光纤传感技术

  • 一、前言

光纤传感技术是20世纪70年代伴随光纤通信技术的发展而迅速发展起来的新型传感技术,国外一些发达国家对光纤传感技术的应用研究已取得丰硕成果,不少光纤传感系统已实用化,成为替代传统传感器的商品。

在油田的开发过程中,人们需要知道在产液或注水过程中有关井内流体的持性与状态的详细资料,这就要用到石油测井,其可靠性和准确性是至关重要的,而传统的电子基传感器无法在井下恶劣的环境诸如高温、高压、腐蚀、地磁地电干扰下工作。光纤传感器可以克服这些困难,其对电磁干扰不敏感而且能承受极端条件,包括高温、高压(几十兆帕以上)以及强烈的冲击与振动,可以高精度地测量井筒和井场环境参数,同时,光纤传感器具有分布式测量能力,可以测量被测量的空间分布,给出剖面信息。而且,光纤传感器横截面积小,外形短,在井筒中占据空间极小。

光纤传感器在地球物理测井领域取得了长足的进步,全世界各大石油生产公司、测井服务公司以及各种光纤传感器研发机构和企业都参加了研究、开发过程。为了开拓光纤传感器的应用领域,本文综述了光纤传感器在地球物理测井领域的研究与进展,希望其研究能够对进一步提高石油开发的水平作出贡献。

二、光纤传感器在测井上的研究进展

1、储层参数监测

(1)压力监测

由于开发方案的需要,对油藏压力的管理需要特别谨慎,这样做的目的是减少因在低于泡点压力的状态下开采所造成的原油损失,减少在注气过程中因油藏超压将原油挤入含水层所造成的原油损失。传统的井下压力监测采用的传感器主要有应变压力计和石英晶体压力计,应变式压力计受温度影响和滞后影响,而石英压力计会受到温度和压力急剧变化的影响。在压力监测时,这些传感器还涉及安装困难、长期稳定性差等问题。井下光纤传感器没有井下电子线路、易于安装、体积小、抗干扰能力强等优点,而这些正是井下监测所必需的。

美国CiDRA公司的在光纤压力监测研究方面处于前沿,他们的科研人员发现了布喇格光纤光栅传感器对压力的线性响应。已开发的传感器能够工作到175℃,200oC和稍高温度的产品正在开发,250℃是研发的下一个目标。不同温度和压力下的压力测量误差,在测试范围(0MPa~34.5MPa)内,均小于±6.89kPa,相当于电子测量系统的最好的水平。目前,CIDRA公司的光纤压力传感器的指标为:测程0~103MPa,过压极限129MPa,准确度±41.3kPa,分辨率2.06kPa,长期稳定性±34.5kPa/yr(连续保持150℃),工作温度范围25℃~175℃。1999年该公司在加利福尼亚的Baker油田进行了压力监测系统的试验,结果表明该系统具有非常高的精度,目前已经交付商业销售。2001年该公司的压力传感器在英国BP公司的几口井下安装,监测应力变化,结果表明其具有足够的可靠性。

美国斯伦贝谢油田服务公司Doll研究中心的TsutomuYamate等人对用布喇格光纤光栅传感器实行井下监测进行了长期的研究,他们研制成一种对温度不敏感的侧孔布喇格光纤光栅传感器,最高工作温度为300℃,最高测量压力82MPa,在最高测量压力下,对温度的灵敏度极小,可以适用于井下的压力监测。

(2)温度监测

分布式光纤温度传感器具有通过沿整个完井长度连续性采集温度资料来提供一条监测生产和油层的新途径的潜力。因为井的温度剖面的变化可以与其它地面采集的资料(流量、含水、井口压力等)以及裸眼测井曲线对比,从而为操作者提供有关出现在井下的变化的定性和定量信息。传统的测温工具只能在任何给定时间内测量某个点的温度,要测试全范围的温度,点式传感器只能在井中来回移动才能实现,不可避免地对井内环境平衡造成影响。光纤分布式温度传感器的优势在于光纤无须在检测区域内来回移动,能保证井内的温度平衡状态不受影响。而且由于光纤被置于毛细钢管内,因此凡毛细钢管能通达的地方都可进行光纤分布式温度传感器测试。

