CN119803624A - 基于流体在线校准方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品 - Google Patents

Abstract

本申请涉及流量检测技术领域，尤其涉及一种基于流体在线校准方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。该方法根据当前流体的物理性质，确定校准流体；获取待处理流量计中校准流体的流体参数，流体参数包括压力、温度以及流速；根据校准模型和流体参数，确定待处理流量计的读数误差；基于读数误差，校准待处理流量计，通过实时采集流体参数并结合校准模型计算误差，实现了快速、高效的校准，减少了时间浪费；动态选择校准流体并实时调整流量计，提高了方法的适应性；通过自动化的数据采集、误差计算和校准调整，降低了校准时间和成本，提升了校准效率。

Description

基于流体在线校准方法、装置、设备、存储介质及计算机程序 产品

技术领域

本申请涉及流量检测技术领域，尤其涉及一种基于流体在线校准方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。

背景技术

流量计作为工业生产过程中重要的测量仪器，广泛应用于石油石化、化工、电力、冶金、污水处理等多个领域，用于监测和控制物料流动的流量。在实际应用中，流量计的测量精度对生产效率、产品质量和安全性具有至关重要的影响。然而，由于设备老化、环境变化或流体特性差异等因素，流量计在长期使用后常会出现测量误差，需要定期进行校准以确保其测量准确性。传统的流量计校准方法主要包括基于科里奥利效应的校准方法和实验室环境下的标定方法。这些方法虽然能够达到较高的校准精度，但在实际使用中也存在一些明显的不足：操作复杂，设备要求高、适用范围有限以及实时性不足，导致校准的效率欠佳。因此，如何提升校准效率成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供了一种基于流体在线校准方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，旨在解决如何提升校准效率的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供了一种基于流体在线校准方法，所述方法包括以下步骤：

根据当前流体的物理性质，确定校准流体；

获取待处理流量计中所述校准流体的流体参数，所述流体参数包括压力、温度以及流速；

根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差；

基于所述读数误差，校准所述待处理流量计。

在一实施例中，在所述根据当前流体的物理性质，确定校准流体的步骤之前，还包括：

获取多个不同流体物理性质下的历史流量数据、多个不同流量计类型的历史测量数据以及所述待处理流量计的历史记录数据；

对所述历史流量数据、所述历史测量数据以及所述历史记录数据进行数据清洗处理，得到历史流量测量数据，所述数据清洗处理包括异常值剔除、数据平滑、数据格式匹配以及数据标注中的一种或多种；

对历史流量测量数据进行分析，建立所述校准模型。

在一实施例中，所述对历史流量测量数据进行分析，建立所述校准模型的步骤，包括：

基于预设统计算法，确定所述历史流量测量数据中历史流体参数与历史测量误差间的对应关系；

基于所述对应关系和预设数学模型，建立初步模型；

基于所述历史流体参数中各参数间的交互作用，对所述初步模型进行参数调整；

基于预设测试数据，对参数调整后的初步模型进行验证，并将通过验证的初步模型作为所述校准模型。

在一实施例中，在所述对历史流量测量数据进行分析，建立所述校准模型的步骤之后，还包括：

每间隔预设时间周期，将所述流体参数和校准后的待处理流量计的测量数据添加至所述校准模型的模型训练集，得到更新训练集；

基于所述更新训练集，对所述校准模型进行重新训练；

若重新训练后的校准模型的模型误差超过预设误差阈值，触发模型重新训练流程。

在一实施例中，所述根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差的步骤，包括：

获取所述待处理流量计的当前测量值；

将所述流体参数输入所述校准模型，得到期望测量值；

根据所述当前测量值与所述期望测量值，确定所述待处理流量计的读数误差。

在一实施例中，所述基于所述读数误差，校准所述待处理流量计的步骤，包括：

获取所述读数误差对应的误差方向，并将所述读数误差与预设校准阈值进行对比；

若所述读数误差大于所述预设校准阈值，根据所述读数误差，确定所述待处理流量计的校准调整因子；

基于所述误差方向和所述校准调整因子，校准所述待处理流量计。

此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于流体在线校准装置，所述基于流体在线校准装置包括：

流体确定模块，用于根据当前流体的物理性质，确定校准流体；

参数获取模块，用于获取待处理流量计中所述校准流体的流体参数，所述流体参数包括压力、温度以及流速；

误差确定模块，用于根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差；

校准模块，用于基于所述读数误差，校准所述待处理流量计。

此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于流体在线校准设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于流体在线校准程序，所述基于流体在线校准程序配置为实现如上文所述的基于流体在线校准方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于流体在线校准程序，所述基于流体在线校准程序被处理器执行时实现如上文所述的基于流体在线校准方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本申请还提出一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的基于流体在线校准方法的步骤。

本申请根据当前流体的物理性质，确定校准流体；获取待处理流量计中校准流体的流体参数，流体参数包括压力、温度以及流速；根据校准模型和流体参数，确定待处理流量计的读数误差；基于读数误差，校准待处理流量计。本申请通过实时采集流体参数并结合校准模型计算误差，实现了快速、高效的校准，减少了传统校准方法中大量的时间浪费；动态选择校准流体并实时调整流量计，提高了方法的适应性，避免了传统方法中因流体差异引起的校准误差；通过自动化的数据采集、误差计算和校准调整，减少了对专业人员和复杂设备的依赖，从而降低了校准时间和成本，提升了校准效率。

