(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211147407.8 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 东北石油大 学 地址 163319 黑龙江省大庆市高新 技术开 发区学府街9 9号 (72)发明人 赵健　李晓峰　习向锐　王洪涛　 王志华　董航　 (74)专利代理 机构 哈尔滨东方专利事务所 23118 专利代理师 曹爱华 (51)Int.Cl. G01N 21/84(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/00(2006.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量 表征和预测方法 (57)摘要 本发明涉及的是对原油乳状液中液滴微观 动力学行为定量表征和预测方法， 它包括： 显微 视频拍摄； 显微视频提取、 逐帧化处理、 预处理， 使得液滴边缘轮廓较为清晰； 机器目标识别与追 踪， 建立机器识别液滴算法模型， 进行目标特征 匹配， 对全视域内液滴进行识别与追踪， 对全局 图像建立多阈值 Ostu分割， 利用粒子群优化算法 对多阈值 Ostu分割进行优化； 对阈值序列图像进 行微观液滴特征参数定量表征： 对定量识别得到 的液滴微观动力学参数进行分析， 通过构建数学 模型对液滴的动力学行为进行预测。 本发明实现 了对液滴颗粒微观运动、 空间分布以及结构动态 变化的定量表征及对液滴的动力学行为进行预 测， 为保障原油管输、 加热、 储存等经济安全提供 指导。 权利要求书4页 说明书16页 附图10页 CN 115508353 A 2022.12.23 CN 115508353 A 1.一种对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法， 其特征在于包括如 下步骤： 步骤一、 显微视频拍摄： 在控制施加给原油样品剪切速率和温降速率的前提下， 拍摄液 滴在原油乳状液中的微观运动和结构变化视频； 步骤二、 显微视频提取： 选取能够体现液滴微观形态、 聚集运动和碰撞行为的若干关键 视频段并从原视频中截取 出来； 步骤三、 显微视频 逐帧化处 理， 得到液滴动态序列图像； 步骤四、 显微图像预处 理， 使得液滴边缘轮廓较为清晰； 步骤五、 机器目标识别与追踪， 建立机器识别液滴算法模型， 进行目标特征匹配， 对全 视域内液滴进行识别与追踪， 对全局图像建立多阈值Ostu分割， 利用粒子群优化算法对多 阈值Ostu分割进行优化； 步骤六、 目标特征匹配的结果对目标特征进行随机抽样， 随机抽样出若干个微观液滴， 记录其特 征点并找到其相对应的微观液滴； 步骤七、 对步骤六抽样出的液滴进行人工追踪与微观特征参数提取， 得到阈值序列图 像； 步骤八、 特征参数提取， 对步骤五 ‑步骤七得到的阈值序列图像进行微观液滴特征参数 定量表征： 经处理得到液滴及其聚集体阈值图像， 基于观测视域大小与阈值图像分辨率的 比例， 分析得到液滴及其聚集体的微观特征参数， 定量表征液滴及其聚集体的微观运动、 空 间分布及结构的动态变化情况； 步骤九、 对比人工追踪的微观液滴轨迹、 提取的特征参数和机器追踪的微观液滴轨迹、 提取的特 征参数， 用差分法检验其 误差率； 步骤十、 对定量识别得到的液滴微观动力学参数进行分析， 通过构建数学模型对液滴 的动力学 行为进行 预测； 步骤1、 对液滴的运动轨 迹进行预测： 根据已捕捉大量液滴轨迹， 将不同液滴在不同时刻、 不同剪切速率下的轨迹取不同比 例作为训练样本集， 构建BP神经网络模型对其进行训练， 得到液滴轨迹预测模型， 不断迭 代、 修正液滴轨 迹预测模型， 直至其预测误差降低到某一 值； 步骤2、 对乳状液整个 体系内液滴的均匀度进行 预测： 对原油样品施加某一恒定剪切速率， 固定显微观测视域， 对视域内液滴的均匀度进行 监测， 观察液滴均匀度的随剪切时间变化情况； 液滴的均匀度的求 解公式如下： 式中， Ai为第i个网格中液滴的面积占比； 为平均的液滴 面积占比； N 为网格数； 将显微图像均匀分割为 N个网格， 分析 得到每个网格的液滴 面积； 计算某一固定视域下得到的不同时刻的均匀度系数， 对其建立并训练BP神经网络模权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115508353 A 2型， 得到乳状液体系 液滴均匀程度变化模型， 对体系的均匀度变化做出预测； 不断迭代、 修 正乳状液体系液滴均匀程度变化模型， 直至乳状液体系液滴均匀程度变化模型预测误差降 低到某一 值。 2.根据权利要求1所述的对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法， 其特征在于： 所述的步骤一显微视频拍摄通过原位显微观测装置进行， 原位显微观测装置 包括支架结构、 样品承载模块、 驱动和探测模块； 驱动和探测模块、 样品承载模块及温控模 块均由透明石英玻璃构成， 样品承载模块具有样品温控模块， 样品温控模块通过一个循环 管路与恒温水浴连接； 扭矩传感模块与驱动和探测模块相连接， 驱动和探测模块表面内部 嵌有无影冷光源， 驱动和探测模块通过导架结构上下移动； 显微观测模块具有偏光功能， 在 自然光与偏光之间进行切换， 显微观测模块位于样品承载模块侧 面， 显微观测模块与高速 CCD相机相连， CCD相机与电脑相连； 显微观测模块设置于显微视角移动模块上， 可调节显微 镜头位置， 使其靠近或远离样品， 或沿水平或垂直方向移动显微镜， 从而摄样品内不同液 层、 不同位置的微观结构图像； 显微观测模块通过拍摄剪切作用下原油乳状液中液滴的微 观行为变化， 获得液滴的微观动力学特征； 驱动和探测模块直接照射样品， 并以投射光的方 式被显微镜观测到， 显微镜自身集成有LED光源， 从另一个方向照射样品， 并以反射光形式 被显微镜观测到， 构建多角度复合光源照射原油样品， 并且集透射式显微和反射式显微观 测为一体。 3.根据权利要求2所述的对原油乳状液中液滴微观动力学行为定量表征和预测方法， 其特征在于： 所述的步骤四显微图像预处 理的方法： 步骤1、 显微图像匹配颜色； 对步骤三得到的液滴显微图像进行匹配颜色处理， 得到背 景颜色和液滴颜色具有相同色彩模式的显微图片； 步骤2、 调整 整体图像亮度与对比度： g(i， j)＝α f(i， j)+β 式中， α 为对比度系数， 小于1令像素变暗， 大于1令像素变亮； β 是亮度增益变量； 步骤3、 去除图像噪点， 采用双边滤波 去噪， 双边滤波器的模板： 式中： (k， l)为模板窗口的中心坐标； (i， j)为模板窗口的其他系数的坐标； σd为生成距 离模板系数所用高斯函数标准差； σr为生成值域模板系统所用高斯函数标准差； d(i,j,k, l)为距离模板系数； r(i,j,k,l)为 值域模板系数； 步骤4、 图像信息增强， 对图像进行以下操作： 对于二维图像f(x， y)， 二阶微分的拉普拉斯 算子定义为： 平滑灰度的区域， 无响应， 即模板系数的和为0； 最后每个像素的值 通过以下 方式进行计算： 式中， g是输出像素值， f(x， y)是原 始像素值， c为系数 学。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115508353 A 3