CN108252708A - 一种油井动液面识别方法 - Google Patents
一种油井动液面识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108252708A CN108252708A CN201810168944.8A CN201810168944A CN108252708A CN 108252708 A CN108252708 A CN 108252708A CN 201810168944 A CN201810168944 A CN 201810168944A CN 108252708 A CN108252708 A CN 108252708A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency
- echo
- signal
- frequency domain
- echo signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 239000012530 fluid Substances 0.000 title claims abstract description 38
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims abstract description 150
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 116
- 239000003129 oil well Substances 0.000 claims abstract description 61
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 14
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 claims description 92
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 81
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 14
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000012887 quadratic function Methods 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 7
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 5
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 claims 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 3
- 241001503991 Consolida Species 0.000 claims 2
- 101100001677 Emericella variicolor andL gene Proteins 0.000 claims 1
- 238000000205 computational method Methods 0.000 claims 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract description 16
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 10
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 8
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 5
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/04—Measuring depth or liquid level
- E21B47/047—Liquid level
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种油井动液面识别方法,包括步骤:一、获取动液面深度预估值并采集回波信号;二、回波采样信号的滤波;三、带通滤波回波信号的频域变换;四、提取回波信号声速;五、回波采样信号的数据归零处理;六、归零回波采样信号的滤波;七、查找动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点;八、获取动液面位置的采样时间;九、识别动液面的实际深度。本发明根据不同的油井深度,确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长,识别基于油管接箍的回波周期信号提取回波信号声速,声速计算准确,并查找动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取动液面位置的采样时间,解决动液面信号被噪声淹没无法直接识别问题。
Description
技术领域
本发明属于井下动液面识别技术领域,具体涉及一种油井动液面识别方法。
背景技术
在油田油井采油生产中,动液面深度是油藏开采状况监测的重要参数。动液面反映油井的供液能力,不但用于检测采油状况,而且用来分析注水效果,能反映油井的砂堵、结蜡等油井生产状况。现有两类动液面识别方法时域法和频域法,其中,时域法有手工识别、幅度-过零率函数法识别动液面和模糊聚类方法等;频域法有谱减法,将声波反射信号频谱与背景噪声频谱相减,提取信号频谱,从而识别动液面。正常情况下,井况良好,无环境噪声时,动液面反射信号较强,特征明显,测量信号上可以清晰看到对应动液面位置的反射信号,通过手工识别可以获得动液面位置信号,进而确定动液面深度。当噪声统计特性已知时,谱减法可以提取动液面信息。但是,实际情况却很复杂,井况恶劣,存在各种环境噪声,尤其是油井正在工作时测量动液面,噪声远大于反射信号,没有简单的统计特性,肉眼无法直观识别动液面信号,因此现有动液面识别方法不能适应于各种油井环境,通用性差。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足,提供一种油井动液面识别方法,根据不同的油井深度,确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长,识别基于油管接箍的回波周期信号提取回波信号声速,声速计算准确,并查找动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取动液面位置的采样时间,解决动液面信号被噪声淹没无法直接识别问题,便于推广使用。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:一种油井动液面识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤一、获取动液面深度预估值并采集回波信号:利用油泵在油井中的安装位置获取动液面深度预估值Yh,利用计算机控制声波发生器发出次声波信号,所述次声波信号在油管与套管之间形成的环形空间内经动液面、油管和油管接箍反射形成回波信号,利用回波接收器接收所述回波信号,动液面测量仪以采样频率fs采集所述回波信号,得到回波采样信号s(i),并将回波采样信号s(i)发送至计算机中,其中,i为采样点数编号;
所述声波发生器和回波接收器均安装在油井的井口,声波发生器的输入端与计算机的输出端连接,回波接收器的输出端与动液面测量仪的输入端连接,动液面测量仪通过有线或无线的方式与计算机进行通信;油管设置在所述套管内,油管由多根管节依次连接而成,相邻两根所述管节采用油管接箍连接;
步骤二、回波采样信号的滤波,过程如下:
步骤201、预估次声波在单根管节上的基波频率fB的范围:根据公式fBmin≤fB≤fBmax,预估次声波在单根管节上的基波频率fB的范围,其中,fBmin为次声波在单根管节上的基波最小频率,且fBmax为次声波在单根管节上的基波最大频率且L为单根管节的长度,vmin为次声波在油管与套管之间形成的环形空间内传播的最小声速,vmax为次声波在油管与套管之间形成的环形空间内传播的最大声速;
