孔筍, 沈陽, 張小康, 尤國平, 褚曉冬, 馮永仁

(中海油田服務(wù)股份有限公司油田技術(shù)研究院, 河北 三河 065201)

0 引 言

制定高效的油田開發(fā)方案,需要分析儲層流體樣品的物理及化學(xué)特性,這意味著在取樣過程中要獲得盡可能純凈的儲層流體。然而,在實際取樣過程中外部流體容易侵入到地層流體中,造成原始地層流體污染。當(dāng)污染物和地層流體不能混溶時,必須保持很低的污染物程度才能收集到足夠量的原始地層流體[1-2]。在中國,常用的鉆井泥漿濾液是水基泥漿,當(dāng)水基泥漿侵入原油帶,會給原油采樣造成阻礙。因此,監(jiān)測地層油水比例變化對收集純凈的地層流體樣本十分重要。

由于油水不能互溶,在混合流體流動過程中,每一時刻的油水混合狀態(tài)都不同,因此想要實時計算得到準(zhǔn)確的油水比是目前測井行業(yè)需要面對的技術(shù)難題[3-4]。近幾十年來,近紅外光譜實時分析技術(shù)已經(jīng)成為測井領(lǐng)域里的高端測井技術(shù)[5]。該技術(shù)一方面具有無損檢測、速度快、效率高、測試重現(xiàn)性好、測量方便的特點;另一方面能有效反映被測物體信息特點,提高測量精度[6]?；谝蜒兄频墓庾V短節(jié),設(shè)計并搭建了一個油水混合實驗平臺。通過大量實驗和理論研究,本文提出一種基于近紅外光譜分析技術(shù)的油水比例測量方法,用于監(jiān)控地層流體的污染情況,直到流體管線中污染情況最低時進(jìn)行采樣。

1 近紅外光譜測量原理

含氫基團(tuán)X-H(如C-H,N-H,O-H等)的分子吸收紅外輻射后會改變分子中化學(xué)鍵的振動能態(tài)。近紅外區(qū)域在700 nm到2 500 nm之間,發(fā)生在該區(qū)域的吸收譜帶對應(yīng)分子基頻振動的倍頻和組合頻。不同基團(tuán)或同一基團(tuán)在不同化學(xué)環(huán)境中的近紅外吸收波長與強(qiáng)度都有明顯差異,通過近紅外光譜提供的豐富信息,可以對含氫有機(jī)物質(zhì)進(jìn)行定性或定量分析[7]。

在近紅外譜段,水基泥漿的O-H鍵有2個特征譜帶:1 440 nm(O-H伸縮振動的一級倍頻)和1 940 nm(組合頻);原油的C-H鍵在近紅外光譜區(qū)有一個特征譜帶,在1 720 nm(一級倍頻)處。根據(jù)朗伯比爾定律,油水混合物的特征譜帶即水與原油特征峰的線性疊加。圖1為水、柴油和原油近紅外光譜曲線。從圖1中可以明顯看出水在1 440 nm和1 940 nm處的有2個特征峰,柴油和原油均在1 720 nm處的有一個特征峰。結(jié)合油和水的光譜特征,通過化學(xué)計量學(xué)方法可以有效計算出混合流體中各組分的含量。

2 實驗部分

2.1 光譜儀器

圖2為光譜短節(jié)中的近紅外透射檢測系統(tǒng)原理圖。光源透過光學(xué)窗口,通過光纖傳輸,經(jīng)過濾光片到達(dá)探測器。該光譜儀器設(shè)置了6個中心波長點,其中包含2個水峰波長點,1個油峰波長點,其余3個波長點為參考波長。探測器進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換后,由采集電路系統(tǒng)控制光譜采集及輸送到計算機(jī)處理。數(shù)據(jù)采集頻率為5幀/s。

圖2 近紅外光譜檢測系統(tǒng)

到目前為止,該光譜儀器已在勝利油田和渤海區(qū)域油井測試多次。在高溫高壓下,該系統(tǒng)能長時間連續(xù)工作并且各項功能正常。多次測試采集到的光譜數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠,能夠真實反映井下流體變化情況。

