孔筍, 沈陽, 張小康, 尤國平, 褚曉冬, 馮永仁

(中海油田服務(wù)股份有限公司油田技術(shù)研究院, 河北 三河 065201)

0 引 言

制定高效的油田開發(fā)方案,需要分析儲(chǔ)層流體樣品的物理及化學(xué)特性,這意味著在取樣過程中要獲得盡可能純凈的儲(chǔ)層流體。然而,在實(shí)際取樣過程中外部流體容易侵入到地層流體中,造成原始地層流體污染。當(dāng)污染物和地層流體不能混溶時(shí),必須保持很低的污染物程度才能收集到足夠量的原始地層流體[1-2]。在中國,常用的鉆井泥漿濾液是水基泥漿,當(dāng)水基泥漿侵入原油帶,會(huì)給原油采樣造成阻礙。因此,監(jiān)測(cè)地層油水比例變化對(duì)收集純凈的地層流體樣本十分重要。

由于油水不能互溶,在混合流體流動(dòng)過程中,每一時(shí)刻的油水混合狀態(tài)都不同,因此想要實(shí)時(shí)計(jì)算得到準(zhǔn)確的油水比是目前測(cè)井行業(yè)需要面對(duì)的技術(shù)難題[3-4]。近幾十年來,近紅外光譜實(shí)時(shí)分析技術(shù)已經(jīng)成為測(cè)井領(lǐng)域里的高端測(cè)井技術(shù)[5]。該技術(shù)一方面具有無損檢測(cè)、速度快、效率高、測(cè)試重現(xiàn)性好、測(cè)量方便的特點(diǎn);另一方面能有效反映被測(cè)物體信息特點(diǎn),提高測(cè)量精度[6]?；谝蜒兄频墓庾V短節(jié),設(shè)計(jì)并搭建了一個(gè)油水混合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。通過大量實(shí)驗(yàn)和理論研究,本文提出一種基于近紅外光譜分析技術(shù)的油水比例測(cè)量方法,用于監(jiān)控地層流體的污染情況,直到流體管線中污染情況最低時(shí)進(jìn)行采樣。

1 近紅外光譜測(cè)量原理

含氫基團(tuán)X-H(如C-H,N-H,O-H等)的分子吸收紅外輻射后會(huì)改變分子中化學(xué)鍵的振動(dòng)能態(tài)。近紅外區(qū)域在700 nm到2 500 nm之間,發(fā)生在該區(qū)域的吸收譜帶對(duì)應(yīng)分子基頻振動(dòng)的倍頻和組合頻。不同基團(tuán)或同一基團(tuán)在不同化學(xué)環(huán)境中的近紅外吸收波長(zhǎng)與強(qiáng)度都有明顯差異,通過近紅外光譜提供的豐富信息,可以對(duì)含氫有機(jī)物質(zhì)進(jìn)行定性或定量分析[7]。

在近紅外譜段,水基泥漿的O-H鍵有2個(gè)特征譜帶:1 440 nm(O-H伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻)和1 940 nm(組合頻);原油的C-H鍵在近紅外光譜區(qū)有一個(gè)特征譜帶,在1 720 nm(一級(jí)倍頻)處。根據(jù)朗伯比爾定律,油水混合物的特征譜帶即水與原油特征峰的線性疊加。圖1為水、柴油和原油近紅外光譜曲線。從圖1中可以明顯看出水在1 440 nm和1 940 nm處的有2個(gè)特征峰,柴油和原油均在1 720 nm處的有一個(gè)特征峰。結(jié)合油和水的光譜特征,通過化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可以有效計(jì)算出混合流體中各組分的含量。

2 實(shí)驗(yàn)部分

2.1 光譜儀器

圖2為光譜短節(jié)中的近紅外透射檢測(cè)系統(tǒng)原理圖。光源透過光學(xué)窗口,通過光纖傳輸,經(jīng)過濾光片到達(dá)探測(cè)器。該光譜儀器設(shè)置了6個(gè)中心波長(zhǎng)點(diǎn),其中包含2個(gè)水峰波長(zhǎng)點(diǎn),1個(gè)油峰波長(zhǎng)點(diǎn),其余3個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)為參考波長(zhǎng)。探測(cè)器進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換后,由采集電路系統(tǒng)控制光譜采集及輸送到計(jì)算機(jī)處理。數(shù)據(jù)采集頻率為5幀/s。

