砾石充填注砂量地面测量系统研究

黄艳芝，高国旺，贾恵琴，冯旭东，杜睿攀

（西安石油大学 光电油气测井与检测教育部重点实验室，陕西 西安 710065）

目前，国内大多数油田开采都进入了中后期，并且出砂严重，因此防砂、治砂已成为油气井生产中的普遍需求。常用的防砂技术主要有4种：砂拱防砂、机械防砂、化学防砂和焦化防砂等，相对而言，机械防砂结构简单，成本低、效果明显，约占到防砂作业的90%以上[1]。机械防砂技术需要根据油井生产实际状况，对其进行砾石填充，从而达到防砂的目的。这种砾石填充的作业过程和施工工艺在一定程度上依赖于经验，而且防砂的评价方法只是通过实际生产过程中的防砂效果进行对比和分析，直接的注砂量测量技术未见报道。

文中介绍了砾石填充的注砂方法，分析了注砂时砂粒与管壁碰撞后产生的信号特点，提出了采用超声波传感器检测信号的注砂量测量方法，设计了信号采集与处理系统，该系统结合了超声波传感器技术、信号处理技术、监测技术以及试验方法等，构成一套完整的注砂量自动测量系统，属于一种非接触式的测量方法，无压力损失，便于安装和维护等。

1 砾石填充防砂中的注砂过程

在油气生产的防砂作业中，机械防砂为常用方法。该方法将筛管或割缝衬管下入井内防砂层段，然后用流体携带经过优选的合适粒径的砾石，将其充填于筛管和油层或套管之间，形成一定厚度的砾石层，利用其阻止油层砂流入井内的防砂方法。充填的砾石粒径选择依据油层砂的粒径进行匹配。油层中砂粒被阻挡于砾石层之外，通过自然选择堆积在砾石层外形成一个由粗到细的砂拱，既有良好的流通能力，又能有效阻止油层出砂[2-3]。可见管内砾石充填施工，不只是把砾石注入井中，而是采用大型的专用注砂设备，利用抽砂泵把水和砾石一同注入防砂管柱中，注砂示意图如图1所示。在以前的注砂作业中，一般采用泵的排量和作业时间粗略的计量，准确的注砂量计量长期以来都是难题。所以本文在分析注砂过程中砂粒与管壁的作用效应的基础上，提出了一种非接触式的注砂量测量技术。

图1 注砂示意图Fig.1 Note sand schematic

2 注砂砂粒与管壁的作用效应分析

在注砂过程中，流体携带砂粒快速输送，由于砂粒的密度大，在直管段砂粒将与管壁摩擦，并产生声波信号，该信号只能用来定性的判断管道内是否含砂，并不能定量的计量砂量。进一步分析，在砂粒快速输送过程中，当遇到管道弯管处时，在流体的带动下，与管壁发生碰撞并产生声波信号。据有关文献描述，砂粒碰撞管壁时产生的声波信号频率范围在几十至几百kHz，故属于超声波信号[4-5]，并且该信号将沿着管道传播砂粒与管壁作用的效果如图2所示。在实验室中，对上述注砂结构进行了模拟，利用超声波传感器检测到的信号如图3所示，经过大量试验和结果分析，验证了文献中给出的信号特性。

图2 砂粒撞击管壁示意图Fig.2 Sand hit the pipeline wall schematic

图3 砂粒撞击管壁的典型时域信号Fig.3 Sand hit the wall a typical time-domain signal

3 非接触式的注砂量测量技术

从上面分析可知，管道内的含砂量测量关键是超声波信号的检测，同时还需要对流体的流量进行测量，因此整个非接触式注砂量测量系统主要内容包括：超声波传感器技术、流量测量技术、信号处理技术等。文中所用的超声波传感器为项目组自行设计的，其性能满足本系统的要求。传感器的安装位置在管道弯管处下方（流体流向，的管壁直径1/4处，因为此处的信号强度最大[6]。下面将重点研究基于超声波信号的注砂量测量信号检测及信号处理。

3.1 信号采集系统

由于含砂检测传感器输出信号为电荷信号，后续信号处理必须基于该电荷信号进行处理，因此含砂信号的预处理电路包括电荷放大器、滤波器、放大等电路[7]。电荷放大器的作用是把压电式传感器输出的高内阻电荷信号转换为内阻低的电压信号，以实现阻抗变换，且输出电压与输入电荷成正比。由于出砂信号的频率分布有一定的范围，该范围之外的频率是由噪声和管道振动等产生的干扰信号引起的。滤波电路的作用是提取有用信号，滤除噪声和干扰信号[8]。出砂信号的真实频率范围与管道结构、流体速度、砂粒大小等因素有关，参考文献给出的出砂信号的频率为100～750 kHz。为了充分消除由于管道振动引起的低频信号，以及结合自己的试验情况并综合考虑国外的经验数据，将下限频率取为50 kHz。