步骤202、归一化处理获取次声波在单根管节上的归一化基波频率的范围:根据公式对次声波在单根管节上的基波最小频率fBmin进行归一化,得到次声波在单根管节上的归一化基波最小频率fNmin,对次声波在单根管节上的基波最大频率fBmax进行归一化,得到次声波在单根管节上的归一化基波最大频率fNmax,根据fNmin≤fN≤fNmax,获取次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的范围;
步骤203、选取带通滤波器:计算机选取基于Kaiser窗函数的带通滤波器,所述带通滤波器的下限频率fBL=ρ1fNmin,所述带通滤波器的上限频率fBU=ρ2fNmax,其中,ρ1为下限频率系数且0.5<ρ1<1,ρ2为上限频率系数且5<ρ2<8;
步骤204、滤波处理:计算机采用步骤203中选取的带通滤波器对回波采样信号s(i)进行带通滤波得到带通滤波回波信号sp(i);
步骤三、带通滤波回波信号的频域变换,过程如下:
步骤301、确定窗口的起始位置:计算机从带通滤波回波信号sp(i)中的第一个采样点开始向后查找,确定带通滤波回波信号sp(i)中三个连续的回波周期信号后停止查找,将带通滤波回波信号sp(i)的三个连续的回波周期信号中的第一个回波周期信号的起始位置作为窗口的起始位置;
步骤302、确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长:根据公式计算单根管节上的预估采样点数q,当α×L≥Yh时,带通滤波回波信号的窗长此时,窗口无需设定窗口的步长ΔQ,执行步骤303;当时,带通滤波回波信号的窗长Q=αq,此时,窗口的步长ΔQ满足:q<ΔQ≤3q,执行步骤304;当时,带通滤波回波信号的窗长Q=αq,此时,窗口的步长ΔQ满足:q<ΔQ≤3q,执行步骤305;其中,α为连续选取的管节的数量,且30<α<40,[·]为取整函数;
步骤303、计算机对带通滤波回波信号sp(i)作补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号F(k);
步骤304、计算机对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行β次频域变换,获得频域回波信号序列Fβ(k),其中,2≤β≤4;
计算机对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行β次频域变换时均采用补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号序列Fβ(k);
步骤305、计算机对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行γ次频域变换,获得频域回波信号序列Fγ(k),其中,4<γ<15;
计算机对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行γ次频域变换时均采用补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号序列Fγ(k);
步骤四、提取回波信号声速,过程如下:
步骤401、计算机提取频域回波信号的能量最大值对应的m倍倍频频率,当频域回波信号为频域回波信号F(k)时,执行步骤402;当频域回波信号为频域回波信号序列Fβ(k)时,执行步骤403;当频域回波信号为频域回波信号序列Fγ(k)时,执行步骤404,m为不大于5的正整数;
步骤402、计算机对频域回波信号F(k)从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号F(k)的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号F(k)上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算回波信号声速v;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号F(k)的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号F(k)上频率值分别为和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算回波信号声速v;
步骤403、计算机对频域回波信号序列Fβ(k)中每一个频域回波信号分别进行回波信号声速计算,且频域回波信号序列Fβ(k)中每一个频域回波信号的回波信号声速计算方法均相同;计算机对频域回波信号序列Fβ(k)中任一频域回波信号均从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,该次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vε;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为 和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vε,其中,ε为频域回波信号序列Fβ(k)中频域回波信号的编号且ε≤β;
根据公式计算回波信号声速v;
步骤404、计算机对频域回波信号序列Fγ(k)中每一个频域回波信号分别进行回波信号声速计算,且频域回波信号序列Fγ(k)中每一个频域回波信号的回波信号声速计算方法均相同;计算机对频域回波信号序列Fγ(k)中任一频域回波信号均从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,该次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vφ;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为 和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vφ,其中,φ为频域回波信号序列Fγ(k)中频域回波信号的编号且φ≤γ;
计算机对频域回波信号序列Fγ(k)中γ个频域回波信号对应的γ个回波信号声速进行筛选,筛选出4个变化率最小的连续的声速值,求取该4个声速值的平均值作为回波信号声速v;
步骤五、回波采样信号的数据归零处理:计算机提取回波采样信号s(i)中各采样点的幅度η(i),根据公式计算各采样点的平均幅度其中,M为回波采样信号s(i)中采样点的总数;
根据公式计算各采样点的归零幅度η'(i),获取归零回波采样信号s'(i);
步骤六、归零回波采样信号的滤波:根据动液面深度预估值Yh对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,当Yh>600m时,将油井视为深井,执行步骤601;当Yh≤600m时,将油井视为浅井,执行步骤602;
步骤601、计算机依次采用第一低通滤波器、带阻滤波器和第二低通滤波器对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,得到深井归零回波滤波信号S(i),其中,所述第一低通滤波器的截止频率为0.01Hz,所述第一低通滤波器的旁瓣衰减为80dB,所述带阻滤波器的阻带衰减为80dB,所述第二低通滤波器的截止频率为0.02Hz,所述第二低通滤波器的旁瓣衰减为80dB;
步骤602、计算机采用第二低通滤波器对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,得到浅井归零回波滤波信号S'(i);
步骤七、查找动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点:计算机根据油井深浅确定动液面深度搜索范围,并在动液面深度搜索范围内确定动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点,所述深井分为第一深井、第二深井和第三深井,所述第一深井的动液面深度预估值Yh满足:600m≤Yh<1100m;所述第二深井的动液面深度预估值Yh满足:1100m≤Yh≤1800m;所述第三深井的动液面深度预估值Yh满足:Yh>1800m;
当油井为浅井时,动液面深度搜索范围为0.7Yh~1.2Yh,计算机在0.7Yh~1.2Yh对应的采样点内采集浅井归零回波滤波信号S'(i)中的各个峰值,当时,将hj视为动液面位置的突变峰值,将动液面位置的突变峰值hj对应的采样点j视为动液面位置的采样点,其中,h-和h+分别为与动液面位置的突变峰值hj左右相邻的峰值;
