油气水三相流分相流速声电双模态测量方法

摘要

本发明涉及一种油气水三相流分相流速声电双模态测量方法，包含如下步骤：针对油气水三相水基‑分散流，利用电学传感器采集水相含率信号，利用连续波超声传感器采集多普勒频移信号；根据去噪后的电学传感器的水相含率测量数据，结合特征提取与分类算法实现油气水三相流流型的识别；提取水相含率信号的局部波动特性；利用集合经验模态分解，对连续波超声多普勒频移信号进行分解并选取主分量；采用超声电学联合分析的方法，获得不同流型下水相含率和多普勒频移信号中不同波动尺度的之间的对应关系；对不同流型下、反映分相流速信息的相应本征模态函数进行快速傅里叶变换并计算平均多普勒频移，根据多普勒效应的基本原理，计算分相流速。

说明书

技术领域

本发明属于流体测量技术领域，涉及一种超声传感器和电学传感器组合式测量方法，用于三相流分相流速的非扰动式测量。

技术背景

油气水三相流即为气/液/液三相流中的三组分流，它广泛存在于石油的开采及运输过程中。近年来，油田进入高含水期，油气水三相流多以水为连续相、油滴和气泡作为离散相伴随连续相一起流动。对其流动参数的测量成为多相流领域研究的热点问题，尤其是相含率、流速的测量对于产量的准确估计和生产安全的保证具有重要意义。然而与单相流相比，三相之间复杂的相互作用和相对运动特性致其流动结构十分复杂，流型复杂多变，对流动参数的准确获取带来了巨大挑战。

对于多相流过程参数的测量方法多种多样。在传统的测量方式中，多采用单相仪表完成过程参数的直接获取，物理意义明确。比较典型的例子如涡轮流量计、差压流量计、涡街流量计等，但是这些方法多属于侵入式测量，在获得流动参数的同时会对流动过程产生扰动，影响流动结构并降低测量精度。因此，在科学研究和工业生产过程中，采用非侵入式的方法完成对多相流过程参数的准确获取具有重要意义。一些新兴的测量方式，如电学法、超声法、微波法、激光法等逐渐应用于多相流测量中。其中电学法和超声法具有非侵入、传感器结构简单、安装方便、成本低廉而备受关注。

电学相含率测量方法通过测量混合流体的电学参数间接获取流体的相分布.根据传感器结构、形状和激励方式的不同，分为环形电导阵列、电导探针、电学过程层析成像等方法。其中电导法基于环形电阻抗测量传感器，是一种常用的相含率测量方法，具有非扰动、无辐射、响应快等优势。它要求被测对象是以导电介质为连续相的混合物。它通过在激励电极对上施加恒定的激励电压建立电学敏感场，当被测流体的相含率发生变化时，敏感场的阻抗特性随之发生变化，通过获取测量电极对上的电势差实现被测流体相含率的测量，在多相流测量中具有十分广泛的应用。

超声流速测量方法通过超声在流体中传播时发生反射、折射、散射等现象而对流体的流速进行测量，具有非扰动、传感器结构简单、成本低廉等优势。根据不同的测量原理，主要分为相关法、时差法、多普勒法等。时差法利用超声波在流体中的传播速度与流体流动速度的关系实现流量的测量，多用于离散相含率较高的情况。相关法利用流体噪声信号从一个传感器传到另一个传感器时所用的渡越时间实现流量的获取，它基于互相关算法，适用于多种流体，但是至今为止互相关流速的物理实际意义还并不明确。多普勒法利用超声的多普勒效应实现对离散相的流速的测量，物理意义明确。超声波由超声换能器发射进入流体，经过多相流体中运动的离散相(液滴或气泡)的反射或散射后由超声换能器接收。根据多普勒效应，入射声波和接收声波之间频差与测量区域内离散相散射颗粒的平均流动速度成正比。超声多普勒用于流速测量时，主要包括脉冲波超声多普勒法和连续波超声多普勒法。脉冲波超声波多普勒法以脉冲的形式间断的向流体中发射超声波，并在每一脉冲间隔时间内对声信号进行接收，具有距离选通能力，在获取流速的同时可以获得散射体的位置信息。但是由于奈圭斯特采样频率的限制，其最远测量距离和最大可测流速有限。连续波多普勒技术连续发射和接收超声波，一般有一个固定的测量区域，可获取测量区域内散射颗粒的平均流速，传感器结构一般较为简单，成本较低，且无最大可测流速的限制。连续波超声多普勒技术用于油气水三相流流速测量时，其离散相包括液滴和气泡，在流动过程中均会对超声发生反射和散射作用。且因为气相和液相之间的滑差不可忽略，所以液滴和气泡引起的多普勒频移不同。因此多普勒频移信号是不同位置上具有不同流速的散射体对超声多普勒效应的叠加，是一种包含多频率尺度波动的复杂信号，其中某些频率尺度的波动反映了不同相的流速信息。所以，将电学传感器与连续波超声多普勒传感器组合使用，获取油气水三相流的水相含率和流速信息。通过时频分析方法和模型的建立，实现油气水三相流分相流速的获取。

