基于先进回归与机器学习技术的湿气测量中超声波流量计过读校正因子建模研究

本研究系统评估了多项式回归、随机森林回归(RFR)、神经网络(SNN)等多种机器学习算法在超声波流量计(USM)湿气测量过读校正中的性能，发现随机森林回归(RFR)和多元线性回归(MLR)可将平均相对绝对误差降至3.02-3.20%，为油气工业提供了高精度流量校正解决方案。

　　

文献综述

湿气测量中过读(OR)的精确建模因其对提升超声波流量计计量精度的重要意义而备受关注。传统方法主要基于物理建模，如van Putten和Dsouza[1]利用大量实验数据开发了适用于水平配置的OR校正模型。类似地，DNV GL的联合工业项目[1]引入了校正...

传播时间超声波流量计

本研究使用夹装式传播时间超声波流量计(TT USM)，具体型号为Flexim GmbH（德国）的Fluxus G800。该TT USM采用超声波传播时间原理进行单相流测量，传感器以一定角度对准气流交替作为发射器和接收器生成超声脉冲。

TT-USM基于传播时间差原理工作，配对传感器交替发射和接收...

USM过读校正模型的性能评估

基于受控实验数据集，采用系列统计回归技术对经验性过读校正模型的性能指标进行了评估。随机森林回归模型(RFR)采用集成决策树方法拟合，是本研究中最稳健的校正模型之一。SciPy优化模型(SO)基于最小二乘法应用非线性曲线拟合，并按照公式(22)进行校准。

讨论

上述对比分析结果表明，在雾状流 regime中，随机森林回归(RFR)和多元线性回归(MLR)在超声波流量计过读校正因子(USMOR)建模方面表现出最佳性能。这两种回归技术在使用实验数据集预测过读时的卓越表现归因于几个关键因素：首先，多元线性回归模型擅长同时处理多个预测变量，使其能够...

结论

本研究全面评估了七种建模技术——随机森林回归(RFR)、多元线性回归(MLR)、多项式回归、岭回归、LASSO回归、SciPy优化和Scikit-Learn神经网络在雾状流 regime中预测超声波过读校正因子的性能。其中，RFR和MLR始终优于其他方法，实现了低至3%的平均相对绝对误差，并展现出强大的...