羅淑芳，胡金海，李英偉，于莉娜

(1．大慶油田石油工程監(jiān)理公司 黑龍江 大慶 163453;2．大慶油田有限責(zé)任公司測(cè)試技術(shù)服務(wù)分公司 黑龍江 大慶 163453；3．燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 河北 秦皇島 066004)

·儀器設(shè)備與應(yīng)用·

基于時(shí)延估計(jì)和ARM的油井流量測(cè)量系統(tǒng)研究*

羅淑芳1，胡金海2，李英偉3，于莉娜3

(1．大慶油田石油工程監(jiān)理公司 黑龍江 大慶 163453;2．大慶油田有限責(zé)任公司測(cè)試技術(shù)服務(wù)分公司 黑龍江 大慶 163453；3．燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 河北 秦皇島 066004)

時(shí)延估計(jì)技術(shù)廣泛應(yīng)用于油井流量測(cè)量中，對(duì)其進(jìn)行深入研究已成為現(xiàn)代石油工業(yè)領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。針對(duì)傳統(tǒng)最小均方(LMS)自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法收斂速度慢、最佳權(quán)矢量波峰不明顯的問題，提出了基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法。利用LMS自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)一次互相關(guān)和自相關(guān)，并將得到的最佳權(quán)矢量作為下一步求互相關(guān)函數(shù)的輸入。進(jìn)而以該算法為核心，設(shè)計(jì)了一種基于時(shí)延估計(jì)和ARM的油井流量測(cè)量系統(tǒng)。系統(tǒng)選用S3C6410作為處理器，并外擴(kuò)了信號(hào)采集、存儲(chǔ)、顯示、傳輸?shù)冉涌?。在大慶油田模擬井實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，不同工況下油氣水三相流流量測(cè)量結(jié)果驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性。

油氣水三相流；流量測(cè)量；時(shí)延估計(jì)；ARM

0 引 言

在石油工業(yè)生產(chǎn)中，流量作為監(jiān)測(cè)和控制油井以及油藏動(dòng)態(tài)特性的重要參數(shù)之一，通過對(duì)油田油井的產(chǎn)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和計(jì)量，可以及時(shí)了解井底地層中儲(chǔ)油結(jié)構(gòu)和油氣含量的變化，從而進(jìn)一步優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)。因此，開展石油流量監(jiān)測(cè)和計(jì)量技術(shù)的研究具有重要的理論和實(shí)際意義。

目前時(shí)延估計(jì)技術(shù)[1]廣泛應(yīng)用于多相流流量測(cè)量系統(tǒng)中流量計(jì)量，該技術(shù)是以隨機(jī)過程相關(guān)理論和信息理論為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種在線流動(dòng)參數(shù)檢測(cè)技術(shù)，其實(shí)質(zhì)是通過采用不同原理的傳感器把存在于流動(dòng)物質(zhì)內(nèi)部自然產(chǎn)生的或外界加進(jìn)去的隨機(jī)噪聲轉(zhuǎn)變?yōu)殡娏骰蛘唠妷盒盘?hào)，然后利用合適的時(shí)延估計(jì)算法估計(jì)出隨機(jī)噪聲在傳感器之間的渡越時(shí)間，從而計(jì)算出流體流度，最后得到流量。雖然時(shí)延估計(jì)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于石油流量測(cè)量中，但由于油氣田已進(jìn)入高含水低產(chǎn)液階段，對(duì)流量測(cè)量技術(shù)的要求越來越苛刻，導(dǎo)致當(dāng)前常用的時(shí)延估計(jì)技術(shù)在測(cè)量精度和速度上難以達(dá)到要求。為此本文在研究現(xiàn)有時(shí)延估計(jì)技術(shù)基礎(chǔ)上，依據(jù)油氣水三相流流量測(cè)量的實(shí)際需求，對(duì)LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)，并將改進(jìn)后的算法移植到以S3C6410處理器為核心的硬件系統(tǒng)上，設(shè)計(jì)了基于時(shí)延估計(jì)和ARM的油井流量測(cè)量系統(tǒng)。

