[发明专利]油井动液面远程监测方法及系统

摘要

一种油井动液面的远程监测方法及系统，以远程无线方式采集安装在油井井口的动液面回声测量仪器所采集到的油井的动液面测量数据；采用一种集成识别的方法对采集的动液面数据进行处理，两种方法以并行的方式运行；采用基于经验模态分解的方法对数据序列进行处理，确定接箍反射波中的基波信号点和回声声波遇到动液面发生反射的点，然后计算得到动液面深度；采用基于局部均值分解的方法对数据序列进行处理，同样确定接箍反射波中的基波信号点和回声声波遇到动液面发生反射的点，然后计算得到动液面深度；最后将两种方法计算得到的两个动液面深度求平均值，得到最终的动液面深度。能实现动液面的自动识别，从而提高动液面计算的准确性。

主权项

一种油井动液面远程监测方法，其特征是步骤如下：1)、由数据采集控制模块Ⅰ采集安装在油井井口的动液面回声测量仪器所采集到的油井的动液面测量数据，由无线Zigbee模块一通过无线网络传输给无线Zigbee模块二，然后数据采集控制模块Ⅱ将接收的数据经交换机Ⅱ由无线AP从站模块通过无线网络远程传输给无线AP主站模块，再经交换机Ⅰ传至动液面监测及数据处理服务器，由动液面监测及数据处理服务器接收采集到的动液面数据；2)、采用集成识别的方法，即分别由基于经验模态分解的方法即EMD方法和基于局部均值分解的方法即LMD方法以并行的方式同时对油井动液面反射波曲线进行识别；2.1)基于EMD方法的油井动液面反射波曲线识别的主要步骤如下：步骤a用x(n)表示油井动液面反射波曲线数据序列，其中n为数据序列中数据点的个数；将x(n)的所有的极大值点用三次样条插值函数拟合，得到x(n)的上包络线；同理，将x(n)的所有的极小值点用三次样条插值函数拟合，得到x(n)的下包络线；x(n)的上下包络线的平均值记作m(n)，将原数据序列x(n)减去该平均值m(n)得到一个新的数据序列h1(n)，即：h1(n)＝x(n)‑m(n)；步骤b若h1(n)满足条件，则将该h1(n)看作x(n)的第一个IMF分量，记为c1(n)＝h1(n)；若h1(n)不满足条件，说明它还不是一个本征模函数，使h1(n)取代原数据序列x(n)，重复步骤a直至计算得到一个满足条件的IMF分量，记为c1(n)；步骤c用x(n)减去c1(n)得到剩余值数据序列，即：x1(n)＝x(n)‑c1(n)；把x1(n)作为一个新的待分解数据序列，重复步骤a和步骤b，依次提取出第2个、第3个直至第l个IMF分量，以及原数据序列的余项rl(n)；当满足终止条件时结束分解，终止条件为最新的数据序列不能再提取IMF分量；将原数据序列x(n)表示成l个IMF分量cl(n)和一个余项rl(n)的和，即：步骤d去除分解后的高频IMF分量，将剩余的低频IMF分量和原数据序列的余项rl(n) 求和进行数据序列的重构，得到新的数据序列，记为x’(n)，即：其中，k表示所去除的高频IMF分量的数量；步骤e由于回声声波在传递过程中遇到油管间的接箍会发生反射，所形成的波形称为接箍反射波，因此由接箍反射波计算回声声波的传播速度；并将接箍反射波看成是周期性的信号，在接箍反射波形中选取连续的10个波形均匀、宽度相近的周期波形计算回声声波的传播速度；设接箍反射波的周期为T，表示了回声声波在相邻两个油管接箍之间传播时所用的时间；将所选取的10个连续波形中幅值最大的点作为基波信号点，假设其在油井动液面反射波曲线数据序列中为第N1个点，那么接箍反射波的周期T由下式进行计算：其中，N为油井动液面反射波曲线数据序列中所有点的数量，fs为采样频率；将周期T认为是回声声波在两个接箍之间来回两个油管长度路程所用的时间，则回声声波在油管中的传播速度为：其中，L为单根油管的长度；将油井动液面反射波曲线数据序列中除去井口数据点和接箍反射波数据点后剩余的数据点中具有最大幅值的数据点记为回声声波遇到动液面发生反射的点，假设其在油井动液面反射波曲线数据序列中为第N2个点，那么回声声波到达动液面处用的时间为：那么，动液面的深度由下式进行计算，2.2)基于LMD方法的油井动液面反射波曲线识别方法的主要步骤如下：步骤A找到油井动液面反射波数据序列x(n)中所有的局部极值点，包括极大值点和极小值点，计算相邻两个极值点的平均值mi和包络估计值ai，分别为：其中，Ji为数据序列中的局部极值点；对所有平均值mi以及包络估计值ai，分别用直线将相邻两点连接起来形成两条折线，采用三次样条插值分别对两条折线进行平滑处理，得到局域均值函数m11(n)和包络估计函数a11(n)；步骤B将得到的局域均值函数m11(n)从油井动液面反射波数据序列中分离出来，得到：h11(n)＝x(n)‑m11(n)；用h11(n)除以包络估计函数a11(n)，对h11(n)进行解调，有：步骤C将s11(n)看作新的数据序列，重复步骤A，得到s11(n)的包络估计函数a12(n)，如果a12(n)不等于1，说明s11(n)不是一个纯调频信号，重复步骤A和步骤B直到得到的包络估计函数为1时停止，假设重复k次后满足要求，k≥1，记为a1k(n)＝1；此时，重复第k次的新的数据序列s1k(n)满足纯调频信号，得到的第一个PF分量可以由下式表示，PF1＝a1(n)·s1k(n)  (10)其中，a1(n)为重复k次过程中产生的所有包络估计函数相乘得到的第一个PF分量的包络信号；由下式计算，a1(n)＝a11(n)a12(n)…a1k(n)  (11)步骤D用x(n)减去PF1(n)产生新的数据序列x1(n)，即：x1(n)＝x(n)‑PF1(n)，重复步骤A至步骤C，依次提取出第2个、第3个直至第p个PF分量，以及原数据序列的残余项up(n)，此时up(n)为一个纯调频信号；那么，将原数据序列x(n)表示成p个PF分量PFp(n)和一个残余项up(n)的和，即：步骤E找到数据序列x(n)经过LMD方法分解后的虚假PF分量，将其去除掉，用剩余的PF分量和残余项进行油井动液面反射波数据序列的重建；由于数据序列中的异常数据和噪声一般存在于高频分量中，因此将LMD方法分解后的高频分量作为虚假PF分量；步骤F将剩余的PF分量和原数据序列的残余项up(n)求和进行数据序列的重构，得到新的数据序列，记为x”(n)，即：其中，v表示所去除的高频PF分量的数量；步骤G按照EMD方法中的步骤e的方法计算动液面深度；3)、将两种方法的计算结果取平均值，得到动液面深度的最终结果。