最广泛地应用于井下监测应用的光纤传感器之一就是喇曼反向散射分布式温度探测器,这种方法已经在测量井筒温度剖面(特别是在蒸汽驱井)中,得到了广泛的应用。分布式温度传感器要综合考虑测量的点数和连接器衰减,遇到的问题和解决方法为:

(1)光纤以及连接器对信号的衰减问题,解决的方法为尽量减少连接器的数目、采用布喇格光纤光栅传感器以及改进连接器的性能;

(2)井下安装时容易损坏,解决的方法为配备熟练工人、光纤传感器需要外部保护层、减小应力(包括射孔和温度引起的应力)。对于光纤分布式温度传感器系统,英国Sensa公司一直处于技术领先地位,有一系列产品问世,而且与各大石油公司合作,积极探索光纤分布式温度传感器在石油井下的应用。CiDRA公司也一直在研究光纤温度传感器,目前该公司的温度传感器技术指标为:测量范围0℃~175℃,准确度±1℃,分辨率0.1℃,长期稳定性±1℃/yr(150℃下连续使用)。

目前的光纤温度、压力传感器的最主要的缺点之一就是温度压力交叉敏感特性,如何消除或者利用这种交叉敏感特性是研究的热点。

(3)多相流监测

为了做好油藏监控和油田管理,最关键的环节是获得生产井和注水井稳定可信的总流量剖面和各相流体的持率。然而,大多数油井分层开采,每层含水量不同,而且有时流速较大,给利用常规生产测井设备测量和分析油井的生产状况带来了巨大的困难。液体在油管中的摩阻和从油藏中向井筒内的喷射使得压差密度仪器无法准确测量,电子探头更是无法探测到液体中的小油气泡。

光纤测量多相流有两种方法,第一种是美国斯伦贝谢公司的持气率光纤传感仪,该仪器能直接测量多相流中持气率。其四个光纤探头均匀地分布在井筒的横剖面中,其空间取向方位可用一个集成化的相对方位传感器准确测量,在气液混合物中,通过探头反射的光信号来确定持气率和泡沫数量(这二者与气体流量相关联)。此外,利用每个探头的测量值来建立一种井中气体流动的图像,这些图像资料特别适用于斜井和水平井,可以更好地了解多相流流型以及解释在倾斜条件下这些流型固有的相分离。最近,这种仪器已在世界各地成功地进行了测井实验。它提供的资料能直接测定和量化多相混合物中气体和液体,能准确诊断井眼问题,并有助于生产调整。仪器通过了三口井的现场测试。第二种是通过测量声速来确定两相混合流的相组分,因为混合流体的声速与各单相流体的声速和密度具有相关性,而这个相关性普遍存在于两相气/液和液/液混合流体系统中,同时也适用于多相混合流系统。

根据混合流体的声速确定各相流体的体积分数,就是测量流过流量计的各单相体积分数(即持率测量)。某一流体相持率是否等于该相流动体积分数,取决于该相相对于其它相是否存在严重的滑脱现象。对于不存在严重滑脱的油水两相混合流系统,可以用均匀流动模型进行分析;对于存在严重滑脱现象的流动状态,则必须应用更完善的滑脱模型来解释流量计测量的数据,才能准确地确定各相的流量。经流动循环实验表明:对于油水混合流体,流量计的长波长声速测量可以确定各相体积分数(即持率),而不受流动非均质性(如层状流动)的影响。

CiDRA公司挖掘了光纤传感器内在的优势,开发了井下光相多相流传感器。目前的样品只局限在测量准均匀流体:如油、水两相或油、水、气三相(气相体积份数小于20%)。为了考察这种新型的光纤多相流传感器在生产井中测量油/水/气三相的性能,CiDRA最近在一口测试井进行了实验。在测试井中混合了油、水和气体,混合物包括粘度为32API的油、7%矿化度的水和矿厂天然气(甲烷),测试温度100oF,压力<2.75MPa。在0%~100%含水率范围内,仪器测量误差小于±5%,精度满足要求。该流量计能够确定原油和盐水混合物中的持水率,在持水率全量程中其误差为±5%以内,满足生产要求。而且除了能够测量持水率之外,该仪器还测试了三相中气体的体积含量,只是测试中油水的比例已知。结果表明,该仪器能够求出以泡沫流流出型出现的液体中的气体体积百分数。

