基于K-means聚类分析和多元线性回归的相关流量数据处理方法

摘要：

相关流量计在油井产出剖面测量中得到了成功的应用.但因传感器、调理电路以及流体本身噪声的影响,相关流量计所测量的渡越时间值会出现少量异常数据,使瞬时流速的计算结果与实际值相差很大,进而平均流量计算也出现较大的测量误差.对此提出基于K-means聚类算法对渡越时间样本数据聚类分析,并根据聚类结果建立多元线性回归预测模型,合理预测渡越时间值,以修正渡越时间的异常值.对预测值与实际值进行比较,最终获得准确的相关流量数据.采用多相流装置的实验数据对所建立的方法进行验证,结果表明,该方法可有效消除渡越时间的异常,优化流量测量的数据,对两相流流量测量有一定的实践意义.

关键词：相关流量计、渡越时间、K均值聚类算法、多元线性回归

所属期刊栏目：10

分类号：P631.8+1

资助基金：国家自然科学基金52174021

在线出版日期：2024-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：52-56,62