导传感器53发射声信号54，其沿着第一横截面51行进。
[0034]第一部分声信号55从第一横截面51的末端反射，以返回波导传感器53。在声信号54的发射和第一部分声信号55返回至波导传感器53之间的时间通过传感器进行测量，并且被称为第一渡越时间。第二部分声信号56从第二横截面52的末端反射并返回至波导传感器53。在声信号54的发射和第二部分声信号56的返回之间的时间被称为第二渡越时间。应该懂得第一部分声信号55和第二部分声信号56可为从波导传感器53发射出的同一声信号(例如声信号54)的一部分，或者可为从波导传感器53发射出的不同声信号的一部分。在一个不例中，声信号54是扭转声波，其在第一横截面51和第二横截面52的外部上行进。美国专利第6，912，918号公开了扭转声波导传感器的进一步的细节，该专利通过引用而结合在本文中，并转让给通用电器公司。
[0035]通过比较第一部分声信号55和第二部分声信号56的渡越时间，人们可确定在渡越时间期间包围波导杆50的流体或流体混合物的密度分布。例如，波导传感器53感测第一部分声信号55的第一渡越时间，其典型地用作基准信号以确定周围条件(例如温度和压力)下的传感器中的声速。这个基准信号用于说明由于影响渡越时间的温度而产生的相密度方面的变化。然后通过计算在第一渡越时间和第二渡越时间之间的差值确定比较后的渡越时间57。比较后的渡越时间57是MFF中的声波的渡越时间。比较后的渡越时间57与包围波导杆50的流体密度相对应。基准信号可用于调整比较后的渡越时间57，以确定波导杆50附近的流体密度。
[0036]另外，人们可迭代重复声信号54的发送、第一渡越时间的感测和第二渡越时间的感测，从而获得多个渡越时间，其用于确定多个密度分布。在以下图7的描述中将进一步论述多个密度分布。图1和图5的一个或多个处理器17可用于比较第一越渡时间和第二渡越时间，从而确定比较后的渡越时间57。或者，越渡时间可在波导传感器53所包含的处理器中进行比较，然后与一个或多个处理器17共享。然后使用比较后的渡越时间57(例如MFF中的渡越时间)和第一渡越时间(例如基准信号)来确定密度分布。
[0037]在另一示例实施例中，如图5中所示，用于确定MFF中的相的密度和比例的系统8还确定了 MFF中的相的输出量。图5的系统8通过确定MFF中的相的密度和比例，从而确定了来自井10的油相、水相和气相的输出量，其类似于图1的系统6，但系统8还测量了相的速度或流率，并且以体积或质量计算输出量。
[0038]图5的系统8类似于图1的系统6。两个系统包括第一密度传感器12、第二密度传感器14和第三密度传感器16。可选地，在系统8中还可包含图5的相混合器-均化器18。该系统8还包括一个或多个处理器17，其确定了相密度，并基于不同的相密度确定相比例。然而，图5的系统8还包括至少一个流传感器20的附加特征，用于感测来自相混合器-均化器18的掺合混合物的速度。在这个实施例中，至少一个流传感器20放置在相混合器-均化器18的输出处，其中MFF的不同的相具有均匀的速度。至少一个流传感器20更类似于密度传感器而可操作地连接在一个或多个处理器17 (未显示)。
[0039]图5的系统8还包括一个或多个处理器17，以便至少基于掺合混合物的相密度、相比例和速度而确定油相的输出量、水相的输出量和气相的输出量。输出量可为例如不同相在给定的时间周期的体积量和/或质量量。相的输出量可选地基于下者中的一个或多个进行确定:MFF的温度、MFF的压力、引导MFF的导管的表面积和/或横截面、至少一个流传感器20的表面积或横截面、以及在MFF或传感器中和周围所测量的其它环境因素。至少一个流传感器20可为一对声学流传感器22，其与图6相关联，并在下面进行描述。
[0040]用于执行一个或多个程序的一个或多个处理器17还确定了油相的输出量、水相的输出量和气相的输出量。这些输出量至少部分地基于下者中的一个或多个:油相的密度、水相的密度、气相的密度；相比例；掺合混合物的速度和/或流率；导管、油井、气井或相混合器-均化器18内部的MFF的压力；以及MFF的温度。系统8可选地包括接口，其为用户输出油相的输出量、水相的输出量和气相的输出量中的至少一个。
