(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111521026.7 (22)申请日 2021.12.13 (71)申请人 广东石油化工学院 地址 525000 广东省茂名市茂南区官渡街 道官渡二路139号 (72)发明人 文成林　王静波　宋执环　 (74)专利代理 机构 北京圣州专利代理事务所 (普通合伙) 11818 代理人 王杰 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G01N 33/28(2006.01) (54)发明名称 基于增量高斯混合回归的原油含水率自适 应软测量方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于增量高斯混合回归 的原油含水率自适应软测量方法， 属于采油过程 原油含水率的预测和控制技术领域。 本发明使用 高斯混合回归模 型， 通过选择与原油含水率相关 性较大且容易测量的一组过程变量作为模型的 输入， 对原油含水率进行预测估计。 为了解决过 程时变性对模 型预测精度的影 响， 将增量学习的 思想引入高斯混合回归模型， 将增量自适应机制 融入高斯混合回归模型， 在实时预测原油含水率 的同时， 不断更新软测量模型， 以保证模型的预 测精度。 本发 明不仅能够有效解决实际采油过程 中常见的非线性、 非高斯性和时变特性， 还在一 定程度上缓解了软测量模型的过拟合， 并提高了 模型更新效率， 实现了对采油过程中原油含水率 的自适应预测。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114239264 A 2022.03.25 CN 114239264 A 1.一种基于增量高斯混合回归的原油含水率自适应软测量方法， 其特征在于， 包括以 下步骤： S1、 收集历史采油过程数据作为训练数据集P(x， y)∈Rn×m， x为输入辅助变量， y为原油 含水率， n 为样本个数， m为变量个数， R为实数集； S2、 将步骤S1收集到的采油过程训练数据集P标准化： 转化为均值为0， 方差为1的数据 集 S3、 利用标准化后的采油过程新数据集 离线建立高斯混合回归模型， 预测原油含水 率； S4、 将采集到的实时采油过程数据标准化处理后， 利用步骤S3对新数据进行质量预测 并且输出原油含水率的预测值 实验室抽检获得原油含水率的真实输出ynew后， 将样本 数据收集到新数据集Z中； 当Z的数据量大于预设值m时， 通过步骤S 3训练一个新的高斯混合 回归模型以拟合数据集Z， 同时只需要将模型参数和训练数据个数存 入历史数据库； S5、 为了根据采油过程新数据中所含信息来更新历史模型， 首先计算历史高斯混合回 归模型和新建高斯混合模型 组分之间的SKLD值， 判断SKLD值是否超过阈值 η， 若超 过该阈值 时则不能融合组份， 小于该阈值时则可以融合； S6、 随着采油过程新数据流入， 不断重 复步骤S4和步骤S5， 实现采油过程中对原油含水 率的自适应质量预测。 2.根据权利要求1所述的基于增量高斯混合回归的原油含水率自适应软测量方法， 其 特征在于： 所述步骤S3中， 计算贝叶斯信息准则BIC值， 确 定模型最佳高斯组分数 目K， 给予 一组初始参数 用期望极大值EM算法对模型的 参数进行 学习； EM算法迭代更新 参数值的公式为： 其中 和 分别表示第q次迭代时候样本属于第k个高斯组分的均值、 协方 差、 先验概率； p(q)(Ck|wi)为第i个训练样本属于第k个高斯组分的后验概率； 直到极大似然 目标函数收敛， 完成对高斯混合回归模型参数 的估计； 模型各个组分的均值向量和协方差 矩阵表示 为： 每个模型组分中， 在给定 辅助变量x后原油含水率y的条件概 率分布计算如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114239264 A 2其中均值向量 协方差矩阵 原油含水率y的条件概 率分布为： 其中 表示为训练样本x属于第k个高斯组分 的后验概 率， 采集新来数据的辅助变量x后， 通过 软测量模型 预测原油含水率 为： 将建模数据数目n和局部模型参数 存入历史数据库 中， 无需保存历史数据。 3.根据权利要求1所述的基于增量高斯混合回归的原油含水率自适应软测量方法， 其 特征在于： 所述 步骤S5中， SKLD值计算公式如下： 其中φ1和φ2分别代表原始和新建两个高斯混合模型的组分， μ和∑分别代表高斯混合 模型组分的均值向量和协方差矩阵， D表示变量的维度； 当SKLD值小于阈值η 的时， 判断原始模型组分j和新建模型组分k在统计学上是等价的， 融合为一个新的组分； 新组分的参数 更新公式如下： 当SKLD值大于阈值η时， 判断原始模型组分j和新建模型组分k在统计学上不等价， 则保 持各自的均值向量 μ和协方差矩阵∑不变， 更新各自组份的权 重 权重 的更新公式如下： 当前组分属于新建模型时： 当前组分属于原 始模型时： 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114239264 A 3