1 基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法

1.1 基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法原理

最小均方(LMS)自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法[2,3]以最小均方算法為基礎(chǔ)，通過權(quán)矢量的不斷迭代，將求解兩輸入信號(hào)的時(shí)延變?yōu)榍蠼釬IR自適應(yīng)濾波器的參數(shù)。根據(jù)當(dāng)前的輸入信號(hào)自適應(yīng)地調(diào)整FIR濾波器的系數(shù)，使輸出的信號(hào)與期望信號(hào)誤差達(dá)到最小，從而計(jì)算出時(shí)延估值。LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法的計(jì)算公式：

(1)

式中，x2(n)表示自適應(yīng)濾波器的期望輸出信號(hào)；y(n)表示自適應(yīng)濾波器的實(shí)際輸出信號(hào)；x1(n)表示當(dāng)前時(shí)刻自適應(yīng)濾波器的輸入信號(hào)；e(n)表示當(dāng)前時(shí)刻的誤差；μ表示自適應(yīng)迭代步長；W(n)表示當(dāng)前時(shí)刻自適應(yīng)濾波器的權(quán)矢量。

二次相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法[4]是將信號(hào)x1(t)的自相關(guān)函數(shù)R11(t)與信號(hào)x1(t)和x2(t)的互相關(guān)函數(shù)R12(t)再進(jìn)行一次互相關(guān)運(yùn)算。由于信號(hào)求自相關(guān)和一次互相關(guān)后仍是時(shí)間函數(shù)，時(shí)延信息沒有丟失，所以對(duì)自相關(guān)函數(shù)R11(t)和一次互相關(guān)函數(shù)R12(t)進(jìn)行二次互相關(guān)運(yùn)算后仍能正確估計(jì)出兩信號(hào)的時(shí)延值。二次相關(guān)函數(shù)的計(jì)算公式如式(2)，與基本互相關(guān)法相同，信號(hào)x(t)和噪聲n(t)的相關(guān)函數(shù)假設(shè)為零，噪聲v(t)為非相關(guān)的高斯白噪聲。因此，只要找出RRS(τ-D)最大值所對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)，即可進(jìn)行時(shí)延估計(jì)。

(2)

二次相關(guān)時(shí)延估計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于它通過多次互相關(guān)運(yùn)算，既削弱了噪聲對(duì)信號(hào)的影響，又增強(qiáng)了抗噪能力，因此可在更低的信噪比環(huán)境中獲得更高的時(shí)延估計(jì)精度。但該方法由于多次互相關(guān)會(huì)導(dǎo)致其計(jì)算量較大，且不能用于動(dòng)態(tài)時(shí)變的輸入環(huán)境。LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于該方法無需或只需很少的有關(guān)噪聲和輸入信號(hào)的統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)知識(shí)，便可以不斷跟蹤輸入信號(hào)的變化，從而實(shí)現(xiàn)時(shí)延值的連續(xù)測(cè)量，并且該算法計(jì)算量較小。但是，LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)同樣也存在一些缺點(diǎn)：其收斂速度較慢；當(dāng)信噪比較低時(shí)，估計(jì)方差較大，權(quán)矢量峰值不明顯，甚至不能得到正確的時(shí)延值。

由以上分析可以看出，二次相關(guān)時(shí)延估計(jì)和LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)兩種方法既具有各自優(yōu)勢(shì)，又存在不足，倘若直接將兩算法分別單獨(dú)用于多相流流量測(cè)量系統(tǒng)中，往往難以滿足系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性、測(cè)量精度和抗噪能力的要求。因此，在對(duì)兩算法原理進(jìn)行了深入分析的基礎(chǔ)上，將兩者相互結(jié)合，提出了基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法，該算法是將二次相關(guān)算法中求信號(hào)x1(n)的自相關(guān)過程和求信號(hào)x1(n)和x2(n)的一次互相關(guān)過程分別用LMS自適應(yīng)算法代替，然后對(duì)兩個(gè)LMS自適應(yīng)算法迭代出的最佳權(quán)矢量求互相關(guān)，最后通過峰值檢測(cè)得到時(shí)延值。

1.2 基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法實(shí)現(xiàn)

