油气井出砂信号高速采集与噪声抑制方法研究.pdf

油气井出砂信号高速采集与噪声抑制方法研究.pdf

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1、-分类号TE19学号152030371密级全日制专业学位硕士学位论文题目油气井出砂信号高速采集与噪声抑制方法研究作者姓名陈龙导师姓名、职称党瑞荣教授学科名称仪器仪表工程提交论文日期2018年5月28日中文摘要论文题目:油气井出砂信号高速采集与噪声抑制方法研究专业:仪器仪表工程硕士生:陈龙(签名)指导教师:党瑞荣(签名)摘要生产井出砂是石油天然气开采过程中不可避免的普遍性问题之一,合理范围内的出砂是不可避免的,但爆发性或过度出砂将引起设备损坏,油井停产。油气井出砂在线监测技术可直观、实时反映井下出砂情况,受到了越来越多研究人员的关注,是近年来国内外的前沿研究课题。本文研究生产井出砂在线监

2、测技术,完成的主要工作是:(1)在分析砂粒撞击井口弯管处产生的振动信号特征的基础上,建立了气井出砂监测的理论模型。(2)根据出砂信号的频谱特性和传播特性,对出砂监测传感器的性能参数进行了优化,并设计了合理的声楔结构,研制了功能完整的出砂监测传感器,并进行了试验验证,达到了较好的效果。(3)分析了气井携砂的流动特性,结合管道结构,利用FLUENT软件对管道的压力场进行了仿真,确定了出砂监测传感器的最佳安装位置。(4)以现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,FPGA)为核心,采用超高速模数转换芯片和信号放大、滤波等电路,对传感器输出的信号进行了调理和采集,

3、实现了双通道16位超高速数据采集,消除了管道振动和流体流动引起的噪声,从噪声中提取出了出砂信号,实验验证了出砂信号处理的有效性,形成了出砂信号监测样机。(5)开发了上位机软件,在硬件电路进行滤波和放大等处理的基础上,采用LabVIEW软件对接收到的传感器信号开展了进一步的滤波和降噪,利用建立的理论模型,计算了瞬时出砂量、累积出砂量,给出了定量计算结果,对在线监测数据实时观测、存储的同时,可对历史数据进行回放。在上述工作的基础上,对研制的全套系统,开展了大量的试验,并在室内进行了标定,验证了测量结果的准确性和有效性。关键词:出砂监测;信号高速采集;噪声抑制;FPGA;论文类型:应用研究I

4、I英文摘要Subject:ResearchonHigh-SpeedAcquisitionandNoiseSuppressionMethodofSandproductionSignalsinOilandGasWellsSpecialty:InstrumentationEngineeringName:ChenLong(signature)Instructor:DangRuirong(signature)ABSTRACTSandproductioninproductionwellsisoneoftheinevitableuniversalproblemsintheprocessofoilan

5、dnaturalgasproduction.Sandproductionwithinareasonablerangeisinevitable,butexplosiveorexcessivesandproductionwillcauseequipmentdamageandoilwellsstopproduction.On-linemonitoringtechnologyforsandproductioninoilandgaswellscanbeintuitionistandcanreflectdownholesandproductioninrealtime.Ithasbeenpaidmo

6、reandmoreattentionbymoreandmoreresearchers.Itisafrontierresearchtopicathomeandabroadinrecentyears.Inthispaper,theon-linemonitoringtechnologyofsandproductionwellsisstudied.Themaintasksareasfollows:(1)onthebasisofanalyzingthecharacteristicsofvibrationsignalsproducedbysandparticlesimpactingthebendo

7、fwellhead,atheoreticalmodelofsandproductionmonitoringingaswellsisestablished.(2)accordingtothespectrumandpropagationcharacteristicsofsandproductionsignals,theperformanceparametersofsandproductionmonitoringsensorsareoptimized

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