抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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原油の含水量は,水注入戦略の調整,原油の採掘能力評価,油井開発寿命予測等に非常に重要である。しかし、現在中国のほとんどの油田は既に高含水の開発中末期に入っており、含水率測定の難度が大きく、精度も高くない。この背景において、高含水状況下で近赤外スペクトルによる原油含水率測定の研究を展開した。まず、現在の原油含水率測定の常用方法を紹介し、それらの優劣を分析した。理論上、水の近赤外光吸収帯は原油中のC-H結合の吸収と明らかな区別があるため、Lambert-Beer吸収の法則と吸光度の線形重ね合わせの法則から、異なる含水率の含水原油の近赤外スペクトルには強い応答差異が存在することが分かった。そのため、高含水原油に対して近赤外スペクトル測定を行い、原油含水率と近赤外スペクトル応答間の非線形マッピングモデルを構築し、高含水原油の含水率の正確な測定を実現できた。提案方法の有効性を検証するため、近赤外スペクトルデータ収集実験装置を建て、白熱灯を光源とし、光路により平行光後垂直射人サンプル池に調整し、近赤外分光計(海洋光学NIR512)を用いてスペクトル分析を収集した。その中、受信スペクトロメータのバンド幅は9001700nmで、平均は512個のバンドに分けられる。スペクトルデータは,コンピュータに分光器ソフトウェアによって貯蔵した。同じ厚さの油-水混合物を用いて,サンプルの含水量は70%99%の範囲であり,合計60の群を収集し,各群は3回繰り返して平均した。オリジナルデータを得た後,オリジナルデータ前処理を行い,データ取得時の高周波ランダムノイズと温度不安定性,サンプル不均一,ベースラインドリフト,光散乱などの不利な因子の影響を減らす。S-Gフィルタ,一次導関数,およびS-Gフィルタ+一次導関数をデータ前処理として選択し,スペクトルデータを連続投影アルゴリズム(SPA)によって次元縮小し,部分最小二乗法(PLS)と多重線形回帰(MLR)によってモデル化した。モデルの精度は,二乗平均平方根誤差(RMSE)と相関係数(r)を計算することによって検証された。比較により,S-Gフィルタ+一次導関数を用いて構築したモデルのRMSEは,最小(RMSE=0.0070,r=0.9983)であった。SPA次元縮小モデル(RMSE=0.0833,r=0.9206)とMLRモデル(RMSE=0.0999,r=0.9671)は,全バンドPLSモデル(RMSE=0.0833,r=0.9206)より優れていた。SPAから抽出した31の特徴波長で構築したモデルは全帯域の6.05%のみを占め、良好な精度が得られた。スペクトルによる高含水原油の含水率測定の実行可能性を証明し、満足な精度が得られ、高含水原油の含水率測定に新たな方法を提供し、さらに近赤外光による高含水原油の快速検出とオンライン監視に参考を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