圖1 基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法結(jié)構(gòu)圖

基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法的具體實(shí)現(xiàn)過程可分為三步。

步驟1：將其中一路信號(hào)x2(n)作為參考信號(hào)，另一路信號(hào)x1(n)進(jìn)入濾波器后與權(quán)矢量相乘得到輸出信號(hào)y(n)，按照LMS算法更新權(quán)矢量，使y(n)不斷靠近x2(n)；參考信號(hào)與輸出信號(hào)的差值即為誤差函數(shù)，通過不斷更新權(quán)矢量來間接調(diào)整誤差函數(shù)，當(dāng)誤差函數(shù)達(dá)的值最小時(shí)，信號(hào)x1(n)最接近信號(hào)x2(n)，得到的權(quán)矢量函數(shù)即是最佳權(quán)矢量。

步驟2：將信號(hào)x1(n)既作為參考信號(hào)，又作為自適應(yīng)濾波器的輸入信號(hào)，依據(jù)LMS自適應(yīng)算法原理調(diào)整權(quán)矢量系數(shù)；將經(jīng)LMS自適應(yīng)算法計(jì)算得到的誤差函數(shù)進(jìn)行迭代更新，對(duì)誤差函數(shù)不斷調(diào)整直到值最小，此時(shí)權(quán)矢量即為最佳權(quán)矢量。

步驟3：將由步驟1和步驟2得到的最佳權(quán)矢量H12opt(n)和H11opt(n)作為基本互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法的兩個(gè)輸入，利用頻域快速互相關(guān)算法對(duì)兩個(gè)權(quán)矢量求互相關(guān)函數(shù)，通過對(duì)計(jì)算得到的互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行峰值檢測(cè)獲來得時(shí)延估值D，進(jìn)而得出多相流流速。

2 基于時(shí)延估計(jì)和ARM的油井流量測(cè)量系統(tǒng)

綜合考慮系統(tǒng)便攜性、實(shí)時(shí)性、成本等要求，本系統(tǒng)選取三星公司的ARM芯片S3C6410作為核心處理器，其高速運(yùn)行能力和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力極大地提高了信號(hào)采樣和運(yùn)算的速度，滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求。根據(jù)實(shí)際需求分析，系統(tǒng)分為了硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)兩部分，其中系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)須滿足體積小、易攜帶、成本低等要求，且前端信號(hào)調(diào)理電路能夠耐高溫高壓、防腐蝕。系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)部分又分為模擬電路設(shè)計(jì)和數(shù)字電路設(shè)計(jì)，模擬電路設(shè)計(jì)主要是電導(dǎo)傳感器信號(hào)預(yù)處理模塊；數(shù)字電路設(shè)計(jì)主要是以ARM為中央控制器，控制AD轉(zhuǎn)換、SD卡存儲(chǔ)、液晶顯示、數(shù)據(jù)傳輸?shù)饶K及各模塊與上位機(jī)連接接口電路等。系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)部分是以Linux操作系統(tǒng)為基礎(chǔ)，在Qt架構(gòu)之上實(shí)現(xiàn)多路信號(hào)采集、信號(hào)去噪處理、多相流時(shí)延估計(jì)、原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和流量結(jié)果實(shí)時(shí)存儲(chǔ)、顯示及傳輸?shù)裙δ??；跁r(shí)延估計(jì)和ARM的油井流量測(cè)量系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖如圖2所示。

圖2 流量測(cè)量系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖

2.1 流量測(cè)量系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

基于時(shí)延估計(jì)和ARM的油井流量測(cè)量系統(tǒng)硬件電路由前端信號(hào)預(yù)處理電路、中央控制模塊、AD接口電路、SD卡接口電路、觸摸屏接口電路、數(shù)據(jù)通信接口電路及電源電路等組成，電路整體結(jié)構(gòu)如圖3所示。系統(tǒng)中央控制模塊采用的是友善之臂公司的Tiny6410核心板，它以ARM11芯片S3C6410[5]作為核心處理器，采用5V電壓供電，板上集成了SLCNANDFlash和256MDDRRAM存儲(chǔ)器，并通過專業(yè)芯片轉(zhuǎn)換完成了S3C6410需要的各種核心電壓。S3C6410是三星公司基于ARM1176JZF-S核設(shè)計(jì)的RSIC微處理器，采用64/32bit的總線架構(gòu)，主頻高達(dá)667MHz，DDR數(shù)據(jù)傳輸速率可達(dá)266Mbit/s，內(nèi)部集成了豐富的外設(shè)接口，且具有低功耗、高性能、高性價(jià)比等特點(diǎn)，非常適用于開發(fā)對(duì)性能和處理能力有更高要求的手持、移動(dòng)等終端設(shè)備。

