本文關鍵詞：基于聲波信號盲分離的井下液面深度檢測研究

  更多相關文章： 反射聲波信號 油井液面深度 單通道盲分離 小波變換 短時平均幅度差函數(shù)

【摘要】：在石油開發(fā)過程中,油井液面深度是一個很重要的參數(shù),它對合理制定油井生產(chǎn)方案具有重要的參考意義。常用的方法是聲波法檢測油井液面深度。由于油套環(huán)中情況復雜,使得聲波在其傳播和反射過程中受到很多因素的干擾,出現(xiàn)液面反射波和節(jié)箍波不易識別的問題,從而無法準確地檢測油井液面深度。本文主要對反射聲波信號進行分離、辨識處理來檢測油井液面深度,并設計油井液面檢測系統(tǒng)。分析聲波法檢測油井液面深度的基本原理,結合油井現(xiàn)場測量數(shù)據(jù),建立聲波信號在油套環(huán)中傳播的仿真模型。對數(shù)字信號處理、小波變換、單通道盲分離方法原理進行研究分析,并通過仿真分析小波變換和基于總體經(jīng)驗模態(tài)分解的單通道盲分離的去噪效果。從提高油井液面測量精確定和速度的角度出發(fā),利用MFC可視化界面設計油井動液面測量系統(tǒng),其波形圖具有放大、縮小和拖拽等功能,能夠很直觀的分析反射聲波信號,并對信號進行分析處理,以便正確地檢測出油井液面深度。針對反射波信號不易識別的問題,本文采用基于總體經(jīng)驗模態(tài)分解的單通道盲分離方法分離反射聲波信號和噪聲信號;小波變換具有多分辨率的特征,將其用于液面反射波位置的檢測;短時平均幅度差函數(shù)具有周期識別的特點,用于節(jié)箍反射波的周期識別,求出聲波在油井中的傳播速度,聯(lián)合檢測出的油井液面反射波位置,來實現(xiàn)油井液面深度值檢測。實驗結果表明,基于總體經(jīng)驗模態(tài)分解的單通道盲分離在復雜噪聲干擾下,能有效的分離出反射聲波信號,提高油井動液面測量的精度。
【關鍵詞】：反射聲波信號 油井液面深度 單通道盲分離 小波變換 短時平均幅度差函數(shù)
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TE35
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 盲源分離的發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.4 單通道盲源分離的研究現(xiàn)狀12
• 1.5 論文研究內(nèi)容和研究方法12-15
• 1.5.1 本文擬解決的關鍵問題12-13
• 1.5.2 本文主要工作13-14
• 1.5.3 論文內(nèi)容安排14-15
• 2 油井液位測量原理及聲波傳播模型15-21
• 2.1 引言15
• 2.2 油井結構15-16
• 2.3 油井液位測量原理16-17
• 2.4 實際測量中的干擾分析17-18
• 2.5 聲波傳播模型18-20
• 2.5.1 傳播模型建立原則18-19
• 2.5.2 傳播模型的數(shù)學描述19-20
• 2.6 本章小結20-21
• 3 聲波信號處理21-46
• 3.1 引言21
• 3.2 數(shù)字低通濾波21-24
• 3.2.1 數(shù)字濾波原理21-22
• 3.2.2 數(shù)字濾波對油井聲波信號去噪22-24
• 3.3 小波分析24-31
• 3.3.1 傅里葉變換分析24-25
• 3.3.2 小波變換原理分析25-29
• 3.3.3 小波變換對聲波信號去噪29-31
• 3.4 盲源分離31-39
• 3.4.1 引言31
• 3.4.2 盲分離問題的描述31-33
• 3.4.3 獨立分量分析原理33-36
• 3.4.4 單通道盲源分離36-39
• 3.5 小波分析和單通道盲分離的比較39-43
• 3.6 油井實際信號分析43-44
• 3.7 本章小結44-46
• 4 油井液面深度檢測46-60
• 4.1 引言46
• 4.2 利用節(jié)箍波反射波周期計算聲速46-53
• 4.2.1 短時平均幅度差函數(shù)46-49
• 4.2.2 實際聲速計算49-53
• 4.3 利用液面反射波檢測液面位置53-56
• 4.3.1 小波奇異值檢測53-56
• 4.3.2 實際反射波信號檢測56
• 4.4 油井液面深度計算56-59
• 4.5 本章小結59-60
• 5 油井液面檢測系統(tǒng)設計60-70
• 5.1 引言60-61
• 5.2 油井液面檢測系統(tǒng)軟件設計61-69
• 5.2.1 檢測系統(tǒng)主要設計原理62-69
• 5.3 本章小結69-70
• 結論70-72
• 致謝72-73
• 參考文獻73-78
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果78

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本文編號：831591