另一方面，为了便于在后续电路中采用DSP（Digital Signal Processor，进行数字滤波，以进一步进行定量分析。为了保留由于细小砂粒高速撞击管壁可能引起的高频成分，频率上限取为800 kHz。因此滤波电路的频率范围取为50～800 kHz。输出放大电路的作用对滤波后的信号进行驱动，以便进行远距离传输，为后级电路提供合适的信号，后级电路包括数据采集电路、出砂计算和显示电路等。信号采集系统的流程图如图4所示。首先利用电荷放大器把电荷信号转换成电压信号，采集到的砂粒信号只有几十mV，必须对其进行放大，然后传送到DSP的AD采集系统进行处理，处理后的信号通过USB接口传入计算机，并在上位机上进行数据显示。

图4 信号采集系统流程图Fig.4 Signal acquisition system flow chart

3.2 基于小波变换的信号去噪

电荷放大器输出的电压信号，包含了很强的噪声，噪声来源包括：流体产生的噪声，环境噪声（泵的电机、变速器，，以及传感器和电路的热噪声等。所以信号处理关键技术为噪声的滤除，一方面采用硬件滤波，一方面采用软件去噪。硬件滤波在信号采集系统中已经进行了考虑和电路设计，软件主要是采用了小波阈值去噪方法。

1）小波去噪的原理

设一维观测信号为：

其中 x（t）为含噪信号，s（t）为原始信号，n（t）为方差 σ2的高斯白噪声。

对 x（t）进行离散采样，得到 N 点离散信号 x（t），n=0，1，2，…，N-1其小波变换为

Wf（j，k）为小波系数，在实际应用中，上式的计算很复杂，很繁琐，而且小波函数φ（t）一般没有具体的解析表达式，但可以用小波变换的滤波器组的的递归法实现Mallat算法，其递归公式为：

其中h和g分别对应于小波重构低通滤波器和高通滤波器。

2）小波除法的处理过程

小波除噪法滤波程序框图如图5所示，小波阈值收敛去噪的具体处理过程：将含噪信号在各尺度上进行小波分解，保留大尺度低分辨率下的全部系数；对于各尺度高分辨率下的小波系数，即有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号通常表现为高频信号。可以设定一个阈值，幅值低于该阈值的小波系数置为0，高于该阈值的小波系数或者完整保留，或者做相应的“收缩”处理。最后将处理后获得小波系数利用逆小波变换进行重构，恢复出有效的信号。

图5 软件滤波流程图Fig.5 Software filter flow chart

3）仿真结果及实际信号处理显示

在MATLAB上进行了仿真实验，通过MATLAB产生一个原始含白噪声的脉冲信号，如图6所示。在仿真中对含噪信号进行小波基分解去噪，得到如图7所示的信号。通过上述图中的信号对比可知，小波去噪效果还是很明显的，满足滤波要求。随后在实验过程中整个系统软件滤波采用的就是小波除噪法，实验过程中的实际效果如图8所示，可以很明显的看见界面上半部分的波形区别，左边是采集到的原始含砂信号，右边是除噪后的含砂信号。

图6 含噪声的信号Fig.6 Noisy signal

图7 小波除噪后恢复的信号Fig.7 Wavelet signal recovery after noise removal

4 试验与结果分析

采用上述工作原理和方法，在室内做了大量实验，部分实验数据整理后如表1所示。在螺杆泵最高转速（50 Hz）情况下，采用标准石英砂（40～70目，密度 2.2 g/cm3），分别对混合流体的累计流量和累计含砂量进行了测试，并对实测注液量与实际注液量、实测携砂比与理论携砂比进行了误差比对分析，得到实验结果，如图8所示，验证了该方法的可行性，得到了相对精确的结果，实验精度基本可以达到10%以内，比起以前凭经验判断的精度有很大的提高。由于实验室条件有限，注砂量只能达到10%，离油田实际要求的15%～20%的注砂量还有一定的差距，实验设备和方法还有待改进。

5 结 论

随着数字化油田的快速发展，砾石填充含砂量及注液量自动测量技术的研究具有现实意义。本文从智能化、自动化方面入手，研究了一套砾石填充过程中注砂量自动监测系统，实现了砾石填充过程中注砂量实时监测功能。通过实验测试，验证了该方法的可行性，取得了比较理想的实验结果。在砾石填充过程中，通过对注入参数的测量，实现优化生产，降低生产成本，提高采收率，延长油气井寿命。

表1 相同注液量不同注砂量情况下实验数据Tab.1 Data in the case of the same amount of liquid inject note of the amount of sand

图8 含砂量监测结果显示Fig.8 Monitoring results indicate that sand content

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