一種基于總流量與電導(dǎo)探針陣列信號的水平井流型識別方法
【專利說明】一種基于總流量與電導(dǎo)探針陣列信號的水平井流型識別方 法 【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于多相流檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種基于總流量與電導(dǎo)探針陣列信號的水 平井流型識別方法。 【【背景技術(shù)】】
[0002] 水平井技術(shù)是上世紀(jì)20年代發(fā)展起來的油田開發(fā)新技術(shù)，由于其具有生產(chǎn)壓差 小、泄油面積大等優(yōu)點(diǎn)，相比于垂直井，可大幅提高單井產(chǎn)油量以及油藏的采收率，因此得 到了石油開采領(lǐng)域的普遍重視。與垂直井相比，我國的水平井技術(shù)還很落后，因此亟需開展 水平井動態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究。
[0003] 流型是多相流參數(shù)檢測的重要參數(shù)，表征了流體在流動過程中各相介質(zhì)的分布情 況。在兩相流研究中，兩相流體的流動特性和傳熱傳質(zhì)特性受流型影響，因而流動參數(shù)的 測量亦受流型影響。因此，如果能識別井內(nèi)的流型，可選擇更合適的測井方案，獲得更佳的 測井效果。125_內(nèi)徑水平井基于CCD的高速攝像法獲得的流型劃分圖，將流型分為光滑 的分層流、界面有混合物的分層流和連續(xù)油層和連續(xù)分散油滴層和連續(xù)水層三層流（參 考文獻(xiàn)：蔣昌華.水平井油水兩相流流型分析與可視化顯示[D].北京：北京航空航天大 學(xué)，2013)。同時(shí)為了在實(shí)驗(yàn)中覆蓋實(shí)驗(yàn)條件含水率的全量程，油單相和水單相被一并識別。
[0004]目前，多相流的流型識別被廣泛地研究。流型識別方法有目測法和高速攝像法、探 針法、射線衰減法、電學(xué)層析成像法、幅值域處理方法、時(shí)頻域分析方法、信息融合方法、非 線性分析方法等。國家知識產(chǎn)權(quán)局公布和授權(quán)了多項(xiàng)關(guān)于流型識別的發(fā)明專利。公布的一 項(xiàng)發(fā)明專利"基于ICA和SVM的氣液兩相流型識別方法"（申請?zhí)?01410624191)利用差壓 變送器結(jié)合獨(dú)立成分分析（ICA)和支持向量機(jī)（SVM)識別氣液兩相流。授權(quán)的一項(xiàng)發(fā)明專 利"一種基于希爾伯特邊際譜的兩相流流型識別方法"（申請?zhí)?01110044591)利用靜電傳 感器檢測氣固兩相流的流動噪聲信號，再利用希爾伯特邊際譜分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識別氣 固兩相流流型。而上述發(fā)明的方法并不能應(yīng)用于生產(chǎn)測井中油水兩相流的流型識別。
[0005] 電導(dǎo)探針法不僅對油水兩相流的流動參數(shù)變化響應(yīng)迅速，而且成本低，安全、 可靠、可實(shí)施性強(qiáng)，因而得到了廣泛的應(yīng)用。然而，在大斜度井和水平井中，多相流體由 于重力作用而分離，導(dǎo)致介質(zhì)分布不均，使得中心采樣器件，譬如位于中心的單探針，只 能獲取局部流體的信息，無法測量多相流參數(shù)。為解決這一難題，上世紀(jì)90年代開始， Schlumberger、Sondex和Computalog等國際著名油田服務(wù)公司陸續(xù)研發(fā)了基于多探針結(jié) 構(gòu)的測井儀器，并在大流量、大管徑的油井中進(jìn)行了試驗(yàn)和應(yīng)用。Flores利用電導(dǎo)探針陣列 分別對垂直和傾斜油水兩相流進(jìn)行了流型識別（參考文獻(xiàn)FloresJ.G.Oil-WaterFlowin VerticalandInclinedWells[D].Tulsa:TheUniversityofTulsa, 1997)。國家知識產(chǎn) 權(quán)局授權(quán)了三項(xiàng)有關(guān)電導(dǎo)探針陣列傳感器及其優(yōu)化方法的發(fā)明專利"一種多環(huán)電極陣列成 像傳感器"（專利號ZL201010110504. 0)，"一種環(huán)形持水率測井傳感器陣列的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方 法"（專利號ZL201010543247.X)和"一種基于遺傳算法的多環(huán)電極陣列傳感器結(jié)構(gòu)優(yōu)化方 法"（專利號ZL201210544383.X)。然而，電導(dǎo)探針法還遠(yuǎn)不成熟，探針響應(yīng)信號的處理和使 用還需要深入研究。將軟測量方法與傳統(tǒng)多相流傳感器相結(jié)合可以極大地豐富多相流測量 數(shù)據(jù)的使用，從而提高測量精度。一般地，軟測量方法包含如下步驟：數(shù)據(jù)挖掘，特征提取， 數(shù)據(jù)融合和參數(shù)估計(jì)等。因此，極有必要研究基于電導(dǎo)探針陣列的水平井流型識別方法。
[0006] 水平井中油水兩相流分布依賴于總流量和含水率，而總流量可在集流后由渦輪流 量計(jì)獲得。如果總流量作為一個(gè)參數(shù)來幫助描述油水兩相流分布，那么流型的識別率將能 提高。根據(jù)所處理的信息層次，多傳感器融合系統(tǒng)可分為三個(gè)層次：數(shù)據(jù)級信息融合、特征 級信息融合和決策級融合。而在水平井中油水兩相流介質(zhì)分布不均，單探針無法識別流型， 需要研究不同位置的電導(dǎo)探針電壓響應(yīng)信號來識別流型。因而，本發(fā)明采用基于支持向量 分類的特征級信息融合。
