魏 軍

(長慶油田分公司第七采油廠,環(huán)縣 745000)

隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,油田開發(fā)工程日漸成熟。作為整合地質(zhì)、勘探、鉆井、儲(chǔ)運(yùn)、采油等多個(gè)行業(yè)的綜合性工程,油田開發(fā)工程嚴(yán)格遵守國家對(duì)原油生產(chǎn)的要求。油田注水井[1]是油田開發(fā)過程中用來向油層注水的井。由于地層壓力的穩(wěn)定性直接決定油田開發(fā)的效果,而溶解在原油中的天然氣極易在油田開發(fā)途中從油層內(nèi)逸出,并游離到空氣中,造成地層壓力驟降,促使原油性質(zhì)惡化,影響油田采收率。油田注水井通過向油層注水,人為隔絕天然氣與空氣,間接給油田補(bǔ)充能量,以維持地層壓力的穩(wěn)定性,提高油田的開發(fā)效益。油田注水井管柱是啟動(dòng)壓力大于0.85 MPa的固定配水管柱,用于向油層輸送滿足一定水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的清水或污水,從而保證地層壓力,維持油田高產(chǎn)?，F(xiàn)階段我國使用的油田注水井管柱均由鋼筋和水泥環(huán)混合而成,因作業(yè)環(huán)境惡劣,油田注水井管柱經(jīng)常受腐蝕介質(zhì)的影響,出現(xiàn)結(jié)垢、點(diǎn)蝕,甚至腐蝕穿孔。油田注水井管柱被腐蝕[2]不僅意味著油層注水失敗,還會(huì)縮減管柱使用壽命。為了及時(shí)監(jiān)測(cè)油田注水井管柱腐蝕情況,降低油田經(jīng)濟(jì)損失,相關(guān)人員開展了對(duì)油田注水井管柱腐蝕識(shí)別方法的研究。

金祥哲等[3]通過抽取現(xiàn)場(chǎng)水質(zhì),判斷油田開采中,酸性氣體和細(xì)菌導(dǎo)致油田注水井管柱結(jié)垢的趨勢(shì),實(shí)現(xiàn)了管柱腐蝕識(shí)別,但該方法存在識(shí)別性能差的問題。駱正山等[4]通過分析造成油田注水井管柱腐蝕的原因,建立管柱腐蝕指標(biāo)體系,并將其與IGWO-ELM 模型結(jié)合,共同組建針對(duì)管柱的腐蝕速率預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)了油田注水井管柱腐蝕識(shí)別。唐啟智等[5]通過分析管壁銹蝕與管柱剛度退化之間的映射關(guān)系,建立了考慮兩者間關(guān)系的有限元模型;通過加速度數(shù)據(jù)時(shí)序分析采集不同損傷工況下的管柱腐蝕數(shù)據(jù),并將其輸入有限元模型中,實(shí)現(xiàn)了油田注水井管柱腐蝕識(shí)別,但識(shí)別率較低。

為了解決上述方法中存在的問題,提出基于超聲波反射法的油田注水井管柱腐蝕的識(shí)別方法并進(jìn)行檢測(cè)試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法識(shí)別性能強(qiáng)、識(shí)別準(zhǔn)確率高。

1 基于超聲波反射法的信號(hào)采集

基于超聲波反射法的油田注水井管柱腐蝕識(shí)別方法,采用超聲波脈沖反射法[6-7]采集信號(hào)。激勵(lì)信號(hào)由探頭發(fā)射到油田注水井管柱表面,在反射過程中信號(hào)發(fā)生壓電效應(yīng),進(jìn)而生成超聲波、機(jī)械波信號(hào),通過將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢员惶筋^接收的電信號(hào),完成信號(hào)采集。油田注水井管柱超聲檢測(cè)回波信號(hào)示例如圖1所示。

圖1 油田注水井管柱超聲檢測(cè)回波信號(hào)

圖1中的一次回波與二次回波指的是超聲波傳播到油田注水井管柱底部反射的回波[8-9]。調(diào)查發(fā)現(xiàn),管柱厚度與回波時(shí)間間隔成正比,故可利用相鄰回波間隔與回波數(shù)量分析油田注水井管柱的腐蝕情況。

檢測(cè)油田注水井管柱腐蝕缺陷時(shí),信號(hào)垂直入射到管柱表面。入射波、反射波和透射波此時(shí)的聲壓分別為P0,Pr,Pt,超聲波在管柱中的傳播過程如圖2所示。

