基于文本挖掘技术的油田集输管道失效诱因关联分析

为有效预防油田集输管道失效事故的发生,以某油田2018—2021年管道失效记录为基础,采用数理统计方法分析各类管道的失效特征,利用词云图和Apriori算法分析事故类型、常见诱因及诱因间的关联规则,再通过共现矩阵构建共现网络,明确集输管道失效事故发生的关键诱因项和不同诱因发生的加速项集合,最后采用多项文本挖掘技术确定事故发展的耦合关系。结果表明,位于高后果III级区域的原油低压管段和天然气中压管段是风险管控的重点;管道泄漏、油气聚集、油池火、闪火是常见事故类型,施工破坏、土壤腐蚀、防腐层破损、管道占压、含有腐蚀性物质等是常见的事故诱因;管道泄漏和油气聚集具有强关联性,在管道泄漏条件下,发生油气聚集的概率为85.21%,两者同时出现的概率为18.21%;施工破坏、土壤腐蚀、外加电流保护失效、管道占压的共同出现是导致管道失效的主要因素;诱发土壤腐蚀和内腐蚀加速的主控原因与多项诱因相关,在后续风险管控中应尽量避免多项诱因的同时出现。

基于IAOA-PNN模型的天然气压缩因子计算方法研究

针对部分压气站未设置气相色谱分析仪,无法获取天然气压缩因子的现状,通过拉丁超立方抽样获取虚拟天然气组分样本,随后以准确度较高的GERG-2008方程为基础,计算天然气密度、热值和压缩因子,形成具有热力学性质的天然气数据库,最后搭建概率神经网络(PNN)模型用于数据的训练、验证和预测,并对预测模型结果进行现场验证。结果表明,IAOA算法在收敛速度、训练精度和稳定性上优于AOA算法、PSO算法和GWO算法,证明了算法从种群初始化和密度因子方面进行优化的有效性和科学性;现场校验时本文模型的相对误差维持在-1%~2%之间,且对于组分含量和工况的变化不敏感,可适用于大部分管输气的工况条件;密度是影响算法精度的重要参数,在参数缺失的情况下,应优先保证现场具有监测温度、压力和密度的仪器设备。