当油井为第一深井时,动液面深度搜索范围为0.4Yh~1.3Yh,计算机在0.4Yh~1.3Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第一深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
当油井为第二深井时,动液面深度搜索范围为0.5Yh~1.3Yh,计算机在0.5Yh~1.3Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第二深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
当油井为第三深井时,动液面深度搜索范围为0.6Yh~1.2Yh,计算机在0.6Yh~1.2Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第三深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
步骤八、获取动液面位置的采样时间:计算机在动液面位置的采样点j左右两侧分别查找采样点j-1和采样点j+1,采样点j-1对应的幅度为hj-1,采样点j+1对应的幅度为hj+1,利用(j-1,hj-1)、(j,hj)和(j+1,hj+1)三点求取以采样点为变量x、以幅度为函数值y的二次函数y=ax2+bx+c,其中,a、b和c为常数;获取二次函数y=ax2+bx+c的极值点坐标根据公式计算动液面位置的采样时间t;
步骤九、识别动液面的实际深度:根据公式计算动液面的实际深度Ys。
上述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:所述声波发生器为内爆式声波发生器或外爆式声波发生器,当声波发生器为内爆式声波发生器时,步骤七中动液面位置的突变峰值hj取正峰值;当声波发生器为外爆式声波发生器时,步骤七中动液面位置的突变峰值hj取负峰值。
上述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:所述动液面测量仪的采样频率fs为470Hz。
上述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:步骤201中次声波在油管与套管之间形成的环形空间内传播的最小声速vmin为220m/s,次声波在油管与套管之间形成的环形空间内传播的最大声速vmax为400m/s。
上述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:所述能量最大的谱线代表频率对应的频谱幅度不小于该频率左右邻域上的频率对应的频谱幅度的2倍。
上述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:所述极值点坐标中的横坐标满足:
本发明与现有技术相比具有以下优点:
1、本发明利用带通滤波器对回波采样信号进行带通滤波,确定回波采样信号的截止频率,并对带通滤波回波信号进行时域向频域的变换,由于不同的井深获取的测量数据长度不一样,因此需要的带通滤波回波信号的窗长也不一样,根据不同的油井深度,确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长,识别基于油管接箍的回波周期信号提取回波信号声速,通用性强,能够准确计算各种井况下的声速,为实现准确自动动液面检测提供前提条件,便于推广使用。
2、本发明在带通滤波回波信号的频域变换过程中,通过确定窗口的起始位置,由于带通滤波回波信号开始反射的信号噪声干扰较强,分析基于油管接箍的带通滤波回波信号特性时必须截去该部分干扰信号,另外,当井深达到一定深度后,基于油管接箍的带通滤波回波信号消失,因此,确定带通滤波回波信号中三个连续的回波周期信号后停止查找,将带通滤波回波信号的三个连续的回波周期信号中的第一个回波周期信号的起始位置作为窗口的起始位置,使用效果好。
3、本发明根据不同的油井深度,确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长后,对每一个窗长上的带通滤波回波信号进行快速傅里叶变换获取频域回波信号序列,然后对每一个频域回波信号分别进行回波信号声速计算,利用取平均的方式计算回波信号声速,精度高,其中,任一频域回波信号进行回波信号声速计算时,利用位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值作为频域回波信号序列中所选频域回波信号的1倍倍频频率fN1,然后相继查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,利用均值法获取频域回波信号序列中所选频域回波信号对应的回波信号声速。
4、本发明针对油井深浅,对归零回波采样信号进行滤波,当油井为深井时,采用第一低通滤波器、带阻滤波器和第二低通滤波器对归零回波采样信号进行滤波,得到深井归零回波滤波信号;当油井为浅井时,采用第二低通滤波器对归零回波采样信号进行滤波,得到浅井归零回波滤波信号,不会改变动液面信号峰值的位置,提高了动液面深度的精度。
5、本发明根据油井深浅确定动液面深度搜索范围,并在动液面深度搜索范围内确定动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点,然后利用动液面位置的采样点和其左右两侧采样点构建二次函数,获取二次函数的极值点坐标,进而计算动液面位置的采样时间,提高数据处理的精度,减小动液面位置的采样时间的计算误差,为实现准确自动动液面检测提供精准时间条件。
6、本发明方法步骤简单,适应性强,声速计算准确,解决动液面信号被噪声淹没无法直接识别问题,便于推广使用。
综上所述,本发明根据不同的油井深度,确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长,识别基于油管接箍的回波周期信号提取回波信号声速,声速计算准确,并查找动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取动液面位置的采样时间,解决动液面信号被噪声淹没无法直接识别问题,便于推广使用。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明声波发生器、回波接收器、动液面测量仪和计算机连接的电路原理框图。
图2为本发明油管、套管和抽油机的安装关系示意图。
图3为本发明的方法流程框图。
附图标记说明:
1—声波发生器; 2—回波接收器; 3—动液面测量仪;
4—计算机; 5—油管; 6—油管接箍;
7—套管; 8—动液面; 9—抽油机。
具体实施方式
如图1至图3所示,本发明的一种油井动液面识别方法,包括以下步骤:
步骤一、获取动液面深度预估值并采集回波信号:利用油泵在油井中的安装位置获取动液面深度预估值Yh,利用计算机4控制声波发生器1发出次声波信号,所述次声波信号在油管5与套管7之间形成的环形空间内经动液面8、油管5和油管接箍6反射形成回波信号,利用回波接收器2接收所述回波信号,动液面测量仪3以采样频率fs采集所述回波信号,得到回波采样信号s(i),并将回波采样信号s(i)发送至计算机4中,其中,i为采样点数编号;
所述声波发生器1和回波接收器2均安装在油井的井口,声波发生器1的输入端与计算机4的输出端连接,回波接收器2的输出端与动液面测量仪3的输入端连接,动液面测量仪3通过有线或无线的方式与计算机4进行通信;油管5设置在所述套管7内,油管5由多根管节依次连接而成,相邻两根所述管节采用油管接箍6连接;
需要说明的是,利用油泵在油井中的安装位置获取动液面深度预估值Yh,油井上设置有根据动液面8深度调整转速的抽油机9,所述声波发生器1和回波接收器2均安装在油井的井口便于信号的发生与采集,以及设备的维护。
步骤二、回波采样信号的滤波,过程如下:
步骤201、预估次声波在单根管节上的基波频率fB的范围:根据公式fBmin≤fB≤fBmax,预估次声波在单根管节上的基波频率fB的范围,其中,fBmin为次声波在单根管节上的基波最小频率,且fBmax为次声波在单根管节上的基波最大频率且L为单根管节的长度,vmin为次声波在油管5与套管7之间形成的环形空间内传播的最小声速,vmax为次声波在油管5与套管7之间形成的环形空间内传播的最大声速;
本实施例中,步骤201中次声波在油管5与套管7之间形成的环形空间内传播的最小声速vmin为220m/s,次声波在油管5与套管7之间形成的环形空间内传播的最大声速vmax为400m/s。
需要说明的是,次声波在油管5与套管7之间形成的环形空间内传播,由于环形空间内空气密度不同,导致次声波传播速度发生变化,根据实际测井经验值设定步骤201中次声波在油管5与套管7之间形成的环形空间内传播的最小声速vmin为220m/s,次声波在油管5与套管7之间形成的环形空间内传播的最大声速vmax为400m/s。
