一种基于电子鼻的井下油气检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电子鼻的井下油气检测方法，其是将油气组分从采样钻井液中选择性地透过膜进入到膜的另一侧；气液分离后，膜两侧分别为钻井液和载气，载气将分离出的油气组分携带至电子鼻进行检测，油气信息经电子鼻转换为一组电流信号；电流信号经电流—电压转换电路转化为电压信号：电压信号分别经初级放大电路及滤波模块将输入信号放大并经滤波滤除干扰信号；然后再用电压一电流转换电路将电压信号转换为直流电流信号；最后经无线发射模块发送无线数据信号；地面无线接收装置接收从井底发送的无线数据信号并记录；信号处理与油气判别电路将接收到的数据信号处理并判断钻井液中的油气含量。本发明专利技术用电子鼻进行油气检测，成本低廉，体积小，利于检测装置小型化。可以实现连续、实时监测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种油气井下检测方法，特别涉及一种基于电子鼻的井下油气检测方 法，属石油、天然气勘探开发

技术介绍
目前MWD、LWD、SWD发展迅速，井下随钻检测是录井行业的一个主要发展趋势。相 比传统地面气测录井，井下随钻气体检测可以快速发现识别油气、消除油气上返的滞后和 干扰，并可以提前进行有毒有害气体预报。其正朝着检测实时化、快速化、连续化和井下随 钻气液分离、检测的方向发展。 当前随钻气体分离检测技术中采用的脱气方法主要是膜分离技术，采用的气体检 测方法是光电技术、微型色谱技术。而色谱技术往往需要复杂的预处理过程，这无疑增加了 气体检测系统的复杂性，不利于气体检测装置的小型化。 电子鼻是利用气体传感器阵列的响应图案来识别气味的电子系统，它可以在几小 时、几天甚至数月的时间内连续地、实时地监测特定位置的气味状况。作为电子鼻的核心器 件一气体传感器，近年来，其在石油、石化、采矿工业中已得到了广泛的应用。硫化氢、一氧 化碳、氯气、甲烷和可燃的碳氢化合物已成为了其主要的检测对象。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供。本专利技术能够在井下 检测出油气信息并实时将检测信息上传至井上进行分析判断，从而实现对油气信息的实时 准确监测。 本专利技术的步骤如下： 一、对采样的钻井液进行过滤处理，消除井下钻井液对膜的污染； 二、将油气组分从采样钻井液中选择性地透过膜进入到膜的另一侧，达到气液分 离的目的； 三、气液分离后，膜两侧分别为钻井液和载气，载气将分离出的油气组分携带至电 子鼻进行检测，油气信息经电子鼻转换为一组电流信号； 四、电流信号经电流一电压转换电路转化为电压信号：电压信号分别经初级放大 电路及滤波模块将输入信号放大并经滤波滤除干扰信号；然后再用电压一电流转换电路将 电压信号转换为直流电流信号；最后经无线发射模块发送无线数据信号； 五、地面无线接收装置接收从井底发送的无线数据信号并记录；信号处理与油气 判别电路将接收到的数据信号处理并判断钻井液中的油气含量。 所述载气为氦气，其气流流量为800~1200ml/min。 所述电子鼻的传感器阵列由MP_4、MQ306A、MClOl三种电化学传感器组成。 所述信号处理与油气判别电路采用的算法为RBF神经网络算法，RBF神经网络算 法构造有一个三层的RBF神经网络结构，该三层的RBF神经网络结构具有三个输入层节点、 三个隐层节点和一个输出层节点，其中输入层实现对信息的接受和传递功；当数据传递到 隐层时，隐层神经元的函数对信息进行空间映射变换，信息在这里被处理并分类，之后信息 被输出层的神经元加权成为线性结果，然后输出；其具体算法为： 设RBF神经网络的输入为η维，学习样本为（X，Y)，其中，X = (ΧρΧ2, *··，ΧΝ)，Χ为 输入变量；Xi = (Xn，Xi2，…，XiN)T，1彡i彡Nj，Y = (yi，y2，…，yN)，Y为期望输出变量； N为训练样本数，当神经网络输入为\时，隐含层第j个节点的输出为：【主权项】1. ，该方法的步骤如下： 一、 对采样的钻井液进行过滤处理，消除井下钻井液对膜的污染； 二、 将油气组分从采样钻井液中选择性地透过膜进入到膜的另一侧，达到气液分离的 目的； 三、 气液分离后，膜两侧分别为钻井液和载气，载气将分离出的油气组分携带至电子鼻 进行检测，油气信息经电子鼻转换为一组电流信号； 四、 电流信号经电流一电压转换电路转化为电压信号：电压信号分别经初级放大电路 及滤波模块将输入信号放大并经滤波滤除干扰信号；然后再用电压一电流转换电路将电压 信号转换为直流电流信号；最后经无线发射模块发送无线数据信号； 五、 地面无线接收装置接收从井底发送的无线数据信号并记录；信号处理与油气判别 电路将接收到的数据信号处理并判断钻井液中的油气含量。