圖3 流量測(cè)量系統(tǒng)硬件電路框圖

信號(hào)預(yù)處理模塊主要負(fù)責(zé)對(duì)電導(dǎo)傳感器輸出的電壓信號(hào)進(jìn)行放大、檢波、濾波等處理，以滿足AD采集轉(zhuǎn)換等信號(hào)處理的要求。它主要由初級(jí)電壓放大電路、包絡(luò)檢波電路、低通濾波電路組成。其中初級(jí)電壓放大電路負(fù)責(zé)對(duì)電導(dǎo)傳感器測(cè)量電極輸出信號(hào)進(jìn)行放大；包絡(luò)檢波電路負(fù)責(zé)對(duì)電導(dǎo)傳感器的輸出信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，以得到反應(yīng)油水兩相流動(dòng)的電壓波動(dòng)信號(hào)；低通濾波電路負(fù)責(zé)濾除電導(dǎo)傳感器輸出信號(hào)的各種高頻干擾。系統(tǒng)采用S3C6410處理器自身集成的AD轉(zhuǎn)換器，它具有8個(gè)轉(zhuǎn)換通道，分辨率為10/12位，線性誤差為±1LSBMax。該AD轉(zhuǎn)換器模擬電壓輸入范圍為0～3.3V，最大轉(zhuǎn)換時(shí)鐘頻率為5MHz，最高轉(zhuǎn)換率為1MSPS，完全可滿足系統(tǒng)對(duì)電導(dǎo)數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)處理的要求。

2.2 流量測(cè)量系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)軟件部分主要實(shí)現(xiàn)電導(dǎo)數(shù)據(jù)的采集、處理、顯示、存儲(chǔ)及傳輸?shù)裙δ?，共分為時(shí)延估計(jì)子程序、SD采集子程序、顯控界面子程序、SD卡存儲(chǔ)子程序。系統(tǒng)軟件是在Linux操作系統(tǒng)之上設(shè)計(jì)完成的。Linux能夠支持各種主流硬件設(shè)備和最新硬件技術(shù)，有著非常豐富的驅(qū)動(dòng)資源。其采用了一種的全新的模塊(Module)機(jī)制，具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性，無需對(duì)其重新編譯，便可將某些程序以模塊的形式實(shí)時(shí)地移出或加載到內(nèi)核中，這使其內(nèi)核可以裁剪地非常小，更適合于嵌入式系統(tǒng)的需要。軟件設(shè)計(jì)的流程圖如圖4所示， 主要完成如下工作：

圖4 系統(tǒng)主程序流程圖

步驟1，系統(tǒng)初始化，顯示主操作界面，默認(rèn)設(shè)置AD采集轉(zhuǎn)換的各項(xiàng)參數(shù)；

步驟2，檢測(cè)是否接收到改變采樣頻率、每幀點(diǎn)數(shù)的配置命令，如果有，則進(jìn)入步驟3，否則，直接進(jìn)入步驟4；

步驟3，根據(jù)步驟2接收的改變采樣參數(shù)的命令進(jìn)行相應(yīng)參數(shù)的設(shè)置；

步驟4，開始AD轉(zhuǎn)換，將采集的雙通道數(shù)據(jù)，一方面以波形形式實(shí)時(shí)顯示在液晶屏上，另一方面將其存儲(chǔ)在SD卡；

步驟5，一幀數(shù)據(jù)采集完成，對(duì)兩路原始數(shù)據(jù)幀進(jìn)行去除直流信號(hào)和低通濾波處理；

步驟6，對(duì)處理后的數(shù)據(jù)幀進(jìn)行基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)計(jì)算，得到上下游信號(hào)相差的時(shí)延點(diǎn)數(shù)，再由采樣頻率計(jì)算出時(shí)間差，從而得到石油多相流流量；