步骤202、归一化处理获取次声波在单根管节上的归一化基波频率的范围:根据公式对次声波在单根管节上的基波最小频率fBmin进行归一化,得到次声波在单根管节上的归一化基波最小频率fNmin,对次声波在单根管节上的基波最大频率fBmax进行归一化,得到次声波在单根管节上的归一化基波最大频率fNmax,根据fNmin≤fN≤fNmax,获取次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的范围;
本实施例中,所述动液面测量仪3的采样频率fs为470Hz。
步骤203、选取带通滤波器:计算机选取基于Kaiser窗函数的带通滤波器,所述带通滤波器的下限频率fBL=ρ1fNmin,所述带通滤波器的上限频率fBU=ρ2fNmax,其中,ρ1为下限频率系数且0.5<ρ1<1,ρ2为上限频率系数且5<ρ2<8;
需要说明的是,利用带通滤波器对回波采样信号进行带通滤波,确定回波采样信号的截止频率,下限频率系数ρ1满足:0.5<ρ1<1是为了限定下限截止频率,上限频率系数ρ2满足:5<ρ2<8是为了限定上限截止频率。
步骤204、滤波处理:计算机采用步骤203中选取的带通滤波器对回波采样信号s(i)进行带通滤波得到带通滤波回波信号sp(i);
需要说明的是,带通滤波器滤除了回波采样信号s(i)中的周期性高频噪声。
步骤三、带通滤波回波信号的频域变换,过程如下:
步骤301、确定窗口的起始位置:计算机4从带通滤波回波信号sp(i)中的第一个采样点开始向后查找,确定带通滤波回波信号sp(i)中三个连续的回波周期信号后停止查找,将带通滤波回波信号sp(i)的三个连续的回波周期信号中的第一个回波周期信号的起始位置作为窗口的起始位置;
需要说明的是,在带通滤波回波信号的频域变换过程中,通过确定窗口的起始位置,由于带通滤波回波信号开始反射的信号噪声干扰较强,分析基于油管接箍的带通滤波回波信号特性时必须截去该部分干扰信号,另外,当井深达到一定深度后,基于油管接箍的带通滤波回波信号消失,因此,确定带通滤波回波信号中三个连续的回波周期信号后停止查找,将带通滤波回波信号的三个连续的回波周期信号中的第一个回波周期信号的起始位置作为窗口的起始位置。
步骤302、确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长:根据公式计算单根管节上的预估采样点数q,当α×L≥Yh时,带通滤波回波信号的窗长此时,窗口无需设定窗口的步长ΔQ,执行步骤303;当时,带通滤波回波信号的窗长Q=αq,此时,窗口的步长ΔQ满足:q<ΔQ≤3q,执行步骤304;当时,带通滤波回波信号的窗长Q=αq,此时,窗口的步长ΔQ满足:q<ΔQ≤3q,执行步骤305;其中,α为连续选取的管节的数量,且30<α<40,[·]为取整函数;
需要说明的是,根据不同的油井深度,确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长,当α×L≥Yh时,说明油井为浅井,以该井的井口至动液面深度预估值Yh为窗长进行一次快速傅里叶变换,获得频域回波信号F(k);
当时,带通滤波回波信号的窗长Q=αq,根据该油井的深度,计算机4对带通滤波回波信号sp(i)进行2至4次快速傅里叶变换,获得频域回波信号序列Fβ(k);
当时,带通滤波回波信号的窗长Q=αq,根据该油井的深度,计算机4对带通滤波回波信号sp(i)进行5至14次快速傅里叶变换,获得频域回波信号序列Fγ(k),随着井深的增加,反射回来的信号越弱,无需对带通滤波回波信号sp(i)做再多的快速傅里叶变换。
步骤303、计算机4对带通滤波回波信号sp(i)作补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号F(k);
步骤304、计算机4对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行β次频域变换,获得频域回波信号序列Fβ(k),其中,2≤β≤4;
计算机4对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行β次频域变换时均采用补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号序列Fβ(k);
步骤305、计算机4对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行γ次频域变换,获得频域回波信号序列Fγ(k),其中,4<γ<15;
计算机4对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行γ次频域变换时均采用补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号序列Fγ(k);
步骤四、提取回波信号声速,过程如下:
步骤401、计算机4提取频域回波信号的能量最大值对应的m倍倍频频率,当频域回波信号为频域回波信号F(k)时,执行步骤402;当频域回波信号为频域回波信号序列Fβ(k)时,执行步骤403;当频域回波信号为频域回波信号序列Fγ(k)时,执行步骤404,m为不大于5的正整数;
步骤402、计算机4对频域回波信号F(k)从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号F(k)的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号F(k)上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算回波信号声速v;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机4查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号F(k)的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号F(k)上频率值分别为和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算回波信号声速v;
需要说明的是,步骤402表示浅井的回波信号声速计算,仅需在频域回波信号F(k)上找到频域回波信号F(k)的1倍倍频频率fN1、2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5位置,即可采用均值法计算回波信号声速v。
步骤403、计算机4对频域回波信号序列Fβ(k)中每一个频域回波信号分别进行回波信号声速计算,且频域回波信号序列Fβ(k)中每一个频域回波信号的回波信号声速计算方法均相同;计算机4对频域回波信号序列Fβ(k)中任一频域回波信号均从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,该次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vε;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机4查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为 和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vε,其中,ε为频域回波信号序列Fβ(k)中频域回波信号的编号且ε≤β;
根据公式计算回波信号声速v;
需要说明的是,频域回波信号序列Fβ(k)中包含2至4个频域回波信号,实际计算时,对频域回波信号序列Fβ(k)上的2至4个频域回波信号分别进行找到其1倍倍频频率fN1、2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5位置,采用均值法计算频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vε,然后再利用均值法对2至4个频域回波信号所对应的回波信号声速vε进行取平均,计算回波信号声速v。
