【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及油田開發(fā)生產(chǎn)，更具體地說涉及一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法、系統(tǒng)及裝置。
技術(shù)介紹
1、光纖監(jiān)測解釋技術(shù)是一種利用光纖作為傳感介質(zhì)，對各種物理量(如溫度、應(yīng)變、壓力、振動等)進行實時、分布式、高精度測量和分析的技術(shù)。光纖傳感器基于光的傳輸特性(如強度、相位、偏振態(tài)、頻率或時間延遲)對環(huán)境變化的敏感性來工作。當光纖受到外部物理量的影響時，其傳輸光的特性會發(fā)生改變，通過檢測這些變化，可以反推出被測量的物理量。總之，光纖監(jiān)測解釋技術(shù)是利用光纖的優(yōu)異特性，結(jié)合先進的光學(xué)測量和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，為各種工程和環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用提供了高效、可靠、實時的解決方案。
2、光纖監(jiān)測解釋技術(shù)在油氣行業(yè)具有廣泛重要的應(yīng)用，包括生產(chǎn)制度優(yōu)化，管道泄漏檢測和安全預(yù)警，儲罐液位、溫度和壓力監(jiān)控，油井干預(yù)和修井作業(yè)的工況監(jiān)測，以及海底管道和設(shè)施的狀態(tài)監(jiān)測。這些應(yīng)用不僅提高了油氣行業(yè)的生產(chǎn)效率和安全性，而且為資源管理提供了有價值的數(shù)據(jù)支持。
3、當前主流的分布式光纖監(jiān)測技術(shù)主要包括分布式光纖溫度/聲波(distributedtemperature/acoustic?sensing：dts/das)監(jiān)測技術(shù)。光纖監(jiān)測解釋過程包括數(shù)據(jù)處理、理論模型構(gòu)建、物理模擬實驗、模型解釋。dts技術(shù)發(fā)展較早，但是das光纖解釋技術(shù)尚處于發(fā)展期，“理論模型構(gòu)建”過程研究尚未成熟，是技術(shù)發(fā)展瓶頸，目前還沒有可靠的理論模型可用來定量表征聲波強度與流體流速或流量之間的關(guān)系。當前das光纖解釋技術(shù)主要依靠das信號處理技術(shù)實現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理方案設(shè)計是重難點，數(shù)據(jù)處
4、井下動態(tài)流量含水率的準確測量對于分析油藏動態(tài)、優(yōu)化油井生產(chǎn)具有重要意義。井下含水率測量是一項非常具有挑戰(zhàn)性的工作。在油田開發(fā)生產(chǎn)過程中，存在以下問題：注水井吸水剖面、生產(chǎn)井油水兩相產(chǎn)出剖面不均且難以準確評價，導(dǎo)致注水開發(fā)效果不佳；油水兩相水平井產(chǎn)出剖面未知、出水位置不明，導(dǎo)致油井控水治水措施效果不佳，嚴重影響生產(chǎn)等技術(shù)難題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)克服了現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供了一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法、系統(tǒng)及裝置。
2、本專利技術(shù)的目的通過下述技術(shù)方案予以實現(xiàn)。
3、一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，具體步驟包括：
4、s1、采集das信號，對獲取的das信號進行預(yù)處理；
5、s2、對das中信號特征進行提取，提取das中的時域特征、頻域特征、時頻域特征和時間序列特征；
6、s3、將s2中提取出的das信號特征進行融合，生成綜合的特征表示；
7、s4、對das信號特征進行識別，訓(xùn)練ai模型獲取流量含水率識別模型，通過流量含水率識別模型對綜合的特征表示進行識別，識別得到流量、含水率預(yù)測值的取值范圍。
8、s2中時域特征包括：平均值、中位數(shù)、方差、標準差、峰度、峭度、偏斜度、最大值、最小值、上升時間和下降時間。
9、s2中頻域特征包括：頻率成分、功率譜密度、峰值頻率、中心頻率、帶寬、諧波含量、信號噪聲比。
10、s2中時頻域特征包括：瞬時頻率、瞬時幅度和時頻能量。
11、s2中時間序列特征包括：自相關(guān)系數(shù)、互相關(guān)系數(shù)、滑動窗口統(tǒng)計量、趨勢項和周期項參數(shù)。
12、流量含水率識別模型的模型訓(xùn)練過程的具體步驟包括：
13、s41、基于流量、含水率識別場景的需求設(shè)計物模實驗裝置，將物模實驗裝置中獲取的物模實驗數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來源；
14、s42、將物模實驗數(shù)據(jù)進行處理，獲取得到das數(shù)據(jù)特征的識別數(shù)據(jù)集；
15、s43、識別數(shù)據(jù)集經(jīng)過ai模型訓(xùn)練模塊處理獲取得到流量含水率識別模型。
16、一種井下流量和含水率監(jiān)測的系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊和流量含水率識別模塊，
17、數(shù)據(jù)采集模塊，用于從井下光纖監(jiān)測設(shè)備或物模實驗裝置中采集das光纖監(jiān)測數(shù)據(jù)，對光纖信號進行解調(diào)、數(shù)據(jù)記錄和存儲；
18、數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊，用于對光纖數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取das信號特征，對das信號特征進行融合生產(chǎn)綜合的特征表示，建立ai模型訓(xùn)練的分類模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集；
19、流量含水率識別模塊，通過ai模型訓(xùn)練獲取的流量含水率識別模型進行ai模型推理，根據(jù)das信號的綜合特征表示對流量、含水率預(yù)測值的取值范圍進行計算。
20、數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、das信號處理單元、特征融合單元和數(shù)據(jù)集構(gòu)建單元，