圖2 近紅外光譜檢測(cè)系統(tǒng)

到目前為止,該光譜儀器已在勝利油田和渤海區(qū)域油井測(cè)試多次。在高溫高壓下,該系統(tǒng)能長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)工作并且各項(xiàng)功能正常。多次測(cè)試采集到的光譜數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠,能夠真實(shí)反映井下流體變化情況。

2.2 樣品來源及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)原油樣品來自渤海區(qū)塊某油井,水基泥漿由化學(xué)實(shí)驗(yàn)室按比例調(diào)配,經(jīng)過濾網(wǎng)過濾后的泥漿濾液主要成分為水。

預(yù)測(cè)油水比需要預(yù)先建立油水混合流體的數(shù)學(xué)模型,即建立不同油水比例的混合流體光譜與流體組分含量之間的定量數(shù)學(xué)關(guān)系。這就意味著需要采集一定數(shù)量的、具有代表性的混合流體光譜樣本。

為采集兩相流的光譜,設(shè)計(jì)了1套油水混合實(shí)驗(yàn)裝置。首先將原油和泥漿濾液分別注入2個(gè)樣品桶中,通過2臺(tái)蠕動(dòng)泵分別控制2種流體流速,從而實(shí)現(xiàn)油水按比例混兌。原油和濾液混合后流入光學(xué)窗口,待管線里充滿流體后,開始采集光譜。

由于油水不互溶,即使在特定比例下,每一時(shí)刻進(jìn)入光學(xué)窗口的油水混合形態(tài)都可能不同,因此采集到的瞬時(shí)光譜值是一個(gè)隨機(jī)變量(見圖3)。當(dāng)混合流體的油水比例一定時(shí),雖然每一個(gè)瞬態(tài)吸收光譜都不同,但根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,在一段時(shí)間內(nèi),n個(gè)瞬態(tài)光譜構(gòu)成的隨機(jī)序列會(huì)依分布向常數(shù)收斂,即收斂至一個(gè)穩(wěn)態(tài)光譜值。

圖3 油水混合截面示意圖

井下抽吸地層流體過程中,開始時(shí)進(jìn)入到光學(xué)窗口的是泥漿濾液,隨著原狀地層流體的進(jìn)入,濾液成分越來越少,原油越來越多,直至抽到純凈的地層流體。在實(shí)驗(yàn)過程中,通過配比原油和濾液的混合流體模擬井下污染過程,含油率分別為0,5%,10%,15%,20%,…,90%,95%,100%,一共21個(gè)梯度,每個(gè)梯度采集時(shí)間100幀,1個(gè)梯度重復(fù)4個(gè)樣本,并將其平均光譜作為該樣本的原始光譜,樣本數(shù)21個(gè)。

2.3 光譜預(yù)處理

采集到的原始光譜為6個(gè)中心波長(zhǎng)點(diǎn)的離散光譜。原始的光譜采集中存在嚴(yán)重的光譜漂移。一階導(dǎo)數(shù)是最常用的基線漂移校正方法,但是實(shí)驗(yàn)中采集到的為離散光譜并不能直接進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)[8]。因此,本文采用三次樣條插值方法對(duì)離散光譜進(jìn)行插值后得到連續(xù)光譜,波長(zhǎng)范圍在800 nm到1 950 nm之間(見圖4)。為消除光譜采集過程中產(chǎn)生的隨機(jī)噪聲、光譜偏移和基線漂移等問題,先對(duì)原始光譜進(jìn)行平滑預(yù)處理,消除噪聲干擾,然后使用一階差分導(dǎo)數(shù)法放大差別,消除基線和其他背景干擾,提高分辨率和靈敏度。

圖4 不同比例油水混合光譜圖

2.4 校正算法

本文采用K-S方法從21個(gè)樣本中選出5個(gè)樣本作為驗(yàn)證集(約為20%),其余樣本則作為校正集。在前面光譜預(yù)處理基礎(chǔ)上,采用偏最小二乘(PLS)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及降維,PLS法[9]是對(duì)原始變量進(jìn)行線性組合計(jì)算主成分,該主成分即PLS主因子,然后將PLS主因子作為新變量進(jìn)行多元線性回歸。