2.2 樣品來源及實驗設(shè)計

實驗原油樣品來自渤海區(qū)塊某油井,水基泥漿由化學(xué)實驗室按比例調(diào)配,經(jīng)過濾網(wǎng)過濾后的泥漿濾液主要成分為水。

預(yù)測油水比需要預(yù)先建立油水混合流體的數(shù)學(xué)模型,即建立不同油水比例的混合流體光譜與流體組分含量之間的定量數(shù)學(xué)關(guān)系。這就意味著需要采集一定數(shù)量的、具有代表性的混合流體光譜樣本。

為采集兩相流的光譜,設(shè)計了1套油水混合實驗裝置。首先將原油和泥漿濾液分別注入2個樣品桶中,通過2臺蠕動泵分別控制2種流體流速,從而實現(xiàn)油水按比例混兌。原油和濾液混合后流入光學(xué)窗口,待管線里充滿流體后,開始采集光譜。

由于油水不互溶,即使在特定比例下,每一時刻進(jìn)入光學(xué)窗口的油水混合形態(tài)都可能不同,因此采集到的瞬時光譜值是一個隨機(jī)變量(見圖3)。當(dāng)混合流體的油水比例一定時,雖然每一個瞬態(tài)吸收光譜都不同,但根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理,在一段時間內(nèi),n個瞬態(tài)光譜構(gòu)成的隨機(jī)序列會依分布向常數(shù)收斂,即收斂至一個穩(wěn)態(tài)光譜值。

圖3 油水混合截面示意圖

井下抽吸地層流體過程中,開始時進(jìn)入到光學(xué)窗口的是泥漿濾液,隨著原狀地層流體的進(jìn)入,濾液成分越來越少,原油越來越多,直至抽到純凈的地層流體。在實驗過程中,通過配比原油和濾液的混合流體模擬井下污染過程,含油率分別為0,5%,10%,15%,20%,…,90%,95%,100%,一共21個梯度,每個梯度采集時間100幀,1個梯度重復(fù)4個樣本,并將其平均光譜作為該樣本的原始光譜,樣本數(shù)21個。

2.3 光譜預(yù)處理

采集到的原始光譜為6個中心波長點的離散光譜。原始的光譜采集中存在嚴(yán)重的光譜漂移。一階導(dǎo)數(shù)是最常用的基線漂移校正方法,但是實驗中采集到的為離散光譜并不能直接進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)[8]。因此,本文采用三次樣條插值方法對離散光譜進(jìn)行插值后得到連續(xù)光譜,波長范圍在800 nm到1 950 nm之間(見圖4)。為消除光譜采集過程中產(chǎn)生的隨機(jī)噪聲、光譜偏移和基線漂移等問題,先對原始光譜進(jìn)行平滑預(yù)處理,消除噪聲干擾,然后使用一階差分導(dǎo)數(shù)法放大差別,消除基線和其他背景干擾,提高分辨率和靈敏度。

圖4 不同比例油水混合光譜圖

2.4 校正算法

本文采用K-S方法從21個樣本中選出5個樣本作為驗證集(約為20%),其余樣本則作為校正集。在前面光譜預(yù)處理基礎(chǔ)上,采用偏最小二乘(PLS)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及降維,PLS法[9]是對原始變量進(jìn)行線性組合計算主成分,該主成分即PLS主因子,然后將PLS主因子作為新變量進(jìn)行多元線性回歸。

3 結(jié)果與討論

3.1 建立模型

為了比較光譜預(yù)處理對建模的影響,設(shè)計了3組實驗。第1組實驗是直接使用離散光譜進(jìn)行建模;第2組實驗是對離散光譜進(jìn)行插值后,接著對插值后的連續(xù)光譜進(jìn)行一階導(dǎo)處理,然后提取出中心波長點對應(yīng)的光譜值構(gòu)成校正后的離散光譜;第3組實驗是使用插值后的連續(xù)光譜,經(jīng)過光譜預(yù)處理后,直接建模。

3組實驗建模得到的預(yù)測殘差平方和曲線(PRESS)和實際值—預(yù)測值圖見圖5。從圖5可見,3組實驗的最佳主成分?jǐn)?shù)分別為4、5、5。圖5的實際預(yù)測圖為3組實驗分別選擇最佳主因子數(shù)時的建模效果。表1通過校正集相關(guān)系數(shù)RC、驗證集相關(guān)系數(shù)RV、校正標(biāo)準(zhǔn)偏差SEC、交互驗證的校正標(biāo)準(zhǔn)偏差SECV這4種指標(biāo)對3組實驗?zāi)Ｐ偷馁|(zhì)量進(jìn)行評價。當(dāng)RC、RV越接近1,說明建模和預(yù)測的效果越好;當(dāng)SEC、SECV值越小,表明模型回歸得越好。從表1中可以看出校正后連續(xù)光譜的建模效果要明顯優(yōu)于原始離散光譜和校正后離散光譜。