21、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，對光纖數(shù)據(jù)進行包括數(shù)據(jù)裁剪拼接、缺失值異常值處理、采樣處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的預(yù)處理作業(yè)；
22、das信號處理單元，對時域特征、頻域特征、時頻域特征和時間序列特征進行提取；
23、特征融合單元，對時域特征、頻域特征、時頻域特征和時間序列特征進行融合，生成綜合的特征表示；
24、數(shù)據(jù)集構(gòu)建單元，對das信號融合特征和標簽數(shù)據(jù)進行整合，建立在ai模型訓(xùn)練階段使用的分類模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，基于實驗參數(shù)設(shè)置和時間戳實現(xiàn)數(shù)據(jù)對齊。
25、分類模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集包含：das數(shù)據(jù)、時間信息和場景設(shè)置參數(shù)。
26、一種井下流量和含水率監(jiān)測的裝置，包括：存儲器和處理器，存儲器用于存儲計算機程序/指令，處理器用于執(zhí)行計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述方法的步驟。
27、本專利技術(shù)的有益效果為：
28、本方案針對注水井吸水剖面、生產(chǎn)井油水兩相產(chǎn)出剖面不均且難以準確評價，導(dǎo)致注水開發(fā)效果不佳；油水兩相水平井產(chǎn)出剖面未知、出水位置不明，導(dǎo)致油井控水治水措施效果不佳，嚴重影響生產(chǎn)等技術(shù)難題進行改進。
29、本案中提出基于深度學(xué)習的das信號多維深度特征識別技術(shù)方案，提供了四種das信號特征提取方法，分別實現(xiàn)時頻特征提取、頻頻特征提取、時頻特征提取和時間序列特征提取；設(shè)計特征融合算法，實現(xiàn)基于特征的事件判別能力強化；提出一種深度學(xué)習算法實現(xiàn)方法，實現(xiàn)基于殘差網(wǎng)絡(luò)和注意力機制的多維深度特征識別算法，提高高精度的特征識技術(shù)。
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1.一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，具體步驟包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，S2中時域特征包括：平均值、中位數(shù)、方差、標準差、峰度、峭度、偏斜度、最大值、最小值、上升時間和下降時間。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，S2中頻域特征包括：頻率成分、功率譜密度、峰值頻率、中心頻率、帶寬、諧波含量、信號噪聲比。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，S2中時頻域特征包括：瞬時頻率、瞬時幅度和時頻能量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，S2中時間序列特征包括：自相關(guān)系數(shù)、互相關(guān)系數(shù)、滑動窗口統(tǒng)計量、趨勢項和周期項參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，流量含水率識別模型的模型訓(xùn)練過程的具體步驟包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1～6任一所述的方法的一種井下流量和含水率監(jiān)測的系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊和流
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的系統(tǒng)，其特征在于，數(shù)據(jù)處理與特征工程模塊包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、DAS信號處理單元、特征融合單元和數(shù)據(jù)集構(gòu)建單元，
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的系統(tǒng)，其特征在于，分類模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集包含：DAS數(shù)據(jù)、時間信息和場景設(shè)置參數(shù)。
10.一種井下流量和含水率監(jiān)測的裝置，其特征在于，包括：存儲器和處理器，存儲器用于存儲計算機程序/指令，處理器用于執(zhí)行計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任意一項所述方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，具體步驟包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，s2中時域特征包括：平均值、中位數(shù)、方差、標準差、峰度、峭度、偏斜度、最大值、最小值、上升時間和下降時間。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，s2中頻域特征包括：頻率成分、功率譜密度、峰值頻率、中心頻率、帶寬、諧波含量、信號噪聲比。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，s2中時頻域特征包括：瞬時頻率、瞬時幅度和時頻能量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水率監(jiān)測的方法，其特征在于，s2中時間序列特征包括：自相關(guān)系數(shù)、互相關(guān)系數(shù)、滑動窗口統(tǒng)計量、趨勢項和周期項參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種井下流量和含水...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：吳杰，左凱，張璽亮，王利軍，李昂，趙光貞，馮高城，關(guān)旭東，
申請(專利權(quán))人：中海油能源發(fā)展股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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