发明内容

本发明的目的是利用多传感器信息，提供一种精确的、非扰动的油气水三相流分相流速提取方法。本发明的传感器和测量方法为将超声多普勒传感器和电学传感器组合，分别用于获取油气水三相流的流速和水相含率信息。利用信号处理技术对多源信息进行处理：对水相含率数据进行特征提取并结合分类算法可实现油气水三相流的流动特征分析和流型的正确识别，在此基础上对超声多普勒测量数据进行集合经验模态分解并采用声电联合分析的方法可实现不同流型下油气水的分相流速的无扰动式准确获取。本发明的技术方案如下：

一种油气水三相流分相流速声电双模态测量方法，采用一个双晶超声换能器和电学传感器；所述双晶超声换能器用于获取超声多普勒频移信号，采用收发一体同侧的结构，内部包含接收压电陶瓷晶片和发射压电陶瓷晶片，分别用于接收和发射超声波，所述双晶超声换能器被安装于水平管道底部并保证与水平方向的夹角为θ；所述电学传感器用于获取水相含率信号，与超声换能器同时安装于水平管道中；测量方法包含如下步骤：

1)针对油气水三相水基-分散流，利用电学传感器采集水相含率信号H(t),t∈(0,T)，利用连续波超声传感器采集多普勒频移信号f_d(t),t∈(0,T)，其中T为采样时间，并去除两个信号中的高频噪声；

2)根据去噪后的电学传感器的水相含率测量数据，结合特征提取与分类算法实现油气水三相流流型的识别；

3)提取水相含率信号的局部波动特性：对不同流型下的水相含率信号进行连续小波变换获得在给定尺度a和给定时刻b的连续波小波变换系数和计算局部小波能量系数其中ψ(t)为母小波函数，采用Daubechies4小波，总尺度为500；在时间-尺度轴上绘制局部小波能量系数谱图获得水相含率信号的局部波动特性；

4)利用集合经验模态分解，对连续波超声多普勒频移信号进行分解并选取主分量：利用集合经验模态分解的方法，将超声多普勒信号f_d(t),t∈(0,T)逐级分解为若干本征模态函数IMF_j(t)(j＝1,2,...,n)和趋势函数r_n(t)的和：其中n为分解得到的本征模态函数个数，选取前3级本征模态函数IMF_i(t)(i＝1,2,3)作为流速提取的主分量；

5)根据步骤3)、4)中的分解结果，采用超声电学联合分析的方法，获得不同流型下水相含率和多普勒频移信号中不同波动尺度的之间的对应关系，并在步骤4)得到的主分量中选取不同的分量用于分相流速的提取，对于水基-分散-泡状流和水基-分散-弹状流，与水相含率信号的局部小波能量系数谱图中大尺度，即尺度>50，的波动分量有对应关系的为多普勒频移信号分解得到的第一级本征模态函数IMF₁(t)，它是高频分量且在时间上具有间断性，反映流动过程中间断出现的离散相气泡的速度信息；而与水相含率信号的局部小波能量系数谱图中小尺度(尺度<50)的波动分量有对应关系的为多普勒频移信号分解得到的第二级和第三级本征模态函数IMF₂(t)&IMF₃(t)，它们是低频分量且在时间上具有连续性，反映了流动过程中完全分散的油滴的速度信息；对于水基-分散-塞状流，与水相含率信号的局部小波能量系数谱图中大尺度，即尺度>50，的波动分量有对应关系的为多普勒频移信号分解得到的第一级和第二级本征模态函数IMF₁(t)&IMF₂(t)，它们是高频分量且在时间上具有间断性，反映了流动过程中间断出现的离散相气塞的速度信息；而与水相含率信号的局部小波能量系数谱图中小尺度，即尺度<50，的波动分量有对应关系的为多普勒频移信号分解得到的第三级本征模态函数IMF₃(t)，它是低频分量且在时间上具有连续性，反映了流动过程中完全分散的油滴的速度信息。

