序贯蒙特卡洛方法在虚拟流量计校准中的应用

软测量仪表因其能够以极少的设备干预和低成本提供关键过程变量的估计而日益受到青睐。在油气生产中，虚拟流量计（VFM）是一种流行的软测量仪表，试图实时估计多相流率。VFM基于模型，而这些模型需要校准。校准高度依赖于具体应用，这既源于模型的极大多样性，也源于可用测量的差异。最精确的校准是通过将VFM参数仔细调谐到井测试来实现的，但这可能工作量密集，且并非所有井都有频繁的井测试数据可用。本文提出了一种基于生产分离器所提供的测量值、并假设观测流量应等于各单井流量之和的校准方法。这使我们能够联合连续地校准各VFM。该方法应用序贯蒙特卡洛（SMC）来推断每口井的调谐因子和流量组成。该方法在一个包含十口井的案例上进行了测试，使用了合成数据和真实数据。结果令人鼓舞，该方法能够在不依赖井测试的情况下提供合理的参数估计。然而，也识别并讨论了一些挑战，特别是与过程噪声以及如何管理变化的数据质量相关的挑战。