В этой главе описан новый набор данных, полученных в лаборатории ЮУрГУ, проведена его предварительная обработка перед использованием в обучении нейронных сетей.
Приведено описание некоторых функций активации и методов регуляризации в нейронных сетях. Описан метод К - кроссвалидации, использующийся для оценки производительности модели при малом объеме обучающей выборки.
Спроектирован ряд архитектур сетей для корректировки ошибки измерений расходомера и выбраны оптимальные. Для нашей задачи такими оказались две отдельные сети 2 – 32('relu') – D – 1 для корректировки ошибок измерений расхода и плотности.
5 ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В работе рассмотрена задача построения нейронной сети для коррекции ошибок измерений кориолисового расходомера в двухфазной среде.
Перечислим основные результаты работы:
1. Описана проблема увеличения ошибок измерений кориолисового расходомера при его работе в двухфазной среде.
2. Дано общее описание экспериментальной установки и ее технических характеристик.
3. Проведена серия экспериментов, и обработка двух наборов экспериментальных данных средствами Matlab и Keras.
4. Изучен и реализован метод матричных пучков для подсчета частоты и времени задержки сигналов с расходомера.
5. Изучены современные методы регуляризации, оптимизации и активации нейронных сетей.
6. Изучен метод К-кроссвалидации для оценки погрешности модели в случае малого объема обучающей выборки.
7. Построены различные архитектуры нейронных сетей и определены наилучшие для коррекции ошибок измерений расхода и плотности среды.
Результаты работы докладывались на 72-й студенческой научной конференции и 71-й научной конференции профессорско-преподавательского состава ЮУрГУ. По материалам доклада последней была подготовлена статья [80] – "Коррекция ошибок измерений расхода и плотности кориолисовым расходомером при наличии воздуха с помощью нейронных сетей". Работа отмечена грантом АО ПГ "Метран" за первое место в конкурсе грантов "Конкурс Метран" (приложение 15).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Нейронные сети Полный курс Издание второе, исправленное /1. Саймон, Х. — ООО «И.Д. Вильямс», 2006. — 1004с.
2. Henry MP, Tombs M., Duta M.D., Zhou F., Mercado R., Kenyery F. Two- phase flow metering of viscous oil using a Coriolis mass flow meter: a case study.
// Flow Measurement and Instrumentation 2006; Vol 17:P 399–413.
3. Henry M.P., Tombs M., Zamora M., Zhou F., et al. Coriolis mass flow metering for three-phase flow: A case study. 2012; Vol 21: P 112–122.
4. Лихникевич В. А. Реферативная работа на тему: «кориолисов массовый расходомер.» // Проверил: профессор Евдокимов И.Н. «Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина кафедра технологии машиностроения и сертификации в нефтяной и газовой промышленности»
5. Hua Y., Sarkar T.K. Matrix Pencil Method for Estimating Parameters of Exponentially Damped Undamped Sinusoids in Noise // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 1990. Vol. 38, No. 5. P. 814–824.
6. Hua Y., Sarkar T.K. On the Total Least Squares Linear Prediction Method for Frequency Estimation // IEEE Transaction on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1990. P. 2186–2189.
7. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц. — 5-е изд. Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
560 с.
8. Penrose R. On Best Approximate Solutions of Linear Matrix Equations // Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society.
1956. Vol. 52. P. 17–19.
9. Ибряева О.Л., Салов Д.Д. Модификация метода матричных пучков, использующая совместное оценивание полюсов сигнала и обратных к ним //
Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019.
Т. X, № Y. С. Z1–Z2. DOI: 10.14529/cmseXXXXXX.
10. Yoder J. Go New-Tech or Stick with DP meters //Differential pressure flow users face the dilemma, Flow Control Magazine. – 2001. – Т.
9. – С. 1-6.
11. ГОСТ Р 8.615-2005. ГСИ. Измерения количества извлекаемой из недр нефти и попутного газа.
12. Кравченко В., Риккен М. Измерения расхода с помощью кориолисовых расходомеров в случае двухфазного потока //
Законодательная и прикладная метрология. 2006. № 4. С. 37–44.
13. Dahlin E. B. Acoustic wave supressor for Coriolis flow meter: пат.
4831885 США. – 1989.
14. Keita M., Bitto E. Coriolis-type mass flow sensor: пат. 5796011 США.
– 1998.
15. Lister E. D. et al. Coriolis flowmeter having an explosion proof housing:
пат. 6286373 США. – 2001.
16. Patten A. T., Stack C. P., Levien A. K. Increased sensitivity coriolis effect flowmeter using nodal-proximate sensors: пат. 5497666 США. – 1996.
17. Weinstein J. A. The motion of bubbles and particles in oscillating liquids with applications to multiphase flow in coriolis meters. PhD thesis. University of Colorado, 2008.
18. Weinstein J. A., Kassoy D. R., Bell M. J. Experimental study of oscillatory motion of particles and bubbles with applications to Coriolis flow meters // Physics of Fluids. 2008. Vol. 20. № 10. P. 103–106.
19. Liu R.P. et al. A neural network to correct mass flow errors caused by two-phase flow in a digital coriolis mass flowmeter // Flow Meas. Instrum. 2001.
Vol. 12, № 1. P. 53–63.
20. Ибряева О.Л, Салов Д.Д., Семенов А.С. Метод матричных пучков для оценки параметров векторных процессов // Вестник ЮУрГУ. Серия:
Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. X, № Y. С. Z1–Z2.
DOI: 10.14529/cmseXXXXXX.