附图说明

图1为本申请基于流体在线校准方法第一实施例的流程示意图；

图2为本申请基于流体在线校准方法第二实施例中一子流程示意图；

图3为本申请基于流体在线校准方法第三实施例中一子流程示意图；

图4为本申请实施例基于流体在线校准装置的模块结构示意图；

图5为本申请实施例中基于流体在线校准方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

为了更好的理解本申请的技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式进行详细的说明。

需要说明的是，流量计作为工业生产过程中重要的测量仪器，广泛应用于石油石化、化工、电力、冶金、污水处理等多个领域，用于监测和控制物料流动的流量。在实际应用中，流量计的测量精度对生产效率、产品质量和安全性具有至关重要的影响。然而，由于设备老化、环境变化或流体特性差异等因素，流量计在长期使用后常会出现测量误差，需要定期进行校准以确保其测量准确性。传统的流量计校准方法主要包括基于科里奥利效应的校准方法和实验室环境下的标定方法。这些方法虽然能够达到较高的校准精度，但在实际使用中也存在一些明显的不足：操作复杂，设备要求高、适用范围有限以及实时性不足，导致校准的效率欠佳。因此，如何提升校准效率成为一个亟待解决的技术问题。

本申请的主要解决方案是：根据当前流体的物理性质，确定校准流体；获取待处理流量计中校准流体的流体参数，流体参数包括压力、温度以及流速；根据校准模型和流体参数，确定待处理流量计的读数误差；基于读数误差，校准待处理流量计。

本申请通过实时采集流体参数并结合校准模型计算误差，实现了快速、高效的校准，减少了传统校准方法中大量的时间浪费；动态选择校准流体并实时调整流量计，提高了方法的适应性，避免了传统方法中因流体差异引起的校准误差；通过自动化的数据采集、误差计算和校准调整，减少了对专业人员和复杂设备的依赖，从而降低了校准时间和成本，提升了校准效率。

需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，也可以是具有相同或相似功能的上述基于流体在线校准设备。本实施例及下述各实施例将以基于流体在线校准设备为例进行说明。

基于此，提出本申请基于流体在线校准方法的第一实施例，请参照图1，图1为本申请基于流体在线校准方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，该基于流体在线校准方法包括以下步骤：

S1：根据当前流体的物理性质，确定校准流体；

需要说明的是，流体指具有连续变形能力的物质，包括液体、气体和多相流。流体的物理性质在不同条件(如压力、温度)下可能发生变化。流体的物理性质包括但不限于以下参数：压力、温度、流速、密度、粘度。校准流体指的是在校准过程中用于模拟或替代实际工作流体的物质，其物理性质应与待测流体的实际使用条件尽可能相似，以确保校准的准确性。

具体的，通过压力传感器、温度传感器、流速计等设备，获取流体在实际运行条件下的实时参数。对测量的物理参数进行统计和评估，重点分析流体的压力范围、温度波动、流速分布以及与密度、粘度的相关性。通过分析可得出当前流体的关键特性。

进一步的，根据测得的流体参数，定义校准流体需要模拟的物理性质，例如温度、压力和流速范围。从校准流体库中选择与当前流体参数最为接近的流体(如水、油、空气等)，或者通过调整实验条件(如压力、温度)对校准流体的性质进行适当修正。在实验环境中对所选校准流体进行测试，确保其在校准条件下的物理性质能够满足当前流体的模拟需求。

通过根据当前流体的物理性质动态选择校准流体，可确保校准条件与实际使用环境高度相似，减少因流体特性差异导致的测量误差，显著提升校准的精度和适用性。无需使用单一标准流体或依赖高精度传感器进行复杂校准操作，而是通过选择适合的校准流体，在更贴近实际使用条件的环境下完成校准，从而简化了流程并降低设备与人工成本。相比传统方法直接使用标准流体进行校准，该方法通过动态调整校准流体的选择，使校准步骤更高效，避免反复调整或尝试，缩短了校准时间。由于校准流体可以灵活选择，本方法适用于多种类型的流量计和流体(如液体、气体、多相流等)，显著提升了方法在不同工业场景中的适用性。通过对当前流体的物理性质进行详细分析，并选择与其特性匹配的校准流体，该步骤不仅确保了校准过程的精准性和高效性，还减少了成本和操作复杂性，为后续校准过程奠定了坚实基础。

S2：获取待处理流量计中所述校准流体的流体参数，所述流体参数包括压力、温度以及流速；

需要说明的是，待处理流量计指需要进行校准的流量计设备，用于测量流体的流量，包括质量流量计、体积流量计等。该设备可能因使用时间长、环境变化等原因出现测量误差，需要进行校准。流体参数指描述流体状态及特性的物理量，包括以下三种核心参数：压力：流体单位面积上产生的作用力，通常由压力传感器测得；温度：流体的热状态，影响其密度、粘度等性质；流速：流体在管道或测量设备中的移动速度，是确定流量的重要变量。

