張子濤 殷存志 楊 毅 董彩虹 向 敏

1中國石油北京油氣調(diào)控中心

2中亞天然氣管道有限公司

氣田集氣站安全監(jiān)測數(shù)據(jù)異常值識別研究

張子濤1殷存志2楊 毅1董彩虹1向 敏1

1中國石油北京油氣調(diào)控中心

2中亞天然氣管道有限公司

天然氣集氣站監(jiān)測數(shù)據(jù)異常值的準(zhǔn)確識別具有重要意義。借助支持向量回歸機(jī)算法，建立傳感器在線預(yù)測模型，利用遺傳算法獲取最佳SVR參數(shù)，避免過擬合問題；基于一步預(yù)測誤差判斷方法，通過遺傳算法獲取最佳懲罰因子、不敏感損失函數(shù)參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)以保證SVR回歸效果，構(gòu)建集氣站監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別方法；計(jì)算回歸值和監(jiān)測值之間的差值，若其大于閾值，可判斷該實(shí)測值為異常，用回歸值代替監(jiān)測值，通過中心服務(wù)器寫入到現(xiàn)場控制執(zhí)行器中，則可防止安全系統(tǒng)誤動(dòng)作。工程應(yīng)用表明該方法具有良好的適用性。

集氣站；安全監(jiān)測數(shù)據(jù)；異常；識別

為保障氣田集氣站安全、高效運(yùn)行，需對站內(nèi)工藝運(yùn)行參數(shù)及可燃?xì)鈹?shù)據(jù)（如硫化氫和甲烷濃度）進(jìn)行在線監(jiān)測。然而由于種種原因，如傳感器故障、信號干擾、電纜破壞等，參數(shù)監(jiān)測值易出現(xiàn)異常，不能準(zhǔn)確反映現(xiàn)場實(shí)際情況，由此引發(fā)集氣站安全系統(tǒng)誤關(guān)斷、誤報(bào)警事件，影響正常生產(chǎn)[1]。為提高安全控制系統(tǒng)的可靠性，需對監(jiān)測數(shù)據(jù)異常值進(jìn)行準(zhǔn)確識別。支持向量回歸機(jī)算法（SVR，Support Vector Regression）具有計(jì)算量小、存儲量少且算法穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)[2]，在信號識別、故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

由于存在節(jié)流降壓及閥門分隔作用，集氣站內(nèi)工藝監(jiān)測值具有相關(guān)性不強(qiáng)的特性，同時(shí)硫化氫和甲烷濃度傳感器布置較分散，其安全監(jiān)測值也無相關(guān)性，不能作為整體進(jìn)行回歸計(jì)算。本文借助于支持向量回歸機(jī)算法，對單個(gè)傳感器建立在線預(yù)測模型，基于一步預(yù)測誤差判斷方法，通過遺傳算法獲取最佳懲罰因子、不敏感損失函數(shù)參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)以保證SVR回歸效果，從而構(gòu)建集氣站監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別方法。

1 支持向量回歸機(jī)算法

支持向量回歸機(jī)算法由支持向量機(jī)分類算法演化而來，給定訓(xùn)練樣本{(x1,y1),...,(xl,yl)}，其決策函數(shù)為，可歸結(jié)為如下凸優(yōu)化問題

式中ε為不敏感損失函數(shù)參數(shù)。引入松弛變量ξ、ξ*，則上述方程變?yōu)?/p>

為解出上述方程，引入Lagrange乘子η、η*、α、α*，將其轉(zhuǎn)換成對偶形式，得到對偶優(yōu)化問題

為適用于非線性問題，用核函數(shù)k(xi,xj)代替將k(xi,xj)簡記為ki,j，則上述優(yōu)化方程為

核函數(shù)必須滿足Mercer定理，徑向基核函數(shù)是較常用的核函數(shù)

決策函數(shù)中常量b的計(jì)算方法為：若第j個(gè)輸入變量對應(yīng)的αj∈(0,C)，則

對所有樣本進(jìn)行遍歷，計(jì)算b的均值bˉ，則回歸方程為SVR的核心問題是Lagrange乘子αi和α*i的計(jì)算，一旦求出，則可構(gòu)造出決策函數(shù)。將支持向量回歸機(jī)轉(zhuǎn)化為凸二次規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)形式，則可以用支持向量分類機(jī)的算法進(jìn)行訓(xùn)練。通常采用序列最小優(yōu)化算法（SMO，Sequential Minimal Optimization）求解方程[3-4]。

