口温度、介质出口温度、被加热介质流量、燃气消耗量、入炉冷空气温度、排烟温度、燃气消耗量等。

4 结语

关联度的大小直接表明此因素对于结果的影响程度大小。关联度越大，影响效果越明显。通过数据的分析比较得出以下结论：对于站能源效率来说，关联度较高的是去水区的温度流量以及外输油的温度流量，即对站能源效率影响较大。提升站能源效率可在去水区的温度流量或及外输油的温度流量方面做调整，根据水力及热力条件降低外输温度，并加装热泵回收含油污水余热。对于加热炉通过灰色关联发现，被加热介质的出口温度以及流量关联度大，可从加热炉维护方面减少热能浪费，合理降低介质出口温度从而提高效率。在实际的现场数据获取过程中还存在缺乏计量工具和运行工况有调整的问题，若要全面提高效率需要同步提升计量手段，找到系统的薄弱部分进行针对性改进，降低维护成本，进而更好地促进油田稳定发展。