成品油管道拖尾油预测方法、系统、存储介质和电子设备

技术领域

本发明涉及管道安全技术领域，尤其涉及一种成品油管道拖尾油预测方法、系统、存储介质和电子设备。

背景技术

成品油长输管道一般采用汽、柴油交替方式顺序输送，在输送过程中汽柴油输送界面处会产生一段混油，并且输送距离越长，产生的混油量就越大。混油段表述为一种油品中另一种油品含量范围1％～99％，混油段到管道末站通过在线切割方式进入混油罐，后续油品出站进行贸易交割。

混油切割之后，后行油品批次在油头部分还会含有一部分前行油品(比例从1％～0％)。这部分前行油品一部分来自混油处的对流扩散，一部分由于前行油品在管道输送过程中吸附到管壁上，在后行油品冲刷下从管壁脱落下来掺入后行油品中，以上两部分前序油品统称拖尾油。

一般来说，扩散产生的拖尾油量较少，影响范围也不大，影响距离一般不超过100米，也有相应的成熟对流扩散模型进行计算。而壁挂油脱落产生的拖尾油影响距离能达到几公里甚至十几公里。虽然拖尾油在后行油品中占比较小，但仍会导致一些关键油品指标(如柴油闪点、汽油终馏点)产生衰减，从而影响管输过程油品质量控制。由于拖尾油占比较小，难以通过现场密度计监测的方式进行跟踪和计算，因此需要开发拖尾油计算模型，实现拖尾油影响范围和拖尾油量的计算。

因此，亟需提供一种技术方案解决上述问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种成品油管道拖尾油预测方法、系统和存储介质。

第一方面，本发明提供一种成品油管道拖尾油预测方法，该方法的技术方案如下：

构建目标成品油管道的拖尾油预测模型；

当目标批次成品油运行至所述目标成品油管道的末站时，根据所述拖尾油预测模型，确定所述目标批次成品油的拖尾油预测浓度值。

本发明的一种成品油管道拖尾油预测方法的有益效果如下：

本发明的方法能够对成品油管道中的拖尾油浓度进行精准预测，为成品油管道输油质量监控提供技术支持。

在上述方案的基础上，本发明的一种成品油管道拖尾油预测方法还可以做如下改进。

在一种可选的方式中，构建目标成品油管道的拖尾油预测模型的步骤，包括：

在将所述目标成品油管道的壁面均设置为单层吸附壁面的基础上，利用理论吸附模型，构建所述目标成品油管道的拖尾油预测模型。

在一种可选的方式中，所述拖尾油预测模型为：

在一种可选的方式中，还包括：

采集所述目标批次成品油运行至所述目标成品油管道的末站时的拖尾油实测浓度值；

当所述拖尾油预测浓度值与所述拖尾油实测浓度值之间的浓度差值大于预设值时，输出预警信息。

第二方面，本发明提供一种成品油管道拖尾油预测系统，该系统的技术方案如下：

包括：构建模块和预测模块；

所述构建模块用于：构建目标成品油管道的拖尾油预测模型；

所述预测模块用于：当目标批次成品油运行至所述目标成品油管道的末站时，根据所述拖尾油预测模型，确定所述目标批次成品油的拖尾油预测浓度值。

本发明的一种成品油管道拖尾油预测系统的有益效果如下：

本发明的系统能够对成品油管道中的拖尾油浓度进行精准预测，为成品油管道输油质量监控提供技术支持。

在上述方案的基础上，本发明的一种成品油管道拖尾油预测系统还可以做如下改进。

在一种可选的方式中，所述构建模块具体用于：

在将所述目标成品油管道的壁面均设置为单层吸附壁面的基础上，利用理论吸附模型，构建所述目标成品油管道的拖尾油预测模型。

在一种可选的方式中，所述拖尾油预测模型为：

在一种可选的方式中，还包括：采集模块和比较模块；

所述采集模块用于：采集所述目标批次成品油运行至所述目标成品油管道的末站时的拖尾油实测浓度值；

所述比较模块用于：当所述拖尾油预测浓度值与所述拖尾油实测浓度值之间的浓度差值大于预设值时，输出预警信息。

第三方面，本发明提供的一种存储介质的技术方案如下：

存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如本发明的一种成品油管道拖尾油预测方法的步骤。

第四方面，本发明的一种电子设备的技术方案如下：

包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如本发明的一种成品油管道拖尾油预测方法的步骤。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明提供的一种成品油管道拖尾油预测方法的实施例的流程示意图；

