錄井在油田勘探開發(fā)中具有重要意義,準確的錄井分析結果能增加油氣的開采效率及產量。我國錄井分析技術主要以氣相色譜檢測為主,然而該技術存在分析周期長、檢測氣體類型有限、以及輔助設備多、操作復雜等缺點。此外,拉曼光譜分析技術在氣體檢測方面具有分析速度快、非接觸式以及檢測效率高等優(yōu)點,但是在用于錄井分析時還不夠完善,僅靠引進國外拉曼光譜分析儀進行錄井分析,成本昂貴。因此,本文首先對基于拉曼光譜的錄井氣體定量分析檢測技術進行研究,然后利用徑向基神經網絡及遺傳算法對錄井原位多組分氣體各組分含量進行定量分析。本文主要研究內容和成果如下:1、錄井拉曼光譜檢測系統(tǒng)設計拉曼光譜檢測系統(tǒng)主要由拉曼光譜儀、嵌入式控制器、計算機、氣體預處理單元等組成。該系統(tǒng)主要通過嵌入式控制單元實現(xiàn)拉曼光譜檢測系統(tǒng)的溫度、壓力和流量的恒定,然后使用計算機完成實驗數據處理,從而實現(xiàn)錄井氣體拉曼光譜數據的采集和分析。實驗結果表明拉曼光譜信號明顯,信噪比符合檢測要求。2、多通道標定裝置系統(tǒng)設計多通道標定裝置主要由調壓閥、質量流量計、混氣腔等組成。該裝置能夠將標準烷烴單質氣體按一定比例混合,得到已知各組分濃度的混合氣體,為建立GA-RBFNN模型提實驗樣品,配置的實驗樣品由Agilent 6820色譜儀驗證。實驗結果表明,多通道標定裝置制備的樣本氣體平均誤差為2.4%,滿足實驗要求。3、錄井氣體各組分定量分析本文采用正交試驗設計多組試驗樣本,利用多通道標定裝置配置實驗樣品,使用拉曼光譜檢測系統(tǒng)得到實驗樣品的拉曼光譜,將徑向基神經網絡與遺傳算法相結合,建立GA-RBFNN定量分析模型,完成錄井氣體(CH4、C2H6、C3H8、n-C4H10、i-C4H10、n-C5H12)各組分定量分析。實驗結果表明,錄井氣體各組分預測濃度與實際濃度的相關系數分別為:0.9888、0.9897、0.9882、0.9886、0.9897、0.9902;預測濃度均方根誤差RMSEP分別為:0.482、0.648、0.569、0.521、0.729、0.642,說明建立的GA-RBFNN模型能夠快速準確地對錄井氣體進行定量分析。
【學位單位】：天津工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：O657.37;TE142
【部分圖文】：

儀￣］主要由分析單元和顯示單元組成，其中分析單元包括氣源、氣路控制系統(tǒng)、逡逑進樣裝置、色譜分離系統(tǒng)、以及檢測器電路；顯示單元包括微機數據處理系統(tǒng)逡逑和溫度控制系統(tǒng)等。其工作原理如圖１－１所示，首先樣品氣體經過定量管進入逡逑系統(tǒng)后，經過預處理，然后色譜柱將預處理后的錄井氣體分離，最后分離的各逡逑氣體進入氫火焰離子鑒定器（ＨＤ）進行燃燒，產生一個微電流信號，在記錄逡逑儀上將每一個信號繪制出來，繪制結果為色譜圖＂５］。色譜圖的每一個峰為該物逡逑質的特征峰，不同的物質特征峰不問，因此根據特征峰可以實現(xiàn)對物質定性分逡逑析；對應的特征峰與基線圍成的面積是其峰面積，根據峰面積可以計算出其濃逡逑度，因此根據色譜峰就能得到其組分的定性分析和定量分析結果。逡逑定量管逡逑樣品氣邐＼——ａ逡逑邐邋／邐＼邋Ｍ邋預逡逑載氣１邋｜邐切換閥邐

本文編號：2815884