具体的，将选定的校准流体引入待处理流量计的测量管道，确保校准流体流经流量计并处于稳定状态。在流量计测量管道上安装压力、温度和流速传感器，或利用流量计自身内置的传感器进行数据采集。确保传感器设备已经过标定，具备足够的精度。

进一步的，使用压力传感器实时测量校准流体在待处理流量计内的压力，记录稳定状态下的压力值。使用温度传感器测量校准流体的温度，并对环境温度变化进行监控。使用流速传感器(如涡轮流速计)测量校准流体的瞬时流速。对实时采集的数据进行初步校验，剔除可能的异常值(如瞬时波动造成的无效数据)。结合传感器的时间序列数据，取一段稳定时间内的平均值，确保采集参数的准确性和代表性。

通过实时获取校准流体的压力、温度和流速等参数，可以动态反映校准流体的状态，避免因参数滞后或采样不完整导致的校准误差。校准流体的压力、温度和流速直接影响流量计的测量值，通过获取这些核心参数，可以确保输入校准模型的数据准确，提升后续误差计算的可靠性，多参数协同分析(如压力、流速对温度变化的依赖关系)有助于综合判断流体在校准条件下的状态。通过在流量计的运行状态下直接获取校准流体参数，避免了传统方法中需要拆卸流量计并转移至实验室的繁琐流程，大幅提高了校准效率。由于参数采集方式与流体特性无关，无论校准流体是液体、气体还是多相流，都可以利用相同方法获取核心参数，从而扩展了校准方法的适用场景。通过实时获取校准流体的压力、温度和流速参数，该步骤不仅为后续误差计算提供了精准的基础数据，还显著提高了校准过程的实时性、效率和适应性，为不同工业场景的流量计校准需求提供了一种通用的解决方案。

S3：根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差。

需要说明的是，校准模型指用于描述流量计测量值与实际流量之间关系的数学或统计模型。该模型通常由历史流量测量数据、流体参数和流量计类型的数据分析得出，能够反映流量计在不同流体条件下的误差规律。读数误差指流量计实际测量值与预期(或真实)流量值之间的偏差，用于衡量流量计测量的准确性。通常以绝对值(如L/min)或相对百分比(如％)表示。

具体的，将从待处理流量计获取的流体参数(如压力、温度和流速)作为校准模型的输入数据，确保输入参数覆盖校准模型适用的范围。对流体参数进行标准化处理，确保输入数据的单位和精度与校准模型一致。从待处理流量计的实时测量记录中获取当前流量值，作为校准误差计算的基准数据。若流量计支持历史数据记录，可结合时间序列数据进行进一步分析。

进一步的，根据校准模型，利用输入的流体参数计算出待处理流量计在当前条件下的期望测量值。这一预测值是设备在理想状态下应有的输出。将实际测量值与期望测量值进行对比，分析两者之间的差异。差异包括正偏差(实际测量值高于期望值)和负偏差(实际测量值低于期望值)。误差可以表现为一个具体的数值或一定的比例大小，用于衡量流量计测量结果的偏离程度。将计算出的误差整理为清晰的输出结果，包含误差方向(过高或过低)和误差幅度，并记录为校准后续步骤的参考数据。

通过校准模型结合实时流体参数，误差的评估能够综合考虑流体状态的动态变化，使得结果更符合实际运行环境的特性。相较于传统的静态误差表或定值计算，该方法提供了基于实际工况的动态误差评估，确保误差结果的准确性。校准模型内嵌复杂误差计算规则，通过输入流体参数和当前测量值即可快速得出误差结果，简化了繁琐的传统误差计算流程。这一过程能够在短时间内完成，特别适合工业现场的快速校准需求。流体参数的动态输入确保校准方法能够适应多种流体和流量计类型，显著扩展了校准的应用范围。通过误差的精确计算，能够为流量计的校准调整提供明确的依据，避免了因误差估计不准确导致的多次重复调整。同时，误差数据还可以用于进一步优化校准模型，提高未来校准的准确性和效率。该步骤通过校准模型和流体参数的结合，实现了快速、精准的误差确定过程，不仅提高了校准效率，还确保了流量计在不同工况下的测量准确性，为后续校准提供了可靠的数据基础。

S4：基于所述读数误差，校准所述待处理流量计；

具体的，根据前一步骤中确定的读数误差，分析误差的幅度和方向(正偏差或负偏差)。确定误差是否在允许的校准范围内。对于小幅误差，可通过软件修正；对于大幅误差，可能需要进行硬件调整。如果误差幅度较小(如在特定百分比范围内)，则优先使用软件校准，通过调整测量算法或输出公式来修正误差。如果误差幅度较大，或者流量计内部硬件存在显著问题，则需要采用硬件校准方法，如重新标定传感器或调整机械结构。