6)对不同流型下、反映分相流速信息的相应本征模态函数进行快速傅里叶变换并计算平均多普勒频移，根据多普勒效应的基本原理，计算分相流速：对于水基-分散-泡状流和水基-分散-弹状流，气相的平均真实流速为：液滴的平均真实流速为对于水基-分散-塞状流，气相的平均真实流速为液滴的平均真实流速为：其中f₀为超声波发射探头的激励频率，θ为超声波声束方向与水平方向的夹角，c为流体中声速，为利用不同本征模态函数的快速傅里叶变换得到的平均多普勒频移，S_d*(f_d*)为对应于频移f_d*的多普勒谱强度，*为步骤5)中确定的不同流型下反映分相流速信息的相应的主分量。

本发明的实质性特点是：油气水三相水基-分散流中，离散相包括油滴和气泡，且根据不同的气液之间的关系会形成不同的流型。在不同流型下，不同离散相由于在流动过程中具有分布和尺寸的差异，会引起水相含率不同的波动形式。基于电学敏感原理的相含率信息检测技术可在被测流体的相含率分布发生变化时准确获取水相含率的波动序列。基于超声多普勒效应，连续波超声信号在油气水三相流中传播时会在油滴和气泡表面均发生反射和散射现象，且因气相和液相之间的滑差不可忽略，所以液滴和气泡会引起不同的多普勒频移。因此多普勒频移信号是一种包含多频率尺度波动的复杂信号，其中某些频率尺度的波动反映了不同相的流速信息。因此，将电学相含率测量传感器与连续波超声多普勒传感器相结合对油气水三相水基-分散流进行测量：利用电学传感器获取水相含率的波动时间序列，利用连续小波变换技术获得局部小波能量系数谱图，获得水相含率信号的局部波动特性，并结合特征提取和分类识别算法实现三相流流型的识别；利用连续波超声多普勒传感器获取多普勒频移信号，并基于集合经验模态分解对该信号进行分解得到能够反映分相流速的主分量；将电学和超声信号进行联合分析，在不同流型下确定主分量中可反映不同离散相流动信息的分量，并通过对主分量的快速傅里叶变换计算相应分量的平均多普勒频移，最终实现分相流速的获取。本发明的有益效果及优点如下：

