一种油气井出砂监测仪及出砂监测资料处理方法

摘要

本发明提供了一种油气井出砂监测仪，由出砂监测通道、噪声监测通道和数据采集与处理系统组成。本发明还提供了一种油气井出砂监测资料处理方法，由数据采集与处理系统对出砂监测通道和噪声监测通道滤波后的输出信号进行同步采集，并将两者进行相比较，以消除噪声，获取纯粹的出砂信号r

说明书

技术领域

本发明属于油气井开发技术领域，具体涉及一种油气井出砂监测仪及出砂监测资料处理方法。

背景技术

油气井出砂会造成机械设备的损坏，降低油气井寿命。通过出砂监测，可以及时掌握出砂情况和出砂规律，诊断油气井的生产状况，为防砂治砂提供依据，降低生产成本，延长油气井寿命。

影响油气井出砂的主要因素是地质因素和开采因素，且二者是相互关联的，这就决定了出砂现象的不确定性。现有的出砂监测仪有两种，一是美国专利USP424028公布的出砂监测仪，二是Clampon公司的DSP-06超声波监测仪器。其中USP424028公布的出砂监测仪测量时需要在生产管道上钻孔并装入探头，仪器安装、更换、维修、保养等工作繁杂，管线的密封和承压也存在很大风险；Clampon公司的DSP-06超声波监测仪属于外置式结构，通过监测砂粒撞击管壁引起的声波信号，最终通过信号转换获取出砂信号，但其只能获取测试初期的背景噪声，不能实时、在线获取纯噪声信号，因此，在连续测试期间，给有无出砂现象的区分带来混淆或不确定性。

发明内容

本发明的目的是克服现有出砂监测仪存在的缺陷，通过噪声监测通道与出砂监测通道相结合，实时地从出砂监测通道中消除噪声，得到纯粹的油气井出砂信号，由此确定油气井是否出砂。

为此，本发明提供了一种油气井出砂监测仪，由出砂监测通道、噪声监测通道和数据采集与处理系统组成，所述出砂监测通道由出砂监测传感器、电荷放大器Es和滤波器Fs组成，所述噪声监测通道由噪声监测传感器、电荷放大器En和滤波器Fn组成，所述数据采集与处理系统至少包括数据采集与处理电路，对出砂监测通道的出砂信号、噪声监测通道的噪声信号进行采集和处理；

所述出砂监测传感器的引出线与电荷放大器Es的输入端Es1连接，电荷放大器Es的输出端与滤波器Fs的输入端连接，滤波器Fs的输出端与数据采集与处理电路的输入端Ds连接；所述噪声监测传感器的的引出线与电荷放大器En的输入端En1连接，电荷放大器En的输出端与滤波器Fn的输入端连接，滤波器Fn输出端与数据采集与处理电路的输入端Dn连接。

所述出砂监测传感器和噪声监测传感器的频率响应特性、带宽及灵敏度均相同。

所述出砂监测通道中的电荷放大器Es和噪声监测通道中的电荷放大器En的输入阻抗、输出阻抗、放大倍数和频率响应特性均相同；

所述出砂监测通道中的滤波器Fs和噪声监测通道中的滤波器Fn的中心频率、截止频率、通带带宽、增益、损耗、品质因数和灵敏度均相同。

本发明还提供了一种油气井出砂监测仪的安装方法，包括以下步骤：

步骤1)在油气管道的90°弯管的管道轴线下游1.5-2.5倍油气管道直径处，用锉刀将该位置处的油漆层锉掉，在锉掉的油漆层位置涂上硅脂；

步骤2)将出砂监测传感器在涂上硅脂的位置固定好，将出砂监测传感器的引出线连接到电荷放大器Es的输入端Es1；

步骤3)将噪声监测传感器安装在出砂监测传感器的上游直管段的正上方的外壁上，先用锉刀将该位置处的油漆层锉掉，在锉掉的油漆层位置涂上硅脂，将噪声监测传感器固定在管道上，噪声监测传感器引出线连接到电荷放大器En的输入端En1。

出砂监测传感器与噪声监测传感器沿油气管道轴线的距离为油气管道3内径的45-55倍。

本发明还提供了一种油气井出砂监测资料处理方法，将出砂监测仪安装在油气管道上，出砂监测通道中的出砂监测传感器的输出信号Vs经电荷放大和滤波后、噪声监测通道中噪声监测传感器的输出信号Vn经电荷放大和滤波后，由数据采集与处理系统对出砂监测通道和噪声监测通道滤波后的输出信号进行同步采集，并将两者进行相比较，以消除噪声，获取纯粹的出砂信号r_sp(i)，得到单位时间内的出砂率M_t和累积出砂量M。