2 集氣站監(jiān)測數(shù)據(jù)異常值識別方法

鑒于集氣站內(nèi)工藝監(jiān)測值相關(guān)性不強(qiáng)，同時(shí)硫化氫和甲烷濃度傳感器布置較分散，其安全監(jiān)測值相互間也無相關(guān)性，因而其異常識別不能作為整體進(jìn)行回歸計(jì)算。本文采用在線一步預(yù)測法對監(jiān)測數(shù)據(jù)異常進(jìn)行識別。

第1步：降噪。取一組正常工況下的信號進(jìn)行冗余提升小波分解[5]，對各層細(xì)節(jié)信號和最后一層逼近信號進(jìn)行奇異值分解降噪處理，通過重構(gòu)算法獲得降噪信號。

第2步：構(gòu)造訓(xùn)練集。自然界中的任何系統(tǒng)都是混沌系統(tǒng)，氣田集輸系統(tǒng)的生產(chǎn)參數(shù)也不例外，具有非線性特性。本文通過相空間重構(gòu)，可構(gòu)造出一維時(shí)間序列的混沌吸引子。

假設(shè)信號為[s1,s2,…,sN0]，運(yùn)算前，須將信號歸一化到[-1，1]范圍內(nèi)，公式為

式中l(wèi)ower=-1，upper=1，smax和smin分別為原始信號si的最大值和最小值，xi為歸一化后的值。

將歸一化后的信號分為訓(xùn)練集[x1,x2,…,xNt]和確定集[x1,x2,…,xNc]。確定集長度，如果太長，預(yù)測出來的曲線將是一條直線；若太短，則預(yù)測精度較低。經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，Nc的取值范圍為1N0≤N≤3。通過相空間重構(gòu)從訓(xùn)練集中獲得自變量和因變量，時(shí)間延遲為nt，嵌入維數(shù)一般取為1，自變量為

因變量為

第3步：訓(xùn)練參數(shù)。給定SVR參數(shù)，通過SMO算法求出拉格朗日乘子及決策函數(shù)常量，構(gòu)造決策函數(shù)。對自變量矩陣進(jìn)行迭代更新，逐步對確定集進(jìn)行預(yù)測。計(jì)算預(yù)測值和實(shí)測值間的均方差，以該均方差最小化為目標(biāo)函數(shù)，通過遺傳算法求解最佳延時(shí)、懲罰因子、不敏感損失函數(shù)參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)。

第4步：構(gòu)造一步預(yù)測模型?；谥С窒蛄炕貧w機(jī)算法，將第3步求解的最佳參數(shù)代入SVR模型進(jìn)行求解。手動(dòng)將拉格朗日乘子、決策函數(shù)常量、支持向量、最佳延時(shí)、懲罰因子、不敏感損失函數(shù)參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)輸入到C#程序中，構(gòu)造預(yù)測模型。通過自編的OPC客戶端程序，每秒從OPC服務(wù)器中讀取最新數(shù)據(jù)。通過timer控件，對自變量進(jìn)行在線更新，代入預(yù)測模型中對下一時(shí)刻的工藝參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，并進(jìn)行逆歸一化，公式為

第5步：判斷異常值。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置閾值，計(jì)算預(yù)測值和實(shí)測值間的相對誤差，若其小于或等于閾值，則判斷該監(jiān)測數(shù)據(jù)為正常值；若其大于閾值，則判斷該監(jiān)測數(shù)據(jù)為異常值，并輸出報(bào)警信息。將每個(gè)傳感器的運(yùn)算設(shè)為獨(dú)立的線程，根據(jù)計(jì)算機(jī)性能設(shè)置最大線程數(shù)。

3 識別方法的工程應(yīng)用

以普光氣田301集氣站壓力傳感器C31732.PV為例，取其某時(shí)監(jiān)測信號，采樣間隔為1 min，信號長度為1 440個(gè)點(diǎn)，此時(shí)集輸系統(tǒng)運(yùn)行工況正常。原始信號如圖1所示。

