一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识别方法
【专利说明】-种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识别方法 【技术领域】
[0001] 本发明属于多相流检测领域，尤其设及一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井 流型识别方法。 【【背景技术】】
[0002] 流型是多相流参数检测的重要参数，表征流体在流动过程中各相介质的分布情 况。在两相流研究中，两相流体的流动特性和传热传质特性受流型影响，因而流动参数的 测量亦受流型影响。因此，如果能识别井内的流型，可选择更合适的测井方案，获得更佳 的测井效果。依据连续相划分准则将大管径垂直井中的油水两相流流型划分为油为连续 相的油包水流型、水为连续相的水包油流型和无固定连续相的过渡流型（参考文献：胡 志华，刘磊，周芳德，等.油水两相乳化液流动特性的实验研究[J].上海交通大学学 报，2005,V39 (2) : 314-316)。同时为了在实验中覆盖实验条件含水率的全量程，油单相和水 单相被一并识别。
[0003] 目前，多相流的流型识别被广泛地研究。流型识别方法有目测法和高速摄像法、探 针法、射线衰减法、电学层析成像法、幅值域处理方法、时频域分析方法、信息融合方法、非 线性分析方法等。国家知识产权局公布和授权了多项关于流型识别的发明专利。公布的一 项发明专利"基于ICA和SVM的气液两相流型识别方法"（申请号201410624191)利用差压 变送器结合独立成分分析（ICA)和支持向量机（SVM)识别气液两相流。授权的一项发明专 利"一种基于希尔伯特边际谱的两相流流型识别方法"（申请号201110044591)利用静电传 感器检测气固两相流的流动噪声信号，再利用希尔伯特边际谱分析和神经网络方法识别气 固两相流流型。而上述发明的方法并不能应用于生产测井中油水两相流的流型识别。
[0004] 电导探针法不仅对油水两相流的流动参数变化响应迅速，而且成本低，安全、可 靠、可实施性强，因而得到了广泛的应用。Flores利用电导探针阵列分别对垂直和倾斜 油水两相流进行了流型识别（参考文献FloresJ.G.Oil-WaterFlowinVedicaland Inclined￥6113[0].1\113曰:1116Universityofl\ilsa, 1997)。然而，电导探针法还远不成 熟，探针响应信号的处理和使用还需要深入研究。将软测量方法与传统多相流传感器相结 合可W极大地丰富多相流测量数据的使用，从而提高测量精度。一般地，软测量方法包含如 下步骤：数据挖掘，特征提取，数据融合和参数估计等。 阳0化]在垂直井中某个同屯、圆上油和水的分布在统计意义上是对称的。单电导探针的响 应信号能指示其所在同屯、圆上油和水的分布，但只是垂直井整个横截面上油和水分布的一 个局部指示。因此，探针所处的同屯、圆半径将影响油水两相流参数的检测。如果能在径向布 置多个电导探针，将有助于提高流型识别率。另外，生产测井对测井仪的可靠性、鲁棒性有 严苛的要求，而单探针结构往往可靠性低，譬如，探针可能在下井过程中受强烈的震动而损 坏，或者在测量时由于沾污而导致测量效果变差。因此，单探针难W满足生产测井的要求， 而尽管多探针阵列测井仪增加了电导测量电路的设计难度W及数据的上传和处理难度，但 为了满足生产测井对可靠性和鲁棒性的要求和提高流型识别率，极有必要研究基于电导探 针阵列的垂直井流型识别方法。根据所处理的信息层次，多传感器融合系统可分为=个层 次：数据级信息融合、特征级信息融合和决策级融合。尽管决策级信息融合会损失大量信 息，但是有如下优点：1)容错性强，2)通信量小，抗干扰能力强，3)计算量小、实时性高。本 发明采用基于投票表决的决策级信息融合方法。
