基于区间最小二乘平滑滤波的油井动液面位置识别算法研究.pdf

2023年第 3 期 声学与电子工程 总第 151 期 2023年第 3 期 声学与电子工程 总第 151 期 24 基于区间最小二乘平滑滤波的油井动液面位置 识别算法研究 齐丽强 黄清龙 金杭超 章云峰 （杭州瑞利超声科技有限公司，杭州，310023）摘要摘要 在油井的钻探和开采中，油井动液面的监测对于现场的安全保障以及作业效率提升十分重要。在实际应用中，将油井动液面监测设备固定安装于油井的节流管汇处，关井的情形下，可以得到相对稳定的回波信号。但用常规的回波处理方法并不能够得到准确的井下动液面的深度，为此，文章基于区间最小二乘平滑滤波的回波处理方法，提出一种自动识别油井井下动液面位置的算法，该算法能够将复杂液面回波进行优化处理，得到更加清晰的液面回波特征。经过实测数据验证，使用本算法的井下动液面位置在线监测自动识别误差5%。关键词关键词 区间最小二乘平滑滤波；油井动液面；位置识别 DOI：10.3969/j.issn.2096-2657.2023.03.06 动液面的传统测量方法是使用无弹头火药子弹或氮气瓶声弹作为发声介质，利用液位仪由人工定期进行测试操作1-2。目前所使用的液位仪大多需人工采集分析、数据录入，测试效率低下，存在一定安全风险，遇到极端恶劣天气时无法到现场测试，实时性较差。如何能及时可靠地监测井下液面状况是个急需解决的现实问题。另外，在动液面测试过程中，测试人员在测得液位数据后往往通过对讲的方式将数据传送给油井操作或监控人员，在野外嘈杂环境中极为不便利。如果测试人员获得液面位置数据的同时通过网络同步将数据发送给油井操作或监控人员，可给动液面全局监控带来非常理想的效果。然而油井现场动液面情况一般较为复杂，常常会出现难以直接判断出准确液面位置的复杂监测数据，同时，不同测试位置接收到的液面回波所呈现的波形特征也有所不同。经实验与测试，将油井动液面监测设备固定安装于油井的节流管汇处，关井情况下，可以得到相对稳定的回波信号。针对这种波形，使用常规的谱减法3、短时能量法4或者小波奇异值检测5等回波处理方法都不能够得到非常清晰的液面回波，这样就很难准确地自动读取井下动液面的深度，本文基于区间最小二乘平滑滤波的回波处理方法，提出一种自动识别油井井下动液面位置的算法，应用该算法的软件可自动计算井下动液面位置，且误差5%，并搭建了连续在线的井下动液面监测系统，实现对井下动液面状况的实时掌握6-7。1 在线式井下动液面监测系统 系统组成如图 1所示，其核心部分是由枪体、主控机箱和显控电脑组成的油井液位仪。其中的空气压缩机、制氮机和氮气增压机负责给枪体供气，通过接入同一个局域网，显控电脑监测的液面数据可实时地传输至录井系统。图 1 在线式井下动液面监测系统示意图 综合录井仪发射信号 反馈信号 氧气管信号电缆氧气增加机 制氧机 空气压缩机主控机箱 显控电脑 局域网 枪体 齐丽强 等：基于区间最小二乘平滑滤波的油井动液面位置识别算法研究 25 油井液位仪是通过回声计量的方式（根据液面回波计算）得到油井液面深度。在井口套管与油管环空处发射声波，测量接箍和液面的反射波，在已知接箍长度时计算得到声波在环空的传播速度 v 与液面反射波的时间 t8，从而得到液面深度 s，即/2svt （1）一般情况下，液位仪对于采集到的回声数据进行两路处理：一路进入高频滤波通道，后变成节箍波信号来计算声速数据，另一路进入低频滤波通道变成液面波信号，再经过波形整理来分析液面波信号，通常使用自相关或者倒谱法来计算回波周期，再由周期定位液面位置。为实现对井下动液面的在线监测，需选取一个方便安装、波形特征相对稳定的位置。根据长期的测试及验证，选定节流管汇处作为固定放置液位仪的位置，此处测得的液面回波数据较为稳定且容易分析，更易实现无人远程实时监测。具体安装位置如图 2 所示，在安装接口和枪体之间加装了 M20转接头。在此位置的实测液面回波经过低频滤波后的波形如图 3所示。图 2 在节流管汇处安装液位仪实景图 图 3 在节流管汇处实测液面回波 从图 3 中可以看出，虽然初始段有较大干扰，但后面的波形却明显呈现出液面回波的周期性衰减特性。然而，针对这样的动液面回波，使用常规的极值检测法或者自相关法都不能很好地得到准确的液面深度值。2 最小二乘平滑滤波处理 最小二乘平滑滤波是一种自适应的滤波方法，它不依赖信号的模型和相关统计特征，而且计算量很小。使用该滤波方法在优化液面回波滤波效果的同时，也可以去除初始段干扰带来的回波变形。2.1 最小二乘平滑滤波原理 2.1 最小二乘平滑滤波原理 本文中，最小二乘平滑滤波的实现采用局部加权回归散点平 滑 算 法，该算法综合了传统的局部加权回归和局部多项式拟合，鲁棒性强9-10。首先，建立由信号点局部数据，依多项式拟合表达其滤波值的模型；其次，构造权向量；最后，基于最小二乘法估计多项式系数的最优解，进而得到信号滤波值。算法步骤为：步骤步骤 1 对信号点 xi，利用其局部数据点集合,i di dxx，基于多项式拟合模型，该信号点的平滑滤波值可表示为 01 1,2,iiii dili diyxxin （2）式中，01,iiik为相应 xi的系数，l=2d+1；i为随机误差项。