进一步的，根据误差幅度计算校准因子，校准因子用于修正流量计的测量公式或输出值，使其接近真实值。将校准因子输入流量计的控制系统，更新测量算法。实时测试流量计输出值，确保误差已在允许范围内。对流量计内部传感器的灵敏度或零点偏移进行重新标定，使其测量更准确。检查流量计的机械部分(如叶轮或管道)，对可能导致测量偏差的结构性问题进行修复或更换。在完成硬件调整后，重新测量校准流体的流体参数和流量值，验证误差是否已减少至可接受范围。

可选的，保存校准过程的关键数据，包括初始误差值、调整方法、校准因子以及校准后的误差数据。记录校准时间、校准人员和所使用的设备信息，便于后续参考和追踪。根据校准结果生成完整报告，包含误差修正前后的测量值对比、调整方法说明，以及校准后设备的状态。

通过基于读数误差的动态校准，使流量计的测量值更加贴近真实流量，显著提高测量精度，减少误差对生产过程的影响。软件校准通过实时调整测量算法快速修正误差，无需拆卸设备，简化了校准操作；硬件校准通过针对性调整传感器和机械部件，解决了较大幅度的误差问题，从而减少了重复校准的时间浪费。硬件和软件的结合校准，不仅恢复了流量计的测量精度，还延长了设备的使用寿命，提升了设备运行的稳定性。校准过程既适用于液体、气体和多相流体的测量场景，也能兼容不同类型流量计的校准需求，扩展了校准方法的应用范围。校准结果的系统性记录为流量计的后续维护和模型优化提供了基础数据支持，促进了设备管理的数字化和智能化。通过基于读数误差的校准操作，该步骤能够迅速、精准地修正待处理流量计的测量结果，同时兼顾软件和硬件校准方式，提高了校准效率、精度和设备的适应性，为工业现场流量计的可靠运行提供了重要保障。

本实施例根据当前流体的物理性质，确定校准流体；获取待处理流量计中校准流体的流体参数，流体参数包括压力、温度以及流速；根据校准模型和流体参数，确定待处理流量计的读数误差；基于读数误差，校准待处理流量计。本实施例通过实时采集流体参数并结合校准模型计算误差，实现了快速、高效的校准，减少了传统校准方法中大量的时间浪费；动态选择校准流体并实时调整流量计，提高了方法的适应性，避免了传统方法中因流体差异引起的校准误差；通过自动化的数据采集、误差计算和校准调整，减少了对专业人员和复杂设备的依赖，从而降低了校准时间和成本，提升了流量计校准的效率。

基于上述第一实施例，提出本申请基于流体在线校准方法的第二实施例。请参阅图2，图2为本申请基于流体在线校准方法第二实施例中一子流程示意图。

如图2所示，在本实施例中，在步骤S1之前，还包括：

S1a：获取多个不同流体物理性质下的历史流量数据、多个不同流量计类型的历史测量数据以及所述待处理流量计的历史记录数据；

S1b：对所述历史流量数据、所述历史测量数据以及所述历史记录数据进行数据清洗处理，得到历史流量测量数据，所述数据清洗处理包括异常值剔除、数据平滑、数据格式匹配以及数据标注中的一种或多种；

S1c：对历史流量测量数据进行分析，建立所述校准模型。

需要说明的是，历史流量数据指在不同流体物理性质(如压力、温度、流速)条件下，测得的流量数据。这些数据来源于实际运行、实验记录等，反映流体在各种工况下的流量特性。历史测量数据包括不同类型流量计(如质量流量计、体积流量计等)在各种运行条件下测量得到的数据，用于分析不同流量计的测量表现和误差特性。待处理流量计的历史记录数据指的是当前需要校准的流量计的历史运行和校准数据，包括其测量值、误差记录、运行环境信息等。数据清洗处理指对原始数据进行整理、清理的过程，包括剔除无效数据、平滑数据趋势、格式统一和数据标注等，以确保后续分析和建模的准确性。基于历史数据构建的数学或统计模型，用于描述流体参数与流量计误差之间的关系，能够预测误差并用于校准。

具体的，收集来自多种流体(液体、气体、多相流)在不同物理条件(如温度、压力、流速)下的流量数据，以及多种类型流量计的测量数据。重点获取待处理流量计的历史记录数据。对数据进行初步整理，将其分类为流体性质数据、流量计性能数据和待处理流量计的历史记录数据，确保数据来源清晰，便于后续处理。

进一步的，识别并去除因设备故障、操作失误或特殊环境导致的错误数据，例如瞬时流量值异常波动的记录。通过平滑算法消除测量数据中的随机噪声，提取流量趋势特征。对不同来源数据的单位、格式进行规范化处理，确保分析时数据兼容。根据流体类型、流量计型号和测量条件对数据分类标记，为模型建立提供结构化信息。

再进一步，利用清洗后的历史数据，分析流体参数(如温度、压力、流速)与流量计测量误差之间的关系，提取特征模式。采用统计回归分析或机器学习方法(如神经网络、随机森林)，建立误差预测模型，将流体参数作为输入，测量误差作为输出。调整模型参数，考虑流体参数之间的交互作用，使用测试数据验证模型的精度和稳定性，并选取最优模型作为校准模型。