图2示出了本发明提供的一种成品油管道拖尾油预测系统的实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。

图1示出了本发明提供的一种成品油管道拖尾油预测方法的实施例的流程示意图。如图1所示，包括如下步骤：

步骤110：构建目标成品油管道的拖尾油预测模型。其中：

①目标成品油管道为：任意选取的成品油管道。

②拖尾油预测模型为：

步骤120：当目标批次成品油运行至所述目标成品油管道的末站时，根据所述拖尾油预测模型，确定所述目标批次成品油的拖尾油预测浓度值。其中：

①目标批次成品油为：任意选取的某个批次的成品油。

②拖尾油预测浓度值为：根据拖尾油预测模型所确定的浓度值，即拖尾油在管道液体总量中的占比。

较优地，步骤110包括：

在将所述目标成品油管道的壁面均设置为单层吸附壁面的基础上，利用理论吸附模型，构建所述目标成品油管道的拖尾油预测模型。其中：

理论吸附模型为：

较优地，所述拖尾油预测模型为：

需要说明的是，拖尾油预测模型的构建过程为：

1)在成品油管道内实际的吸附过程应该是多层吸附，其中最贴近管壁处的第一层分子的吸附力最强。为方便引入理论吸附模型，假设目标成品油管道的壁面为单层吸附壁面。Langmuir model单层吸附的动态过程通过理论吸附模型表示为：

2)对上述模型积分，初始时刻的后行油品吸附浓度为0，管内浓度为θ，得到浓度关于时间的函数为：

3)当经过足够长时间，吸附与脱附过程同时发生并达到动态平衡时，吸附层内的浓度达到稳定：

4)平衡后，壁挂油的浓度随后行油品浓度变化率为：

5)将上式引入一维混油模型的时间项，考虑壁挂油对混油的影响模型如下：

较优地，还包括：

步骤130：采集所述目标批次成品油运行至所述目标成品油管道的末站时的拖尾油实测浓度值。其中：

拖尾油实测浓度值为：实际测量得到的拖尾油浓度值。

步骤140：当所述拖尾油预测浓度值与所述拖尾油实测浓度值之间的浓度差值大于预设值时，输出预警信息。其中：

①预设值可根据实际需求进行设置，在此不设限制。

②预警信息可以是声音预警信息、灯光预警信息和文字预警信息等，在此不设限制。

③预警信息输出至目标终端，目标终端包括但不限于：电脑、手机、平板等。

本实施例的技术方案能够对成品油管道中的拖尾油浓度进行精准预测，为成品油管道输油质量监控提供技术支持。

图2示出了本发明提供的一种成品油管道拖尾油预测系统的实施例的结构示意图。如图2所示，该系统200包括：构建模块210和预测模块220。

所述构建模块210用于：构建目标成品油管道的拖尾油预测模型；

所述预测模块220用于：当目标批次成品油运行至所述目标成品油管道的末站时，根据所述拖尾油预测模型，确定所述目标批次成品油的拖尾油预测浓度值。

较优地，所述构建模块210具体用于：

在将所述目标成品油管道的壁面均设置为单层吸附壁面的基础上，利用理论吸附模型，构建所述目标成品油管道的拖尾油预测模型。

较优地，所述拖尾油预测模型为：

较优地，还包括：采集模块和比较模块；

所述采集模块用于：采集所述目标批次成品油运行至所述目标成品油管道的末站时的拖尾油实测浓度值；

所述比较模块用于：当所述拖尾油预测浓度值与所述拖尾油实测浓度值之间的浓度差值大于预设值时，输出预警信息。

本实施例的技术方案能够对成品油管道中的拖尾油浓度进行精准预测，为成品油管道输油质量监控提供技术支持。

上述关于本实施例的成品油管道拖尾油预测系统200中的各参数和各个模块实现相应功能的步骤，可参考上文中关于成品油管道拖尾油预测方法的实施例中的各参数和步骤，在此不做赘述。

本发明实施例提供的一种存储介质，包括：存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如成品油管道拖尾油预测方法的步骤，具体可参考上文中的成品油管道拖尾油预测方法的实施例中的各参数和步骤，在此不做赘述。

计算机存储介质例如：优盘、移动硬盘等。

本发明实施例提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，使所述计算机执行如成品油管道拖尾油预测方法的步骤，具体可参考上文中的成品油管道拖尾油预测方法的实施例中的各参数和步骤，在此不做赘述。

所属技术领域的技术人员知道，本发明可以实现为方法、系统、存储介质和电子设备。

因此，本发明可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。