21. Zamora ME, H, Henry MP. : Digital control of a Coriolis mass flow meter. / IEEE Transactions on Industrial Electronics Inc., 2008. - P. 55:2820–
2831.
22. R¨ock H, Koschmieder F. : Model – based phasor control of a Coriolis mass flow meter (CMFM) for the detection of drift in sensitivity and zero point, inrecent advances in sensing technology / Lecture Notes in Electrical Engineering Inc., 2009. - P. 49:221–240.
23. R¨ock H, Koschmieder F. : Operatinga Coriolis mass flow meter at two different frequencies simultaneously using phasor control. / Proceedings of the 10th International Symposium of Measurement Technology and Intelligent Instruments, Daejeon, Korea; June2001.
24. Henry MP, Clark C, Duta M, Cheesewright R, Tombs M. : Response of a Coriolis mass flow meter to step changes in flow rate. / Flow Measurement and Instrumentation Inc., 2003. - P. 14:109–118.
25. Clark C, Zamora ME, Cheesewright R, Henry MP. : The dynamic performance of a new ultra-fast response Coriolis flow meter. / Flow Measurement and Instrumentation Inc., 2006. - P. 17:391–398.
26. Tombs M, Henry M, Zhou F, Lansangan R, Reese M. : High precision Coriolis mass flow measurement applied to small volume proving. / Flow Measure- ment and Instrumentation Inc., 2006. - P. 17:371–382.
27. Henry MP, Tombs M, Duta MD, Zhou F, Mercado R, Kenyery F. : Two- phase flow metering of viscous oil using a Coriolis mass flow meter: a case study.
/ Flow Measurement and Instrumentation Inc., 2006. - P. 17:399–413.
28. Hemp J, Sultan G. : On the theory and performance of Coriolis mass flowmeters. In: Proceedings of the International Conference on Mass Flow Measurement Direct and Indirect, 1989 Feb IBC Technical Services: London;
1989.
29. Weinstein J, Kassoy D, Bell M. : Experimental study of oscillatory motion of particles and bubbles with applications to Coriolis flow meters. / Physics of Fluids Inc.,2008. - P.20.
30. Hemp J, Kutin J. : Theory of errors in Coriolis flowmeter readings due to compressibility of the fluid being metered. / Flow Measurement and Instru- mentation Inc.,2006. - P 17:359–369.
31. Gysling DL. : An aeroelastic model of Coriolis mass and density meters operating on aerated mixtures. / Flow Measurement and Instrumentation
Inc.,2007. - P 18:69–77.
32. Thomsen JJ, Dahl J. : Analytical predictions for vibration phase shifts along fluid-conveying pipes due to Coriolis forces and imperfections. / Journal of Sound and Vibration Inc.,2010. - P 329:3065–3081.
33. Enz S, Thomsen JJ, Neumeyer S. : Experimental investigation of zero phase shift effects for Coriolis flowmeters due to pipe imperfections. / Flow Mea- surement and Instrumentation Inc.,2011. - P 22:1–9.
34. Agar J. : New Coriolis-based multiphase flow meter for heavy-oil mature fields / SPE Russian Oil and Gas Conference and Exhibition: Moscow, Russia 26–28 October Inc.,2010.
35. Liu RP, Fuent MJ, Henry MP, Duta MD. : A neural network to correct mass flow errors caused by two-phase flow in a digital Coriolis mass flowmeter. / Flow Measurement and Instrumentation Inc.,2001. - P 12:53–63.
36. Tombs MS, Henry MP, Duta MD, Lansangan R, Dutton RE, Mattar WM. : Multiphase Coriolis flowmeter, US patent 7,188,534. Inc.,2007.
37. Vortab product brochure. [Электронный ресурс].URL:
www.vortab.com/pdfs/Vortab-Brochure-R evE.pdfS (Дата обращения:
10.12.17).
38. Weatherford. Red eye MP water cut meter. Product brochure. URL:
www. weatherford.com/weatherford/groups/web/documents/weatherfordcorp/
wft096554.pdfS (Дата обращения: 14.12.17).
39. ENISO12213-2:2005: Natural gas—calculation of compression factor;
2005.
40. GSSSDMP.113-03.Determination of the density, compressibility factor, the adiabatic index and the coefficient of dynamic viscosity of the wet gas in the temperature range 263 - 500 K at pressures to15MPa. All-Russian Research Center for Standardization, Information and certification of raw materials and substances of Gosstandart of Russia (Federal State Unitary Enterprise
VNITSSMV); 2003
41. A.P.I.MPMS Chapter 11.1-2004. Manual of petroleum measurement standards chapter 11—physical properties data section1- temperature and pressure volume correction factors for generalized crude oils, refined products, and lubricating oils. May 2004, Addendum 1September2007. American
Petroleum Institute, API Publishing Services,1220L Street, N.W., Washington, DC;2005.
42. GOST R. 8.615, Amended 2008. State system for ensuring uniformity of measurements. Measurement of quantity of oil and petroleum gas extracted from subsoil. General metrological and technical requirements. Federal Agency for technical regulation and metrology; 2008.
43. Kohavi R., "A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection", Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence. San Mateo, 1995. Vol. 2, № 12, P. 1137–
1143.
44. Hinton G., "Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting", Journal of Machine Learning Research. 2014. Vol. 15, P.
1929−1958
45. Ибряева О.Л., Барабанов В.В., "Коррекция ошибок измерений расхода и плотности кориолисовым расходомером при наличии воздуха с помощью нейронных сетей", сборник "Наука ЮУрГУ":
материалы 71 научной конференции. Принято в печать.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1