СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ НЕФТИ В ПОТОКЕ ВОДЫ Российский патент 2005 года по МПК G01N21/47 

Изобретение относится к области измерительной техники и может быть использовано при решении задач непрерывного контроля содержания нефти или масла в воде, экологического мониторинга, измерения концентрации эмульсий.

Существуют различные способы измерения концентрации эмульсий. Многие из них специально предназначены для определения содержания нефти или масла в воде. Например, это можно сделать с помощью центрифугирования эмульсии с последующим определением количества разделенных фаз путем взвешивания или измерения уровня осадка [Беляков В.Л. Автоматизация промысловой подготовки нефти и воды. -М.: Недра, 1988. - С.141]. Такой метод требует довольно больших затрат времени и реализуем только в условиях лабораторий, где можно обеспечить тщательную подготовку центрифуг перед измерениями. Для условий поточных измерений более применимы фотометрические методы анализа [Карпищенко А.И. Медицинские лабораторные технологии. СПб.: Интермедика, 1998. - С.64]. Среди них наиболее часто используемым благодаря высокой чувствительности, широкодиапазонности измерений и относительной простоте реализации является нефелометрический метод. Этот метод основан на просвечивании объема жидкости зондирующим излучением и регистрации рассеянного излучения под некоторым углом (обычно 90°) к направлению первичного излучения [Беляков В.Л. Автоматизация промысловой подготовки нефти и воды. - М.: Недра, 1988. - С.128]. Результат измерения концентрации нефелометрическим методом (как и любым другим фотометрическим методом) зависит от дисперсности эмульсии, так как диаграмма направленности рассеянного излучения сильно изменяется с изменением среднего размера взвешенных капель [Карпищенко А.И. Медицинские лабораторные технологии. СПб.: Интермедика, 1998. - С.77]. Практически рассеянное излучение распределяется примерно так, как это показано на фиг.1 для низкоконцентрированной водомасляной эмульсии при длине волны, соответствующей красному излучению. Внешнее излучение R воздействует на частицу Р, которая рассеивает его в различных направлениях. Диаграмма направленности рассеянного излучения эволюционирует от конфигурации 1 для самых мелких глобуп масла (со средним диаметром 0,1-1 мкм) до конфигураций 2 для среднедисперсной эмульсии и 3 - для грубодисперсной (с размером глобуп порядка 100 мкм). Влияние этого фактора может привести к тому, что при поточных измерениях для одной и той же концентрации взвешенного вещества результат может колебаться в пределах 10-40%. Поэтому дисперсность эмульсии необходимо либо стабилизировать, либо каким-либо образом учитывать при измерениях.

Наиболее близким к предлагаемому способу является способ определения содержания нефти в воде путем механического диспергирования пробы воды в присутствии поверхностно-активных веществ и последующего косвенного измерения содержания взвешенных частиц каким-либо фотометрическим методом [А.с. №317961 (СССР), МПК G 01 N 21/20. Способ количественного определения нефтепродуктов в воде. Опубл. 19.10.71, Бюп. №31]. Суть этого способа состоит в приведении размеров взвешенных капель к определенному узкому диапазону значений и стабилизации эмульсии за счет действия поверхностно-активных веществ. Диспергирование выполняется с помощью шестеренчатого насоса, совмещающего функции разбивания капель и перемешивания эмульсии. При реализации способа должны быть фиксированы объем пробы, температура, скорость вращения привода насоса, расход поверхностно-активных веществ, время диспергирования и время отстаивания. Недостатками способа являются:

- нечеткое фиксирование дисперсности эмульсии на определенном уровне, т.к. она зависит от большого числа трудноучитываемых факторов, и связанная с этим погрешность определения концентрации;

- относительная сложность реализации способа на потоке, обусловленная необходимостью периодического пробоотбора;

- длительное время анализа (порядка 10 мин), что делает его невозможным для использования в системах реального времени;

- недостоверность измерений при реализации способа на потоке, что обусловлено возможной неудовлетворительной представительностью пробы.

Задача, решаемая в изобретении, заключается в повышении точности определения концентрации нефти в потоке воды и сокращения времени измерения за счет исключения из цикла измерения стадий пробоотбора и пробоподготовки и использования нейросетевой технологии обработки фотометрических сигналов, содержащих, в частности, информацию о дисперсности эмульсии.

Задача решается тем, что в известном способе определения содержания нефти в потоке воды путем механического диспергирования пробы воды и последующего косвенного измерения содержания взвешенных частиц каким-либо фотометрическим методом, в отличие от прототипа, механическое диспергирование проб выполняют только на этапе градуировки фотометрического оборудования, в течение которого в замкнутом гидравлическом контуре производят нефелометрические измерения для нескольких различных углов рассеяния, например, 30, 60, 90, 120, 150°, 180°, причем на этом этапе последовательно увеличивают содержание нефти в контуре, и для каждого нового значения концентрации производят диспергирование в течение времени, достаточного для максимально возможного изменения дисперсности эмульсии, при этом непрерывно запоминают значения заданной концентрации и текущих ннтенсивностей светорассеяния для различных углов, которые затем используют для обучения искусственной нейросети, на входные нейроны которой подают значения интенсивностей светорассеяния для разных углов, а на выходном нейроне получают значение искомой концентрации, затем нефелометрическое оборудование с обученной на нем искусственной нейросетью используют для непрерывного измерения содержания нефти в потоке воды.