步驟7，將得到的時(shí)延結(jié)果和流量數(shù)據(jù)顯示在液晶屏上，同時(shí)存儲(chǔ)到SD卡上。

步驟8，檢測(cè)是否點(diǎn)擊結(jié)束按鈕，若是，則進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)，若無，轉(zhuǎn)至步驟4開始新一輪處理。

3 油氣水三相流流量測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)借助大慶油田油氣水三相流模擬井測(cè)試裝置完成的，搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖5所示。按照搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，具體實(shí)驗(yàn)過程為：首先，利用六電極電導(dǎo)傳感器獲取油氣水三相流體上游流動(dòng)噪聲信號(hào)和下游流動(dòng)噪聲信號(hào)；其次，利用信號(hào)處理電路，對(duì)兩路電壓信號(hào)進(jìn)行處理；然后，通過AD轉(zhuǎn)換器將兩路信號(hào)輸入到S3C6410處理器中，利用基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法對(duì)采集的兩路電導(dǎo)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)延估計(jì)計(jì)算，得出上下游信號(hào)之間的渡越時(shí)間；最后，假設(shè)流體在輸油管橫切面上各點(diǎn)處的流動(dòng)速度相同，由流量公式計(jì)算得到油井產(chǎn)液的流量。

圖5 油氣水三相流流量測(cè)量實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的示意圖

實(shí)驗(yàn)中選取了總流量為30m3/d的油氣水三相流信號(hào)進(jìn)行流量測(cè)量實(shí)驗(yàn)。為了能說明本文方法測(cè)量結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性，試驗(yàn)中除給出了本文方法的測(cè)量結(jié)果外，還列出了基本互相關(guān)、二次相關(guān)、LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)方法的測(cè)量結(jié)果，并對(duì)各方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。試驗(yàn)中油氣水三相流信號(hào)每幀長度為8 192個(gè)采樣點(diǎn)，采樣頻率為16kHz。油氣水三相流電導(dǎo)波動(dòng)信號(hào)如圖6所示。圖6(a)為油氣水三相流的上游信號(hào)，圖6(b)為油氣水三相流的下游信號(hào)。實(shí)驗(yàn)選取的四種不同時(shí)延估計(jì)算法所測(cè)結(jié)果如圖7所示。圖7 (a)為基本互相關(guān)算法時(shí)延結(jié)果，計(jì)算得到的上下游信號(hào)之間的延遲點(diǎn)數(shù)為321，延遲時(shí)間為321/16 000=0.020 06s；圖7(b)為LMS自適應(yīng)估計(jì)算法時(shí)延結(jié)果，計(jì)算得到的上下游信號(hào)之間的延遲點(diǎn)數(shù)為322，延遲時(shí)間為322/16 000=0.020 12s；圖7(c)為二次相關(guān)算法時(shí)延結(jié)果，計(jì)算得到的上下游信號(hào)之間的延遲點(diǎn)數(shù)為325，延遲時(shí)間為325/16 000=0.020 31s；圖7 (d)為改進(jìn)算法時(shí)延結(jié)果，計(jì)算得到的上下游信號(hào)之間的延遲點(diǎn)數(shù)為319，延遲時(shí)間為319/16 000=0.019 93s。對(duì)比四種算法可以看出，每種算法計(jì)算得到的時(shí)延結(jié)果非常相近，且改進(jìn)算法相比其他三種算法的峰值更加尖銳、易于分辨，說明基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)方法測(cè)出的流量結(jié)果更為準(zhǔn)確。

為能更好地說明基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法切實(shí)可行，實(shí)驗(yàn)又選取了10幀多相流數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量，并將得到的結(jié)果與其它三種時(shí)延估計(jì)算法進(jìn)行比較，見表1。從表1可以看出，四種算法均能較準(zhǔn)確測(cè)出油氣水多相流流量，但相比之下，改進(jìn)算法的測(cè)量誤差較小，更加接近真實(shí)流量值。綜合以上實(shí)驗(yàn)，說明了基于時(shí)延估計(jì)和ARM的油井流量測(cè)量系統(tǒng)能夠計(jì)量油氣水三相流的總流量。

圖6 油氣水三相流電導(dǎo)波動(dòng)信號(hào)