步骤404、计算机4对频域回波信号序列Fγ(k)中每一个频域回波信号分别进行回波信号声速计算,且频域回波信号序列Fγ(k)中每一个频域回波信号的回波信号声速计算方法均相同;计算机4对频域回波信号序列Fγ(k)中任一频域回波信号均从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,该次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vφ;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机4查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为 和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vφ,其中,φ为频域回波信号序列Fγ(k)中频域回波信号的编号且φ≤γ;
计算机4对频域回波信号序列Fγ(k)中γ个频域回波信号对应的γ个回波信号声速进行筛选,筛选出4个变化率最小的连续的声速值,求取该4个声速值的平均值作为回波信号声速v;
需要说明的是,频域回波信号序列Fγ(k)中包含大于4个频域回波信号,实际计算时,对频域回波信号序列Fγ(k)上的大于4个频域回波信号分别进行找到其1倍倍频频率fN1、2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5位置,采用均值法计算频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vφ,然后筛选出4个变化率最小的连续的声速值,求取该4个声速值的平均值作为回波信号声速v。
步骤五、回波采样信号的数据归零处理:计算机4提取回波采样信号s(i)中各采样点的幅度η(i),根据公式计算各采样点的平均幅度其中,M为回波采样信号s(i)中采样点的总数;
根据公式计算各采样点的归零幅度η'(i),获取归零回波采样信号s'(i);
步骤六、归零回波采样信号的滤波:根据动液面深度预估值Yh对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,当Yh>600m时,将油井视为深井,执行步骤601;当Yh≤600m时,将油井视为浅井,执行步骤602;
步骤601、计算机4依次采用第一低通滤波器、带阻滤波器和第二低通滤波器对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,得到深井归零回波滤波信号S(i),其中,所述第一低通滤波器的截止频率为0.01Hz,所述第一低通滤波器的旁瓣衰减为80dB,所述带阻滤波器的阻带衰减为80dB,所述第二低通滤波器的截止频率为0.02Hz,所述第二低通滤波器的旁瓣衰减为80dB;
需要说明的是,带阻滤波器为基于Kaiser窗函数的带阻滤波器,所述带阻滤波器的阻带截止频率为抽油机9中马达频率,由于环境中存在抽油机9中马达声等周期性振动噪声,因此归零回波信号s'(i)中出现很多周期性高频信号,采用带阻滤波器可以滤除周期性信号,使得动液面信号更加容易被识别。
实际使用中,当油井结蜡或结垢时,回波采样信号s(i)中存在比动液面信号频率低且幅度大的噪声信号,采用第一低通滤波器进行低通滤波后,导致低频噪声大于动液面信号,而误把低频噪声作为动液面信号,通过设置第二低通滤波器对带阻滤波器滤波后的信号进行滤波,使得动液面信号不会被当作低频噪声滤除。
步骤602、计算机4采用第二低通滤波器对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,得到浅井归零回波滤波信号S'(i);
实际使用中,当Yh≤600m时,将油井视为浅井,动液面信号强,频率较高,通过设置第二低通滤波器滤波,不会改变动液面信号峰值的位置,提高了动液面深度的精度。
步骤七、查找动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点:计算机4根据油井深浅确定动液面深度搜索范围,并在动液面深度搜索范围内确定动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点,所述深井分为第一深井、第二深井和第三深井,所述第一深井的动液面深度预估值Yh满足:600m≤Yh<1100m;所述第二深井的动液面深度预估值Yh满足:1100m≤Yh≤1800m;所述第三深井的动液面深度预估值Yh满足:Yh>1800m;
当油井为浅井时,动液面深度搜索范围为0.7Yh~1.2Yh,计算机4在0.7Yh~1.2Yh对应的采样点内采集浅井归零回波滤波信号S'(i)中的各个峰值,当时,将hj视为动液面位置的突变峰值,将动液面位置的突变峰值hj对应的采样点j视为动液面位置的采样点,其中,h-和h+分别为与动液面位置的突变峰值hj左右相邻的峰值;
当油井为第一深井时,动液面深度搜索范围为0.4Yh~1.3Yh,计算机4在0.4Yh~1.3Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第一深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
当油井为第二深井时,动液面深度搜索范围为0.5Yh~1.3Yh,计算机4在0.5Yh~1.3Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第二深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
当油井为第三深井时,动液面深度搜索范围为0.6Yh~1.2Yh,计算机4在0.6Yh~1.2Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第三深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
步骤八、获取动液面位置的采样时间:计算机4在动液面位置的采样点j左右两侧分别查找采样点j-1和采样点j+1,采样点j-1对应的幅度为hj-1,采样点j+1对应的幅度为hj+1,利用(j-1,hj-1)、(j,hj)和(j+1,hj+1)三点求取以采样点为变量x、以幅度为函数值y的二次函数y=ax2+bx+c,其中,a、b和c为常数;获取二次函数y=ax2+bx+c的极值点坐标根据公式计算动液面位置的采样时间t;
本实施例中,所述极值点坐标中的横坐标满足:
需要说明的是,根据油井深浅确定动液面深度搜索范围,并在动液面深度搜索范围内确定动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点,然后利用动液面位置的采样点和其左右两侧采样点构建二次函数,获取二次函数的极值点坐标,进而计算动液面位置的采样时间,提高数据处理的精度,减小动液面位置的采样时间的计算误差,为实现准确自动动液面检测提供精准时间条件。
步骤九、识别动液面的实际深度:根据公式计算动液面的实际深度Ys。
本实施例中,所述声波发生器1为内爆式声波发生器或外爆式声波发生器,当声波发生器1为内爆式声波发生器时,步骤七中动液面位置的突变峰值hj取正峰值;当声波发生器1为外爆式声波发生器时,步骤七中动液面位置的突变峰值hj取负峰值。
本实施例中,所述能量最大的谱线代表频率对应的频谱幅度不小于该频率左右邻域上的频率对应的频谱幅度的2倍。
本发明使用时,根据不同的油井深度,确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长,识别基于油管接箍的回波周期信号提取回波信号声速,并查找动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取动液面位置的采样时间,适应性强,解决动液面信号被噪声淹没无法直接识别问题。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例,并非对本发明作任何限制,凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化,均仍属于本发明技术方案的保护范围内。
Claims (6)
1.一种油井动液面识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤一、获取动液面深度预估值并采集回波信号:利用油泵在油井中的安装位置获取动液面深度预估值Yh,利用计算机(4)控制声波发生器(1)发出次声波信号,所述次声波信号在油管(5)与套管(7)之间形成的环形空间内经动液面(8)、油管(5)和油管接箍(6)反射形成回波信号,利用回波接收器(2)接收所述回波信号,动液面测量仪(3)以采样频率fs采集所述回波信号,得到回波采样信号s(i),并将回波采样信号s(i)发送至计算机(4)中,其中,i为采样点数编号;