一种油气井出砂监测资料处理方法，具体步骤如下：

步骤1)出砂监测传感器的输出信号Vs经电荷放大和滤波后的输出信号由数据采集与处理电路的输入端Ds进入数据采集与处理系统，噪声监测传感器的输出信号Vn经电荷放大和滤波后的输出信号由数据采集与处理电路的输入端Dn进入数据采集与处理系统；

步骤2)数据采集与处理系统对出砂监测通道和噪声监测通道电荷放大和滤波后的信号进行同步采样，得到一系列不同时刻的出砂信号r_s(i)，噪声信号r_n(i)，其中i表示第i个采样时刻，i＝1，2，…，N，r_s(i)表示t_i时刻出砂信号的采样值，r_n(i)表示t_i时刻噪声信号的采样值；

步骤3)得到噪声信号r_n(i)的均值m和标准差σ，N为参与均值运算的采样个数；

$>m=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_n\left(i\right)---\left(1\right)$>

$>\sigma =\sqrt{\frac{1}{N}·\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{[r_n\left(i\right)-m]}^2}---\left(2\right)$>

步骤4)根据出砂信号r_s(i)和噪声信号r_n(i+j)的互相关r_sn(j)，得到互相关函数r_sn(j)最大值所对应的j值；

$>r_{sn}\left(j\right)=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_n\left(i\right)r_s(i+j)---\left(3\right)$>

其中，j＝0，2，…，N-1；r_n(i+j)表示表示噪声信号的第(i+j)个采样值；

步骤5)根据下式得出流速V_L

$>V_L=\frac{L}{j·\Delta t}---\left(4\right)$>

其中，L是噪声监测传感器与出砂监测传感器沿管道轴线的距离，j为互相关函数r_sn(j)最大值所对应的j值，Δt是相邻两个采样点之间的时间间隔；

步骤6)得到出砂信号r_s(i)和噪声信号r_n(i)的离散频谱R_s(k)和R_n(k)，由离散频谱R_s(k)和R_n(k)分别得到出砂信号r_s(i)和噪声信号r_n(i)的功率谱G_s(k)和G_n(k)；

$>R_s\left(k\right)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{r}_s\left(i\right)e^{-j\frac{2\pi }{N}ik}---\left(5\right)$>

$>R_n\left(k\right)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{r}_n\left(i\right)e^{-j\frac{2\pi }{N}ik}---\left(6\right)$>

$>G_s\left(k\right)=\frac{1}{N}|R_s\left(k\right){|}^2---\left(7\right)$>

$>G_n\left(k\right)=\frac{1}{N}|R_n\left(k\right){|}^2---\left(8\right)$>

其中，k＝0，2，…，N-1；

步骤7)对功率谱G_s(k)和G_n(k)进行归一化处理；

$>G_s^m\left(k\right)=\frac{1}{|R_s^m{|}^2}·|R_s\left(k\right){|}^2---\left(9\right)$>

$>G_n^m\left(k\right)=\frac{1}{|R_n^m{|}^2}·|R_n\left(k\right){|}^2---\left(10\right)$>

其中，表示R_s(k)取模后的最大值，表示R_n(k)取模后的最大值；

步骤8)比较功率谱G_s(k)和G_n(k)的幅度，找出二者在幅度上差异最大的频率范围，得到出砂信号的频率下限f_L和频率上限f_H；

步骤9)以频率下限f_L和频率上限f_H分别作为带通滤波的低截止频率和高截止频率，对出砂信号r_s(i)进行带通滤波，滤波后的出砂信号除去噪声，得到纯粹的出砂信号r_sp(i)，

r_sp(i)＝r_n(i)-(m+3σ)>

其中，m是噪声信号r_n(i)的均值，σ是噪声信号r_n(i)的标准差；

步骤10)将步骤5)中得到的流体流速V_L应用于(12)式和(13)式，分别得到单位时间内的出砂率M_t和累积出砂量M；

$>M_t=c·\frac{1}{V_L^2}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{sp}\left(i\right)---\left(12\right)$>

$>M=c·\Delta t·\frac{1}{V_L^2}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{sp}\left(i\right)---\left(13\right).$>

本发明的有益效果是：

1、本发明出砂监测仪是一种非接触式的、不需要改动生产管柱、不需要在停产状况下就可完成安装，实现对噪声的实时和在线监测，在流速变化而引起噪声变化的情况下，能够实时的对噪声进行监测。

