一种油气田腐蚀聚类分析方法技术

本发明专利技术公开了一种油气田腐蚀聚类分析方法，所述方法包括步骤：首先整理油气田服役环境参数，确定评价指标，然后建立腐蚀数据集，对腐蚀数据进行标准化处理，确定最优聚类中心个数，重新划分簇，最后确定油气田腐蚀最终聚类结果。本发明专利技术的油气田腐蚀分类方法能够多方面考虑油气田腐蚀情况，提供真实可靠聚类分析结果，可根据同类型某条石油管腐蚀情况评估此类型石油管腐蚀风险，给出针对性腐蚀控制方案；另外，同类石油管腐蚀数据可应用于本发明专利技术的方法进行预测，能够丰富样本数据量，提高预测精度，为油气田的高效管理提供技术支撑。为油气田的高效管理提供技术支撑。为油气田的高效管理提供技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种油气田腐蚀聚类分析方法


[0001]本专利技术属于油气安全工程
，具体涉及一种油气田腐蚀聚类分析方法。

技术介绍

[0002]石油管由于外界环境和内部介质的影响会出现腐蚀，而油气田不同区块的石油管服役环境不同，腐蚀影响因素众多，腐蚀体系异常复杂。所以需系统评价油气田腐蚀情况，聚类分析油气田内多条石油管，提高油气田腐蚀防控的管理效率。
[0003]目前，现有的油气田腐蚀分类方法还存在着一些有待解决的问题：在现有技术中通常根据保护评级，外观评级，综合评级对腐蚀程度进行分类，分类依据较为主观，分类结果缺乏真实可靠性；腐蚀石油管分类方法大多以已发生事故的石油管为基础，分析腐蚀失效原因，对石油管未来面对的腐蚀风险进行评估，分类步骤繁琐，对现有石油管腐蚀控制方案的制定借鉴意义较小。
[0004]因此，需综合考虑油气田多个腐蚀因素特征来评价腐蚀情况，整理油气田腐蚀数据，建立算法聚类油气田内的多条石油管，将具有相同或相似特征的石油管聚为一类，提出一种具有上述优点的油气田腐蚀聚类分析方法显得尤为重要。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种油气田腐蚀聚类分析方法，以解决具有相似特征的油气田石油管腐蚀控制问题，实现油气田腐蚀防控高效管理。
[0006]1.一种油气田腐蚀聚类分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0007]步骤1：确定评价指标：
[0008]整理服役环境参数集x
K
；
[0009]其中：K为服役环境参数的个数，数量一般为1
‑
8个；x1为温度，℃；x2为H2S分压，MPa；x3为CO2分压，MPa；x4为Cl
‑
浓度，g/L；x5为液气比；x6为pH值；x7为流速，m/s；x8为总矿化度，g/L；
[0010]步骤2：建立油气田腐蚀数据集：
[0011]收集某油气田内Z条石油管m个时刻的所有腐蚀数据，整理得到K个服役环境参数下的数据点集合A
11
A
22222
[0012]其中：Z为某油气田所研究的石油管数目，条；t
j
为m时刻的某一个时间点；x
i
为服役环境参数中的某一个参数；A
i
为任一服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据点集合；为t
j
时刻第n条石油管在某一服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据；
[0013]步骤3：标准化处理油气田腐蚀数据：
[0014](a)通过下列公式(1)求解油气田每个服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据A
i
的均值
[0015][0016]式中：为A
i
的均值；
[0017](b)通过公式(2)求解油气田每个服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据A
i
的标准差σ
i
：
[0018][0019]式中：σ
i
为A
i
的标准差；
[0020](c)通过公式(3)对每个服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据点集合A
i
进行标准化处理，得到标准化后的腐蚀数据点集合A
’
i
：
[0021][0022]式中：A
’
i
为A
i
对应的标准化腐蚀数据；
[0023]步骤4：确定最优聚类中心个数S
’
：
[0024](a)通过公式(4)求解划分数据集的簇个数P：
[0025][0026]式中：P为所有数据集A
’1至A
’
i
划分的簇个数，个；
[0027](b)根据所有数据集A
’1至A
’
i
划分的簇个数P，将不同簇数P带入公式(5)绘制散点图，确定函数类型：
[0028][0029]式中：S为可取的所有数据集A
’1至A
’
i
