基于Vivaldi天线的原油含水率测量仪设计

微波透射法原油含水率测量仪设计的关键点是微波传感器的小型化,即要求微波传感器的辐射口径面必须小于油管的内径。为解决这一技术难题,一种辐射口径面为70 mm×2 mm的Vivaldi天线被提出,由于该天线的2 mm厚度远小于油管内径,因此可应用于任意尺寸油管进行含水率测试,非常符合微波透射法含水率的测试需求。通过测试结果可以看出:所设计的Vivaldi天线工作频带为2.5~8 GHz(工作带宽为110%)。将所设计的Vivaldi天线应用于微波透射法原油含水率测量仪作为微波传感器,分析传输系数与含水率之间的变化关系。测试结果表明:Vivaldi天线在0~100%范围内测试的绝对误差小于7%,而在10%~85%范围内绝对误差小于5%。该实验结果,为以后测量系统实现含水率的高精度测量和在线测量提供理论依据和实际参考。

原油含水率增加对海上油田注汽锅炉运行的影响

受原油含水率增加的影响,海上油田注汽锅炉经常出现排烟温度升高、燃烧器结焦和换热管路腐蚀加剧等问题。为了保障海上油田注汽锅炉的运行性能,本文对锅炉积灰物和原油含水率进行了化验分析,本文以详细的计算和运行数据为依据,揭示了原油含水率升高对锅炉运行性能的影响规律。研究发现原油含水率增大后,Na^(+)离子和Cl^(-)离子含量增多。盐分在换热管路上凝结后,加速了换热管道的腐蚀过程,并降低了换热管道的换热效率,进一步引起注汽锅炉排烟温度升高。当原油含水率增加至10%时,其低位发热量降低了9.7%,粘度增加了1.39倍,注汽锅炉排烟热损失增加了16.9%。

电导法原油含水率测量传感器的模型优化与仿真

电导法原油含水率测量是基于阵列电极传感器的一种测量方法,电极系的结构与参数对传感器性能有着重要影响。拟研究电极系传感器结构的优化设计方法,在建立传感器电场分布理论模型的基础上,利用ANSYS有限元软件仿真电极系传感器不同参数下的电场分布,分析电极环宽度、激励电极对间距、测量电极间距等参数对传感器性能的影响。依据仿真结果,确定传感器的优化参数,并对传感器进行了灵敏度的模拟测试,测试结果显示:传感器灵敏度仿真结果与实际测试结果一致性较好;在高含水(大于85%)的油水两相流含水率测试精度可达3%。测试结果验证了传感器理论和仿真分析方法的有效性,为优化设计传感器提供一种有效的方法。

原油含水率测量技术现状与发展

原油含水率是原油的一项重要指标,目前对于原油含水率的测量方法有很多。主要介绍国内外原油含水率测量的主要方法,测量原理,适用环境,各自的优缺点,方法的改进措施,以及原油含水率测量的发展趋势,为含水率测量方法的选择提供参考。

原油含水率红外光谱测量的超稀疏表示方法

油水混合物的光谱分析方法已经成为当前油水两相流测量的研究热点。然而,传统的油水混合物光谱分析中,一般是通过主成分分析、连续投影算法等降维技术实现其光谱特征提取,所提取光谱数大多在10条以上,这使得油水两相测量光纤式传感器的制造成本很高且工程实现难度很大。为提高基于光谱分析的油水两相测量光纤式传感器的实用性,需要实现油水两相红外光谱的超稀疏表示。为此提出了油水混合物光谱自-互相关联合(self-cross correlation,SCC)的光谱超稀疏表示方法。为了验证方法的有效性,搭建了油水混合物红外光谱含水率测量实验装置,从SCC算法筛选出的6个波段中,根据实际生产工艺选择了1 050 nm和1 650 nm波段进行动态实验,实验结果表明,1 050 nm和1 650 nm波段对油和水的混合流型响应良好,且两者呈现出了显著的互相关性。显然,本文研究有助于提升工业光纤式传感器的使用性能。