步骤步骤 2 对每一个信号点ix，计算其与局部数据点集合,i di dxx中各点间的距离，即 ijijdxx （3）设定：hr为ijd（j=1,2,n）中第 r小的值。步 骤步 骤 3 对 每 一 个 在 窗 口 宽 度 内 的kx，p=1,2,n，按下式计算权重：1()()piipiWxW hxx （4）步 骤步 骤 4 基 于 最 小 二 乘 原 理，参 数ik （i=1,2,n；k=1,2,2d+1）的估计公式为 12011(,)argmin()21iiknijjiii dili djwyxxld（5）得到 yi的拟合值：104 距离/m 幅值/mV 齐丽强 等：基于区间最小二乘平滑滤波的油井动液面位置识别算法研究 26 1liiki kkyx （6）2.2 滤波效果分析 2.2 滤波效果分析 使用常规的巴特沃兹低通滤波器，滤掉 15 Hz以上的信号，得到如图 4 所示的滤波后信号，可以看到，相较于图 3，改善有限。图 4 节流管汇回波经过常规低频滤波后信号 使用 2.1 节所研究的最小二乘平滑滤波对低频滤波后的信号继续处理，可以得到如图 5 所示的回波信号。可以看出，经过最小二乘平滑处理后的回波信号相较于常规巴特沃兹低通滤波优化了很多，各次回波信号更为明显，也更易于实现井下液面的自动准确读取。图 5 节流管汇回波经过最小二乘平滑滤波后信号 3 区间化处理 如果单纯的使用低通滤波加最小二乘平滑滤波，从图 5 可以看出，处理后的信号还存在两个问题：（1）由于枪体和安装接口之间加装了 M20 接头，接头的变径导致枪体内的微音器受到了压力突变的影响，以 600 m为界限，左右两侧的回波信号有明显的差别，距离近的回波所受的干扰更多，液面位置不明显；反之，600 m 以外的液面回波更为明显，所受的干扰更小。（2）即便是 600 m 以外的液面回波，其回波信号也不是非常的理想。针对上面两个问题，本节进行两个区间化处理，进一步处理液面回波。3.1 区间数据选定 3.1 区间数据选定 基于 600 m以外的液面回波更为明显，且所受的干扰更小，这里只分析 600 m到最后的波形。同时，根据回声测距的基本原理，可以用任意两次回声（回波）之间的时间差来计算出间距（液面深度），所以，舍弃前 600 m的数据并不影响液面深度的准确计算。区间选定后的最小二乘平滑滤波如图 6所示。图 6 区间选定后的最小二乘平滑滤波信号 3.2 区间能量处理 3.2 区间能量处理 为了优化液面回波的显示，使用区间能量的方法对其进行处理，区间能量法的步骤如下。步骤步骤 1 对信号 y(t)添加矩形窗，窗函数为 1,0,()0,elsetdW t （7）式中，d 为矩形窗的宽度。步骤步骤 2 对加窗后的信号进行能量累积：2()()()t dtE tWy （8）取定 d=5 ms，经过区间能量处理后的回波信号如图 7 所示。可以明显地看出，经过区间能量处理后的液面回波信号已经非常的清晰。再通过极值查找法便能很方便的准确自动计算出井下动液面的位置。106 105 104距离/m 幅值/mV 距离/m 幅值/mV 距离/m 幅值/mV 齐丽强 等：基于区间最小二乘平滑滤波的油井动液面位置识别算法研究 27 图 7 区间能量处理后的回波信号 4 实测验证 用本文方法，对井下液面检测仪上位机软件中自动计算井下动液面的算法进行更新，并将软件在油井项目中进行实测，实测油井选定新疆多个油田。其中一个油井上软件自动计算液面深度的实测结果如表 1所示。表 1 实测结果记录表 表 1 实测结果记录表 m 柱数 理论液面 测量 1 测量 2测量 3 平均值误差%5 71 73.23 68.7671.44 71.14 0.20 6 86 87.51 87.5187.51 87.51 1.76 7 99 105.37 102.69103.59 103.884.93 8 114 118.77 116.09116.22 117.032.66 9 128 131.27 130.38130.66 130.772.16 10 143 149.13 150.02149.01 149.394.47 11 157 158.95 156.27160.74 160.741.05 12 162 164.80 163.89163.89 164.191.35 实测中通过起钻杆的方式改变环空液面。可以看到，整体自动计算误差控制在 5%以内，符合搭建连续在线的井下动液面监测系统稳定低误差要求。5 结束语 本文针对在关井的情形下，固定安装于油井的节流管汇处的井下动液面监测设备所获取的具有稳定回波信号的数据，设计了一种自动识别油井井下动液面位置的算法。该算法能够将复杂液面回波进行优化处理，得到更加清晰的易于自动识别的液面回波特征。经过在多个油井的实测，使用本算法的井下动液面位置在线监测系统对井下动液面的自动识别误差稳定在非常低的水平。同时，也要看到该系统还需要经过更多井况的验证，并在不断实践中去进一步完善相关算法。另外，在实测中发现，对于液面深度50 m 的情形，依然难以比较准确地识别。参考文献参考文献:1 JIA W，ZHOU W，LI T F.A review of dynamic 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