所述声波发生器(1)和回波接收器(2)均安装在油井的井口,声波发生器(1)的输入端与计算机(4)的输出端连接,回波接收器(2)的输出端与动液面测量仪(3)的输入端连接,动液面测量仪(3)通过有线或无线的方式与计算机(4)进行通信;油管(5)设置在所述套管(7)内,油管(5)由多根管节依次连接而成,相邻两根所述管节采用油管接箍(6)连接;
步骤二、回波采样信号的滤波,过程如下:
步骤201、预估次声波在单根管节上的基波频率fB的范围:根据公式fBmin≤fB≤fBmax,预估次声波在单根管节上的基波频率fB的范围,其中,fBmin为次声波在单根管节上的基波最小频率,且fBmax为次声波在单根管节上的基波最大频率且L为单根管节的长度,vmin为次声波在油管(5)与套管(7)之间形成的环形空间内传播的最小声速,vmax为次声波在油管(5)与套管(7)之间形成的环形空间内传播的最大声速;
步骤202、归一化处理获取次声波在单根管节上的归一化基波频率的范围:根据公式对次声波在单根管节上的基波最小频率fBmin进行归一化,得到次声波在单根管节上的归一化基波最小频率fNmin,对次声波在单根管节上的基波最大频率fBmax进行归一化,得到次声波在单根管节上的归一化基波最大频率fNmax,根据fNmin≤fN≤fNmax,获取次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的范围;
步骤203、选取带通滤波器:计算机选取基于Kaiser窗函数的带通滤波器,所述带通滤波器的下限频率fBL=ρ1fNmin,所述带通滤波器的上限频率fBU=ρ2fNmax,其中,ρ1为下限频率系数且0.5<ρ1<1,ρ2为上限频率系数且5<ρ2<8;
步骤204、滤波处理:计算机采用步骤203中选取的带通滤波器对回波采样信号s(i)进行带通滤波得到带通滤波回波信号sp(i);
步骤三、带通滤波回波信号的频域变换,过程如下:
步骤301、确定窗口的起始位置:计算机(4)从带通滤波回波信号sp(i)中的第一个采样点开始向后查找,确定带通滤波回波信号sp(i)中三个连续的回波周期信号后停止查找,将带通滤波回波信号sp(i)的三个连续的回波周期信号中的第一个回波周期信号的起始位置作为窗口的起始位置;
步骤302、确定带通滤波回波信号的窗长及窗口的步长:根据公式计算单根管节上的预估采样点数q,当α×L≥Yh时,带通滤波回波信号的窗长此时,窗口无需设定窗口的步长ΔQ,执行步骤303;当时,带通滤波回波信号的窗长Q=αq,此时,窗口的步长ΔQ满足:q<ΔQ≤3q,执行步骤304;当时,带通滤波回波信号的窗长Q=αq,此时,窗口的步长ΔQ满足:q<ΔQ≤3q,执行步骤305;其中,α为连续选取的管节的数量,且30<α<40,[·]为取整函数;
步骤303、计算机(4)对带通滤波回波信号sp(i)作补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号F(k);
步骤304、计算机(4)对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行β次频域变换,获得频域回波信号序列Fβ(k),其中,2≤β≤4;
计算机(4)对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行β次频域变换时均采用补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号序列Fβ(k);
步骤305、计算机(4)对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行γ次频域变换,获得频域回波信号序列Fγ(k),其中,4<γ<15;
计算机(4)对带通滤波回波信号sp(i)以Q为窗长、ΔQ为窗口的步长进行γ次频域变换时均采用补零处理后再进行快速傅里叶变换,获得频域回波信号序列Fγ(k);
步骤四、提取回波信号声速,过程如下:
步骤401、计算机(4)提取频域回波信号的能量最大值对应的m倍倍频频率,当频域回波信号为频域回波信号F(k)时,执行步骤402;当频域回波信号为频域回波信号序列Fβ(k)时,执行步骤403;当频域回波信号为频域回波信号序列Fγ(k)时,执行步骤404,m为不大于5的正整数;
步骤402、计算机(4)对频域回波信号F(k)从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号F(k)的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号F(k)上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算回波信号声速v;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机(4)查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号F(k)的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号F(k)上频率值分别为和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算回波信号声速v;
步骤403、计算机(4)对频域回波信号序列Fβ(k)中每一个频域回波信号分别进行回波信号声速计算,且频域回波信号序列Fβ(k)中每一个频域回波信号的回波信号声速计算方法均相同;计算机(4)对频域回波信号序列Fβ(k)中任一频域回波信号均从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,该次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vε;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机(4)查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为 和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fβ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vε,其中,ε为频域回波信号序列Fβ(k)中频域回波信号的编号且ε≤β;
根据公式计算回波信号声速v;
步骤404、计算机(4)对频域回波信号序列Fγ(k)中每一个频域回波信号分别进行回波信号声速计算,且频域回波信号序列Fγ(k)中每一个频域回波信号的回波信号声速计算方法均相同;计算机(4)对频域回波信号序列Fγ(k)中任一频域回波信号均从频率值为fNmin开始查找到频率值为fNmax,查找位于fNmin和fNmax之间能量最大的谱线对应的归一化频率值,当fNmin和fNmax之间存在能量最大的谱线,则该能量最大的谱线对应的归一化频率值为次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值,该次声波在单根管节上的归一化基波频率fN的准确值为频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号的1倍倍频频率fN1,然后在频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为2fN、3fN、4fN和5fN的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的2倍倍频频率fN2、3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vφ;
当fNmin和fNmax之间不存在能量最大的谱线,计算机(4)查找位于2fNmin和2fNmax之间能量最大的谱线对应的频率值,则该能量最大的谱线对应的频率值为频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号的2倍倍频频率fN2,然后在频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号上频率值分别为 和的左右邻域之间查找能量最大的谱线对应的3倍倍频频率fN3、4倍倍频频率fN4和5倍倍频频率fN5,根据公式计算频域回波信号序列Fγ(k)中所选频域回波信号对应的回波信号声速vφ,其中,φ为频域回波信号序列Fγ(k)中频域回波信号的编号且φ≤γ;
计算机(4)对频域回波信号序列Fγ(k)中γ个频域回波信号对应的γ个回波信号声速进行筛选,筛选出4个变化率最小的连续的声速值,求取该4个声速值的平均值作为回波信号声速v;