表1 3組實驗的統(tǒng)計參數(shù)比較

3.2 模型預(yù)測

模型建立完成后,為了驗證模型的有效性,對5個未知樣本進(jìn)行了預(yù)測。表2為3組實驗的預(yù)測結(jié)果對比。

表2 3組實驗對5個未知樣本的預(yù)測

第1組實驗是直接采用6道波長點對應(yīng)的吸光度進(jìn)行建模,其中油水特征信息主要在4、5、6通道里。由于原始離散光譜存在一定的基線漂移和背景噪聲,因此模型在預(yù)測時存在一定的誤差,最大絕對誤差達(dá)0.084 6,平均誤差為0.043 28。

第2組實驗是對離散光譜連續(xù)化以及一階導(dǎo)處理,然后提取出中心波長點對應(yīng)的光譜值進(jìn)行建模,雖然對原始光譜進(jìn)行了消除基線漂移和去噪處理,但經(jīng)過處理后的光譜損失了大量的有效信息,從而導(dǎo)致預(yù)測誤差偏大,最大絕對誤差達(dá)0.054 8,平均誤差為0.043 38。

圖5 3組實驗結(jié)果對比

第3組實驗是對離散光譜連續(xù)化及光譜預(yù)處理后,使用PLS對800 nm到1 950 nm波段連續(xù)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及降維,然后選取最佳主因子數(shù)建立模型。與離散光譜相比,連續(xù)光譜一方面增加了光譜信息量;另一方面增強(qiáng)了校正模型的穩(wěn)健性,從而使預(yù)測效果達(dá)到最好,連續(xù)光譜模型的預(yù)測最大絕對誤差0.029 5,平均誤差為0.008 14。

實驗結(jié)果表明校正后連續(xù)光譜預(yù)測精度最高。

4 結(jié) 論

(1) 在井下流體的污染程度實時監(jiān)測過程中,由于原油和水基泥漿的不相溶,使得油水比例的測量存在一定的難度。

(2) 提出了一種基于近紅外光譜分析技術(shù)的油水比例定量測量方法。在實驗中,首先搭建了一個油水混合實驗平臺,利用自主研發(fā)的近紅外光譜模塊采集不同比例下的油水混合流體光譜圖。

(3) 基于采集的近紅外譜圖,設(shè)計了3組不同光譜處理方法,采用PLS方法建模,并進(jìn)行了相互比較。實驗結(jié)果表明該方法解決了兩相流的光譜采集問題,還能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測出未知樣品的含油率。

(4) 3種處理方法結(jié)果表明,采用校正后連續(xù)光譜的建模效果明顯優(yōu)于另外2組離散光譜的建模效果,并具有較高的預(yù)測精度。

參考文獻(xiàn):

[1] Mullins O C. The Physics of Reservoir Fluids: Discovery Through Downhole Fluid Analysis [Z]. Sugar Land: Schlumberger, 2008.

[2] Mullins O C, Schroer Jon, Beck Gary F. Real-time Determination of Filtrate Contamination During Openhole Wireline Sampling by Optical Spectroscopy [C]∥SPE, 63071, 2000.

[3] Hines D R, Ville L. Method of Analyzing Oil and Water Fractions in a Flow Stream: United States, 5331156 [P]. 1994.

[4] Smits A R. In-situ Optical Fluid Analysis as an Aid to Wireline Formation Sampling [C]∥SPE, 26496, 1995.

[5] 匡立春. 電纜地層測試資料應(yīng)用導(dǎo)論 [M]. 北京: 石油工業(yè)出版社, 2005.

[6] 陸婉珍. 現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù) [M]. 北京: 中國石化出版社, 2000.

[7] 褚小立. 化學(xué)計量學(xué)方法與分子光譜分析技術(shù) [M]. 北京: 化學(xué)工業(yè)出版社, 2011.

[8] 吳海龍, 康超. 化學(xué)計量學(xué)實用指南 [M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2012.

[9] 杜一平, 潘鐵英, 張玉蘭. 化學(xué)計量學(xué)應(yīng)用 [M]. 北京: 化學(xué)工業(yè)出版社, 2008.