【摘 要】
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成品油管道停输期间,由于管内外温差导致管道压力下降,另外打孔盗油也会使得管道压力下降,因此现场难以分辨是否发生盗油事故.本文为实现管道压力变化实时监控、有效指导现场管理的目标,开展了成品油管道停输压力预测研究.首先从机理模型出发,确定了压力变化的影响因素(停输时长、油品温度、环境温度);基于SCADA数据和天气数据构建了停输压力样本数据库;为提高预测精度,考虑了压力变化的时间序列特性,建立了基于PSO优化的LSTM压力预测模型(PSO-LSTM);以MAE、RMSE、MAPE为指标,以国内3条不同停输时长
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京 102249
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成品油管道停输期间,由于管内外温差导致管道压力下降,另外打孔盗油也会使得管道压力下降,因此现场难以分辨是否发生盗油事故.本文为实现管道压力变化实时监控、有效指导现场管理的目标,开展了成品油管道停输压力预测研究.首先从机理模型出发,确定了压力变化的影响因素(停输时长、油品温度、环境温度);基于SCADA数据和天气数据构建了停输压力样本数据库;为提高预测精度,考虑了压力变化的时间序列特性,建立了基于PSO优化的LSTM压力预测模型(PSO-LSTM);以MAE、RMSE、MAPE为指标,以国内3条不同停输时长的成品油管道为例,并对比了基本LSTM、SVR、DT、RF、ANN等预测模型;算例结果表明基于PSO-LSTM的压力预测模型效果最好,特别当停输时长较短时,其效果更突出,RMSE、MAE和MAPE分别为0.009、0.008和0.167.本文建立的压力预测模型能动态预测管道压力变化情况,实现管道压力实时监控,提高现场运行管理效率.当预测值与检测值相差较大时,可认为管道发生异常情况,需现场排查.
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