步骤五、回波采样信号的数据归零处理:计算机(4)提取回波采样信号s(i)中各采样点的幅度η(i),根据公式计算各采样点的平均幅度其中,M为回波采样信号s(i)中采样点的总数;
根据公式计算各采样点的归零幅度η'(i),获取归零回波采样信号s'(i);
步骤六、归零回波采样信号的滤波:根据动液面深度预估值Yh对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,当Yh>600m时,将油井视为深井,执行步骤601;当Yh≤600m时,将油井视为浅井,执行步骤602;
步骤601、计算机(4)依次采用第一低通滤波器、带阻滤波器和第二低通滤波器对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,得到深井归零回波滤波信号S(i),其中,所述第一低通滤波器的截止频率为0.01Hz,所述第一低通滤波器的旁瓣衰减为80dB,所述带阻滤波器的阻带衰减为80dB,所述第二低通滤波器的截止频率为0.02Hz,所述第二低通滤波器的旁瓣衰减为80dB;
步骤602、计算机(4)采用第二低通滤波器对归零回波采样信号s'(i)进行滤波,得到浅井归零回波滤波信号S'(i);
步骤七、查找动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点:计算机(4)根据油井深浅确定动液面深度搜索范围,并在动液面深度搜索范围内确定动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点,所述深井分为第一深井、第二深井和第三深井,所述第一深井的动液面深度预估值Yh满足:600m≤Yh<1100m;所述第二深井的动液面深度预估值Yh满足:1100m≤Yh≤1800m;所述第三深井的动液面深度预估值Yh满足:Yh>1800m;
当油井为浅井时,动液面深度搜索范围为0.7Yh~1.2Yh,计算机(4)在0.7Yh~1.2Yh对应的采样点内采集浅井归零回波滤波信号S'(i)中的各个峰值,当时,将hj视为动液面位置的突变峰值,将动液面位置的突变峰值hj对应的采样点j视为动液面位置的采样点,其中,h-和h+分别为与动液面位置的突变峰值hj左右相邻的峰值;
当油井为第一深井时,动液面深度搜索范围为0.4Yh~1.3Yh,计算机(4)在0.4Yh~1.3Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第一深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
当油井为第二深井时,动液面深度搜索范围为0.5Yh~1.3Yh,计算机(4)在0.5Yh~1.3Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第二深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
当油井为第三深井时,动液面深度搜索范围为0.6Yh~1.2Yh,计算机(4)在0.6Yh~1.2Yh对应的采样点内采集该深井归零回波滤波信号S(i)中的各个峰值,第三深井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式与浅井的动液面位置的突变峰值和动液面位置的采样点获取方式相同;
步骤八、获取动液面位置的采样时间:计算机(4)在动液面位置的采样点j左右两侧分别查找采样点j-1和采样点j+1,采样点j-1对应的幅度为hj-1,采样点j+1对应的幅度为hj+1,利用(j-1,hj-1)、(j,hj)和(j+1,hj+1)三点求取以采样点为变量x、以幅度为函数值y的二次函数y=ax2+bx+c,其中,a、b和c为常数;获取二次函数y=ax2+bx+c的极值点坐标根据公式计算动液面位置的采样时间t;
步骤九、识别动液面的实际深度:根据公式计算动液面的实际深度Ys。
2.按照权利要求1所述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:所述声波发生器(1)为内爆式声波发生器或外爆式声波发生器,当声波发生器(1)为内爆式声波发生器时,步骤七中动液面位置的突变峰值hj取正峰值;当声波发生器(1)为外爆式声波发生器时,步骤七中动液面位置的突变峰值hj取负峰值。
3.按照权利要求1所述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:所述动液面测量仪(3)的采样频率fs为470Hz。
4.按照权利要求1所述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:步骤201中次声波在油管(5)与套管(7)之间形成的环形空间内传播的最小声速vmin为220m/s,次声波在油管(5)与套管(7)之间形成的环形空间内传播的最大声速vmax为400m/s。
5.按照权利要求1所述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:所述能量最大的谱线代表频率对应的频谱幅度不小于该频率左右邻域上的频率对应的频谱幅度的2倍。
6.按照权利要求1所述的一种油井动液面识别方法,其特征在于:所述极值点坐标中的横坐标满足:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810168944.8A CN108252708B (zh) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 一种油井动液面识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810168944.8A CN108252708B (zh) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 一种油井动液面识别方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108252708A true CN108252708A (zh) | 2018-07-06 |
CN108252708B CN108252708B (zh) | 2021-07-13 |
Family
ID=62745494
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810168944.8A Active CN108252708B (zh) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 一种油井动液面识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108252708B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113108870A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-07-13 | 重庆邮电大学 | 基于低频窄带噪声激振和多传感器融合的油井动液面测量方法 |
CN113719274A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-11-30 | 西南石油大学 | 一种新型钻井用井下动液面自动监测系统和监测方法 |
CN113792628A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-14 | 荆州市明德科技有限公司 | 一种基于hht的波形智能自动分析方法 |
CN117514148A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-02-06 | 贵州航天凯山石油仪器有限公司 | 一种基于多维可信度融合的油气井动液面识别诊断方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5117399A (en) * | 1990-07-16 | 1992-05-26 | James N. McCoy | Data processing and display for echo sounding data |
CN103147740A (zh) * | 2012-04-01 | 2013-06-12 | 贵州航天凯山石油仪器有限公司 | 一种测试液面回波时间的方法 |