На фиг.1, рассмотренной выше, показано изменение диаграмм направленности рассеянного излучения в зависимости от дисперсности эмульсии. На фиг.2 схематично показан пример устройства, с помощью которого может быть реализован предлагаемый способ.

Пример конкретной реализации способа.

Реализацию способа можно условно разбить на 2 этапа: градуировка/обучение и собственно поточные измерения.

На этапе градуировки/обучения собирают замкнутый гидравлический контур 1, как показано на фиг.2. Контур включает в себя дозатор 2 (содержащий заливную горловину 3, шприцевой ввод 4 и сливную горловину 5), шестеренчатый насос 6 и нефелометр 7, содержащий излучатель 8 и несколько фотоприемников 9, расположенных по полуокружности таким образом, чтобы было возможно измерение интенсивностей рассеяния под разными углами относительно зондирующего луча. Обработка сигналов нефелометра выполняется с помощью контроллера 10, включающего в себя микрокомпьютер 11, клавиатуру 12, индикатор 13 и искусственную нейросеть (ИНС) 14.

Представление ИНС 14 в виде отдельного функционального узла носит условный характер, т.к. она может быть реализована как аппаратно, так и программно. Парадигма (тип) ИНС может быть различной. Например, это может быть многослойный персептрон с одним скрытым слоем, как показано на фиг.2 [Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - С.53-58].

Градуировка (обучение) проводится следующим образом.

Через заливную горловину 3 дозатора контур 1 полностью запивают водой, таким образом, чтобы там не осталось воздушных скоплений. Объем контура известен и постоянен. Включают шестеренчатый насос 6, в функции которого входит перекачка воды по контуру и диспергирование эмульсии. Контроллер 10 переводят в режим градуировки с клавиатуры 12.

Выполняют нефелометрические измерения для нескольких различных углов рассеяния. Для этого посредством микрокомпьютера 11 производят включение излучателя 8 и автоматическую регистрацию сигналов фотоприемников 9, запоминаемых в памяти микрокомпьютера 11. В данном примере запоминаемые сигналы соответствуют углам рассеяния 30, 60, 90, 120, 150, 180°. С клавиатуры 12 вводят значение истинной концентрации (на данный момент равной нулю), отображаемой также на индикаторе 13, которая также заносится в память.

Затем через шприцевой ввод 4 дозатора 2 в контур вводят небольшое определенное значение масла (нефти) того сорта, с которым предполагается работа на потоке. При этом шестеренчатый насос 6 продолжает работать, выполняя перемешивание и диспергирование. С клавиатуры 12 вводят очередное значение текущей концентрации и запуск отсчета времени (например, 10 мин). В течение этого временного интервала дисперсность эмульсии будет изменяться, проходя весь диапазон своих возможнызх значений (от крупных капель размером порядка 100 мкм до мелких порядка 0,1-1 мкм). При этом существенно то, что дисперсность (средний размер частиц) непосредственно измерять не требуется; достаточно знать, что за время перемешивания дисперсность изменяется во всем возможном диапазоне своих значений. При этом микрокомпьютер 11 периодически, через равные интервалы времени, инициирует считывание в память значений сигналов фотоприемников 9. Накапливаемые таким образом массивы значений будут соответствовать одной концентрации, но разным состояниям эмульсии (значениям дисперсности). Описанная процедура ввода новой порции масла (нефти) повторяется для других градуировочных значений концентрации. Причем, если последующие значения концентрации последовательно увеличиваются и довольно сильно отличаются друг от друга (например, 0, 10, 20, 40, 80, 160 мг/л), то смену жидкости в контуре можно не производить перед каждым новым значением концентрации. Если же градуировочные значения лежат довольно близко друг к другу и требуется большая точность, то перед установкой каждого нового значения концентрации требуется слив предыдущей пробы через сливную горловину с краном 5, промывка контура и заливка контура чистой водой.

После окончания градуировки накопленные массивы данных сохраняются в памяти микрокомпьютера. Пример структуры сохраняемых данных приведен в табл. 1.

Затем выполняют обучение ИНС по накопленным данным. Это делается посредством запускаемой с клавиатуры 12 подпрограммы обучения ИНС, выполняемой микрокомпьютером 11. При этом из памяти микрокомпьютера 11 последовательно и многократно на входные нейроны ИНС подают значения сигналов соответствующих фотоприемников (ФП1-ФП6), а обучение ИНС сводится к такой настройке весов межнейронных связей, при которой выходной нейрон выдает правильные значения, соответствующие концентрациям, выставляемым при градуировке.

Для качественного обучения ИНС необходимо, чтобы количество наблюдений (количество строк табл. 1) было как можно большим. Для этого нужно увеличивать частоту отсчетов сигналов фотоприемииков, выполняемых во время перемешивания. Конкретный метод обучения ИНС может быть различным. Например, может быть использован так называемый метод обратного распространения ошибки [Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - С.26-27, 43].