2、声波测量

与过去相比,勘探开发公司如今面临更大的风险和更复杂的钻井环境,因此获得准确的地层构造图和油藏机理具有重要意义。目前使用的地震测量方法,如拖曳等浮电缆检波器组、临时海底布放地震检波器和井下电缆布放地震检波器等,能提供目的产油区域的测量,但这些方法具有相对高的作业费用,不能下入井内或受环境条件的限制等,而且提供的图像不全面、不连续,分辨率不是很高,因此难于实现连续实时油藏动态监测。

基于光纤的井下地震检波器系统能够解决这些问题,它能提供整个油井寿命期间永久高分辨率四维油藏图像,极大方便了油藏管理。这种井下地震加速度检波器能接收地震波,并将其处理成地层和流体前缘图像。

永久井下光纤3分量地震测量具有高的灵敏度和方向性,能产生高精度空间图像,不仅能提供近井眼图像,而且能提供井眼周围地层图像,在某些情况下测量范围能达数千英尺。它在油井的整个寿命期间运行,能经受恶劣的环境条件(温度达175℃,压力达100MPa),且没有可移动部件和井下电子器件,被封装在直径2.5cm的保护外壳中,能经受强的冲击和振动,可安装到复杂的完井管柱及小的空间内。此外,该系统还具有动态范围大和信号频带宽的特点,其信号频带宽度为3Hz~800Hz,能记录从极低到极高频率的等效响应。

  • 3激光光纤核测井技术

激光技术和光纤技术可以用于研制井下传感器,用于在充有原油和泥浆等非透明流体的井中进行测井。对于激光光纤核传感器的研究在国外比较盛行,美国、德国、俄罗斯和比利时等国均有大量的有关研究论文。

激光光纤核传感器是在光纤通信和光纤传感器的基础上产生的,它利用了光致损耗和光致发光等物理效应,比常规核探测器具有更多的优越性,是典型的学科交叉。光纤核测井技术,实际上就是在特定的环境下的核探测技术,其典型的优点为:

(1)可以针对不同的核探测的能级范围,研制在该范围的敏感探头。

(2)因为应用了光致发光效应,可使探头位于千米的井下,而光电倍增管由传输光缆相连置于井上,远离了恶劣的井下环境(高温高压),从而延长其的使用寿命。

(3)光纤具有高速率、大容量传输能力,还能搭载其他井下仪器信号。

然而,激光光纤核探测器也有缺点,主要表现在耐高温和承受高压的保护涂层、传输光缆的机械强度以及耐辐射的传输光缆低衰减损耗。

三、结论与展望

从本文的分析可以看出,光纤传感器以其独特的优势,可以广泛应用于石油天然气井下的储层参数监测(包括温度、压力和多相流)、声波检测和激光光纤核测井之中,极大地丰富了石油和天然气公司对储层的了解,便于优化油气田开采和维护。值得一提的是,该系统能够及时得到注采的注水压力和温度,从而判断压力是否超标,从而预防由于压力超标导致的套管损坏,这是一个全新的领域,国内外关于此方面尚未有报道和介绍。

到目前为止,全世界各大石油生产和服务公司都投入了巨资来研究和开发光纤传感器在储层评价中的应用,还有相当多的光纤传感器研发机构也致力于这一新兴领域的工作。可以设想,下一代光纤传感器在克服自身的缺点和劣势以后,将大面积推广,能更有效地帮助实时了解油气开采动态的水平。各大油田公司能够充分利用这些有利的信息,实现和维持油田的最优化生产,从而使油藏达到最高的采收率。同时,由于因特网的飞速发展,光纤监测的井况参数可以及时传递,这使得石油行业相关的生产和服务公司能够更有效地分析和评价全世界的资产。