1.该方法为非扰动式测量手段，不会对流体产生任何的扰动；

2.该方法采用电学、超声双模态的测量方式，能够获得对流动过程更全面的描述；

3.该方法采用超声电学联合分析，能够从连续波超声多普勒频移信号中准确提取油气水三相流的分相流速，简单易行；

4.该方法测量方便，速度快，成本低。

附图说明

以下附图描述了本发明所选择的实施例，均为示例性图而非穷举或限制性，其中：

图1本发明的测量方法中超声与电学双模态测量系统结构示意图；

图2本发明的测量方法中超声多普勒传感器结构示意图；

图3本发明的测量方法中电导环传感器结构示意图；

图4本发明的测量方法中集合经验模态分解流程图；

图5本发明的测量方法中油气水三相流分相流速的计算步骤；

图6液相表观流速验证结果；

图7气相表观流速验证结果；

图8总表观流速验证结果。

具体实施方式

下面结合说明书图详细说明本发明的实施例。

图1为本发明的测量方法中超声与电学双模态测量系统结构示意图。所述电学传感器以电导环传感器为例进行说明。该测量系统由安装于实验管段1上的一组电学传感器阵列2以及与其相连的电学信号发生与采集单元4，一组超声传感器阵列3以及与其相连的超声信号发生与采集单元6构成。电学传感器阵列2由四个以一定间隔镶嵌于管道内壁的环形金属电极组成；超声传感器阵列3由一组安装于管道同侧的收发一体的双晶超声波换能器组成。所述电学传感器阵列2与超声传感器阵列3在被测管道1上以一定间隔安装(安装顺序不限)组成一个双模态传感器阵列，同时工作。当被测流多相流从来流方向0进入被测管道时，电学传感器阵列2通过电学信号发生与采集单元4获得反映被测流体的水相含率波动信息的测量数据，将该数据送入相含率数据处理单元5进行数据处理完成流动特性分析与流型识别；同时超声传感器阵列3通过超声信号发生与采集单元6获得反映被测流体的流速信息的多普勒频移的测量数据，将该数据送入多普勒频移数据处理单元7进行数据处理完成数据中不同波动尺度的分解；将以上所述流动特性分析与流型识别结果和频移数据分解结果送入分相流速计算单元8完成油气水三相流的分相流速的获取。

图2为本发明的测量方法中超声多普勒传感器的结构示意图。本发明专利所用超声多普勒探头为同侧收发一体的双晶超声波换能器，其内部包含一个发射压电陶瓷晶片3a和一个接收压电陶瓷晶片3b，分别附着在声电耦合材料3c和3d上。声电耦合材料3c和3d直接与被测流体2接触，并与测试管道1之间以夹角θ₀安装，使超声波束通路与被测流体2的来流方向0保持夹角θ。所述声电耦合材料3c和3d之间加入了隔声材料4以防止发射和接收声波之间产生干扰。所述双晶超声波换能器安装于测试管道1的底部。发射压电陶瓷晶片3a发射超声波，声波在流体2中传播，收到测量空间5内的离散相(气泡6、液滴7)反射和散射后由接收压电陶瓷晶片3b接收。接收声波与发射声波之间的频差反映测量空间5内流体的流速信息。

图3为本发明的测量方法中电导环传感器的结构示意图。所述电学传感器由四个环形金属电极(1，2，3，4)沿轴向排列并镶嵌在管道内壁0中组成，其中电极1和电极4为激励电极对用于在其间产生稳定的电学敏感场，电极2和电极3为测量电极对用于测量其间的电势差。采用电流激励电压测量的工作方式，通过向电极1中注入恒定的方波激励电流并将电极4接地，可在电极1和4中间形成稳定的电学敏感场。当被测流体流过敏感场时介质相含率和分布发生变化会引起电极2和电极3之间的电势差相应发生变化，通过测量该电势差可实现流体水相含率的测量。

图4为本发明的测量方法中所用集合经验模态分解流程图。集合经验模态分解是为解决传统经验模态分解中的模态混叠问题而提出，其主要思想是统计学中对某个分类多次测量求取的平均值可以提高测量的准确性。集合经验模态分解通过在待分解信号x(t)中多次加入m组不同的白噪声ω_i(t),(i＝1,2,...,m)组成m组不同的复合信号X_i(t),(i＝1,2,...,m)，再对每组复合信号进行经验模态分解。经验模态分解通过筛选的过程将以上所述的复合信号X_i(t),(i＝1,2,...,m)中存在的不同尺度的波动逐级分开，产生一系列具有不同尺度的本征模函数IMF_ij,(i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n)，直到剩余值序列r_in(t)为单调函数停止分解，其中n为每次分解产生的本征模态函数个数。最终对全部经验模态分解得到的各组的本征模态函数分量求平均作为集合经验模态分解的本征模态函数

图5为本发明超声与电学组合传感器获得油气水三相流分相流速的计算步骤流程图。针对油气水三相水基-分散流，本发明的电学、超声数据联合分析方法获取分相流速的计算步骤如下：

步骤1：采集电学传感器的水相含率信号H(t),t∈(0,T)和超声传感器的多普勒频移信号f_d(t),t∈(0,T)，并去除两个信号中的高频噪声(去噪方法不限)，其中T为采样时间；