通过分析多种流体和流量计类型的历史数据，校准模型能够准确反映不同工况下的测量误差，显著提高预测精度。整合多种流体和流量计的数据，使模型适用于多种设备类型和流体场景，扩展了校准方法的适用范围。数据清洗过程消除了异常数据和噪声，提高了分析数据的可靠性，为校准模型提供了坚实的数据基础。校准模型通过提前分析和训练，减少了现场实验和多次调整的需求，大幅缩短校准时间。通过积累新数据，校准模型可以不断更新优化，适应设备和环境的变化，实现长期稳定的校准效果。该方法通过对历史数据的清洗处理和分析，建立了准确可靠的校准模型。模型能够适应多种流体和流量计类型，提高了校准的效率、精度和适用性，为复杂工况下的流量计校准提供了高效解决方案。

基于上述第一实施例，在本实施例中，步骤S1c包括：

S1c1：基于预设统计算法，确定所述历史流量测量数据中历史流体参数与历史测量误差间的对应关系；

S1c2：基于所述对应关系和预设数学模型，建立初步模型；

S1c3：基于所述历史流体参数中各参数间的交互作用，对所述初步模型进行参数调整；

S1c4：基于预设测试数据，对参数调整后的初步模型进行验证，并将通过验证的初步模型作为所述校准模型。

需要说明的是，预设统计算法指提前选择的用于分析数据之间关系的统计方法，例如回归分析、相关性分析等，旨在挖掘历史流体参数和流量计测量误差之间的规律性。预设数学模型是用于构建误差预测的数学框架，可以是线性模型(如多元线性回归)或非线性模型(如多项式回归、神经网络)。初步模型指的是基于对应关系和预设数学模型构建的初始误差预测模型，用于描述流体参数与测量误差之间的基本关系。交互作用指历史流体参数之间的相互影响，例如压力与温度的协同作用对流量误差的共同影响。预设测试数据是独立于训练数据的一部分历史数据，用于验证模型的准确性和泛化能力。

具体的，输入清洗后的历史流量测量数据，包括流体参数(如压力、温度、流速)和对应的测量误差。使用预设的统计算法(如相关性分析)计算每个流体参数与测量误差之间的关系强度。确定哪些流体参数对误差有显著影响(如高相关性或显著性检验通过的参数)，剔除影响较小的变量，以减少模型复杂性。根据流体参数与误差的关系，选择适合的数学模型(如线性回归、多项式回归或神经网络)，构建误差预测的基本框架。使用流体参数作为输入变量，测量误差作为输出变量，利用历史数据训练初步模型，使其能够预测误差值。

进一步的，评估流体参数之间的交互作用对误差的影响，例如压力与温度的组合效应。根据交互作用引入新变量(如参数的乘积项或非线性组合项)，优化模型结构。根据交互作用结果调整初步模型的参数配置，确保模型能够更好地拟合数据并捕捉复杂的误差变化规律。使用独立的预设测试数据(未参与模型训练)验证参数调整后的模型性能。比较模型预测误差与实际误差的差异，评估模型的预测精度和泛化能力。如果模型通过验证，且预测性能达到预设标准，将其确定为最终的校准模型；若未通过验证，则返回调整阶段继续优化。

通过统计算法提取流体参数与误差的对应关系，模型能够明确哪些参数对误差影响最大，从而确保校准模型的针对性和有效性。参数交互作用的分析和模型调整提升了模型的复杂度，使其能够捕捉多参数联合作用对误差的影响，提高误差预测的准确性。利用预设测试数据对模型进行验证，能够有效检验模型的泛化能力，避免模型在训练数据上表现良好但在新数据上预测失误的问题。校准模型通过验证后，可以直接用于不同流体和流量计的误差预测，减少了校准过程中的反复测试步骤，提升了校准效率。随着历史数据的增加，模型能够持续优化和调整，适应环境和设备的变化，保持长期稳定的校准能力。通过依次确定流体参数与误差的对应关系、构建初步模型、优化参数交互作用并验证最终模型，该过程建立了精准、高效的校准模型。该模型不仅能够有效预测流量计的测量误差，还提高了校准效率和适用性，为复杂工况下的流量计校准提供了科学依据。

本实施例根据当前流体的物理性质，确定校准流体；获取待处理流量计中校准流体的流体参数，流体参数包括压力、温度以及流速；根据校准模型和流体参数，确定待处理流量计的读数误差；基于读数误差，校准待处理流量计。本实施例通过实时采集流体参数并结合校准模型计算误差，实现了快速、高效的校准，减少了传统校准方法中大量的时间浪费；动态选择校准流体并实时调整流量计，提高了方法的适应性，避免了传统方法中因流体差异引起的校准误差；通过自动化的数据采集、误差计算和校准调整，减少了对专业人员和复杂设备的依赖，从而降低了校准时间和成本，提升了流量计校准的效率。

