SPA-PLS的高含水原油近红外光谱含水率分析

论文摘要

准确及时的检测原油含水率对注水策略调整、原油开采能力评估、油井开发寿命预测等均具有重要意义。然而,当前我国大多数油田均已进入高含水的开发中晚期,含水率测量难度大且准确率不高。在此背景下,开展了高含水情况下利用近红外光谱进行原油含水率测量的研究。首先介绍了目前原油含水率检测的常用方法,分析了它们的优劣。理论上,由于水的近红外光吸收带与原油中C—H键的吸收带有明显区别,根据Lambert-Beer吸收定律和吸光度线性叠加定律可知,不同含水率高含水原油近红外光谱会存在较强响应差异。为此,对高含水原油进行近红外光谱检测,建立原油含水率与近红外光谱响应间的非线性映射模型,可实现高含水原油含水率的精确测量。为了验证该方法的有效性,搭建了近红外光谱数据采集实验装置:采用白炽灯作为光源,经过光路调节成平行光后垂直射入样品池,用近红外光谱仪（海洋光学NIR512）采集光谱用于分析。其中,接收光谱仪带宽为900～1 700 nm,平均分成512个波段。光谱数据利用光谱仪配套软件储存在电脑中。样本采用相同厚度不同比例的油水混合物,样本含水率范围为70%～99%,共采集数据60组,每组重复3次取平均值。得到原始数据后,先进行原始数据预处理,以减少数据采集时来自高频随机噪音及温度不稳定、样本不均匀、基线漂移、光散射等不利因素的影响。分别选用了S-G滤波、一阶导数和S-G滤波+一阶导数作为数据预处理的方法,利用连续投影算法（SPA）对光谱数据进行降维,并利用偏最小二乘法（PLS）和多元线性回归（MLR）进行建模,模型精度通过计算均方根误差值（RMSE）和相关系数（r）来验证。对比发现,使用S-G滤波+一阶导数建立的模型RMSE值最小（RMSE=0.007 0,r=0.998 3）。使用SPA降维后的模型要优于全波段PLS模型（RMSE=0.083 3,r=0.920 6）与MLR模型（RMSE=0.099 9,r=0.967 1）。利用SPA提取出的31个特征波长建立的模型仅占全波段的6.05%,并获得了较好的精度。证明了利用光谱检测高含水原油含水率可行性,并且得到了满意的精度,为高含水原油的含水率检测提供了新的方法,为进一步利用近红外光进行高含水原油的快速检测与在线监测提供参考。

论文目录

• 引 言
• 1 原理与方法
•   1.1 Lambert-Beer吸收定律
•   1.2 偏最小二乘连续投影算法（PLS-SPA）提取光谱特征
• 2 实验部分
• 3 结果与讨论
•   3.1 光谱预处理
•   3.2 PLS-SPA光谱特征提取
•   3.3 近红外模型的建立及预测
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 韩建,李雨昭,曹志民,刘强,牟海维

关键词: 近红外光谱,高含水率原油,连续投影算法,偏最小二乘法

来源: 光谱学与光谱分析 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,燃料化工,石油天然气工业

单位: 东北石油大学电子科学学院

基金: 国家自然科学基金项目(51574087)资助

分类号: O657.33;TE622

页码: 3452-3458

总页数: 7

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