科研喜报｜热烈祝贺我公司总经理韩洁联合西安石油大学等多家单位专家团队完成的压缩机润滑油智能监测新成果发表于《石油与天然气化工》

近日，我公司总经理韩洁联合西安石油大学、中国石油长庆油田分公司第 一采气厂等单位专业团队，围绕天然气压缩机润滑系统状态监测开展研究的重磅学术论文《物理约束和多源特征融合的润滑油乳化物含量软测量》，正式发表于国内油气化工领域核心期刊《石油与天然气化工》。本次研究聚焦气田中后期增压开采场景下，压缩机润滑油乳化物含量难以直接在线测量、传统离线检测响应滞后等行业痛点，构建了全新“物理约束与多源特征融合”的深度学习软测量模型，是公司深耕油气装备智能化运维、产学研协同创新的标志性成果。

《以上为论文相关截图》

· 为什么这项研究很重要？ ·

✍随着气田开发进入中后期，低压气井增压外输成为常态。压缩机是保障集输系统稳定运行的关键设备，而其润滑系统常面临水分侵入、高温和高剪切导致的油品乳化问题。

✍润滑油乳化不仅会导致摩擦副磨损、阀部件异常，甚至引发非计划停机。然而，现有的润滑状态监测主要依赖离线理化检测和人工巡检，存在取样周期长、响应滞后等不足，极难以及时识别乳化初期的弱变化信号。

✍针对这一行业痛点，研究团队通过加速老化实验模拟润滑油乳化演变过程，构建了覆盖不同乳化阶段的多源实验数据集，提出了一种面向复杂工况的乳化物含量在线软测量方法。

· 技术亮点：多源特征融合与物理约束 ·

1. 多源信号融合与特征提取

同步采集含水率、酸值、温度、压力、流量及振动等多源参数。研究发现，含水率与乳化物含量呈较高正相关（Pearson系数 0.82），温度和压力呈负相关。模型融合了前端时频特征提取、通道重加权和残差学习，捕捉非平稳信号中的弱特征。

2. 引入物理单调约束

在损失函数中创新性引入物理单调约束机制，确保在近似剪切条件下，含水率或酸值较高的样本，其预测的乳化物含量不低于对应较低样本。这一设计增强了预测结果在复杂噪声环境下的物理一致性与鲁棒性。

《以上为论文相关截图》

· 成果优势：高精度、强抗噪、易部署·

1. 预测精度极高
在多次独立重复训练下，模型在测试集上获得决定系数R2达 0.985，平均均方误差（MSE）仅0.0081。相较于标准卷积前端模型，MSE 降低高达 79.3%。

2. 抗噪能力出色
工业现场信号噪声强，在信噪比为-4dB 的极端强干扰条件下，该模型依然保持R2为0.885，表现出极强的抗干扰能力。

3. 满足在线部署需求
模型结构轻量有效，推理时间仅需 6.52ms，完全满足在线实时监测需求。无需改变现有传感器布置，即可在边缘计算节点部署，为压缩机预测性维护提供即时数据支撑。

《以上为论文相关截图》

· 产学研合作，推动成果落地·

本次论文联合西安石油大学教授团队、长庆油田第 一采气厂等单位共同攻关，体现了公司在油气装备状态监测、人工智能与工业互联网融合领域的技术积累与产学研合作能力。

研究提出的软测量方法不仅实现了乳化物含量的在线预测，还支持低、中、高风险分级预警，为天然气压缩机润滑系统的故障预警及预测性维护提供了可靠的技术路径。

· 结语 ·

设备智能化运维是油气田数字化转型的重要方向。此次论文的发表，是公司在天然气压缩机健康管理领域取得的重要技术进展。

未来，公司将继续深化与高校、科研院所的产学研合作，推动人工智能与物理机理融合的技术在油气生产场景中的落地应用，为能源装备的安全、高效、绿色运行保驾护航。

期刊介绍

《石油与天然气化工》创刊于1972年，由中国石油西南油气田分公司天然气研究院主办，现为双月刊、国内外公开发行。该刊系北大中文核心期刊、CSCD来源期刊、RCCSE中国核心学术期刊，并入选《科技期刊世界影响力指数（WJCI）报告》及《石油、天然气工业领域高质量科技期刊分级目录》，同时被美国化学文摘（CA）、日本JST等国际数据库收录。本次论文能够在该刊发表，标志着公司在油气装备智能监测与软测量技术方向的研究成果获得了国内石油天然气工业领域核心学术平台的认可。