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user: 3. 终端液态产品产量预测 根据上述分析和现场对处理设备的异常标记，应用气田与终端的生产数据作为训练数据，用以预测2020年1月至2020年5月的副产品的产量。建模过程如图4所示。 3.1. 数据预处理 从图1可知，天然气从海上各气田采出输送到终端后，整个处理流程中，除了脱碳系统有化学反应以外，其余工艺基本以物理变化为主。上岸天然气经过脱碳、脱水等处理之后，进入液烃分馏单元，实现重烃组分分离之后，外输干气。分离的重烃组分经过多级分馏，产量不同种类液烃产品。因此本次建模的初始特征选择海上5个气田的井口气产量和终端设备异常标记值，用以预测终端各副产品的产量。 图2. 液态烃类产品析出异常判断 图3. 凝析油产量异常判断 图4. 副产品预测建模预测流程 图5. 应用箱型图进行异常值处理 应用箱型图来对各气田产量进行异常值判断，如图5所示。箱型图，主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。它也可以粗略地看出数据是否具有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较，无需对数据进行正态分布要求。异常值在箱型图中被定义为小于Q1 − 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR的值，经过异常值处理后的气田群产量数据集如表1所示。 Table 1 Data set after outlier processin 日期 A气田井口气 B气田井口气 C气田井口气 D气田井口气 E气田井口气 烃类产品设备异常标记 凝析油处理单元异常标记 19-12-1 135.85 1010.97 230.99 68.4 121.55 1 1 19-12-2 134.68 1166.41 229.89 68.6 121.73 1 1 19-12-3 134.95 1181.02 229.39 68.89 122.07 1 1 19-12-4 134.86 1181.33 228.69 69.27 122.63 1 1 19-12-5 134.53 1179.38 225.34 69.51 123.19 1 1 19-12-6 132.64 1145.34 150.85 70.76 123.49 1 1 19-12-7 145.29 1065.17 212.96 69.81 125.68 1 1 19-12-8 157.24 1152.35 232.7 72.53 132.79 1 1 19-12-9 145.49 1126.21 225.67 69.71 127.7 1 1 19-12-10 116.41 1134.7 221.21 70.35 130.27 1 1 19-12-11 105.89 1113.94 210.57 70.48 129.76 0 1 19-12-12 99.75 1114.03 209.86 70.46 131.49 0 1 19-12-13 113.86 1090.89 211.12 70.51 131.07 0 1 19-12-14 137.78 1064.99 211.52 70.56 129.46 0 1 19-12-15 136.71 1056.99 211.39 68.67 128.31 0 1 表1. 异常值处理后数据集 为进一步提取数据集的相关特征，我们对各气田产量结合异常标记进行稀疏化处理，通过稀疏化实现特征的自动选择，去除影响最终预测的无用特征，即将无用特征对应的权重设置为0，以凝析油数据集为例，数据稀疏化后处理结果见表2。 Table 2 Modeling data set for predicting hydrocarbon product output after data sparsit 日期 A气田烃类设备正常 B气田烃类设备正常 C气田烃类设备正常 D气田烃类设备正常 E气田烃类设备正常 A气田烃类设备异常 B气田烃类设备异常 C气田烃类设备异常 D气田烃类设备异常 E气田烃类设备异常 终端产品方 19-12-1 135.85 1010.97 230.99 68.4 121.55 0 0 0 0 0 1887.88 19-12-2 134.68 1166.41 229.89 68.6 121.73 0 0 0 0 0 1932.58 19-12-3 134.95 1181.02 229.39 68.89 122.07 0 0 0 0 0 2026.62 19-12-4 134.86 1181.33 228.69 69.27 122.63 0 0 0 0 0 2018.06 19-12-5 134.53 1179.38 225.34 69.51 123.19 0 0 0 0 0 2046.66 19-12-6 132.64 1145.34 150.85 70.76 123.49 0 0 0 0 0 1963.27 19-12-7 145.29 1065.17 212.96 69.81 125.68 0 0 0 0 0 1948.23 19-12-8 157.24 1152.35 232.7 72.53 132.79 0 0 0 0 0 2038.64 19-12-9 145.49 1126.21 225.67 69.71 127.7 0 0 0 0 0 1918.94 19-12-10 116.41 1134.7 221.21 70.35 130.27 0 0 0 0 0 1610.21 19-12-11 0 0 0 0 0 105.89 1113.94 210.57 70.48 129.76 1103.66 19-12-12 0 0 0 0 0 99.75 1114.03 209.86 70.46 131.49 1177.78 19-12-13 0 0 0 0 0 113.86 1090.89 211.12 70.51 131.07 1102.86 19-12-14 0 0 0 0 0 137.78 1064.99 211.52 70.56 129.46 1095.33 19-12-15 0 0 0 0 0 136.71 1056.99 211.39 68.67 128.31 1148 表2. 数据稀疏化后预测烃类产品产量建模数据集 最后，选择2019年的生产数据作为训练集，2020年的生产数据做测试集，进行机器学习建模。 3.2. 机器学习建模 将终端凝析油产量与终端液烃产品分开进行预测，对上述产品的预测即为一个回归问题，假设训练集样本 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ，需要回归 ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x N ) 与 ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y N ) 之间的关系。用于回归的机器学习模型有很多，常用的有多元线性回归、支持向量回归、决策树回归、神经网络等，本次选取多元线性回归与梯度提升决策树进行回归预测。 在多元线性回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，其方程形式为： y = β 0 + β 0 x 1 + ⋯ + β 0 x 1 + є (1) 其中自变量的观测值为 ( 1 ， x 11 ， ⋯ ， x 1 p ) ， ( 1 ， x 21 ， ⋯ ， x 2 p ) ， ⋯ ，对应的因变量观测值为 y 1 ， y 2 ， ⋯ ，通过引入矩阵来表示： y = [ y 1 y 2 . . . y n ] ， X = [ 1 x 11 x 1 p 1 x 21 x 2 p ⋯ 1 x n 1 x n p ] ， ϵ = [ ϵ 1 ϵ 2 . . . ϵ n ] ， β = [ β 1 β 2 . . . β p ] (2) y = β X + ϵ (3) 多元回归即是需要求得相应的参数β，使得训练集的预测值与真实的回归目标值之间的均方误差最小。 提升树是迭代多棵回归树来共同决策，提升树模型可以表示为决策树的加法模型，计算方法如下： 1) 初始化提升树模型 f 0 ( x ) = 0 2) 对 m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M a) 计算残差 b) r m i = y i − f m − 1 ( x i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N c) 拟合残差 r m i 学习一个回归树，得到 T ( x : Θ m ) d) 更新 f m ( x ) = f m − 1 ( x ) + T ( x : Θ m ) 3) 得到回归问题提升树 f M ( x ) = ∑ 1 m T ( x : Θ m ) 分别应用上述2个方法对2019年的生产数据进行训练，然后通过2020上半年的气田生产数据预测终端液烃产品和终端凝析油的产量，结果如图6、图7所示。 图6. 2020年预测终端烃类产品与实际对比 图7. 2020年预测终端凝析油与实际对比 由图6可以看出，无论是采用多元线性回归还是梯度提升决策树回归，预测的结果与终端烃类产品实际产量相一致。相比较来说，采用多元线性回归的方法更能准确的反应实际的产量波动。由图7可知，部分计算结果与终端凝析油的产量存在一定的差异，经过与现场核实，该波动主要是由于现场操作的改变，主动降低了凝析油稳定单元的液位导致的。截止到2020年6月，预测的累积凝析油产量，液态烃类产品产量与实际产量对比见图8。 图8. 预测累积产量与实际累积产量对比