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一次Bezier曲线

EI当n=1时,Bezier曲线的控制多边形有二个控制点P0和P1,Bezier曲线是一次多项式。

当n=2时,Bezier曲线的控制多边形有三个控制点P0、P1和P2,Bezier曲线是二次多项式。

当n=3时,Bezier曲线的控制多边形有四个控制点P0、P1、P2和P3,Bezier曲线是三次多项式。

在区间〔0,1〕范围内,每个基函数均不为零,说明不能使用控制多边形对曲线的形状进行局部调整,如果要改变某一控制点位置,整条曲线都将受到影响。

根据以上性质知道,Bezier曲线是拟合曲线,在控制多边形的第一个顶点和最后一个顶点处进行插值,其形状直接受其余控制点的影响。

(1)曲线过控制多边形的起始点和终止点。

(2)曲线起始点处的一阶导数是通过第一个控制点和第二个控制点之间的矢量来定义;曲线终止点处的一阶导数是通过最后一个控制点和倒数第二个控制点之间的矢量来定义。

(3)曲线在起始点的二阶导数依赖于起始的3个控制点;曲线在终止点的二阶导数依赖于最后的3个控制点。

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三、维纳滤波

冈萨雷斯书中第三章和第四章分别讲了空间滤波和频率域滤波,维纳滤波放在了第五章图像复原和重建。第五章其实就是滤波的应用,因为图像有退化,所以才要复原,而要想复原,必须要搞清楚图像退化的过程。一幅图像从镜头捕捉到传输,存储都会产生各种各样的畸变,这些过程统称为退化过程。可以发现,图像退化是相对于两幅图像而言的,一幅是原图,一幅是退化后的图像,图像复原的目的是将退化后的图像变换到尽量接近原图的过程,即退化的逆过程。尽量接近原图就是我们的指标,所以图像复原是一个客观的过程,而图像增强是一个主观的过程,输出图像的指标是人类视觉的接收程度。

数学上,我们把退化过程分成两部分,一个是退化函数H,一个是加性噪声。所以频率域退化模型如下式:

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(一)加窗傅立叶变换

1.1 加窗傅立叶变换

1.1.1 傅立叶变换的不足:

傅立叶变换有一个缺点:它不具有时间局部性。这点可从傅立叶正/反变换的公式中看出,

,                    (2-1)

式(2-1)中的积分区间为,即整个时间轴或频率轴。因此要想获取信号的频域信息必须知道信号在时域的全部分布;同理,要想恢复信号的时域波形,也必须知道信号频域的全部信息。信号进行傅立叶变换后得到频谱能够表明信号所含的频率成分,但无法表明该频率发生的时刻,这使得傅立叶变换在分析非平稳信号时具有局限性。

可通过下例具体说明:图1-1为一在不同时间内频率不同的正弦信号的时域波形和信号的频谱图,该信号在内为2,内为4, 内为8,内为16。图1-2为另一信号的时域波形和信号的频谱图,该信号在内为4个正弦信号的叠加,正弦信号的频率分别为2,4,8,16。

图1-1不同时间段内所含频率成分不同

图1-2任意时间段含有4种频率成分

从图1-1和图1-2可以看出,两信号在时域相差很大,但在频域上差别并不是非常明显,均在2,4,8,16处能量较强,而在其他频率处能量较低。仅从两者的频谱图,我们无法判断出信号的时域波形。

对于上例所示的简单信号,傅立叶变换都具有一定的局限性,更别说对于一些更为一般的信号了,如我们想分析一些音乐片段所包含的频率时,对信号做了傅立叶变换,得到了频谱,但从频谱上我们并不能判断出高频出现在什么时刻,低频出现在什么时刻,得到的频谱并不明显,在这种情况下,傅立叶变换的实际意义不大。

1.1.2 加窗傅立叶变换的定义

加窗傅立叶变换(WFT:Windowed Fourier Transform)也称短时傅立叶(STFT: Short Time Fourier Transform)或窗口傅立叶变换,是用一个在时间上有一定宽度的窗函数在时间轴上平移,并和待分析的信号相乘,然后再用傅立叶变换对相乘信号进行分析,得到该时刻附近对应信号的频谱。