[0006] 鉴于上述因素，本发明提出一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识别方 法，属于多相流检测领域。首先，测量电导探针阵列每个探针的电压响应信号；其次，通过 统计分析和小波分析从每个探针电压响应信号提取特征量；第=，对所提取的特征量进行 Z-score归一化，再采用主成分分析（PCA)技术提取主成分，成为PCA特征量；第四，利用支 持向量分类（SVC)方法分别建立从各探针电压响应信号的PCA特征量到油水两相流流型的 分类模型；第五，采用粒子群优化（PS0)算法优化SVC模型的参数；最后，对各探针所识别 的流型进行基于投票表决的决策级信息融合。本发明大幅降低了输入变量维数，相对于基 于单探针的垂直井流型识别方法，不仅提高了测井的鲁棒性和可靠性，而且提高了流型识 别率。 【
【发明内容】
】
[0007] 本发明的目的是提供一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识别方法，W 满足生产测井对高鲁棒性、高可靠性和高流型识别率的要求。
[0008] 为实现上述目的，本发明提供的一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识 别方法，采用如下技术方案：
[0009] 一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识别方法，其特征在于，包含W下 步骤：
[0010] 步骤一，首先，在垂直井中油水两相流不同总流量和含水率组合下，通过电机（22) 打开电导探针阵列（23)的支撑臂（232)，其次，通过电导测量及通信电路（24)测量电导探 针阵列（23)各个探针（231)的电压响应信号，测量方法如下，将幅值为Ui的双极性正弦波 激励信号（31)施加在阻值为Rf的取样电阻（32)上，开关（33)依次选通电导探针阵列每个 探针（34)，取样电阻Rf与选通的电导探针的针忍（343)的尖端所处位置油水两相流（35) 的对地电阻把构成分压电路，在激励信号波峰时刻测得电导探针的电压响应信号（36)的 幅值为U。，则有
[0011]
(I)
[0012] 该探针电压响应信号W时间序列形式记录，并W曼码格式经测井电缆上传至地 面；
[0013] 步骤二，在统计分析中，分别从每个探针电压响应信号提取4个特征量，即均值、 标准差、偏度系数、峰度系数；在小波分析中，分别将每个探针响应时间序列进行两层小波 包分解，提取8个特征量的方法如下：重构第二层小波分解得到的四个次频带小波系数，得 到相应次频带的重构序列S2,,，j= 0, 1，2, 3 ;在第二层小波分解得到的四个次频带小波系 数的能量为
[0014]
(2): 阳〇1引式中，S2,j(k)表示重构序列S2,斯第k个元素，N康示S2,.i的长度；第二层小波分 解得到的四个次频带小波系数的能量比例由下式计算得到
(3)
[0016]
[0017]在第二层小波分解得到的四个次频带小波系数的信息赌定义为 [00 化]
(4)
[0019]式中，
[0020]
蹲
[OOW式中，Sf(2, ,)似表示S2, ,傅里叶变换序列的第k个元素，N康示Sf(2, ,)的长度。
[0022] 步骤S，分别对电导探针阵列每个探针电压响应信号的特征量进行Z-score归一 化，再分别采用主成分分析（PCA)技术提取主成分，降低特征量之间的数据冗余，所得到的 主成分称之为PCA特征量；Z-score归一化方法定义为
[0023]
粉
[0024]上式中，X,,i表示在油水两相流不同总流量和含水率组合下第j支探针的第i个特 征量组成的向量，xr"表示归一化后的特征量向量，j= 1，2,…，N，N表示探针的数目，i= 1，2,…，12 ;ii和0分别表示X的均值和标准差；PCA技术是分析多个变量间相关性 的一种多元统计方法，通过正交变换将多个可能相关的变量变换成少数几个线性不相关的 综合指标，称之为主成分，在所有正交变换线性组合中选取方差贡献率最高的综合指标作 为第一主成分，后续的每个主成分都将是剩余线性组合中方差贡献率最高的综合指标，且 与前面的主成分正交；
[0025] 步骤四，利用支持向量分类（SVC)方法分别建立从电导探针阵列各个探针的PCA 特征量到垂直井油水两相流流型的识别模型，称之为SVC模型，训练集的一个样本被记作 阳026] (Xj,i，yj,i)，Xj'iER。，yjiE[1，引（7)
[0027] 式中，X,康示SVC模型的n维输入向量，为第j支探针第