根据对比态的原理，真实气体在相同的对比压力和对比温度条件下，应当具有相同的对比体积，所以压缩因子与对比状态参数应遵循以下关系式:

    上述关系式通常以普遍化压缩因子图的方式来描述，起初仅用于解决单一气体压缩因子问题。

    与此同时，Standing M 13和Katz D L于1942年提出一种基于饱和烃类混合气体数据建立的压缩因子图(图1) 181，可以准确地推算出天然气压缩因子，成为天然气行业广泛接受的办法。但利用Standing-Katz压缩因子图比对、获得压缩因子的过程相对繁琐，给研究者带来不少麻烦，因此笔者在Standing-Katz压缩因子图的基础上建立了压缩因子与拟对比温度、压力的曲面函数模型，提出一种快速、准确确定天然气压缩因子，修正其真实气体流量，提高流量计量准确度的方法。

 

2、天然气流量计实验数据和方法
2.1数据准备
    本工作中，基于Standing-Katz压缩因子图建立曲面函数模型，该实验数据均从文献19」中获取。由于数据过于庞大，表1中仅列举出部分压缩因子。

 

2.2天然气流量计曲面拟合
    曲面拟合是在曲线拟合基础上延伸出的一种数理统计方法。其中曲线拟合由于其令人满意的性能，被广泛用于生产和科学实验建模，理论基础在文献[[10,11]中充分阐述，笔者不再赘述。将曲线拟合的方法加以改进至三维空间，即成为设定数据点的曲面拟合，但在进行高次数多项式的曲面函数拟合时，易出现过拟合现象[1121，为了避免此类情况的发生，木次研究采用z*高次项不大于三次的多项式函数拟合。该拟合过程可简述为:设定实验数据(x,y,z) (i=1,2,3,"",n)，寻找函数f(x,y,z)使得在点(x,y) (i=1,2,3,""",n)处的函数值与观测数据偏差的平方和z*小，即求得满足误差项平方和SSEz*小的函数f(x,y)。SSE定义如下:

    同时该模型的优劣取决于其均方根误差RMSE和相关性系数R。当RMSE越小且R越趋近于1时，表明模型效果越好。其中RMSE.R分别定义为:
 

3 实验结果与讨论

 

3.2天然气流量计函数模型验证
    为了进一步验证模型预测能力的稳定性，使用内部验证方法进行评价。s*先根据压缩因子的高低按升序排列，然后均匀地分成A、B、C、D4个组，序列为1,5,9等组成A组，序列为2,6,10等组成B组，序列为3,7,11等组成C组，序列为4,8,12等组成D组，利用其中3组作为训练集建立模型，对另一组进行预测。每一次训练集建立的模型效果都由训练集和预测集的相关性系数进行评价(表2)，训练集的平均尸为0.993 1，预测集的平均褚为0.993 1，结果表明该模型具有相对稳定的预测能力。

4结束语
    在充分考虑到过拟合现象的情况下，引入了鼓高次项不大于三次的多项式函数拟合，利用曲而拟合方法建立了全局z*优的曲而函数模型，所确定的z*优模型具有较小的均方根误差和z*佳的相关性，正印证了分子间相互作用力对压缩因子与温度、压力关系的阐述。该模型可以快速、准确地计算压缩因子，对确定天然气的实际流量给予理论指导。
    总之，通过数理统计研究，更加了解天然气压缩因子;充分证明了压缩因子与T,P的高度相关，因此建立模型,计算压缩因子可以成为修正天然气实际流量，提高流z*计量准确度的有效途径。
文章出自:天然气流量计 www.ybcaigou.com   更多资讯：超声波流量计 www.abgbaina.com