論文の概要: Passive learning to address nonstationarity in virtual flow metering applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03236v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 14:42:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 18:43:22.989011
• Title: Passive learning to address nonstationarity in virtual flow metering applications
• Title（参考訳）: 仮想フロー計測応用における非定常性へのパッシブ学習
• Authors: Mathilde Hotvedt, Bjarne Grimstad, Lars Imsland
• Abstract要約: 本稿では,定常仮想フローメータの予測精度を維持するために,学習手法の適用方法について検討する。 周期的バッチ学習とオンライン学習という2つの受動的学習法を、様々なキャリブレーション周波数で応用し、仮想フローメーターを訓練する。 第1に、頻繁な到着測定が存在する場合、頻繁なモデル更新は、時間とともに優れた予測性能を保ち、第2に、間欠的かつ頻繁な到着測定が存在する場合、頻繁な更新は、性能の精度を高めるために不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Steady-state process models are common in virtual flow meter applications due to low computational complexity, and low model development and maintenance cost. Nevertheless, the prediction performance of steady-state models typically degrades with time due to the inherent nonstationarity of the underlying process being modeled. Few studies have investigated how learning methods can be applied to sustain the prediction accuracy of steady-state virtual flow meters. This paper explores passive learning, where the model is frequently calibrated to new data, as a way to address nonstationarity and improve long-term performance. An advantage with passive learning is that it is compatible with models used in the industry. Two passive learning methods, periodic batch learning and online learning, are applied with varying calibration frequency to train virtual flow meters. Six different model types, ranging from data-driven to first-principles, are trained on historical production data from 10 petroleum wells. The results are two-fold: first, in the presence of frequently arriving measurements, frequent model updating sustains an excellent prediction performance over time; second, in the presence of intermittent and infrequently arriving measurements, frequent updating in addition to the utilization of expert knowledge is essential to increase the performance accuracy. The investigation may be of interest to experts developing soft-sensors for nonstationary processes, such as virtual flow meters.
• Abstract（参考訳）: 定常プロセスモデルは計算の複雑さが低く、モデルの開発やメンテナンスコストが低く、仮想フローメータアプリケーションでは一般的である。 それにもかかわらず、定常モデルの予測性能は、通常、モデル化されるプロセスの固有の非定常性のために時間の経過とともに低下する。 定常的な仮想フローメータの予測精度を維持するために学習法をどのように適用できるかを研究した研究はほとんどない。 本稿では,非定常性に対処し,長期的性能を向上させる手段として,モデルが新しいデータに校正されることの多い受動的学習について検討する。 受動的学習の利点は、業界で使われているモデルと互換性があることだ。 周期的バッチ学習とオンライン学習という2つのパッシブ学習法を適用し,キャリブレーション周波数を変化させて仮想フローメータを訓練する。 データ駆動型から第一原理型まで、6つの異なるモデルタイプが10の石油油井の歴史的生産データに基づいて訓練されている。 第1に,頻繁なモデル更新は時間とともに優れた予測性能を保ち,第2に,間欠的かつ不十分な測定値が存在する場合には,専門家の知識の活用に加えて頻繁な更新がパフォーマンスの精度向上に不可欠である。 この調査は、仮想フローメーターのような非定常プロセスのためのソフトセンサーを開発する専門家にとって興味深い。

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