圖2 超聲波在油田注水井管柱中的傳播過程示意

圖2中,Z1為透射介質(zhì)對(duì)應(yīng)的聲阻抗;Z2為入射介質(zhì)對(duì)應(yīng)的聲阻抗,兩種介質(zhì)中聲壓存在以下關(guān)系

式中:t為聲壓透射率;r為聲壓反射率。

對(duì)式(1)中超聲波的聲壓透射率t和反射率r展開計(jì)算,得到

將上述超聲波信號(hào)r,t轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào),完成油田注水井管柱信號(hào)的采集。

2 油田注水井管柱腐蝕識(shí)別

2.1 腐蝕區(qū)域信號(hào)特征提取

信號(hào)特征提取是在基礎(chǔ)通信信號(hào)上,選取反映信號(hào)全程波動(dòng)特點(diǎn)的局部頻段。為了提高識(shí)別結(jié)果的可信度,在特征提取前,需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,如降噪[10]、降維、去均值等。小波分析[11]是針對(duì)失真信號(hào)的一種消噪手段,廣泛應(yīng)用于多種領(lǐng)域。超聲波探頭獲取反饋回波信號(hào)時(shí),無法完全避開其他干擾信號(hào)的影響,使得反饋回波信號(hào)的整個(gè)頻帶上攜帶噪聲,導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量降低。采用小波分析消除反饋回波信號(hào)噪聲,不僅可以很好地解決信號(hào)頻譜混疊的現(xiàn)象,還可以優(yōu)化信號(hào)時(shí)域波形和頻域波形,達(dá)到準(zhǔn)確提取信號(hào)特征的目的。

小波分析首先分解受噪聲污染的反饋回波信號(hào),分解公式為

式中:φ為小波變換平移量;va為信號(hào)分量;vb為小波分解層數(shù)。

反饋回波信號(hào)分解后,噪點(diǎn)直接暴露在每層信號(hào)分析頻帶上,利用小波基抑制噪點(diǎn)的表達(dá),即可實(shí)現(xiàn)原始信號(hào)的優(yōu)化,其表達(dá)式為

式中:q為噪點(diǎn);?為噪聲強(qiáng)度。

在成功優(yōu)化反饋回波信號(hào)的基礎(chǔ)上,從頻域和時(shí)域兩種角度提取反饋回波信號(hào)特征。頻域特征[12]與信號(hào)本身分量有關(guān),主要指信號(hào)在不同工況下表征的頻譜信息,由信號(hào)振幅和信號(hào)相位組成。希爾伯特黃變換可以有效提取反饋回波信號(hào)的頻域特征,若信號(hào)為時(shí)間-頻率上的一串離散序列,那么從頻譜分析的角度,篩選離散序列中最適合反映信號(hào)分量的時(shí)間窗。希爾伯特黃變換可寫為

式中:Δj為時(shí)頻平面上的邊際譜;d為瞬時(shí)頻率分量。

時(shí)間窗涵蓋反饋回波信號(hào)高低起伏的振幅和相位,將振幅和相位分解到相對(duì)獨(dú)立的頻帶上,即可實(shí)現(xiàn)反饋回波信號(hào)頻域特征的提取。涵蓋振幅和相位的時(shí)間窗可寫為

式中:ε為頻帶位置;n為頻帶帶寬;ζ為時(shí)間窗涵蓋振幅的下限。

時(shí)域特征[13]類似生物信號(hào)特征,由信號(hào)坡度、偏度、峰度組成。傅里葉變換作為具有多種變體形式的信號(hào)解析工具,能夠?qū)r(shí)域波形從廣義諧波中分離出來,重新映射至二維直角坐標(biāo)系中。通過計(jì)算時(shí)域波形正交實(shí)部和負(fù)交虛部的坡度、偏度、峰度,實(shí)現(xiàn)反饋回波信號(hào)時(shí)域特征的提取。時(shí)域波形坡度X,偏度N,峰度W的計(jì)算公式為

式中:λ為峭度因子;c'為時(shí)域正弦波;t i為信號(hào)均方根值;t j為裕度指標(biāo);f2ij為峰值因子;δ為信號(hào)平均幅值。

2.2 SVM 腐蝕特征信號(hào)分類器設(shè)計(jì)

SVM(支持向量機(jī))分類器是三維立體空間中間隔最大的線性分類器,由于其不挑選特征內(nèi)容,且具有較強(qiáng)的分類性能,因此常應(yīng)用于字符識(shí)別、人臉識(shí)別、動(dòng)作識(shí)別、文本識(shí)別等場(chǎng)景,起到特征分類及異常值監(jiān)測(cè)的作用。SVM 分類器的操作原理如圖3所示。

