Gas hydrates represent one of the main flow assurance issues in the oil and gas industry as they can cause complete blockage of pipelines and process equipment, forcing shut downs. Previous studies have shown that some crude oils form hydrates that do not agglomerate or deposit, but remain as transportable dispersions. This is commonly believed to be due to naturally occurring components present in the crude oil, however, despite decades of research, their exact structures have not yet been determined. Some studies have suggested that these components are present in the acid fractions of the oils or are related to the asphaltene content of the oils. Crude oils are among the worlds most complex organic mixtures and can contain up to 100 000 different constituents, making them difficult to characterise using traditional mass spectrometers. The high mass accuracy of Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry (FT-ICR MS) yields a resolution greater than traditional techniques, making FT-ICR MS able to characterise crude oils to a greater extent, and possibly identify hydrate active components.
FT-ICR MS spectra usually contain tens of thousands of peaks, and data treatment methods able to find underlying relationships in big data sets are required. Machine learning and multivariate statistics include many methods suitable for big data. A literature review identified a number of promising methods, and the current status for the use of machine learning for analysis of gas hydrates and FT-ICR MS data was analysed. The literature study revealed that although many studies have used machine learning to predict thermodynamic properties of gas hydrates, very little work have been done in analysing gas hydrate related samples measured by FT-ICR MS.
In order to aid their identification, a successive accumulation procedure for increasing the concentrations of hydrate active components was developed by SINTEF. Comparison of the mass spectra from spiked and unspiked samples revealed some peaks that increased in intensity over the spiking levels. Several classification methods were used in combination with variable selection, and peaks related to hydrate formation were identified. The corresponding molecular formulas were determined, and the peaks were assumed to be related to asphaltenes, naphthenes and polyethylene glycol. To aid the characterisation of the oils, infrared spectroscopy (both Fourier Transform infrared and near infrared) was combined with FT-ICR MS in a multiblock analysis to predict the density of crude oils. Two different strategies for data fusion were attempted, and sequential fusion of the blocks achieved the highest prediction accuracy both before and after reducing the dimensions of the data sets by variable selection.
As crude oils have such complex matrixes, samples are often very different, and many methods are not able to handle high degrees of variations or non-linearities between the samples. Hierarchical cluster-based partial least squares regression (HC-PLSR) clusters the data and builds local models within each cluster. HC-PLSR can thus handle non-linearities between clusters, but as PLSR is a linear model the data is still required to be locally linear. HC-PLSR was therefore expanded into deep learning (HC-CNN and HC-RNN) and SVR (HC-SVR). The deep learning-based models outperformed HC-PLSR for a data set predicting average molecular weights from hydrolysed raw materials.
The analysis of the FT-ICR MS spectra revealed that the large amounts of information contained in the data (due to the high resolution) can disturb the predictive models, but the use of variable selection counteracts this effect. Several methods from machine learning and multivariate statistics were proven valuable for prediction of various parameters from FT-ICR MS using both classification and regression methods.Gasshydrater er et av hovedproblemene for Flow assurance i olje- og gassnæringen ettersom at de kan forårsake blokkeringer i oljerørledninger og prosessutstyr som krever at systemet må stenges ned. Tidligere studier har vist at noen råoljer danner hydrater som ikke agglomererer eller avsetter, men som forblir som transporterbare dispersjoner. Dette antas å være på grunn av naturlig forekommende komponenter til stede i råoljen, men til tross for årevis med forskning er deres nøyaktige strukturer enda ikke bestemt i detalj. Noen studier har indikert at disse komponentene kan stamme fra syrefraksjonene i oljen eller være relatert til asfalteninnholdet i oljene. Råoljer er blant verdens mest komplekse organiske blandinger og kan inneholde opptil 100 000 forskjellige bestanddeler, som gjør dem vanskelig å karakterisere ved bruk av tradisjonelle massespektrometre. Den høye masseoppløsningen Fourier-transform ion syklotron resonans massespektrometri (FT-ICR MS) gir en høyere oppløsning enn tradisjonelle teknikker, som gjør FT-ICR MS i stand til å karakterisere råoljer i større grad og muligens identifisere hydrataktive komponenter.
FT-ICR MS spektre inneholder vanligvis titusenvis av topper, og det er nødvendig å bruke databehandlingsmetoder i stand til å håndtere store datasett, med muligheter til å finne underliggende forhold for å analysere spektrene. Maskinlæring og multivariat statistikk har mange metoder som er passende for store datasett. En litteratur studie identifiserte flere metoder og den nåværende statusen for bruken av maskinlæring for analyse av gasshydrater og FT-ICR MS data. Litteraturstudien viste at selv om mange studier har brukt maskinlæring til å predikere termodynamiske egenskaper for gasshydrater, har lite arbeid blitt gjort med å analysere gasshydrat relaterte prøver målt med FT-ICR MS.
For å bistå identifikasjonen ble en suksessiv akkumuleringsprosedyre for å øke konsentrasjonene av hydrataktive komponenter utviklet av SINTEF. Sammenligninger av massespektrene fra spikede og uspikede prøver viste at noen topper økte sammen med spikingnivåene. Flere klassifikasjonsmetoder ble brukt i kombinasjon med ariabelseleksjon for å identifisere topper relatert til hydratformasjon. Molekylformler ble bestemt og toppene ble antatt å være relatert til asfaltener, naftener og polyetylenglykol. For å bistå karakteriseringen av oljene ble infrarød spektroskopi inkludert med FT-ICR MS i en multiblokk analyse for å predikere tettheten til råoljene. To forskjellige strategier for datafusjonering ble testet og sekvensiell fusjonering av blokkene oppnådde den høyeste prediksjonsnøyaktigheten både før og etter reduksjon av datasettene med bruk av variabelseleksjon.
Ettersom råoljer har så kompleks sammensetning, er prøvene ofte veldig forskjellige og mange metoder er ikke egnet for å håndtere store variasjoner eller ikke-lineariteter mellom prøvene. Hierarchical cluster-based partial least squares regression (HCPLSR) grupperer dataene og lager lokale modeller for hver gruppe. HC-PLSR kan dermed håndtere ikke-lineariteter mellom gruppene, men siden PLSR er en lokal modell må dataene fortsatt være lokalt lineære. HC-PLSR ble derfor utvidet til
convolutional neural networks (HC-CNN) og recurrent neural networks (HC-RNN) og support vector regression (HC-SVR). Disse dyp læring metodene utkonkurrerte HC-PLSR for et datasett som predikerte gjennomsnittlig molekylvekt fra hydrolyserte råmaterialer.
Analysen av FT-ICR MS spektre viste at spektrene inneholder veldig mye informasjon. Disse store mengdene med data kan forstyrre prediksjonsmodeller, men bruken av variabelseleksjon motvirket denne effekten. Flere metoder fra maskinlæring og multivariat statistikk har blitt vist å være nyttige for prediksjon av flere parametere from FT-ICR MS data ved bruk av både klassifisering og regresjon