2、本发明出砂监测仪同时包括了噪声监测通道和出砂监测通道，不再需要判断所获取的是有砂还是无砂信号，解决了出砂监测时需要首先获得无出砂信号的难题；

3、在井场没有安装流量计的情况下，出砂监测仪可自动获取油气井生产管道中流体的流速，用于计算出砂率；在安装有流量计的情况下，不再需要将计量仪表与出砂监测仪器进行对接，方便了现场的应用；

4、油气井出砂监测资料处理方法能够自动适应噪声的特性，从检测信号中提取出出砂信号，有利于提高出砂率计算的准确性。

下面将结合附图做进一步详细说明。

附图说明

图1是本发明的组成框图；

图2是含有出砂监测通道和噪声监测通道的传感器安装示意图；

图3是已有技术中内置式出砂监测传感器的安装示意图；

图4是出砂信号的归一化功率谱图；

图5是噪声信号的归一化功率谱图；

图6是出砂率波形图；

图7是累计出砂量波形图；

图8是瞬时出砂量采集效果分析图；

图9是累计出砂量采集效果分析图。

图中：1、噪声监测传感器；2、出砂监测传感器；3、油气管道；4、砂粒；5、卡紧箍；6、90°弯管；7、直管段；8、内置式出砂监测传感器；9、探头。

具体实施方式

实施例1：

本实施例提供了一种如图1所示的油气井出砂监测仪，由出砂监测通道、噪声监测通道和数据采集与处理系统组成，所述出砂监测通道由出砂监测传感器2、电荷放大器Es和滤波器Fs组成，所述噪声监测通道由噪声监测传感器1、电荷放大器En和滤波器Fn组成，所述数据采集与处理系统至少包括数据采集与处理电路，对出砂监测通道的出砂信号、噪声监测通道的噪声信号进行采集和处理；

所述出砂监测传感器2的引出线与电荷放大器Es的输入端Es1连接，电荷放大器Es的输出端与滤波器Fs的输入端连接，滤波器Fs的输出端与数据采集与处理电路的输入端Ds连接；所述噪声监测传感器1的的引出线与电荷放大器En的输入端En1连接，电荷放大器En的输出端与滤波器Fn的输入端连接，滤波器Fn输出端与数据采集与处理电路的输入端Dn连接。

本发明原理：电荷放大器是将传感器输出的电荷信号转换为电压信号，滤波器的作用是消除工频干扰。出砂监测传感器2是一种被动式传传感器，作用是感知砂粒4撞击管壁产生的振动信号，该信号中也不可避免地包含了噪声，因而出砂监测传感器2的输出信号是包含噪声在内的出砂信号。噪声监测传感器1也是一种被动式传感器，由于该传感器的安装位置处砂粒4与管道不发生碰撞，因而传感器感知的是纯噪声信号。在油气井出砂的情况下，二者在频域上的特性不可能完全相同，通过数据采集与处理系统处理去噪后，从而得到不含噪声的纯粹的出砂信号。

本发明出砂监测传感器2通过噪声监测通道与出砂监测通道相结合，在实时获取纯噪声的基础上，以此作为参考信号，得到纯粹的油气井出砂信号，由此确定油气井是否出砂。

与现有的出砂检测器相比，不需要在生产管道上钻孔并装入探头9，安装在油气管道3上即可，便于更换、维修、保养，并且可以实时、在线获取纯噪声信号，在连续测试期间，能够直接区分有无出砂现象的纯噪声监测仪器。

实施例2：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种如图1所示的油气井出砂监测仪，其中，出砂监测传感器2和噪声监测传感器1的频率响应特性、带宽及灵敏度均相同；出砂监测通道中的电荷放大器Es和噪声监测通道中的电荷放大器En的输入阻抗、输出阻抗、放大倍数和频率响应特性均相同；出砂监测通道中的滤波器Fs和噪声监测通道中的滤波器Fn的中心频率、截止频率、通带带宽、增益、损耗、品质因数和灵敏度均相同。以确保出砂信号和噪声信号采集和处理过程的一致性和准确性。

实施例3：

本实施例提供了一种如图2所示的油气井出砂监测仪的安装方法，包括以下步骤：

步骤1)在油气管道3的90°弯管6的管道轴线下游1.5-2.5倍油气管道3直径处，用锉刀将该位置处的油漆层锉掉，在锉掉的油漆层位置涂上硅脂；

步骤2)将出砂监测传感器2在涂上硅脂的位置固定好，将出砂监测传感器2的引出线连接到电荷放大器Es的输入端Es1；

步骤3)将噪声监测传感器1安装在出砂监测传感器2的上游直管段7的正上方的外壁上，先用锉刀将该位置处的油漆层锉掉，在锉掉的油漆层位置涂上硅脂，将噪声监测传感器1固定在管道上，噪声监测传感器1引出线连接到电荷放大器En的输入端En1。