WFT的实现过程如下:

 

 

(1-2) 实现过程也可用图1-3所示:信号与窗相乘(仅在内有非零值),得到一个仅在区间内有值的函数,对做FT,得到一个反映信号在区间内频谱的函数。沿时间轴做上述变换便可得到信号的WFT。

图1-3 加窗傅立叶变换示意图

若选为矩形窗分别对图1-1和图1-2中两信号进行WFT,所得结果如图1-4和图1-5所示:

 

(a)窗函数              (b)加窗傅立叶变换           (c)加窗傅立叶变换

结果的幅度图               结果的俯视图

图1-4加窗傅立叶变换(图2-1中信号)

(a)窗函数              (b)加窗傅立叶变换          (c)加窗傅立叶变换

结果的幅度图             结果的俯视图

图1-5加窗傅立叶变换(图1-2中信号)

图1-4和图1-5中(a)图为窗函数的波形,(b)图为WFT结果的幅度图(两坐标分别为时间和频率),(c)图为WFT结果的俯视图。

从图1-4可以看出:4个不同时间段内,信号的能量在频域的分布不同:时间内信号能量集中在2附近,时间内信号能量集中在4附近,时间内信号能量集中在8附近,时间内信号能量集中在16附近。

从图1-5可以看出:在的任意时间段内,信号都主要有4个频率成分,分别为2,4,8,16。

图1-4和图1-5的结果可以从直观上区分这两种信号,从而体现了WFT的优势。

1.1.3 加窗傅立叶变换的重构

 

 

 

 

 

(1-3)

式(1-3)即为WFT的重构公式[4]

图1-6为一鸟声信号的WFT及其重构的波形和重构的误差,该信号在内,频率从0线性增加至8。

图1-6 鸟声信号的WFT结果和重构

图1-6的上方左图为鸟声信号的波形,上方右图为归一化的窗函数,中间左图为WFT结果的幅度图,中间右图为WFT的时频图,下方左图为重构出来的鸟声信号,下方右图为信号的重构误差。

可以看出,在内信号的频率是线性上升的,重构的鸟声信号波形与原信号在肉眼可观察范围内完全一样,重构误差的模取对数后可以看出重构误差为~数量级,达到计算机的计算误差精度,说明WFT可以进行无差重构,即重构公式(1-3)是正确的。

1.1.4 时频局域化和窗的选取

  • 窗宽度的选取

仍以图1-6中的鸟声信号为例通过改变窗的宽度,观察信号进行WFT后时频图的变化。

图1-7是同一个窗函数(矩形窗)在不同宽度时信号WFT的时频图。图1-7的(a),(b),(c),(d),(e),(f)6个子图窗的宽度依次为2s,4s,8s,1.5s,1s,0.5s。从图1-7可以看出:从(a)~(c),随着窗宽度的增加,时频图中频谱逐渐变“宽”,显示的效果逐渐变差;从(d)~(f),随着窗宽度的减小,频谱也是逐渐变“宽”,显示的效果也逐渐变差。

可以看出,只有窗的宽的在一定的范围内时,WFT才能获得较好的显示效果,窗过窄或过宽时频图的显示效果都将变差。

(a)                 (b)                (c)

(d)                 (e)               (f)

图1-7加窗傅立叶变换时频图(—宽度)

上述现象可以用Heisenberg测不准原则解释:

Heisenberg’s uncertainty principle:

设窗函数,且满足,则:

(1-4) 式中:为窗函数的时域宽度(单位为),表征了窗函数的时间分辨率,越小表明时间分辨率越高;为窗函数的频域宽度(单位为),表征了窗函数的频率分辨率,越小表明频率分辨率越高。

