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题名钻完井试油液面监测系统设计
被引量:3
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作者
张乃禄
任武昆
李军
盛盟
张钰哲
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机构
西安石油大学电子工程学院
陕西省油气井测控技术重点实验室
延长油田股份有限公司定边采油厂
西安海联石化科技有限公司
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出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2020年第10期73-77,共5页
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基金
陕西省重大科技创新项目(2014ZKC(一)03-02)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2018JQ4045)。
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文摘
钻完井试油液面实时动态监测至关重要,准确可靠监测数据是试油分析的基础,传统试油液面监测方法与系统难以满足要求。为满足目前对于钻完井试油液面监测的要求,设计了一套钻完井试油液面监测系统,包括井口仪表和试油液面监控器,采用压缩伴生气产生次声波,利用套管接箍回波和油管内液面回波计算井筒实时动态液面和油井压力恢复曲线。该系统在现场应用操作简单,液面监测数据准确可靠,证明了该系统在油田勘探开发具有一定的应用价值。
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关键词
钻完井
试油
液面监测系统
次声波
接箍回波
液面回波
压力恢复曲线
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Keywords
drilling and completion
test oil
liquid level monitoring system
infrasound wave
coupling echo
oil level echo
pressure build-up curve
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分类号
TE938
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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题名油井动液面位置智能识别算法研究
被引量:2
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作者
仲志丹
吴进峰
任金梅
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机构
河南科技大学机电工程学院
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出处
《智能计算机与应用》
2019年第3期45-48,53,共5页
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基金
国家自然科学基金(50906022)
河南省高等学校重点科研项目(15A460023)
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文摘
针对采用声波探测法测得油井动液面数据时,采集到的信号由于受到长距离衰减和复杂背景噪声的影响,动液面回波位置容易淹没在复杂噪声之中不易识别的问题,本文采用一种新的带有宽第一层核的深度卷积神经网络(WDCNN)的方法。即使用采集到的原始声波信号作为输入,并使用第一卷积层中的宽内核来提取特征和抑制高频噪声;卷积层中的小卷积核用于多层非线性映射,池化层用来减少特征的空间大小和网络的参数;在输出层使用softmax函数转化识别的不同液面深度值。现场试验结果表明,构建的WDCNN模型提高了动液面位置识别的准确性与识别效率,智能识别技术取代了传统的耗时且不可靠的人工分析,降低了油田开采生产成本,提高了经济效益。
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关键词
声波探测法
液面回波
抗噪
深度卷积神经网络
智能识别
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Keywords
sound wave detection method
liquid surface echo
noise immunity
Deep Convolutional Neural Network
intelligent identification
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分类号
TN919.5
[电子电信—通信与信息系统]
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