步骤2：根据去噪后的电学传感器水相含率测量数据，结合特征提取与分类算法实现油气水三相流流型(水基-分散-泡状流、水基-分散-塞状流、水基-分散-弹状流)的识别；

流型识别的一般步骤为：首先通过从测量数据中提取能够反映流型变化特征的特征值，如统计方法、时频分析方法、非线性分析方法等；然后利用支持向量机、人工神经网络等分类算法将特征值进行归类识别。以连续小波变换方法为例，首先对去噪后的水相含率测量数据H(t)进行连续小波变换(母小波为Daubechies4小波，总尺度为500)：

其中w_a,b为在给定尺度a和给定时刻b的连续小波变换系数，ψ(t)为母小波函数。由于不同流型下的水相含率波动特性不同，因此计算时间-小波-能量谱参数：

该参数能够反映水相含率序列沿时间轴的能量变化。计算E(b)的均值和方差能够作为流型识别的特征输入训练好的人工神经网络，可完成油气水三相水基-分散流典型流型的识别。

步骤3：采用时频分解和特征提取的方法对水相含率序列进行处理，获得不同流型下的水相含率信号中由不同离散相引起的局部波动特性；

油气水三相水基-分散流中，离散相包括油滴和气泡。由于不同离散相在流动过程中的离散性和尺寸的差异：离散相油滴的尺寸小于离散相气泡的尺寸，且油滴完全分散在水中伴随水相一起流动，而气泡间断出现，这会引起水相含率不同的波动形式。采用时频分解的方法对去噪后的电学传感器的水相含率测量数据的波动特性进行分解，同时结合特征参数提取的方法可确定由不同离散相引起的水相含率的不同波动特性，从而揭示流动过程中不同离散相的流动特性。以连续小波变换为例，在步骤2中连续小波变换的基础上计算水相含率信号在给定尺度a和给定时刻b的局部小波能量系数：

局部小波能量系数可用于反映信号在给定尺度和时刻下的波动幅度，在时间-尺度轴上绘制局部小波能量系数谱图可获得水相含率信号的局部波动特性：大尺度(尺度>50)的波动分量主要反映了离散相气泡引起的水相含率的低频大幅波动，小尺度(尺度<50)的波动分量主要反映了离散相油滴引起的水相含率的高频小幅波动。

步骤4：利用集合经验模态分解，对连续波超声多普勒频移信号进行分解；

基于集合经验模态分解的方法，通过筛选的过程将超声多普勒信号f_d(t),t∈(0,T)逐级分解为若干本征模态函数IMF_j(t)(j＝1,2,...,n)和趋势函数r_n(t)的和：

其中n为分解得到的本征模态函数个数。通常情况下，通过筛选过程得到的分量中，能量大的高频分量往往包含了信号中最显著、最主要的信息，是最主要的分量。因此选取前3级本征模态函数IMF_i(t)(i＝1,2,3)作为流速提取的主分量；

步骤5：根据流型识别结果和分解结果，采用超声电学联合分析，在不同流型下分别选取不同的主分量用于分相流速的计算。

1)采用超声电学联合分析的方法，获得不同流型下水相含率和多普勒频移信号中不同波动尺度的之间的对应关系，并在步骤4得到的主分量中选取不同的分量用于分相流速的提取。对于水基-分散-泡状流和水基-分散-弹状流，与水相含率信号的局部小波能量系数谱图中大尺度的波动分量有对应关系的为多普勒频移信号分解得到的第一级本征模态函数IMF₁(t)，它是高频分量且在时间上具有间断性，反映了流动过程中间断出现的离散相气泡的速度信息；而与水相含率信号的局部小波能量系数谱图中小尺度的波动分量有对应关系的为多普勒频移信号分解得到的第二级和第三级本征模态函数IMF₂(t)&IMF₃(t)，它们是低频分量且在时间上具有连续性，反映了流动过程中完全分散的油滴的速度信息。对于水基-分散-塞状流，与水相含率信号的局部小波能量系数谱图中大尺度的波动分量有对应关系的为多普勒频移信号分解得到的第一级和第二级本征模态函数IMF₁(t)&IMF₂(t)，它们是高频分量且在时间上具有间断性，反映了流动过程中间断出现的离散相气塞的速度信息；而与水相含率信号的局部小波能量系数谱图中小尺度的波动分量有对应关系的为多普勒频移信号分解得到的第三级本征模态函数IMF₃(t)，它是低频分量且在时间上具有连续性，反映了流动过程中完全分散的油滴的速度信息。