[0007] 本發(fā)明提出一種基于總流量與電導(dǎo)探針陣列信號的水平井流型識別方法，屬于多 相流檢測領(lǐng)域。首先，分別測量總流量和電導(dǎo)探針陣列每個(gè)探針的電壓響應(yīng)信號；其次，通 過統(tǒng)計(jì)分析和小波分析兩種技術(shù)從每個(gè)探針電壓響應(yīng)信號提取特征量；再次，對所提取的 特征量進(jìn)行Z-score歸一化，再采用主成分分析（PCA)技術(shù)提取主成分，成為PCA特征量； 然后，進(jìn)行基于支持向量分類（SVC)的特征級信息融合，即利用SVC方法建立從總流量和探 針陣列電壓響應(yīng)信號的PCA特征量到油水兩相流流型的分類模型；最后，采用粒子群優(yōu)化 算法優(yōu)化SVC模型參數(shù)。本發(fā)明解決了中心采樣器件無法識別水平井流型的難題，大幅降 低了輸入變量的維數(shù)，總流量的加入大幅提高了水平井流型識別率。 【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0008] 本發(fā)明的目的是提供一種基于總流量與電導(dǎo)探針陣列信號的水平井流型識別方 法，以滿足生產(chǎn)測井對高魯棒性、高可靠性和高流型識別率的要求。
[0009] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種基于總流量與電導(dǎo)探針陣列信號的水平井流 型識別方法，采用如下技術(shù)方案：
[0010] -種基于總流量與電導(dǎo)探針陣列信號的水平井流型識別方法，其特征在于，包含 以下步驟：
[0011] 步驟一，在水平井中油水兩相流不同總流量和含水率組合下，通過電機(jī)（24)打開 集流傘（25)，通過禍輪流量計(jì)（26)測量油水兩相流總流量；
[0012] 步驟二，在水平井中油水兩相流不同總流量和含水率組合下，通過電機(jī)（24)打開 電導(dǎo)探針陣列（22)的支撐臂（222)，通過電導(dǎo)測量電路（23)測量電導(dǎo)探針陣列（22)各個(gè) 探針（221)的電壓響應(yīng)信號，測量方法如下，將幅值為U1的雙極性正弦波激勵(lì)信號（31)施 加在阻值為Rf的取樣電阻（32)上，開關(guān)（34)依次選通電導(dǎo)探針陣列每個(gè)探針（35)，取樣 電阻Rf與選通的電導(dǎo)探針的針芯（353)的尖端所處位置油水兩相流（36)的對地電阻1構(gòu) 成分壓電路，在激勵(lì)信號波峰時(shí)刻測得電導(dǎo)探針的電壓響應(yīng)信號（33)的幅值為U。，則有
[0014] 該探針電壓響應(yīng)信號以時(shí)間序列形式記錄，由存儲及遙測通信電路（27)存儲測 得數(shù)據(jù)，并編譯成曼碼，通過電纜接口（28)連接測井電纜上傳至地面；
[0015] 步驟三，在統(tǒng)計(jì)分析中，分別從每個(gè)探針電壓響應(yīng)信號提取4個(gè)特征量，即均值、 標(biāo)準(zhǔn)差、偏度系數(shù)、峰度系數(shù)；在小波分析中，分別將每個(gè)探針響應(yīng)時(shí)間序列進(jìn)行兩層小波 包分解，提取8個(gè)特征量，即第二層小波分解得到的四個(gè)次頻帶小波系數(shù)的能量比例及其 信息熵；通過小波分析提取特征量的方法如下：重構(gòu)第二層小波分解得到的四個(gè)次頻帶小 波系數(shù)，得到相應(yīng)次頻帶的重構(gòu)序列S2i,，j= 0, 1，2, 3 ;在第二層小波分解得到的四個(gè)次頻 帶小波系數(shù)的能量為
[0017] 式中，S2,i(k)表示重構(gòu)序列S2,j的第k個(gè)元素，Ni表示S2ij的長度；第二層小波分 解得到的四個(gè)次頻帶小波系數(shù)的能量比例由下式計(jì)算得到
[0023] 式中，SFfeD (k)表示S2,」傅里葉變換序列的第k個(gè)元素，N2表示SFfeD的長度。
[0024] 步驟四，分別對電導(dǎo)探針陣列每個(gè)探針電壓響應(yīng)信號的特征量進(jìn)行Z-score歸一 化，再采用主成分分析（PCA)技術(shù)對所有探針的歸一化特征量的集合提取主成分，降低特 征量之間的數(shù)據(jù)冗余，所得到的主成分稱之為電導(dǎo)探針陣列電壓響應(yīng)信號的PCA特征量； Z-score歸一化方法定義為
[0026] 上式中，Xu表示在油水兩相流不同總流量和含水率組合下第j支探針的第i個(gè)特 征量組成的向量，式°__表示歸一化后的特征量向量，j= 1，2,…，N，N表示探針的數(shù)目，i= 1，2,…，12 ;1^;和〇 ^分別表不Xi;的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；PCA技術(shù)是分析多個(gè)變量間相關(guān)性 的一種多元統(tǒng)計(jì)方法，通過正交變換將多個(gè)可能相關(guān)的變量變換成少數(shù)幾個(gè)線性不相關(guān)的 綜合指標(biāo)，稱之為主成分，在所有正交變換線性組合中選取方差貢獻(xiàn)率最高的綜合指標(biāo)作 為第一主成分，后續(xù)的每個(gè)主成分都將是剩余線性組合中方差貢獻(xiàn)率最高的綜合指標(biāo)，且 與前面的主成分正交；
[0027] 步驟五，對電導(dǎo)探針陣列電壓響應(yīng)信號進(jìn)行基于支持向量