本文關(guān)鍵詞： 多相流 流態(tài)辨識 數(shù)據(jù)融合 特征參數(shù)　出處：《東北石油大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：目前國內(nèi)陸上各大油田處于高含水開發(fā)期,地層壓力和油井流壓偏低,油井普遍呈現(xiàn)脫氣狀態(tài),大多數(shù)油氣井都為油氣水三相的混合流動狀態(tài)。多相流動特性復(fù)雜,而且相間存在界面效應(yīng)和相對速度,致使參數(shù)檢測難度較大。目前尚沒有成熟的高含水、低產(chǎn)液的三相流參數(shù)檢測技術(shù)。當(dāng)前的多相流參數(shù)檢測對多傳感器精度和流型依賴性強,帶來了很大的測量誤差。為克服上述問題,本文提出了基于緩沖器在線分離的測量方法,不依賴于傳感器絕對精度和流型的流速檢測,可實現(xiàn)油氣水分相流量的測量。具體研究內(nèi)容如下:基于在線分離和相態(tài)轉(zhuǎn)換的三相流測量方法依據(jù)重力分異原理,控制流體動態(tài)分離使得油氣水分時分相通過測量出口端。通過判斷氣相液相轉(zhuǎn)換點和油相水相轉(zhuǎn)換點,通過體積法就可獲得各相流量。傳感器只是用來做流態(tài)判斷,故對傳感器絕對精度要求不高;通過罐體緩沖和重力分異作用,降低流型對測量精度的影響,提高測量精度。為識別流體相組合流態(tài),提出了基于多傳感器特征提取的方法。采用小波技術(shù)對流動信號進行分析,提取對信號敏感的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和導(dǎo)數(shù)組成流態(tài)識別特征參數(shù)。在特征提取基礎(chǔ)上,建立了基于最小錯誤率的貝葉斯算法流態(tài)在線識別模型。該模型的建立實現(xiàn)了油氣水三相流流態(tài)的自動識別,為分相流量測量打下了基礎(chǔ)。為驗證基于流態(tài)轉(zhuǎn)換的三相流測量方法的正確性,在多相流平臺上,對測量系統(tǒng)開展了多相流實驗研究。實驗結(jié)果表明,本測量方法適應(yīng)于油氣水三相流測量,在線流態(tài)識別模型可以實現(xiàn)油氣水組合流體的識別,實現(xiàn)了較高的分相流量測量精度。
[Abstract]:At present, the major onshore oil fields in China are in the period of high water cut development, the formation pressure and the oil well flow pressure are low, and the oil wells generally present the state of degassing. Most oil and gas wells are in the mixed flow state of oil-gas-water three-phase. The multi-phase flow characteristics are complex, and the interphase effect and relative velocity exist between the phases, which makes the parameter detection difficult. At present, there is no mature high water cut. In order to overcome the above problems, the current multiphase flow parameter detection has a strong dependence on the accuracy and flow pattern of multi-sensor and brings great measurement error. In this paper, an on-line separation method based on buffer is proposed, which does not depend on the sensor's absolute accuracy and flow pattern. The specific research contents are as follows: the three-phase flow measurement method based on on-line separation and phase transition is based on the principle of gravity differentiation. By controlling the dynamic separation of the fluid, the time division phase of oil, gas and water can be measured through the exit, and the gas phase liquid phase transition point and the oil phase water phase transition point can be determined. The flow rate of each phase can be obtained by volume method. The sensor is only used to judge the flow state, so the absolute precision of the sensor is not high. By the action of tank buffer and gravity differentiation, the influence of flow pattern on measurement accuracy is reduced, and the measurement accuracy is improved. A method of feature extraction based on multi-sensor is proposed. The wavelet technique is used to analyze the flow signal to extract the mean value and variance sensitive to the signal. The standard deviation and derivative are used to identify the characteristic parameters of the flow state. A Bayesian algorithm based on minimum error rate (MER) was established to identify the flow state of oil, gas and water, and the model was established to realize the automatic recognition of the flow state of oil-gas-water three-phase flow. In order to verify the correctness of the three-phase flow measurement method based on the flow state conversion, the multiphase flow experimental research was carried out on the multiphase flow platform. This measurement method is suitable for oil-gas-water three-phase flow measurement. On-line flow pattern identification model can realize the identification of oil-gas-water combination fluid and achieve high accuracy of phase separation flow measurement.
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE937

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本文編號：1493223