其中，出砂监测传感器2与噪声监测传感器1沿油气管道3轴线的距离为油气管道3内径的45-55倍。

本实施例中出砂监测传感器2安装位置处砂粒4最容易与油气管道3的内壁发生碰撞，感知砂粒4撞击管壁产生的出砂信号，而噪声监测传感器1安装在砂粒4无法与管道直接碰撞的直管段7的正上方，确保感知纯噪声信号。

图3为现有的安装方法，内置式出砂监测传感器8安装在管道上，其中探头99伸入到管道的内部，砂粒4沿箭头所指示的流体流动方向与探头9撞击，从而引起金属缺损，探头9的体电阻率发生变化，由此监测出砂率。该方法安装、更换操作复杂，维修成本高，更重要是不能保证出砂信号的持续有效性，失去了监测的意义。

实施例4：

本实施例提供了一种的油气井出砂监测资料处理方法，将出砂监测仪安装在油气管道3上，出砂监测通道中的出砂监测传感器2的输出信号Vs经电荷放大和滤波后、噪声监测通道中噪声监测传感器1的输出信号Vn经电荷放大和滤波后，由数据采集与处理系统对出砂监测通道和噪声监测通道滤波后的输出信号进行同步采集，并将两者进行相比较，以消除噪声，获取纯粹的出砂信号r_sp(i)。

首先安装油气井出砂监测：在油气管道3的90°弯管6的管道轴线下游2倍油气管道3直径处，用锉刀将该位置处的油漆层锉掉，在锉掉的油漆层位置涂上硅脂；用卡紧箍5将出砂监测传感器2在涂上硅脂的位置固定好，将出砂监测传感器2的引出线连接到电荷放大器Es的输入端Es1，电荷放大器Es的输出端与滤波器Fs的输入端连接，滤波器Fs的输出端与数据采集与处理电路的输入端Ds连接；将噪声监测传感器1安装在出砂监测传感器2的上游直管段7的正上方的外壁上，与出砂监测传感器2沿油气管道3轴线的距离为油气管道3内径的50倍，先用锉刀将该位置处的油漆层锉掉，在锉掉的油漆层位置涂上硅脂，再用卡紧箍5将噪声监测传感器1固定在管道上，噪声监测传感器1引出线连接到电荷放大器En的输入端En1，电荷放大器En的输出端与滤波器Fn的输入端连接，滤波器Fn输出端与数据采集与处理电路的输入端Dn连接，之后由数据采集与处理系统对油气井出砂监测资料处理。本实施例中，数据采集与处理系统包括数据采集与处理电路还包括计算机。

如图1所示，一种油气井出砂监测资料处理方法，具体步骤如下：

步骤1)出砂监测传感器2的输出信号Vs经电荷放大和滤波后的输出信号由数据采集与处理电路的输入端Ds进入数据采集与处理系统，噪声监测传感器1的输出信号Vn经电荷放大和滤波后的输出信号由数据采集与处理电路的输入端Dn进入数据采集与处理系统；

其中，本实施例中出砂监测传感器2和噪声监测传感器1都是无源声波传感器，它们的特性参数相同，中心频率为1MHz；转化为电压后的出砂信号和噪声信号分别输入到各自的滤波器中，滤除掉50Hz的工频干扰；

步骤2)在计算机的控制下，数据采集与处理系统对出砂监测通道和噪声监测通道电荷放大和滤波后的信号进行同步采样，得到一系列不同时刻的出砂信号r_s(i)，噪声信号r_n(i)，其中i表示第i个采样时刻，i＝1，2，…，N，r_s(i)表示t_i时刻出砂信号的采样值，r_n(i)表示t_i时刻噪声信号的采样值；

步骤3)得到噪声信号r_n(i)的均值m和标准差σ，N为参与均值运算的采样个数；

$>m=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_n\left(i\right)---\left(1\right)$>

$>\sigma =\sqrt{\frac{1}{N}·\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{[r_n\left(i\right)-m]}^2}---\left(2\right)$>

步骤4)根据出砂信号r_s(i)和噪声信号r_n(i+j)的互相关r_sn(j)，得到互相关函数r_sn(j)最大值所对应的j值；

$>r_{sn}\left(j\right)=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_n\left(i\right)r_s(i+j)---\left(3\right)$>

