虚拟多相流计量和砂检测制造技术

技术编号:14885832 阅读:142 留言:0更新日期:2017-03-25 12:14
执行虚拟和非侵入性多相计量,用以识别碳氢化合物和其它流体的多相流态、流率、砂存在和其它多相流参数。无源声学检测器系统以声发射信号的形式接收声学流信息,并且数据处理器处理和分类声学模式。使用了统计信号处理方法。使用包括隐马尔可夫模型和人工神经网络的人工智能方法以及自动学习过程来为各种流态和流模式提供声学模型。该计量可以用于井下、顶侧和地面应用。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及利用声发射测量来自动识别井下、顶侧和地表应用中的碳氢化合物和其它流体的多相流态的虚拟及非侵入性多相计量,并且涉及计量这种流态的流率、砂的存在以及其它参数。
技术介绍
两相或更多相的同时流动被称为多相流。多相流的流动行为比单相流的流动行为复杂得多,并且多相流中的流态或流型取决于许多因素,包括:一种流体与另一种流体的相对密度比、流体之间的粘度差以及每种流体的速度(滑移)。术语“流体流动”可以包括油、水、气体和固体(砂)。为优化生产并确定井眼中是否产生了砂,对碳氢化合物流态中的多相流参数和流体中砂的存在的测量是非常重要的。已经提出了用于非侵入性地测量多相流参数的许多方法。这些参数包括流态、流率、固体成分的存在、各个相的体积比和质量比。已经通过在流体中发送声学/超声频率并分析接收到的声学响应的有源系统实现了一种这样的方法,比如,美国专利No.6,672,131和美国专利No.7,775,125。美国专利No.5,415,048实现了非侵入性振动响应和流动耦合压力测量的组合以确定流。此外,美国专利No.5,415,048结合压差测量使用了管的特征声频和振幅变化,以获得总质量流率和每个相的质量流率。美国专利No.6,575,043通过在管道的壁中产生声波来描述流动的特性。测量并分析完全在壁内传播的各种声波模式的衰减以确定流中的相的分布。美国专利No.6,412,352使用附接到承载多相流体的管的加速度计。分析由加速度计产生的信号以实现多相流的质量流率的非侵入式测量。美国专利No.7,562,584涉及一种基于对1Hz至15KHz的频率范围内的多相流的声学特征的机械放大和分析的非侵入性和无源的流体流动测量系统。此外,可以确定定量流动数据和定性数据(比如,警报和状态的变化),并将其无线地传输至远程位置。美国专利No.5,353,627还利用完全无源的声学检测器装置来确定封闭管线系统中的流态。检测到的声学模式被放大并与已知模式进行比较,以根据其声学指纹来识别流态。分析的频率范围是小于25KHz。利用声发射来识别各种流态和固体成分的存在的非侵入性方法使用了来自流声学数据的各种参数(比如,信号中的信号振幅、rms值、能量和基频成分),并且使用了阈值和/或模板匹配技术。这种方法所面临的挑战之一是系统中存在连续和随机的背景声电噪声以及声发射信号的非常低的信噪比(SNR)和随机性。因此,这些方法中的大多数不能在实际情况中,特别是在许多相关因素可以以复杂的方式影响多相流的声学特性的井下环境中,提供对碳氢化合物流态的精确的测量。这些方法也不考虑声发射信号的声学可变性和非稳态性。其它缺陷包括入侵性、高功耗、使用放射源、高成本、高复杂性和对于井下应用的大的物理尺寸。
技术实现思路
简要地,本专利技术提供了一种用于确定流管道中的流体的多相流的流参数的新的且改进的设备。该设备包括从流管道中的多相流感测声发射的换能器,以及将所感测的声发射转换成数字声发射信号的转换器。该设备还包括具有存储流管道中的流态数据的声学模型的数据库的数据存储器的计算机。该计算机还包括处理器,所述处理器形成来自数字声发射信号和流态数据的声学模型的流参数的测量值,以确定多相流的流参数的声学模型。该处理器执行计算机实现的以下步骤:将所感测的声发射信号分割成数字声发射段序列;确定数字声发射段序列的数字声发射段的特征向量,并且处理特征向量以确定多相流的流参数的模型。本专利技术还提供了一种新的且改进的计算机实现的方法,其利用所述计算机的处理器基于来自多相流的声发射和存储在计算机的数据库中的管道中的流态数据的声学模型来确定流管道中的流体的多相流的流参数。该计算机实现的方法通过将声发射信号分割成数字声发射段序列并确定数字声发射段序列中的每一个的特征向量来完成。随后,处理特征向量以确定多相流的流参数的模型。本专利技术还提供了一种新的且改进的数据处理系统,其基于来自多相流的声发射来确定流管道中的流体的多相流的流参数。数据处理系统包括存储流管道中的流态数据的声学模型的数据库的数据存储器。该数据处理系统还包括将声发射信号分割成数字声发射段序列的处理器。该处理器还确定数字声发射段序列中的每一个的特征向量,并且处理特征向量以确定多相流的流参数的模型。