圖7 四種算法時(shí)延結(jié)果比較圖

算法測(cè)量流量/(m3·d-1)標(biāo)準(zhǔn)流量/(m3·d-1)誤差/%基本互相關(guān)算法31.50304.98二次相關(guān)算法31.51305.05LMS自適應(yīng)算法31.56305.21改進(jìn)算法30.96303.21

4 結(jié)束語

油氣水三相流流量測(cè)量是多相流參數(shù)檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。通過分析LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法在測(cè)量油井油氣水三相流流量時(shí)存在的不足，對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)，提出了基于二次相關(guān)的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法。改進(jìn)算法提高了收斂速度、減小了均方誤差，且測(cè)量結(jié)果更加穩(wěn)定。尤其，在低采樣率、低信噪比環(huán)境中的，改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì)更加明顯。將改進(jìn)后的算法移植到以S3C6410處理器為核心的硬件系統(tǒng)上，設(shè)計(jì)了基于時(shí)延估計(jì)和ARM的油井流量測(cè)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅滿足油氣水三相流流量實(shí)時(shí)測(cè)量的要求，同時(shí)具有體積小，

方便攜帶的優(yōu)點(diǎn)。在大慶油田模擬井實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上對(duì)不同工況下油氣水三相流流量進(jìn)行了測(cè)量，驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性，從而為多相流流量測(cè)量提供了一個(gè)新的解決方案。

[1] 王 為, 李小昱, 張 軍, 等. 基于電導(dǎo)式傳感器徑流流速測(cè)量系統(tǒng)的試驗(yàn)研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2007, 23 (2):1-5.

[2] 行鴻彥,唐 娟. 時(shí)延估計(jì)方法的分析[J].聲學(xué)技術(shù), 2008, 27(1):110-114.

[3] 邢文奇,胡紅利,董 軍.采用互相關(guān)與自適應(yīng)濾波算法測(cè)量流速的比較研究[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 45 (6):111-115.

[4] 金留念. 基于二次相關(guān)的時(shí)延估計(jì)方法研究[J].電子信息對(duì)抗技, 2011, 26(1): 39-72.

[5] 雷豐中, 劉 鵬. 基于S3C6410的多媒體系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電視技術(shù), 2011, 35(11): 24-27.

Research on the Flow Rate Measurement System of Oil-Producing Wells Based on Time-Delay Estimation and ARM

LUO Shufang1, HU Jinhai2, LI Yingwei, YU Lina3

(1.DaqingPetroleumEngineeringSupervisionCo.Ltd.,Daqing,Heilongjiang163453,China2.Logging&TestingServicesCompanyofDaqingOilfieldCo.Ltd.,Daqing,Heilongjiang163453,China3.SchoolofInformationScienceandEngineering,YanshanUniversity,Qinhuangdao，Hebei066004,China)

Time-delay estimation (TDE) technology is widely used in flow rate measurement of oil-producing wells, and thus conducting much more study on it has become an important topic in the field of modern petroleum industry. Due to the slow convergence speed and the unclear weight vector of traditional adaptive time-delay estimation algorithm based on LMS, the adaptive time-delay estimation algorithm of LMS based on second correlation is presented. This algorithm adaptively achieves one cross-correlation and auto-correlation using LMS algorithm, and gets the optimal weight vectors which will be used as the next input to calculate cross-correlation function. Furthermore, a flow rate measurement system based on TDE and ARM is designed by taking this new algorithm as the core. This system uses S3C6410 as the processor, and expands the signal acquisition, storage, display and transmission interface. The experiments had been performed on the oil-gas-water three phase flow loop in Daqing oilfield. The flow rate measurement results of oil-gas-water three-phase flow in different conditions have verified the feasibility of this system.

oil-gas-water three-phase flow; flow rate measurement; time delay estimation; ARM

河北省自然科學(xué)基金(編號(hào)：F2015203253)；河北省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃(編號(hào)：ZD2016161)

羅淑芳，女，1966年生，工程師，畢業(yè)于東北石油大學(xué)，現(xiàn)從事監(jiān)理工作。E-mail：luofenghua66@163.com

TK313

A

2096-0077(2017)02-0073-05

10.19459/j.cnki.61-1500/te.2017.02.017

2016-06-02 編輯：高紅霞)