2)对不同流型下、反映分相流速信息的相应本征模态函数进行快速傅里叶变换并计算平均多普勒频移：对第一级本征模态函数进行快速傅里叶变换并采样时间内的多普勒平均频移：对第一级和第二级本征模态函数分量的加和进行快速傅里叶变换并计算采样时间内的多普勒平均频移：对第二级和第三级本征模态函数分量的加和进行快速傅里叶变换并计算液膜时间范围内的多普勒平均频移对第三级本征模态函数进行快速傅里叶变换并采样时间内的多普勒平均频移：其中f_d1，f_d2，f_d3，f_d4分别为IMF₁(t)，IMF₁(t)+IMF₂(t)，IMF₂(t)+IMF₃(t)，IMF₃(t)对应的多普勒频移，S_d1(f_d1)，S_d2(f_d2)，S_d3(f_d3)，S_d4(f_d4)分别为其对应的多普勒频移的能量谱强度。

3)根据多普勒效应的基本原理，计算分相流速：对于水基-分散-泡状流和水基-分散-弹状流，气相的平均真实流速为：液滴的平均真实流速为对于水基-分散-塞状流，气相的平均真实流速为液滴的平均真实流速为：其中f₀为超声波发射探头的激励频率，θ为超声波声束方向与水平方向的夹角，c为流体中声速，为步骤5的2)中利用不同本征模态函数的快速傅里叶变换得到的平均多普勒频移，*为步骤5的1)中确定的不同流型下反映分相流速信息的相应的主分量。

实验验证如下：

在油气水三相流实验装置上完成动态实验。实验装置的流体输送管道为内径50mm的不锈钢管，多相流入口至出口距离约为16.6m。电学和超声组合传感器安装于距离多相流入口约13m的测试管段，以便流型充分发展。同时，在测试管段上设有压力计和温度计以便记录工况条件，摄像机用于观察记录流型。实验中所用流体分别为自来水(密度998kg/m3，动力粘度1.01×10-3Pa·s)，15#工业白油(密度790kg/m3，动力粘度3.9×10-2Pa·s)和干燥空气(密度1.2kg/m3，动力粘度1.81×10-5Pa·s)。各相通过一个T型混合器在入口处实现混合并在混合之前通过标准单相流量计对进行各相流量进行测量。通过改变不同相的流量配比，产生不同的流动形态。每组实验固定油相和水相流量，逐渐增加气相流量，形成不同的流型(水基-分散-泡状流、水基-分散-塞状流、水基-分散-弹状流)。实验中，标况下三相流总流量范围在6.66m³/h到14.97m³/h，总表观流速变化范围在0.92m/s到1.76m/s。每一流动状态下持续测量的时间为10s，完成水相含率的波动时间序列和多普勒频移信号的获取。

按照所述具体实施方式中的步骤完成对水相含率的波动时间序列和多普勒频移信号的处理，可获取油气水三相水基-分散流在不同流型下的分相真实平均流速。为验证所述方法的有效性，假设油和水之间不存在滑差，利用电导环测出的实时水相含率可获取计算实时气相含率和实时总液相含率。

其中φ_w为液相中的实时水相含率；β_l，β_g，β_w为实时总液相含率、实时气相含率和实时水相含率。β_w通过电学相含率传感器获得，由于油和水之间不存在滑差φ_w可通过入口含率获得。进一步计算分相表观流速：

其中J_l，J_g，J分别为液相表观流速、气相表观流速和总表观流速。将其与入口参考表观流速进行对比验证。验证结果如图6-8所示，以均方根误差为评价指标：液相表观、气相表观、总表管的均方根误差分别为0.06m/s，0.06m/s，0.07m/s。因此，所述方法能够准确获取油气水三相流的分相流速。