本专利技术还提供了一种新的且改进的数据存储装置,其具有存储在非暂时性计算机可读介质中的计算机可操作指令,该计算机可操作指令用于使数据处理系统在计算机的处理器中基于来自多相流的声发射和流管道中的流态数据的声学模型来确定流管道中的流体的多相流的流参数。存储在数据存储装置中的指令使得数据处理系统中的处理器将声发射信号分割成数字声发射段序列,并且确定数字声发射段序列中的每一个的特征向量。该指令还使得处理器根据特征向量确定多相流的流参数的模型。附图说明图1是根据本专利技术的用于多相流计量和砂检测的设备的示意图。图2是根据本专利技术的多相计量模块的示意图。图3是根据本专利技术的一系列事件(例如,声发射)的隐马尔可夫建模拓扑和相关联的高斯分布因子的示意图。图4是根据本专利技术的利用隐马尔可夫建模来构建声发射模型的方法的功能框图。图5是根据本专利技术的用于基于声发射信号来构建声学模型的数据处理步骤的流程图的功能框图。图6是根据本专利技术的用于在多相流计量和砂检测期间优化参数的数据处理步骤的流程图的功能框图。图7是根据本专利技术的用于基于声发射信号的多相流计量和砂检测的数据处理步骤的流程图的功能框图。图8是根据本专利技术的利用人工神经网络的虚拟多相流计量的处理模块的示意图。图9是图5的处理模块的人工神经网络架构的示意图。图10是根据本专利技术的用于基于声发射信号的利用人工神经网路的多相流计量和砂检测的数据处理步骤的流程图的功能框图。具体实施方式声发射根据本专利技术,多相流中的声发射被定义为在碳氢化合物油气、水和砂的混合物的流体中和/或表面上发生的声学能量的物理现象。声发射由1KHz至100MHz的宽频范围内的弹性能量的自发性释放而产生,但是大部分释放的能量在1kHz到1MHz的频率范围内。声发射可以从很多源产生,包括:(a)气泡形成、破裂和聚结;(b)由涡流和旋涡产生的湍流噪声;(c)多相流中的液体、气体和固体的相互作用;(d)由高流旋涡造成的宽带湍流能量;以及(e)由空化、闪蒸和再循环引起的间歇和瞬态能量变化和波动在从各种流态的作为气泡尺寸和气泡数量的函数的多相流中发射的声音或较高频弹性能量的研究中已经进行了大量的调查。已经确定,从多相流发射的声能量是多相流内的气泡形成、破裂和聚结以及各相的相互作用的直接结果。此外,声能由于不同多相流态、流率以及流体中固体成分的量而变化。本专利技术通过感测声能数据和处理这种数据来提供虚拟流建模。根据本专利技术,术语“虚拟计量”或“虚拟多相计量”是指如本文所述的在没有任何有源和直接的流测量方法或设备的情况下测量各种流参数的计量方法/技术。如将在下面描述的那样,根据本专利技术,根据一组无源测量(比如,压力、温度和声发射)来确定流参数。硬件架构如图1中所示,根据本专利技术的用于多相流虚拟建模的设备M包括安装在管、管子或其它流管道22上的作为换能器的声发射传感器或扩音器,如24处所示,通过该管道会发生要被计量的碳氢化合物/水混合物的多相流。流管道22可以是例如用于所谓的井下、顶侧本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种用于确定流管道中的流体的多相流的流参数的设备,包括:(a)换能器,其从所述流管道中的所述多相流感测声发射;(b)转换器,其将所感测的声发射转换成数字声发射信号;(c)计算机,其包括存储所述流管道中的流态数据的声学模型的数据库的数据存储器;并且(d)所述计算机还包括处理器,所述处理器根据所述数字声发射信号和所述流态数据的声学模型来形成流参数的测量值,以确定所述多相流的流参数的声学模型,所述处理器执行计算机实现的以下步骤:(1)将所感测的声发射信号分割成数字声发射段序列;(2)确定所述数字声发射段序列的各数字声发射段的特征向量;(3)处理所述特征向量以确定所述多相流的流参数的模型。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.06.30 US 62/018,727;2015.06.10 US 14/735,2171.一种用于确定流管道中的流体的多相流的流参数的设备,包括:(a)换能器,其从所述流管道中的所述多相流感测声发射;(b)转换器,其将所感测的声发射转换成数字声发射信号;(c)计算机,其包括存储所述流管道中的流态数据的声学模型的数据库的数据存储器;并且(d)所述计算机还包括处理器,所述处理器根据所述数字声发射信号和所述流态数据的声学模型来形成流参数的测量值,以确定所述多相流的流参数的声学模型,所述处理器执行计算机实现的以下步骤:(1)将所感测的声发射信号分割成数字声发射段序列;(2)确定所述数字声发射段序列的各数字声发射段的特征向量;(3)处理所述特征向量以确定所述多相流的流参数的模型。2.根据权利要求1所述的设备,还包括在所述声学模型的数据库中存储实际多相流状况的数据库的所述数据存储器。3.根据权利要求2所述的设备,其中,所述处理器在处理所述特征向量以确定流参数的模型时接收来自所述数据库的实际多相流状况数据作为输入。