發(fā)布時(shí)間：2023-05-14 05:26

　　石油的需求量往往能夠映射出一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)狀況,近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)狀況良好,對(duì)石油的開(kāi)采力度也逐漸增加。石油套管在石油開(kāi)采中扮演著必不可少的角色。然而由于石油原油成分復(fù)雜,石油套管難免會(huì)被腐蝕。為了保證石油的正常開(kāi)采,檢測(cè)石油套管的腐蝕程度勢(shì)在必行。電磁測(cè)厚儀是通過(guò)電磁渦流信號(hào)測(cè)量石油套管損傷程度的一種儀器。由近場(chǎng)短節(jié)和遠(yuǎn)場(chǎng)短節(jié)兩部分連接組成,近場(chǎng)部分主要測(cè)量套管的內(nèi)徑和磁導(dǎo)率,遠(yuǎn)場(chǎng)部分結(jié)合近場(chǎng)測(cè)得的磁導(dǎo)率進(jìn)而測(cè)量套管的壁厚,從而判斷套管的損傷程度。本文主要討論近場(chǎng)部分。在軸對(duì)稱(chēng)渦流檢測(cè)模型的基礎(chǔ)上使用格林函數(shù)法對(duì)該模型進(jìn)行推導(dǎo),并根據(jù)推導(dǎo)結(jié)果在COMSOL仿真軟件中搭建軸對(duì)稱(chēng)近場(chǎng)渦流仿真模型。該模型中,發(fā)射線圈發(fā)射三個(gè)頻率的混頻信號(hào),接收線圈接收到信號(hào)后,我們使用全相位FFT譜分析法計(jì)算出各個(gè)頻率的相位差。硬件電路上發(fā)射電路使用CPLD產(chǎn)生三個(gè)頻率的方波,然后將其濾波為正弦波,最后直接耦合到發(fā)射線圈上。接收部分采用雙線圈接收的設(shè)計(jì),兩個(gè)接收線圈接收到的信號(hào)進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換,將轉(zhuǎn)換得到的數(shù)字信號(hào)送入DSP,在DSP中使用全相位FFT譜分析法計(jì)算出相位差并上傳至中控板。通過(guò)改變仿真模型中套管的物理...

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)及主要工作安排
第二章 雙線圈近場(chǎng)渦流測(cè)量模塊基本原理及方法設(shè)計(jì)
    2.1 格林函數(shù)法原理
    2.2 雙線圈近場(chǎng)渦流測(cè)量模型仿真設(shè)計(jì)
        2.2.1 雙線圈近場(chǎng)渦流測(cè)量模塊的仿真設(shè)計(jì)
        2.2.2 雙線圈測(cè)量特點(diǎn)及其優(yōu)勢(shì)
    2.3 相位差計(jì)算
        2.3.1 FFT譜分析法
        2.3.2 全相位FFT譜分析法
        2.3.3 譜分析對(duì)比
    2.4 本章小結(jié)
第三章 雙線圈近場(chǎng)渦流測(cè)量模塊的電路設(shè)計(jì)
    3.1 電路設(shè)計(jì)需求和整體框架
    3.2 雙線圈接收模式近場(chǎng)電路設(shè)計(jì)
        3.2.1 近場(chǎng)發(fā)射電路設(shè)計(jì)
        3.2.2 近場(chǎng)接收電路
    3.3 雙線圈近場(chǎng)渦流測(cè)量模塊的高溫設(shè)計(jì)
        3.3.1 線圈溫度對(duì)相位差的影響及校正
        3.3.2 高溫下發(fā)射電路對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響
        3.3.3 接收電路溫度對(duì)相位差的影響
    3.4 本章小結(jié)
第四章 管道參數(shù)反演方法研究
    4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.1.3 兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比
    4.2 遺傳算法
        4.2.1 遺傳算法詳解
        4.2.2 遺傳算法測(cè)試
    4.3 基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.3.1 基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.3.2 基于遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    4.4 各反演算法間的性能對(duì)比
        4.4.1 精度和訓(xùn)練時(shí)間對(duì)比
        4.4.2 抗噪性能對(duì)比
        4.4.3 泛化性能對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
第五章 電磁測(cè)厚儀雙線圈近場(chǎng)渦流測(cè)量結(jié)果分析
    5.1 雙線圈近場(chǎng)渦流測(cè)量模塊電路信號(hào)測(cè)試
    5.2 實(shí)驗(yàn)室套管測(cè)量結(jié)果分析
    5.3 實(shí)驗(yàn)井下井作業(yè)分析
        5.3.1 刻度井1 測(cè)量結(jié)果分析
        5.3.2 刻度井2 測(cè)量結(jié)果分析
        5.3.3 刻度井3 測(cè)量結(jié)果分析
        5.3.4 燕郊某井測(cè)量分析
    5.4 現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)井測(cè)量結(jié)果分析
        5.4.1 南海某井測(cè)量結(jié)果分析
        5.4.2 湛江某井測(cè)量結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)束語(yǔ)
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號(hào)：3817275