圖3 SVM 分類器的操作原理示意

由圖3可見,將反映油田注水井管柱腐蝕情況的反饋回波信號(hào)頻域特征和時(shí)域特征輸入SVM 分類器中,分類器首先將二維平面中的特征向量映射至無窮維空間。參與特征映射的函數(shù)是較多項(xiàng)式核函數(shù)分類效果更好的高斯核函數(shù)。高斯核函數(shù)特征映射公式為

式中:f i為鄰域特征向量的歐式距離;f j為高斯核函數(shù)的徑向基;η2為映射誤差。

特征向量的映射過程實(shí)際上就是特征向量的升維過程。處于無窮維空間的特征向量需要借助最優(yōu)超平面才能將訓(xùn)練樣本無錯(cuò)誤地分開。最優(yōu)超平面是無窮維空間特有的平面結(jié)構(gòu),能夠根據(jù)樣本相似度將訓(xùn)練樣本劃分成多組類別。最優(yōu)超平面的表達(dá)式為

式中:βk為超平面的常數(shù)項(xiàng);g k為特征向量與超平面的距離;κ為約束條件。

在最優(yōu)超平面的協(xié)助下,分布在無窮維空間的頻域特征和時(shí)域特征被劃分為若干類別,且同一類別表征同一腐蝕缺陷。根據(jù)SVM 分類器輸出的反饋回波信號(hào)特征分類結(jié)果,即可實(shí)現(xiàn)油田注水井管柱腐蝕識(shí)別。

3 腐蝕識(shí)別試驗(yàn)

為了驗(yàn)證基于超聲波反射法的油田注水井管柱腐蝕識(shí)別的整體有效性,需要對(duì)其進(jìn)行測(cè)試。

隨機(jī)選擇4個(gè)油田注水井管柱作為驗(yàn)證算法識(shí)別性能的試驗(yàn)對(duì)象,試驗(yàn)對(duì)象如圖4所示。

圖4 算法識(shí)別性能試驗(yàn)對(duì)象

采用所提方法的信號(hào)采集結(jié)果與實(shí)際信號(hào)作對(duì)比,以此分析所提方法的信號(hào)采集精度,不同識(shí)別點(diǎn)的信號(hào)采集結(jié)果如圖5～8所示。

圖5 識(shí)別點(diǎn)1信號(hào)采集結(jié)果

圖6 識(shí)別點(diǎn)2信號(hào)采集結(jié)果

圖7 識(shí)別點(diǎn)3信號(hào)采集結(jié)果

圖8 識(shí)別點(diǎn)4信號(hào)采集結(jié)果

以縫隙腐蝕為例,采用超聲探頭記錄各識(shí)別位點(diǎn)的反饋回波信號(hào),識(shí)別位點(diǎn)分布如圖9所示。

圖9 識(shí)別位點(diǎn)分布

由圖9可見,采用所提方法識(shí)別獲取的反饋回波信號(hào)與實(shí)際信號(hào)在各識(shí)別位點(diǎn)的重合率較高,表明所提方法具有較高的信號(hào)采集精度。

設(shè)置100個(gè)管柱腐蝕樣本,采用基于超聲波反射法的油田注水井管柱腐蝕識(shí)別方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法分別進(jìn)行識(shí)別測(cè)試,不同方法的識(shí)別混淆矩陣如圖10所示。

圖10 不同方法的識(shí)別混淆矩陣

由圖10可見,采用所提方法對(duì)油田注水井管柱腐蝕的識(shí)別結(jié)果與管柱實(shí)際腐蝕情況一致,說明所提方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別管柱腐蝕位置,即所提方法的識(shí)別率高。所提方法在識(shí)別油田注水井管柱腐蝕前,優(yōu)先利用小波分析消除了反饋回波信號(hào)攜帶的噪聲,這樣獲取的識(shí)別結(jié)果可信度更高。采用文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法得到的識(shí)別結(jié)果與管柱實(shí)際腐蝕情況不一致,說明此兩種方法無法準(zhǔn)確識(shí)別管柱腐蝕位置,識(shí)別率低。上述對(duì)比表明所提方法的識(shí)別率明顯高于傳統(tǒng)方法識(shí)別率。

4 結(jié)語

為了延長油田注水井管柱使用壽命,提高油田采收率,綜合評(píng)估管柱腐蝕行為,提出基于超聲波反射法的油田注水井管柱腐蝕的識(shí)別方法。采集到油田注水井管柱的超聲信號(hào)后,將信號(hào)特征輸入SVM(支持向量機(jī))分類器中,根據(jù)分類器輸出的信號(hào)特征分類結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了油田注水井管柱的腐蝕識(shí)別。