4.根据权利要求1所述的设备,其中,所述处理器在处理所述特征向量以确定流参数的模型时执行隐马尔可夫建模。5.根据权利要求1所述的设备,其中,所述处理器在处理所述特征向量以确定流参数的模型时执行以下步骤:基于所确定的所述数字声段序列的流向量和所存储的所述流管道中的流态数据的声学模型来确定所述多相流的流参数的模型。6.根据权利要求5所述的设备,其中,所述处理器在确定流参数的模型时基于所确定的所述数字声段序列的流向量和所存储的所述流管道中的流态数据的声学模型来确定所述多相流的流参数的最可能的模型。7.根据权利要求1所述的设备,其中,所述处理器在处理所述特征向量以确定流参数的模型时执行人工神经网络建模。8.根据权利要求1所述的设备,其中,所述处理器在处理所述特征向量以确定流参数的模型时执行以下步骤:(a)接收所述特征向量来作为人工神经网络处理的输入状态;(b)基于所述输入状态执行所述人工神经网络处理以确定所述多相流的模型的流参数;以及(c)提供所确定的所述多相流的模型的流参数来作为输出状态。9.根据权利要求1所述的设备,其中,所述处理器在处理所述特征向量以确定流参数的模型时执行隐马尔可夫建模和人工神经网络建模。10.根据权利要求1所述的设备,其中,所述处理器还形成用于执行处理所述特征向量的步骤的训练模型。11.根据权利要求10所述的设备,其中,所述处理器还将所形成的训练模型存储在所述存储器中。12.根据权利要求1所述的设备,其中,所述处理器还提供所确定的所述多相流的流参数的模型用于显示。13.一种计算机实现的方法,其利用所述计算机的处理器基于来自多相流的声发射和存储在所述计算机的数据库中的管道中的流态数据的声学模型来确定流管道中的流体的多相流的流参数,所述方法包括以下计算机处理步骤:(a)将所述声发射信号分割成数字声发射段序列;(b)确定所述数字声发射段序列中的每一个数字声发射段的特征向量;(c)处理所述特征向量以确定所述多相流的流参数的模型。14.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,其中,计算机数据存储器存储实际多相流状况的数据库,并且其中,基于来自所述数据库的实际多相流状况数据来执行处理所述特征向量以确定流参数的模型的步骤。15.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,其中,处理所述特征向量以确定流参数的模型的步骤包括隐马尔可夫建模。16.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,其中,处理所述特征向量以确定流参数的模型的步骤包括以下步骤:基于所确定的所述数字声段序列的流向量和所存储的所述流管道中的流态数据的声学模型来确定所述多相流的流参数的模型。17.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,其中,处理所述特征向量以确定流参数的模型的步骤包括以下步骤:基于所确定的所述数字声段序列的流向量和所存储的所述流管道中的流态数据的声学模型来确定所述多相流的流参数的最可能的模型。18.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,其中,处理所述特征向量以确定流参数的模型的步骤包括人工神经网络建模。19.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,其中,处理所述特征向量以确定流参数的模型的步骤包括以下步骤:(a)接收所述特征向量作为人工神经网络处理的输入状态;(b)基于所述输入状态执行所述人工神经网络处理,以确定所述多相流的模型的流参数;以及(c)提供所确定的所述多相流的模型的流参数作为输出状态。20.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,其中,处理所述特征向量以确定流参数的模型的步骤包括隐马尔可夫建模和人工神经网络建模。21.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,还包括形成用于执行处理所述特征向量的步骤的训练模型的步骤。22.根据权利要求21所述的计算机实现的方法,还包括将所形成的训练模型存储在所述计算机的存储器中的步骤。23.根据权利要求13所述的计算机实现的方法,还包括提供所确定的所述多相流的流参数的模型以用于显示的...

【专利技术属性】
技术研发人员:塔尔哈·贾迈勒·艾哈迈德迈克尔·约翰·布莱克穆罕默德·纳比尔·努依梅希蒂
申请(专利权)人:沙特阿拉伯石油公司
类型:发明
国别省市:沙特阿拉伯;SA

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