基于上述第二实施例，提出本申请基于流体在线校准方法的第三实施例。请参阅图3，图3为本申请基于流体在线校准方法第三实施例中一子流程示意图。

在本实施例中，在步骤S1c之后，还包括：

S1ca：每间隔预设时间周期，将所述流体参数和校准后的待处理流量计的测量数据添加至所述校准模型的模型训练集，得到更新训练集；

S1cb：基于所述更新训练集，对所述校准模型进行重新训练；

S1cc：若重新训练后的校准模型的模型误差超过预设误差阈值，触发模型重新训练流程。

需要说明的是，预设时间周期指的是预先设定的固定时间间隔，用于周期性更新校准模型的数据输入，例如每日、每周或每月，具体时间由应用需求和流量计使用环境决定。模型训练集是用于构建和优化校准模型的数据集合，包含历史流量测量数据及其对应的流体参数和测量误差，模型训练集通过持续更新保证模型的动态适应性。模型误差指的是校准模型预测的误差与实际测量误差之间的差距，通常用来评估模型的预测精度。模型误差若超过预设误差阈值，表明模型可能需要进一步优化或重新构建。模型重新训练流程指的是当现有校准模型性能下降时，触发的重新训练过程。重新训练通过引入新的数据或优化算法，更新模型参数以恢复预测精度。

具体的，在每个预设时间周期结束后，收集最新的流体参数(如实时压力、温度、流速)以及校准后的流量计测量数据。确保新采集的数据覆盖多种操作条件和流体类型，以提高模型适用性。将新采集的流体参数和测量数据添加到已有的模型训练集，形成更新后的训练集。整合时对新数据进行清洗(剔除异常值、平滑噪声)和格式统一，保证数据质量。

进一步的，使用更新后的训练集对校准模型进行重新训练，以适应新环境或流量计性能的变化。调整模型参数，捕捉最新的流体参数与误差之间的关系。在重新训练完成后，使用独立测试数据评估模型的预测精度。记录模型误差(实际误差与预测误差的差异)以监控模型性能。将重新训练后的校准模型与历史模型误差进行比较，若当前模型误差超过预设阈值，说明模型性能下降，无法满足校准需求。若触发阈值条件，则重启模型训练流程，包括优化训练集(剔除过时数据、引入更多最新数据)和调整训练算法(如更复杂的机器学习模型)。在重新训练完成后，再次验证模型，直至误差符合预设标准。

通过定期更新模型训练集，引入最新的流体参数和测量数据，校准模型能够动态适应流量计运行环境和性能的变化，保持较高的预测精度。重新训练机制可以在模型性能下降时及时触发，确保校准模型始终能够满足误差预测需求，避免模型老化带来的测量失准。周期性添加新数据既能够丰富模型的训练集，又避免了过量积累过时数据导致模型复杂度和训练成本增加的问题，从而优化数据使用效率。动态更新和重新训练的机制能够减少人工干预需求，降低校准模型因环境变化或流量计老化而频繁重新构建的成本。更新机制使校准模型具备更强的环境适应性，能够应对流体特性、流量计性能和运行条件的复杂变化，拓展了模型的应用范围。通过周期性更新数据、重新训练模型以及触发重新训练流程的机制，该方法能够保持校准模型的预测性能和适应性，确保流量计的测量精度在长期使用中持续稳定。同时，这一过程减少了人工校准频率，优化了数据资源的使用，适用于复杂的工业环境和动态条件下的流量计校准需求。

基于上述第二实施例，在本实施例中，步骤S3包括：

S31：获取所述待处理流量计的当前测量值；

S32：将所述流体参数输入所述校准模型，得到期望测量值；

S33：根据所述当前测量值与所述期望测量值，确定所述待处理流量计的读数误差。

需要说明的是，当前测量值指待处理流量计在校准时所实际测得的流量值，反映流量计当前运行状态下对流体流量的测量结果。期望测量值是依据校准模型计算出的流量计在当前流体参数条件下的理想测量值，用于与实际测量值进行比较以确定误差。读数误差是当前测量值与期望测量值之间的偏差，表明流量计的测量精度问题，是校准调整的依据。

具体的，通过待处理流量计的实时输出接口获取当前的测量值。这通常是设备在当前流体条件下自动记录的瞬时流量或累计流量值。确保所获取的测量值真实有效，剔除因短时波动或传感器异常导致的异常数据点。将当前测量值作为本次校准的基准数据，记录用于后续误差计算。将实时获取的流体参数(如压力、温度、流速)输入校准模型。校准模型根据输入的流体参数，结合其预设的数学关系或统计规律，输出在当前条件下的期望测量值。这一值代表流量计在理想状态下应输出的结果。

进一步的，比较流量计当前测量值与校准模型输出的期望测量值，分析两者之间的差异。记录读数误差的大小和方向，正误差表示测量值偏高，负误差表示测量值偏低。将误差结果作为校准调整的依据，同时记录误差数据用于后续模型优化或系统分析。

通过实时获取流量计的当前测量值并与校准模型的期望值对比，可以精确判断流量计的测量偏差，全面了解设备的测量精度状况。流体参数输入校准模型后可即时计算出期望测量值，误差分析能够快速完成，适用于工业现场的快速校准需求。通过校准模型计算期望测量值，无需传统校准方法中反复实验验证测量值的过程，大大简化了校准操作，提高了效率。利用实时输入的流体参数，校准模型能够适应不同流体和流量计类型的多样化工况，误差评估范围广泛，适用性强。误差数据的存档不仅为校准调整提供依据，还能用于后续校准模型的优化，使得校准过程更加精准和高效。通过实时获取当前测量值并输入校准模型计算期望值，快速确定流量计的读数误差，不仅简化了误差评估过程，还显著提高了校准效率和精度。同时，动态适应性和数据支持功能为复杂工况下的流量计校准提供了强大的技术保障。

