基于微波多参数耦合测试含水率的实验台的建立

杨显志

中石油辽河油田公司，辽宁盘锦 124010

引言

目前，SAGD采油技术已在辽河油田进行了规模应用。为了满足SAGD高温高压产出液含水率在线的准确测试，本文分析了SAGD采油环境，以产出液的实际工况条件为设计基础，建立了基于微波多参数耦合测试原油含水率模型，并在此基础上，研制了SAGD高温高压产出液含水率在线监测实验台。

该实验台可模拟高温、高含水产出液含水率测量环境，为SAGD油井产出液含水率在线测量提供了客观依据和理论指导。

1 测试原理

目前，常用的原油含水测试方法根据其工作原理的不同，主要可分为密度法、电容法、射线法和微波法[1-4]。其优缺点比较见表1。

表1 含水率测试方法比较

本文针对辽河油田SAGD油井产出液的特点，研究原油含水率的测试影响因素，建立了多参数耦合神经网络预测模型，对微波测试技术加以改进，提高了测试精度，使其满足辽河油田SAGD产出液含水率的测试需求。

1.1 微波测试原理

微波测量法是一种非接触式测量方法，利用的是油、水对微波能量吸收能力不同进行测试的。

微波发生器通过波导管向油水发射射线时，其能量会有一定的损失。某一频率下，水对微波的吸收系数远大于原油对微波的吸收系数，通过检波器检测透射的能量即可检测出原油的含水率。油、水对微波吸收规律服从郎伯—贝尔定律：

I=I0e-μcl

I-透射能量；I0-透射能量；μ-透射能量；

C－介质浓度； l－介质厚度；

1.2 多传感器信息融合测试技术

多传感器信息融合技术与单一传感器的信号处理技术有着本质的区别。通常传感器都存在交叉灵敏度，表现在传感器的输出值不只决定于一个参量，当其它参量变化时输出值也要发生变化，存在交叉灵敏度的传感器，性能不稳定，测量精度较低。利用微波法对原油含水率检测过程中就存在对温度、压力、密度的交叉灵敏度，降低了微波法测试的精度和稳定性。

因此，在原有微波法的基础上，对影响测试精度的温度、压力和密度参数进行测试补偿，对微波测试结果加以修正，使测试结果更加准确。

1.3 神经网络技术

神经网络技术是模拟人类大脑而产生的一种信息处理技术，神经网络使用大量简单的处理单元(即神经元)处理信息，神经元按层次结构的形式组织，每层上的神经元以加权的方式与其它层上的神经元联接，采用并行结构和并行处理机制，具有很强的容错性以及自学习、自组织和自适应能力。它仅仅借助样本数据，无需建立系统的数学模型，就可对系统实现高度非线性映射[9]。具有高拟合精度的神经网络技术是进行信息融合处理的有效措施。下图是建立的含水率多参数耦合测试神经网络模型。

图1 含水率多参数耦合测试神经网络模型

该模型对多传感器数据融合处理效果较好，实现了多个输入参数与输出结果之间的非线性映射，从而避开了影响方程准确度的误差因素，提高了测量精度。

2 SAGD产出液含水率在线测试实验台

本文总结现场应用的实际经验，设计并建立了基于微波法辅以多传感信息融合技术和神经网络技术的含水率在线监测系统。试验装置流程图如图2所示。

图2 实验台简图

实验装置主要分为：油气水组分及物性调节系统、多传感器测试系统、神经网络数据分析系统、油气水分离贮存系统。

油气水组分及物性调节系统包括加热、加压装置、流量传感器、混相器。可为实验过程提供不同组分、不同物性参数的油气水混合液。

多传感器测试系统主要包括压力、温度、密度传感器和气相粗分离器。气相粗分离器的主要作用是将混合液中大部分游离气体进行粗分离，减少游离气对测试过程的影响。利用多传感器对影响测试过程的温度、压力、密度等参数进行测试。

神经网络数据分析系统由PLC控制系统和计算机组成，通过对影响测试精度的温度、压力、密度等信息进行提取，建立标准的数据样本库，利用人工神经网络数据处理技术在线分析含水率。

油气水分离储存系统是由油气水三相分离装置及油气水储罐构成。将试验后的油样进行三相分离并贮存。

3 结语

本文在分析辽河油田SAGD采油实际情况的基础上，建立了多参数耦合神经网络预测模型，设计并建立了SAGD高温高压产出液含水率在线监测实验台，该方法克服了以往微波法重复性差、测试精度不高的缺点。该实验装置现已经应用到辽河油田SAGD在线含水测试技术的前期研究中，为辽河油田SAGD在线含水测试的研究做了前期准备和理论指导。

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