圖1 壓力信號

從圖1可看出信號中包含很多“毛刺”，這是由噪聲引起的。對信號進(jìn)行3層自適應(yīng)冗余提升小波分解，通過遺傳算法計(jì)算出第一、二、三層細(xì)節(jié)信號和第三層逼近信號的最佳SVD降噪階次，分別為2、2、2、6。降噪信號如圖2所示，從圖2可看出信號噪聲明顯減少，信號主體趨勢較明顯。從降噪信號中取出300個(gè)數(shù)作為訓(xùn)練樣本，如圖3所示。

圖2 降噪后的壓力信號

圖3 訓(xùn)練樣本

通過遺傳算法獲取最佳參數(shù)，自變量包括4個(gè)：嵌入維數(shù)nt、懲罰因子c、不敏感損失函數(shù)參數(shù)ε和徑向基核函數(shù)參數(shù)σ，取值范圍分別為1≤nt≤15、1≤c≤500、0≤ε≤1和0.2≤σ≤10，各參數(shù)運(yùn)算精度分別為1、1、0.01和0.1。根據(jù)取值范圍和運(yùn)算精度，可算出各參數(shù)的二進(jìn)制字符串長度分別為4、9、7、7。將訓(xùn)練樣本分為訓(xùn)練集和確定集，訓(xùn)練集長度為295，確定集長度為5。訓(xùn)練前，將樣本歸一化到[-1，1]內(nèi)。

離線訓(xùn)練在MATLAB中運(yùn)行，遺傳算法迭代次數(shù)為30，群體規(guī)模為300，運(yùn)算時(shí)間為807 s（約14 min）。

通過訓(xùn)練，得到的最佳參數(shù)為：nt=9，c= 407，ε=0.349 0，σ=1.82。支持向量共30個(gè)，預(yù)測函數(shù)中的常量為-0.038 5。用于信號歸一化的最大值為9.01，最小值為8.90。由以上信息可構(gòu)造一步在線預(yù)測程序。為驗(yàn)證該預(yù)測模型精度，用一組正常數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。連續(xù)監(jiān)測的9個(gè)數(shù)據(jù)為[9.05，9.06，9.09，9.02，9.04，9.06，9.12，9.10，9.07]，第10個(gè)數(shù)為9.06。將前9個(gè)數(shù)代入建立的預(yù)測模型，算出預(yù)測值為8.96，相對誤差為1.1%，獲得了較高的預(yù)測精度。一步預(yù)測程序在MATLAB中運(yùn)行，運(yùn)算時(shí)間為0.039 s，遠(yuǎn)小于1 s，適合于在線運(yùn)算。利用本方法，通過已有監(jiān)測數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確預(yù)測下一個(gè)監(jiān)測值，一旦預(yù)測值和實(shí)測值的差值大于某一閾值，則說明實(shí)測值為異常信號。下面論述如何選取合適的閾值。

原始壓力信號從前到后，每次連續(xù)取9個(gè)數(shù)作為自變量代入在線預(yù)測模型，對下一個(gè)數(shù)進(jìn)行預(yù)測。計(jì)算預(yù)測值與實(shí)測值間的相對誤差，如圖4所示。

從圖4可看出大部分誤差在2%以內(nèi)，少部分在2%～4%之間，考慮噪聲影響，設(shè)閾值為4%。在以后的在線預(yù)測中，凡是誤差大于該閾值的數(shù)都是異常數(shù)據(jù)，將預(yù)測值代替實(shí)測值，以避免誤關(guān)斷或誤報(bào)警事件的發(fā)生。

圖4 一步預(yù)測相對誤差

4 結(jié)論

借助于支持向量回歸機(jī)算法，對集氣站內(nèi)每個(gè)傳感器建立在線預(yù)測模型，利用遺傳算法獲取最佳SVR參數(shù)，避免過擬合問題；基于一步預(yù)測誤差判斷方法，通過遺傳算法獲取最佳懲罰因子、不敏感損失函數(shù)參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)以保證SVR回歸效果，構(gòu)建了集氣站監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別方法。通過對正常值的預(yù)測處理，獲得了判別閾值。工程應(yīng)用表明，該方法具有良好的適用性。

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（欄目主持 紀(jì)嫦杰）

10.3969/j.issn.1006-6896.2015.10.001

張子濤：工程師，2003年畢業(yè)于遼寧石油化工大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)，主要從事天然氣集輸系統(tǒng)調(diào)控運(yùn)行研究管理工作。

2015-06-01

18236046420、1095440060@qq.com