2. 根据权利要求1所述的，其特征在于：所述载 气为氦气，其气流流量为800~1200ml/min。3. 根据权利要求1所述的，其特征在于：所述电 子鼻的传感器阵列由MP-4、MQ306A、MClOl三种电化学传感器组成。4. 根据权利要求1所述的，其特征在于：所述信 号处理与油气判别电路采用的算法为RBF神经网络算法，RBF神经网络算法构造有一个三 层的RBF神经网络结构，该三层的RBF神经网络结构具有三个输入层节点、三个隐层节点和 一个输出层节点，其中输入层实现对信息的接受和传递功；当数据传递到隐层时，隐层神经 元的函数对信息进行空间映射变换，信息在这里被处理并分类，之后信息被输出层的神经 元加权成为线性结果，然后输出；其具体算法为： 设RBF神经网络的输入为η维，学习样本为（X，Y)，其中，X = (X1, X2，…，XN)，X为输 入变量；Xi= (Xn，Xi2，…，XiN)T，l 彡 i<Nj，Y= (yi，y2，，··，7ν)，Υ 为期望输出变量；N 为 训练样本数，当神经网络输入为\时，隐含层第j个节点的输出为：式中Cj= (c ^cj2，…，cjn)T，为第j个隐含层高斯函数的中心；〇j为第j个隐含层高 斯函数的宽度； 对全体输入学习样本，网络期望输出为：式中％为第j个隐层节点与输出层之间的网络连接权，对于单输出的神经网络，w」是 一个标量;M为隐含层节点数；e为拟合误差； 所述RBF神经网络算法的隐层神经元的函数采用高斯函数，对于隐含层高斯函数中 心，采用正交最小二乘法进行选取，并应用最小二乘法对网络输出权值进行训练，其学习训 练的目标是使总误差达到最小，即 AT〔中，YiS当输入样本为XJt的期望输出； 所述RBF神经网络算法在进行井下钻井液中油气识别前，需对其进行训练，其训练样 本选为溶解有不同含量油气的钻井液。【专利摘要】本专利技术公开了，其是将油气组分从采样钻井液中选择性地透过膜进入到膜的另一侧；气液分离后，膜两侧分别为钻井液和载气，载气将分离出的油气组分携带至电子鼻进行检测，油气信息经电子鼻转换为一组电流信号；电流信号经电流—电压转换电路转化为电压信号：电压信号分别经初级放大电路及滤波模块将输入信号放大并经滤波滤除干扰信号；然后再用电压一电流转换电路将电压信号转换为直流电流信号；最后经无线发射模块发送无线数据信号；地面无线接收装置接收从井底发送的无线数据信号并记录；信号处理与油气判别电路将接收到的数据信号处理并判断钻井液中的油气含量。本专利技术用电子鼻进行油气检测，成本低廉，体积小，利于检测装置小型化。可以实现连续、实时监测。【IPC分类】G01N27-26【公开号】CN104730122【申请号】CN201510080504【专利技术人】常志勇, 孙友宏, 杨逍, 郭威, 刘宝昌, 高科, 佟金, 邓孙华, 马云海, 陈东辉 【申请人】吉林大学【公开日】2015年6月24日【申请日】2015年2月14日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于电子鼻的井下油气检测方法，该方法的步骤如下：一、对采样的钻井液进行过滤处理，消除井下钻井液对膜的污染；二、将油气组分从采样钻井液中选择性地透过膜进入到膜的另一侧，达到气液分离的目的；三、气液分离后，膜两侧分别为钻井液和载气，载气将分离出的油气组分携带至电子鼻进行检测，油气信息经电子鼻转换为一组电流信号；四、电流信号经电流—电压转换电路转化为电压信号：电压信号分别经初级放大电路及滤波模块将输入信号放大并经滤波滤除干扰信号；然后再用电压一电流转换电路将电压信号转换为直流电流信号；最后经无线发射模块发送无线数据信号；五、地面无线接收装置接收从井底发送的无线数据信号并记录；信号处理与油气判别电路将接收到的数据信号处理并判断钻井液中的油气含量。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：常志勇，孙友宏，杨逍，郭威，刘宝昌，高科，佟金，邓孙华，马云海，陈东辉，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22