Heisenberg测不准原则表明了窗函数时域宽度和频域宽度之积不可能小于某一个定值,即限制了窗函数不可能同时具有很高的时间分辨率和频率分辨率。

图1-7中从(a)~(c)窗的宽度逐渐增加,频域的宽度逐渐减小,频率分辨率逐渐增强,时频图中边界处变清晰了。频谱逐渐变“粗”是因为窗逐渐变宽,时间分辨率逐渐变差。进行WFT时某一时刻做傅立叶变换时,该时刻对应的频率成分应包括以时刻为中心的一段时间内该信号的频率成分。以图1-7(c)为例,窗的宽度为8s,且为对称的,所以做WFT时某时刻的频率组成应包括时间段内信号的频率成分。同理,某时刻的频率成分也会出现在时间内,即某一时刻的频率成分会持续8s(窗的宽度)。

图1-7中从(d)~(f)窗的宽度逐渐减小,时间分辨率逐渐提高,但频率宽度逐渐变宽,频率分辨率逐渐减弱,频谱逐渐变“宽”。边界处变模糊了,有旁瓣出现,且窗的宽度越小,旁瓣现象越明显。

图1-7说明了窗宽度的重要性,在分析信号的时频谱时应兼顾窗函数的时间分辨率和频率分辨率,选择合适的宽度,以获得较高的时频联合分辨率。

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博客测试:时频分析

shi转自:百度百科

时频分析(JTFA)即时频联合域分析(Joint Time-Frequency Analysis)的简称,作为分析时变非平稳信号的有力工具,成为现代信号处理研究的一个热点,它作为一种新兴的信号处理方法,近年来受到越来越多的重视。时频分析方法提供了时间域频率域联合分布信息,清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。

时频分析的基本思想是:设计时间和频率的联合函数,用它同时描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度。时间和频率的这种联合函数简称为时频分布。利用时频分布来分析信号,能给出各个时刻的瞬时频率及其幅值,并且能够进行时频滤波和时变信号研究。 [1] 

常见的时频分布函数

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常见的时频分布函数有短时距傅里叶变换(包含加伯转换)、科恩分布函数(包含韦格纳分布)、改进型韦格纳分布,以及加伯-韦格纳分布(Gabor-Wigner distribution function)函数及S转换等。 [1] 

重要性

编辑 语音

(1)时间和频率是描述信号的两个最重要的物理量。
(2)信号的时域和频域之间具有紧密的联系。
(3)检测微小信号,不漏掉信号。 [1] 

主要方法

编辑 语音

(1)短时傅立叶变换(Gabor变换);
(3)Wigner-Ville分布 ;
(4)希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT );
(5)S变换以及广义S变换 [1] 
可以利用线性完整转换来任意的改变一个讯号在时频分布平面上面的形状和位置,像是水平以及垂直的移动、扩大、shearing(扭曲),以及旋转(用分数傅里叶变换,fractional Fourier transform, FRFT)等。由此可见,线性完整转换让我们对于时频分布的处理更灵活。 [1]

本文出自:https://baike.baidu.com/item/%E6%97%B6%E9%A2%91%E5%88%86%E6%9E%90

博客测试:小波分析

存档,转:百度百科

小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的,通过物理的直观和信号处理的实际经验的需要建立了反演公式,当时未能得到数学家的认可。正如1807年法国的热学工程师J.B.J.Fourier提出任一函数都能展开成三角函数无穷级数的创新概念未能得到著名数学家J.L.Lagrange,P.S.Laplace以及A.M.Legendre的认可一样。幸运的是,早在七十年代,A.Calderon表示定理的发现、Hardy空间的原子分解和无条件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备,而且J.O.Stromberg还构造了历史上非常类似于当前的小波基;1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基,并与S.Mallat合作建立了构造小波基的统一方法加多尺度分析之后,小波分析才开始蓬勃发展起来,其中比利时女数学家I.Daubechies撰写的《小波十讲(Ten Lectures on Wavelets)》对小波的普及起了重要的推动作用。它与Fourier变换、窗口Fourier变换(Gabor变换)相比,这是一个时间和频率的局域变换,因而能有效的从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析(Multiscale Analysis),解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题,从而小波变化被誉为“数学显微镜”,它是调和分析发展史上里程碑式的进展。 [1]

本文出自:https://baike.baidu.com/item/%E5%B0%8F%E6%B3%A2%E5%88%86%E6%9E%90/1504577?fr=aladdin