划分的簇数，1＜S≤P，S取整数；f(S)为不同簇数S对应的函数值；y为数据集A
’
i
所包含的标准化腐蚀数据点；C
i
为第i个簇的初始聚类中心，1≤i≤S,i为整数，一般可随机选取腐蚀数据点；y
j
、C
ij
为y和C
i
的第j个服役环境参数的对应值，1≤j≤α；
[0030](c)根据绘制的散点图，通过公式(6)求解函数曲线拐点S
’
：
[0031]f
″
(S
’
)＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0032]式中：S
’
为最优聚类中心个数，个；
[0033]步骤5：重新划分簇：
[0034](a)通过公式(7)计算得到每一个腐蚀数据样本点到随机选取的S
’
个聚类中心C
i
的最近距离mind(y,C
i
)，确定最小的聚类中心点minC
i
：
[0035][0036]式中：mind(y,C
i
)为腐蚀数据样本点y到最小的聚类中心点minC
i
的最近距离；minC
i
为最近距离mind(y,C
i
)对应的最小聚类中心；
[0037](b)根据步骤5(a)将数据点划分到距离最小的类中心点minC
i
所属的簇内，通过公式(8)计算得到新的聚类中心C
i
’
重新划分簇：
[0038][0039]式中：C
i
’
为计算得到的新聚类中心点；y
i
为数据集A
’
i
中的不与y
j
重复的任一腐蚀数据点；
[0040]步骤6：确定油气田腐蚀最终聚类结果：
[0041]通过公式(9)计算S
’
个聚类中心的位置点改变值Δ
i
：
[0042]Δ
i
＝|C
i
’‑
minC
i
|
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0043]当Δ
i
＞β时，则循环上述步骤5(a)和(b)，更新聚类中心点；
[0044]当Δ
i
≤β时，则认为达到平稳状态，迭代结束，输出最终聚类结果；
[0045]式中：Δ
i
为第i个最小聚类中心与i个新聚类中心点的位置改变值，1≤i≤S
’
；β为允许偏移的阈值，一般取0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种油气田腐蚀聚类分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：确定评价指标：整理服役环境参数集x
K
；其中：K为服役环境参数数量；x1为温度，℃；x2为H2S分压，MPa；x3为CO2分压，MPa；x4为Cl
‑
浓度，g/L；x5为液气比；x6为pH值；x7为流速，m/s；x8为总矿化度，g/L；步骤2：建立油气田腐蚀数据集：收集油气田内Z条石油管m个时刻的所有腐蚀数据，整理得到K个服役环境参数下的数据点集合集合其中：Z为某油气田所研究的石油管数目，条；t
j
为m时刻的某一个时间点；x
i
为服役环境参数中的某一个参数；A
i
为任一服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据点集合；为t
j
时刻第n条石油管在某一服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据；步骤3：标准化处理油气田腐蚀数据：(a)通过下列公式(1)求解油气田每个服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据A
i
的均值的均值式中：为A
i
的均值；(b)通过公式(2)求解油气田每个服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据A
i
的标准差σ
i
：式中：σ
i
为A
i
的标准差；(c)通过公式(3)对每个服役环境参数x
i
对应的腐蚀数据点集合A
i
进行标准化处理，得到标准化后的腐蚀数据点集合A
’
i
：式中：A
’
i
为A
i
对应的标准化腐蚀数据；步骤4：确定最优聚类中心个数S
’
：(a)通过公式(4)求解划分数据集的簇个数P：式中：P为所有数据集A
’1至A
’
i
划分的簇个数，个；(b)根据所有数据集A
’1至A
’
i
划分的簇个数P，将不同簇数P带入公式(5)绘制散点图，确
定函数类型：式中：S为可取的所有数据集A
’1至A
’
i
划分的簇数，1＜S≤P，S取整数；f(S)为不同簇数S对应的函数值；y为数据集A
’
i
所包含的标准化腐蚀数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾德智，韩雪，喻智明，周苗鹏，王兵，刘振东，赵春兰，王熙，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：