3 結(jié)果與討論

3.1 建立模型

為了比較光譜預(yù)處理對(duì)建模的影響,設(shè)計(jì)了3組實(shí)驗(yàn)。第1組實(shí)驗(yàn)是直接使用離散光譜進(jìn)行建模;第2組實(shí)驗(yàn)是對(duì)離散光譜進(jìn)行插值后,接著對(duì)插值后的連續(xù)光譜進(jìn)行一階導(dǎo)處理,然后提取出中心波長(zhǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的光譜值構(gòu)成校正后的離散光譜;第3組實(shí)驗(yàn)是使用插值后的連續(xù)光譜,經(jīng)過光譜預(yù)處理后,直接建模。

3組實(shí)驗(yàn)建模得到的預(yù)測(cè)殘差平方和曲線(PRESS)和實(shí)際值—預(yù)測(cè)值圖見圖5。從圖5可見,3組實(shí)驗(yàn)的最佳主成分?jǐn)?shù)分別為4、5、5。圖5的實(shí)際預(yù)測(cè)圖為3組實(shí)驗(yàn)分別選擇最佳主因子數(shù)時(shí)的建模效果。表1通過校正集相關(guān)系數(shù)RC、驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)RV、校正標(biāo)準(zhǔn)偏差SEC、交互驗(yàn)證的校正標(biāo)準(zhǔn)偏差SECV這4種指標(biāo)對(duì)3組實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷馁|(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。當(dāng)RC、RV越接近1,說明建模和預(yù)測(cè)的效果越好;當(dāng)SEC、SECV值越小,表明模型回歸得越好。從表1中可以看出校正后連續(xù)光譜的建模效果要明顯優(yōu)于原始離散光譜和校正后離散光譜。

表1 3組實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)參數(shù)比較

3.2 模型預(yù)測(cè)

模型建立完成后,為了驗(yàn)證模型的有效性,對(duì)5個(gè)未知樣本進(jìn)行了預(yù)測(cè)。表2為3組實(shí)驗(yàn)的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比。

表2 3組實(shí)驗(yàn)對(duì)5個(gè)未知樣本的預(yù)測(cè)

第1組實(shí)驗(yàn)是直接采用6道波長(zhǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的吸光度進(jìn)行建模,其中油水特征信息主要在4、5、6通道里。由于原始離散光譜存在一定的基線漂移和背景噪聲,因此模型在預(yù)測(cè)時(shí)存在一定的誤差,最大絕對(duì)誤差達(dá)0.084 6,平均誤差為0.043 28。

第2組實(shí)驗(yàn)是對(duì)離散光譜連續(xù)化以及一階導(dǎo)處理,然后提取出中心波長(zhǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的光譜值進(jìn)行建模,雖然對(duì)原始光譜進(jìn)行了消除基線漂移和去噪處理,但經(jīng)過處理后的光譜損失了大量的有效信息,從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差偏大,最大絕對(duì)誤差達(dá)0.054 8,平均誤差為0.043 38。

圖5 3組實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

第3組實(shí)驗(yàn)是對(duì)離散光譜連續(xù)化及光譜預(yù)處理后,使用PLS對(duì)800 nm到1 950 nm波段連續(xù)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及降維,然后選取最佳主因子數(shù)建立模型。與離散光譜相比,連續(xù)光譜一方面增加了光譜信息量;另一方面增強(qiáng)了校正模型的穩(wěn)健性,從而使預(yù)測(cè)效果達(dá)到最好,連續(xù)光譜模型的預(yù)測(cè)最大絕對(duì)誤差0.029 5,平均誤差為0.008 14。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明校正后連續(xù)光譜預(yù)測(cè)精度最高。

4 結(jié) 論

(1) 在井下流體的污染程度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過程中,由于原油和水基泥漿的不相溶,使得油水比例的測(cè)量存在一定的難度。

(2) 提出了一種基于近紅外光譜分析技術(shù)的油水比例定量測(cè)量方法。在實(shí)驗(yàn)中,首先搭建了一個(gè)油水混合實(shí)驗(yàn)平臺(tái),利用自主研發(fā)的近紅外光譜模塊采集不同比例下的油水混合流體光譜圖。

(3) 基于采集的近紅外譜圖,設(shè)計(jì)了3組不同光譜處理方法,采用PLS方法建模,并進(jìn)行了相互比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法解決了兩相流的光譜采集問題,還能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出未知樣品的含油率。

(4) 3種處理方法結(jié)果表明,采用校正后連續(xù)光譜的建模效果明顯優(yōu)于另外2組離散光譜的建模效果,并具有較高的預(yù)測(cè)精度。

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