Параметры обученной ИНС (веса межнейронных связей) запоминаются в памяти микрокомпьютера 11. На этом процесс градуировки/обучения закончен.

Нефелометр 7 извлекают из контура 1 и вместе с контроллером 10 помещают на объект контроля (т.е. вставляют в разрыв трубопровода с исследуемой жидкостью). После этого с клавиатуры 12 запускают подпрограмму измерений, по которой предъявление текущих значений сигналов фотоприемников 9 на входы ИНС 14 приводит к почти мгновенному отклику на выходе ИНС, который отображается на индикаторе 13 в виде текущей концентрации эмульсии (содержания нефти в воде).

Описанный нефелометр 7 представлен здесь максимально упрощенно. Это может быть как серийный нефелометр (например, из модельного ряда 2100 фирмы НАСН (США), так и специально разработанный. Реально он может иметь некоторые усовершенствования, устраняющие влияние нестабильности излучателя и загрязнения окон фотоприемников. Но эти усовершенствования не меняют сути предлагаемого способа.

Контроллер 10 может быть реализован на базе однокристальной микроЭВМ (например, РlС16F876 фирмы МicroChip) или встраиваемого одноплатного компьютера. Автором использовалась модель 6052V фирмы IСОР (Тайвань) со встроенной флэш-памятью. ИНС может быть создана и сохранена в виде файла в среде программного пакета SТАТISTICA Neural Networks (продукт фирмы StatSoft), а затем перенесена в память микрокомпьютера.

Таким образом, с помощью ИНС и нефелометра реализуются измерения концентрации эмульсии, инвариантные относительно дисперсности эмульсии. ИНС здесь является удобным средством аппроксимации многомерной функции концентрации от интенсивностей рассеяния света под различными углами. Эту же аппроксимацию можно, в принципе, получить с помощью описания указанной зависимости функцией какого-либо вида (например, степенным полиномом) и определения коэффициентов с помощью метода наименьших квадратов. Однако такой способ аппроксимации гораздо менее удобен, т.к. вид аппроксимируемой функции заранее не известен. Для нейросетевой же технологии аппроксимации вид функции не имеет значения.

Предлагаемый способ по сравнению со способом-прототипом обладает

- значительно сокращенным временем измерения за счет исключения из цикла измерения стадий пробоотбора и пробоподготовки и использования обученной нейросети для непрерывной обработки фотометрических сигналов;

- повышенной точностью определения концентрации нефти в потоке воды за счет улучшенной представительности пробы и использования информации о дисперсности эмульсии;

- относительной простотой реализации измерений на потоке, т.к. не требуется никакой предварительной подготовки объекта измерения, не требуется поддерживать постоянство технологических параметров, таких как температура, давление, расход, ИНС отслеживает все возможные изменения дисперсности, к которым может привести изменение указанных параметров.

Использование: изобретение может быть использовано для непрерывного контроля качества воды, для измерения концентрации эмульсий. Сущность изобретения: способ состоит в том, что на этапе градуировки в замкнутом гидравлическом контуре производят нефелометрические измерения для нескольких различных углов рассеяния, например, 30, 60 90, 120, 150, 180°, причем на этом этапе последовательно увеличивают содержание нефти в контуре и для каждого нового значения концентрации производят диспергирование в течение времени, достаточного для максимально возможного изменения дисперсности эмульсии, при этом непрерывно запоминают значения заданной концентрации и текущих интенсивностей светорассеяния для различных углов, которые затем используют для обучения искусственной нейросети, на входные нейроны которой подают значения интенсивностей светорассеяния для разных углов, а на выходном нейроне получают значение искомой концентрации. Затем нефелометрическое оборудование с обученной на нем искусственной нейросетью используют для непрерывного измерения содержания нефти в потоке воды. Техническим результатом является повышение точности и сокращение времени измерений. 1 табл., 2 ил.

Способ определения содержания нефти в потоке воды путем механического диспергирования проб воды и последующего косвенного измерения содержания взвешенных частиц каким-либо фотометрическим методом, отличающийся тем, что механическое диспергирование проб выполняют только на этапе градуировки фотометрического оборудования, в течение которого в замкнутом гидравлическом контуре производят нефелометрические измерения для нескольких различных углов рассеяния, например 30, 60 90, 120, 150, 180°, причем на этом этапе последовательно увеличивают содержание нефти в контуре и для каждого нового значения концентрации производят диспергирование в течение времени, достаточного для максимально возможного изменения дисперсности эмульсии, при этом непрерывно запоминают значения заданной концентрации и текущих интенсивностей светорассеяния для различных углов, которые затем используют для обучения искусственной нейросети, на входные нейроны которой подают значения интенсивностей светорассеяния для разных углов, а на выходном нейроне получают значение искомой концентрации, затем нефелометрическое оборудование с обученной на нем искусственной нейросетью используют для непрерывного измерения содержания нефти в потоке воды.