基于FOA-GRNN油井计量原油含水率的预测

研究原油含水率准确预测问题,提供高精度的原油含水率数据在油井计量中具有重要意义。针对原油含水率预测受到多因素影响,由于原油中存在复杂的非线性关系,传统的预测方法无法满足预测精度要求。为了提高原油含水率的预测精度,提出了果蝇优化广义回归神经网络的原油含水率预测方法,果蝇优化算法用于广义回归神经网络的参数优化。通过同轴线相位法含水率计的测量系统对原油含水率有影响的多个参量进行测定,建立果蝇算法优化广义回归神经网络的原油含水率预测模型。仿真结果表明:相对于广泛应用的BPNN预测模型,果蝇算法优化的广义回归神经网络预测精度高,是一种实用有效的原油含水率预测方法。

原油含水率的测试方法

对原油含水率在线测量的几种主要方法进行了比较,主要介绍了使用电容传感器测量不同参数的几种方法。

原油含水率自动监测仪表的系统设计

本文介绍了原油含水率自动监测仪表的原理 ,给出了仪表的硬件及软件组成 ,描述了软件中的数据采集方法。

基于随机森林算法的井下原油含水率软测量方法

井筒产出液实时测量是获得井下产液信息的关键步骤,是实现智能井的重要前提,但由于井下环境的复杂性,油水混合物状态本身的不确定性,缺少较好的方法能在井下较好地完成产出液各成分含量的计量。针对井下油、水两相混合计量的问题,提出了一种结合机器学习算法的井下原油含水率软测量方法。结合采油工程需要,可将原油含水率以10%的间隔划分成11个类别,将不同原油含水率对应的物理属性作为测量对象,利用随机森林算法对已知样本进行学习分类,得到原油物理属性与含水率之间的关系,进而实现对原油含水率的测量。最后,通过设计的室内实验,对提出的软测量方法进行了验证,结果表明利用该方法预测原油含水率,得到的结果与实验值一致,可以初步满足工程对井下原油含水率测量的需求,为井下测量提供一了种新的思路。

基于改进BP神经网络的管外测量原油含水率研究

为解决多种因素对电磁电导法原油含水率测量准确性的影响,利用改进的BP神经网络处理温度、矿化度、传感器输出电压与含水率之间的关系。在电磁电导法采集数据的基础上,分别用启发式改进方法和数值优化BP算法预测了原油含水率,两种改进的BP算法均提高了预测原油含水率的精度和算法的收敛速度,而Fletcher-Reeves修正算法比自适应学习率动量梯度算法具有更好的效果,为设计智能化管外在线测量原油含水率仪表提供了理论和实验依据。

基于电导法的原油含水率测量改进方法

基于电导法开展原油含水率测量具有硬件结构简单,系统稳定可靠及测量准确等特点。根据Maxwell模型原理,电导法测量原油含水率需要获知纯水相电导率。然而,开展井下实时含水率测量时,纯水相电导率无法直接测得,直接使用预设的纯水相电导率无法真实得出井下原油的实时含水率。鉴于此,本文根据原油的馏分性质,通过测量不同温度下两组油水混合相的电导率值并进一步推导得出原油含水率表达式,规避纯水相电导率测试问题及预设纯水相电导率不精确问题,实现对现有原油含水率测量方法的改进。基于ARM Cortex-M4处理器及多种传感器测量技术开展了实验研究。实验结果表明,当测量含水率大于90%的油水两相流时,误差可在2%以内,当测量纯水相矿化度在7 g/L以内的油水两相流时,含水率误差基本不受矿化度影响。实验结果验证了优化方法理论的有效性,具有实际应用的可行性。

超声波共振法原油含水率测试仪研究

对一种基于超声波共振法的原油含水率测试仪进行了系统设计和电路设计。设计采用压电型TCS40-14TR2超声波传感器实现电能和超声能量之间的相互转换;数据采集板卡PC I-7483采集来自超声波传感器的信号;WH8100L型数字示波器对测试信号进行分析。文中详细介绍了设计方案中有关信号调理、采样显示与补偿等软硬件设计,最后给出了对超声波共振法原油含水率测试仪的设计评价与进一步改进建议。

小波神经网络在原油含水率预测中的应用研究

通过对原油含水率测量方法,以及原油含水率与影响其因素之间存在的非线性映射关系的研究,提出基于小波分解与神经网络相结合的小波神经网络原油含水率预测模型,给出具体的网络学习算法,并结合算法对原油含水率进行预测。实例分析表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型收敛速度快、预测精度高,且具有较强的学习能力和推广能力。