基于上述第二实施例，在本实施例中，步骤S4包括：

S41：获取所述读数误差对应的误差方向，并将所述读数误差与预设校准阈值进行对比；

S42：若所述读数误差大于所述预设校准阈值，根据所述读数误差，确定所述待处理流量计的校准调整因子；

S43：基于所述误差方向和所述校准调整因子，校准所述待处理流量计。

需要说明的是，误差方向指的是读数误差的正负属性。正方向误差表示流量计测量值偏高，负方向误差表示流量计测量值偏低。预设校准阈值是校准系统预先设定的误差范围界限。当读数误差超过该阈值时，触发校准操作。校准调整因子是用于修正流量计测量值的参数，依据误差大小和方向计算，应用于流量计的测量逻辑或硬件调整。

具体的，根据读数误差的正负属性，判断误差方向。正误差：流量计测量值偏高；负误差：流量计测量值偏低。将读数误差的绝对值与预设校准阈值进行比较。若误差在阈值范围内，无需校准，标记流量计为“测量正常”，若误差超过阈值，进入下一步校准操作。根据误差大小和方向计算调整因子，用于修正流量计测量值，调整因子的计算需考虑流量计类型、当前流体参数等，确保修正效果适配具体设备。将调整因子与误差值一同存储，用于校准记录和后续性能验证。

进一步的，在流量计的控制逻辑中引入调整因子，实时修正流量计的测量值。例如，将调整因子直接叠加到测量结果中。针对较大的误差或硬件问题，通过物理调整(如传感器标定、机械零点修正)应用校准调整因子。校准完成后重新测试流量计性能，确保修正后的测量值与期望值在允许误差范围内。将误差、调整因子、修正后的测量值和误差方向存档，为后续维护和模型优化提供参考。

通过误差方向的明确分析和调整因子的精准计算，校准操作能够针对具体偏差进行高效修正，显著提高流量计的测量精度。误差方向的判断使得校准操作能够灵活适应不同类型的偏差(正或负)，实现针对性的校准，避免过度调整或修正不足。通过与校准阈值的对比，仅对误差超标的流量计进行校准，减少了不必要的调整操作，提高了整体校准效率。校准调整因子的计算考虑了误差方向、大小和流体特性，能够适配不同流量计类型和运行条件，扩展了方法的应用范围。校准数据的存档为后续设备维护和校准模型优化提供了详尽的历史依据，确保流量计在长期使用中保持高精度。通过对读数误差方向的分析、校准阈值的动态比较、校准调整因子的精准计算以及针对性的校准操作，该方法能够快速、精准地修正流量计的测量结果，确保其在复杂工况中的可靠性和稳定性，同时提升校准操作的效率和适应性，为工业现场提供高效解决方案。

本实施例根据当前流体的物理性质，确定校准流体；获取待处理流量计中校准流体的流体参数，流体参数包括压力、温度以及流速；根据校准模型和流体参数，确定待处理流量计的读数误差；基于读数误差，校准待处理流量计。本实施例通过实时采集流体参数并结合校准模型计算误差，实现了快速、高效的校准，减少了传统校准方法中大量的时间浪费；动态选择校准流体并实时调整流量计，提高了方法的适应性，避免了传统方法中因流体差异引起的校准误差；通过自动化的数据采集、误差计算和校准调整，减少了对专业人员和复杂设备的依赖，从而降低了校准时间和成本，提升了校准效率。

本申请实施例还提供一种基于流体在线校准装置，请参照图4，图4为本申请实施例基于流体在线校准装置的模块结构示意图，所述基于流体在线校准装置包括：

流体确定模块401，用于根据当前流体的物理性质，确定校准流体；

参数获取模块402，用于获取待处理流量计中所述校准流体的流体参数，所述流体参数包括压力、温度以及流速；

误差确定模块403，用于根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差；

校准模块404，用于基于所述读数误差，校准所述待处理流量计。

本申请实施例提供的基于流体在线校准装置，采用上述实施例中的基于流体在线校准方法，能够解决如何提升校准效率的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的基于流体在线校准装置的有益效果与上述实施例提供的基于流体在线校准方法的有益效果相同，且所述基于流体在线校准装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。

本申请提供一种基于流体在线校准设备，基于流体在线校准设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例中的基于流体在线校准方法。