其中，j＝0，2，…，N-1；r_n(i+j)表示表示噪声信号的第(i+j)个采样值；

步骤5)根据下式得出流速V_L

$>V_L=\frac{L}{j·\Delta t}---\left(4\right)$>

其中，L是噪声监测传感器1与出砂监测传感器2沿管道轴线的距离，j为互相关函数r_sn(j)最大值所对应的j值，Δt是相邻两个采样点之间的时间间隔；

步骤6)得到出砂信号r_s(i)和噪声信号r_n(i)的离散频谱R_s(k)和R_n(k)，由离散频谱R_s(k)和R_n(k)分别得到出砂信号r_s(i)和噪声信号r_n(i)的功率谱G_s(k)和G_n(k)；

$>R_s\left(k\right)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{r}_s\left(i\right)e^{-j\frac{2\pi }{N}ik}---\left(5\right)$>

$>R_n\left(k\right)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{r}_n\left(i\right)e^{-j\frac{2\pi }{N}ik}---\left(6\right)$>

$>G_s\left(k\right)=\frac{1}{N}|R_s\left(k\right){|}^2---\left(7\right)$>

$>G_n\left(k\right)=\frac{1}{N}|R_n\left(k\right){|}^2---\left(8\right)$>

其中，k＝0，2，…，N-1；

步骤7)对功率谱G_s(k)和G_n(k)进行归一化处理；出砂信号的归一化功率谱的实例如图4，噪声信号的归一化功率谱的实例如图5所示；

$>G_s^m\left(k\right)=\frac{1}{|R_s^m{|}^2}·|R_s\left(k\right){|}^2---\left(9\right)$>

$>G_n^m\left(k\right)=\frac{1}{|R_n^m{|}^2}·|R_n\left(k\right){|}^2---\left(10\right)$>

其中，表示R_s(k)取模后的最大值，表示R_n(k)取模后的最大值；

步骤8)比较功率谱G_s(k)和G_n(k)的幅度，找出二者在幅度上差异最大的频率范围，得到出砂信号的频率下限f_L和频率上限f_H；

结合实例图4和图5，本实施例中的f_L和f_H分别为48kHz和80kHz，即出砂信号的频率范围，该实例中的0-48kHz表示油气管道3振动所对应的频率范围；

步骤9)以频率下限f_L和频率上限f_H分别作为带通滤波的低截止频率和高截止频率，对出砂信号r_s(i)进行带通滤波，滤波后的出砂信号除去噪声，得到纯粹的出砂信号r_sp(i)，

r_sp(i)＝r_n(i)-(m+3σ)>

其中，m是噪声信号r_n(i)的均值，σ是噪声信号r_n(i)的标准差；

由于带通滤波后的出砂信号仍然包括噪声，所以需要首先从该信号中减去步骤2)中得到的噪声均值m，考虑到有部分噪声幅度会大于均值m，因而如果要消除99.7％的噪声，还需要减去3σ。

步骤10)将步骤5)中得到的流体流速V_L应用于(12)式和(13)式，分别得到单位时间内的出砂率M_t和累积出砂量M；

$>M_t=c·\frac{1}{V_L^2}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{sp}\left(i\right)---\left(12\right)$>

$>M=c·\Delta t·\frac{1}{V_L^2}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{sp}\left(i\right)---\left(13\right)$>

其中M_t的单位为g/s，M的单位为g。作为该步骤的应用实例，式(12)和式(13)中的标定常数C为48，出砂率波形如图6所示，累积出砂量波形如图7所示，图8和图9分别是瞬时出砂量(出砂率的所有记录值显示)和累计出砂量，为出砂监测效果的阶段分析图。

如图8和图9所示，当爆发性出砂点出现后，现场测试管线及设备受到的砂蚀会急剧增大，管线及设备完整性变差，现场可结合壁厚检测仪做进一步的冲蚀量检测，当冲蚀量超过管线及设备正常壁厚的一定比例后(不同的油气井因井口压力、产量、流体特性等参数不同，所采用流程管线及设备不同，故而判定的比例也不同)，可减小流体控制阀门的开度或者完全关闭，以免造成测试流程刺漏、人员伤害及过度开发；同时，加快返排砂的回收速度，防止测试流程末端的返排砂短时间大量堆积，影响流体正常流动。

本发明主要解决了现有技术在出砂监测时无法对噪声特性进行专门测量和区分的问题。通过出砂量的计算，实现指导采油生产及时调整参数，保证适度出砂，达到提高油井产能，延长油井产寿命的目的。

本发明中数据采集与处理电路可以选用现有能够实现以上功能的模块，以上各实施例没有详细叙述的方法和结构属本行业的公知常识，这里不一一叙述。

以上例举仅仅是对本发明的举例说明，并不构成对本发明的保护范围的限制，凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。