基于高斯烟羽模型和ISSA算法的油气站场泄漏检测研究-59527176.pdf

创新实践

DOI：10.3969/j.issn.1001-2206.2024.01.014

基于高斯烟羽模型和ISSA算法的油气站场

泄漏检测研究

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刘若兮，陶野，赵元东，李彦华，王婷婷，梁昌晶

1.中国石油华北油田分公司第五采油厂，河北辛集052300

2.中国石油华北油田分公司新能源事业部，河北任丘062552

3.中国石油华北油田公司二连分公司，内蒙古锡林浩特026000

摘要：为提高油气站场泄漏检测的预测精度，降低事后处理带来的经济损失和环境污染，将高斯烟羽模型作

为前向气体扩散模型，通过Circle混沌映射初始化麻雀种群，将蝴蝶算法加入麻雀发现者有哪些信誉好的足球投注网站策略中，随后利

用算法实现质量浓度误差最小化的迭代计算，并从迭代次数、种群规模、网格尺寸和噪声强度等方面衡量其对

反演结果的影响。结果表明，算法在时间算法复杂度上与SSA算法一致，优化后算法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和局部开

发能力增强；通过将地理坐标系转化为标准风向坐标系，简化了计算过程；在最大迭代次数100、种群规模

100、网格尺寸0.5m×0.5m×0.5m的设置下，当站场内存在2个监测点受噪声影响时，3个方向上泄漏位置

的最大误差分别为1.37%、1.02%、9.70%，泄漏速率的最大相对误差为0.22%，符合现场定位检测的需求。

研究结果可为油气站场完整性管理水平的提升提供实际参考。

关键词：高斯烟羽模型；SSA；泄漏；反演模型；噪声强度

ResearchonleakdetectionofoilandgasstationbasedonGaussplumemodel

andISSAalgorithm

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LIURuoxi,TAOYe,ZHAOYuandong,LIYanhua,WANGTingting,LIANGChangjing

1.No.5OilProductionPlantofHuabeiOilfieldCompany,CNPC,Xinji052300,China

2.NewEnergyDivisionofHuabeiOilfieldBranch,CNPC,Renqiu062552,China

3.TheErlianFilialeofHuabeiOilfieldCompany,Xilinhot026000,China

Abstract：Inordertoimprovethepredictionaccuracyofleakagedetectionatoilandgasstationsandreducetheeconomiclossand

environmentalpollutioncausedbypost-treatment,theGaussianplumemodelwasusedasaforwardgasdiffusionmodel,thesparrow

populationinitializedthroughCirclechaoticmapping,andthebutterflyalgorithmaddedtothesparrowfindersearchstrategy;then,the

ISSAalgorithmwasusedtoachievetheiterativecalculationoftheconcentrationerrorminimization,withitsinfluenceontheinversion

resultsmeasuredfromtheperspectivesofiterationtimes,populationsize,meshsizeandnoiseintensity.TheresultsshowthattheISSA

algorithmisconsistentwiththeSSAalgorithminthecomplexityoftimealgorithm,withtheglobalsearchabilityandlocaldevelopment

abilityoftheoptimizedalgorithmenhanced.Bytransformingthegeographicalcoordinatesystemintothestandardwi