下面参考图5，图5为本申请实施例中基于流体在线校准方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图，其示出了适于用来实现本申请实施例的基于流体在线校准设备的结构示意图。本申请实施例中的基于流体在线校准设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(Personal Digital Assistant：个人数字助理)、PAD(Portable Application Description：平板电脑)、PMP(Portable Media Player：便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的基于流体在线校准设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，基于流体在线校准设备可以包括处理装置1001(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM：Read Only Memory)1002中的程序或者从存储装置1003加载到随机访问存储器(RAM：Random Access Memory)1004中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM1004中，还存储有基于流体在线校准设备操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、ROM1002以及RAM1004通过总线1005彼此相连。输入/输出(I/O)接口1006也连接至总线。通常，以下系统可以连接至I/O接口1006：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1007；包括例如液晶显示器(LCD：Liquid Crystal Display)、扬声器、振动器等的输出装置1008；包括例如磁带、硬盘等的存储装置1003；以及通信装置1009。通信装置1009可以允许基于流体在线校准设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的基于流体在线校准设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。

特别地，根据本申请公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置1003被安装，或者从ROM1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时，执行本申请公开实施例的方法中限定的上述功能。

本申请提供的基于流体在线校准设备，采用上述实施例中的基于流体在线校准方法，能解决如何提升校准效率的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的基于流体在线校准设备的有益效果与上述实施例提供的基于流体在线校准方法的有益效果相同，且该基于流体在线校准设备中的其他技术特征与上一实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。

应当理解，本申请公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

本申请提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令(即计算机程序)，计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的基于流体在线校准方法。

本申请提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体地例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM：Random Access Memory)、只读存储器(ROM：Read Only Memory)、可擦式可编程只读存储器(EPROM：Erasable Programmable Read Only Memory或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM：CD-Read Only Memory)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(Radio Frequency：射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读存储介质可以是基于流体在线校准设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入基于流体在线校准设备中。

上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被基于流体在线校准设备执行时，使得基于流体在线校准设备：根据当前流体的物理性质，确定校准流体；获取待处理流量计中所述校准流体的流体参数，所述流体参数包括压力、温度以及流速；根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差；基于所述读数误差，校准所述待处理流量计。可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN：Local Area Network)或广域网(WAN：Wide Area Network)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本申请提供的可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用于执行上述基于流体在线校准方法的计算机可读程序指令(即计算机程序)，能够解决如何提升校准效率的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的基于流体在线校准方法的有益效果相同，在此不做赘述。

本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于流体在线校准方法的步骤。

本申请提供的计算机程序产品能够解决如何提升校准效率的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的基于流体在线校准方法的有益效果相同，在此不做赘述。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利处理范围内。

Claims (10)

1.一种基于流体在线校准方法，其特征在于，所述方法包括：

根据当前流体的物理性质，确定校准流体；

获取待处理流量计中所述校准流体的流体参数，所述流体参数包括压力、温度以及流速；

根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差；

基于所述读数误差，校准所述待处理流量计。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据当前流体的物理性质，确定校准流体的步骤之前，还包括：

获取多个不同流体物理性质下的历史流量数据、多个不同流量计类型的历史测量数据以及所述待处理流量计的历史记录数据；

对所述历史流量数据、所述历史测量数据以及所述历史记录数据进行数据清洗处理，得到历史流量测量数据，所述数据清洗处理包括异常值剔除、数据平滑、数据格式匹配以及数据标注中的一种或多种；

对历史流量测量数据进行分析，建立所述校准模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对历史流量测量数据进行分析，建立所述校准模型的步骤，包括：

基于预设统计算法，确定所述历史流量测量数据中历史流体参数与历史测量误差间的对应关系；

基于所述对应关系和预设数学模型，建立初步模型；

基于所述历史流体参数中各参数间的交互作用，对所述初步模型进行参数调整；

基于预设测试数据，对参数调整后的初步模型进行验证，并将通过验证的初步模型作为所述校准模型。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对历史流量测量数据进行分析，建立所述校准模型的步骤之后，还包括：

每间隔预设时间周期，将所述流体参数和校准后的待处理流量计的测量数据添加至所述校准模型的模型训练集，得到更新训练集；

基于所述更新训练集，对所述校准模型进行重新训练；

若重新训练后的校准模型的模型误差超过预设误差阈值，触发模型重新训练流程。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差的步骤，包括：

获取所述待处理流量计的当前测量值；

将所述流体参数输入所述校准模型，得到期望测量值；

根据所述当前测量值与所述期望测量值，确定所述待处理流量计的读数误差。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述读数误差，校准所述待处理流量计的步骤，包括：

获取所述读数误差对应的误差方向，并将所述读数误差与预设校准阈值进行对比；

若所述读数误差大于所述预设校准阈值，根据所述读数误差，确定所述待处理流量计的校准调整因子；

基于所述误差方向和所述校准调整因子，校准所述待处理流量计。

7.一种基于流体在线校准装置，其特征在于，所述装置包括：

流体确定模块，用于根据当前流体的物理性质，确定校准流体；

参数获取模块，用于获取待处理流量计中所述校准流体的流体参数，所述流体参数包括压力、温度以及流速；

误差确定模块，用于根据校准模型和所述流体参数，确定所述待处理流量计的读数误差；

校准模块，用于基于所述读数误差，校准所述待处理流量计。

8.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于流体在线校准程序，所述基于流体在线校准程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的基于流体在线校准方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于流体在线校准程序，所述基于流体在线校准程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于流体在线校准方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于流体在线校准方法的步骤。