CN104196520A (zh) * | 2014-08-19 | 2014-12-10 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院 | 远程连续液面测量及油井间抽智能控制系统 |
CN107060739A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-08-18 | 西安海联石化科技有限公司 | 一种存储式油井动液面监测系统及方法 |
CN107299832A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-10-27 | 西安石油大学 | 一种用频差式次声波发生器测量油井动液面的方法 |
-
2018
- 2018-02-28 CN CN201810168944.8A patent/CN108252708B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5117399A (en) * | 1990-07-16 | 1992-05-26 | James N. McCoy | Data processing and display for echo sounding data |
CN103147740A (zh) * | 2012-04-01 | 2013-06-12 | 贵州航天凯山石油仪器有限公司 | 一种测试液面回波时间的方法 |
CN104196520A (zh) * | 2014-08-19 | 2014-12-10 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院 | 远程连续液面测量及油井间抽智能控制系统 |
CN107060739A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-08-18 | 西安海联石化科技有限公司 | 一种存储式油井动液面监测系统及方法 |
CN107299832A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-10-27 | 西安石油大学 | 一种用频差式次声波发生器测量油井动液面的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
皇甫王欢等: "回声法监测油井动液面影响因素分析与对策", 《石油工业技术监督》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113108870A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-07-13 | 重庆邮电大学 | 基于低频窄带噪声激振和多传感器融合的油井动液面测量方法 |
CN113792628A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-14 | 荆州市明德科技有限公司 | 一种基于hht的波形智能自动分析方法 |
CN113792628B (zh) * | 2021-08-30 | 2024-04-12 | 荆州市明德科技有限公司 | 一种基于hht的波形智能自动分析方法 |
CN113719274A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-11-30 | 西南石油大学 | 一种新型钻井用井下动液面自动监测系统和监测方法 |
CN113719274B (zh) * | 2021-09-09 | 2023-08-22 | 西南石油大学 | 一种钻井用井下动液面自动监测系统和监测方法 |
CN117514148A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-02-06 | 贵州航天凯山石油仪器有限公司 | 一种基于多维可信度融合的油气井动液面识别诊断方法 |
CN117514148B (zh) * | 2024-01-05 | 2024-03-26 | 贵州航天凯山石油仪器有限公司 | 一种基于多维可信度融合的油气井动液面识别诊断方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108252708B (zh) | 2021-07-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108416282A (zh) | 一种基于油管接箍的井下动液面回波信号声速提取方法 | |
CN108252708A (zh) | 一种油井动液面识别方法 | |
CN104895556B (zh) | 油井动液面远程监测方法及系统 | |
CN110645483B (zh) | 一种基于频谱分析的城市埋地管道早期泄漏诊断方法 | |
CN113719274A (zh) | 一种新型钻井用井下动液面自动监测系统和监测方法 | |
CN112593922B (zh) | 一种阵列声波测井评价固井二界面胶结质量的方法及装置 | |
CN109958432B (zh) | 利用超声回波测井评价固井ⅱ界面胶结质量方法和装置 | |
CN101963055B (zh) | 一种多相流的测量方法 | |
CN103644460A (zh) | 一种输气管线泄漏音波信号的滤波优选方法 | |
CN101592288A (zh) | 一种管道泄漏辨识方法 | |
CN113108870B (zh) | 基于低频窄带噪声激振和多传感器融合的油井动液面测量方法 | |
CN107366532A (zh) | 油气管道出砂量监测实验装置及监测方法 | |
CN108194843B (zh) | 一种利用声波检测管道泄漏的方法 | |
CN106770668B (zh) | 一种用于单孔的基桩质量声波透射法检测方法 | |
CN107389787B (zh) | 一种基于频域的气侵检测信号处理方法 | |
CN114673489A (zh) | 井下动液面连续监测装置和监测方法 | |
CN107389786B (zh) | 一种基于时域的气侵检测信号处理方法 | |
Wang et al. | Research on comprehensive and effective acoustic signal processing methods for caculating downhole liquid level depth | |
CN113048404B (zh) | 一种城市气体管道微小泄漏诊断方法 | |
RU2199005C1 (ru) | Способ диагностики состояния межтрубного пространства нефтяных добывающих скважин и устройство для его осуществления | |
CN116856895B (zh) | 一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法 | |
CN117743765A (zh) | 基于声波的输水管道泄漏检测定位方法 | |
CN106195648B (zh) | 一种变径管等效管长的实验测试方法 | |
CN114458298A (zh) | 一种油气井多功能动液面在线检测装置及方法 | |
Zhu et al. | Lost circulation detection method through transient pressure wave based on STA/LTA analysis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240813 Address after: Room 406, Shangshang international, 220 Taibai South Road, Yanta District, Xi'an City, Shaanxi Province, 710065 Patentee after: XI'AN HAILIAN PETROCHEMICAL TECHNOLOGIES CO.,LTD. Country or region after: China Address before: 710065, No. 18, two East, electronic road, Shaanxi, Xi'an Patentee before: XI'AN SHIYOU University Country or region before: China |
|
TR01 | Transfer of patent right |