基于数据融合的原油含水率在线测量方法研究

在电容式传感器作为含水率测量敏感元件的测量系统中,采用基于人工神经网络的多传感器数据融合方法对数据进行处理,建立多传感器信息融合模型,补偿由于温度变化对含水率测量结果的影响,提高测量结果的准确性。实验表明,数据融合后的输出值更能逼近实际的含水值。

基于SVM的软测量在原油含水率估算中的应用

阐述了适用于原油高含水的电导式含水分析仪的工作原理,仿真研究了经验公式法的估算性能,深入分析了原有估算方法准确度不高的原因,提出了采用软测量方法提高估算准确度的思想。建立了基于SVM的原油含水率软测量模型,仿真结果表明了软测量技术对提高原油含水率估算准确度的有效性。

原油含水率自校准方法研究

原油含水率是评价油井产能的一项重要指标,但其易受矿化度、温度、流体状态、流体速度等参数的影响。针对基于电导法的原油含水率检测模型,通过室内外试验,得出了原油含水率的主要影响因素,建立了基于最小二乘法支持向量机的自校准模型。利用Matlab编写了自校准程序,运用10倍交叉验证的方法确定了最小二乘法支持向量机的优化参数,然后把达到预期拟合效果的自校准程序下载到DSP处理器中运行,实现了在一次仪表中对原油含水率测量结果的自校准。试验结果表明,原油含水率的影响因素与原油含水率之间呈非线性关系,自校准算法消除了主要干扰量对原油含水率的影响,实现了测量结果的自标定。和目前油田计量部门使用的蒸馏法相比,基于最小二乘法支持向量机的原油含水率检测模型不仅可以实现实时测量与校准,且原油含水率的相对误差比采用最小二乘法时有所减小。

电容和电阻法原油含水率快速测量仪的研制

针对油井采出液原油含水率测量蒸馏化验方法存在操作过程繁杂、化验时间较长、计量误差大、油气污染重等问题,利用原油和水相对介电常数差别较大的原理,设计了一种特殊的电容、电阻测量传感器,并通过对影响因素的自动修正、数学模型模糊处理等技术手段,开发了一种能够快速测量取样桶内原油含水率的分析仪。该仪器彻底改变了油田多年来传统的原油含水率化验方式,将极大地提高油井采出液原油含水率测量的工作效率。

基于BP网络的原油含水率检测误差校正方法

微波相移法原油含水率传感器检测是实现高含水原油含水率在线检测的有效手段之一,但其检测精度易受矿化度的影响。针对高含水原油中大量存在的矿化度组份(NaCl和CaCl_2),试验研究了不同比例及含量的双组份矿化度对微波相移法原油含水率检测传感器精度的影响,得出了双组份矿化度(NaCl和CaCl_2)对原油含水率检测精度的影响规律。由于矿化度的组份及含量与原油含水率检测值的关系受多种因素的影响,很难建立准确的误差补偿模型。为此,建立误差校正的BP神经网络模型,该模型把微波相移法原油含水率传感器的检测误差从13. 912%降低到1. 821%,提高了检测精度。数据对比结果表明:BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型。

原油含水率测量技术综述

原油含水率是石油工业中一个重要的检测参数,选用合适的物理方法和测量技术不仅能有效节约开发成本,还能为石油的生产、运输和使用提供可靠的数据分析依据。将传统的检测方法和新的检测方法进行对比分析,提出其发展趋势,为更高精度地测量原油含水率提供理论基础。

双组份矿化度对高含水原油含水率检测影响的试验研究

针对高含水原油中大量存在的无机化合物(CaCl_2,MgCl2)进行研究,得出了不同比例和浓度的双组份矿化度(CaCl_2,MgCl2)对微波法含水率传感器检测高含水原油含水率的影响规律。利用支持向量机(SVM)对微波法含水率传感器的检测结果进行了误差校正,误差由校正前的±15. 2%减小到了±3. 47%,有效地减小了双组份矿化度对微波法含水率传感器检测精度的影响,同时为校正多组份矿化度造成的高含水原油含水率检测误差提供了方法参考和理论依据。