[0041 ] 应该懂得，MFF通常上非常复杂的，其在以不同速度行进的流中具有不同的相。这里包含了涉及图5的流传感器20的MFF的简要论述，从而进一步有助于读者理解一个或多个处理器17所执行的计算过程以确定相的输出量。典型地在管路和/或油气井的应用中，层流或段塞流将具有高速气体和低速液体。在这种情形中的输出量的测量将需要通过分离相而测量各个单独相(例如油、水和气体)的速度。这是困难且昂贵的。然而，如果段塞流通过相混合器-均化器18进行均匀化或掺合，那么所有不同相(包括气相、油相和水相)的速度都是均匀的，并因此只需要测量MFF的一个速度。在这种情况下，在MFF进行掺合的点位所得到的掺合相的速度和平均密度的测量均用于计算MFF的总的输出量，包括所有不同的相。这样，可包括含水量和气体体积量的比例或相比例可用于从MFF的总输出量中确定单独的相的输出量。对比而言，在MFF进行掺合的点位利用至少一个流传感器20测量MFF的流率或速度通过消除单独测量各个相的速度的需求而降低了确定相的输出量的方程的复杂性。相混合器-均化器18还提供了可进行感测的掺合混合物，以用于确定具有所有三相的MFF的平均密度。
[0042]转到图6，其显示了第一声学流传感器60和第二声学流传感器62的示例实施例，其用于测量流体流的速度。第一声学流传感器60和第二声学流传感器62是与图5的至少一个流传感器20中的一个相对应的图5的一对声学流传感器22的示例实施例。第一声学流传感器60至少感测声波相对MFF68的流向反向行进的上游渡越时间64。第二声学流传感器62感测声波以MFF68的流向行进的下游渡越时间66。应该懂得，第一声学流传感器60和第二声学流传感器62可配置为一个单元，其通过在该单元的两端具有声音发射器和检测器，从而感测声波通过MFF68的流向而行进的上游渡越时间64和下游渡越时间66。
[0043]第一声学流传感器60和第二声学流传感器62在对面定位在彼此交错的位置。在图5中也描绘了流传感器的这种配置。交错的配置允许当发射器和传感器放置在两端时感测流向上游和下游的声信号。上游和下游声信号的比较用于确定流过传感器的MFF的速度。声信号的渡越时间可通过一个或多个处理器17进行比较，以确定用于MFF的流速或流率。
[0044]转到图7，其显示了分离的MFF的密度分布70。密度分布70的图表与通过分离的MFF的第一密度传感器12实时测量的密度分布相关联，分离的MFF也被称为段塞流或层流。水密度分布72显示为最重的密度分布，之后是油密度分布74，其在大多数条件下轻于水。人们应该懂得，在某些温度和压力条件下，油可重于水。图中还显示气体密度分布76轻于水密度分布72和油密度分布74。密度分布70的图表描绘了 MFF的分离流，其在第一半的时间间隔期间在水相和油相之间交替，并且在第二半的时间间隔期间主要转变成气相。这在第一密度传感器12的位置对于来自井10的分离流或段塞流是典型的情形。
[0045]通过图1和图5的一个或多个处理器17对密度分布70执行瞬态分析，从而确定水密度分布72、油密度分布74和气体密度分布76，如图7中所示。这些确定值然后用于确定油相的密度、水相的密度和气相的密度。这种密度分布然后通过一个或多个处理器17用于确定气体、水和油的密度。
[0046]第三密度传感器16的第三密度分布测量了不包含气体的水和油的混合物的混合的液体部分的密度分布。这密度分布将定位在图7的水密度分布72和油密度分布74之间。对第三密度分布执行瞬态分析，从而确定水和油的混合物的混合的液体部分的密度，其中气相已经与混合的液体部分分离。水和油的混合物的密度与油的密度和水的密度一起用于确定含水量。含水量是MFF中的水与油的比率。一个或多个处理器17可用于确定不同的相和相的混合物的密度，从而确定相比例(例如含水量和气体体积量)。
[0047]在另一示例实施例中，图1和图5的系统6和8包括实时感测的第二密度传感器14