La sonda de fibra s’ha utilitzat àmpliament en el camp de la detecció de fases de gas multifase a causa de la seva interferència anti-electromagnètica, una matriu fàcil i una alta sensibilitat. En aquest treball, es proposa un mètode d’imatge de flux de dos fases de gas-líquid basat en sonda de fibra d’un sol mode. La fusió de la tecnologia de mesurament de la sonda de fibra d’un sol mode i l’algoritme d’interpolació de kriging no només pot proporcionar una visualització més completa i detallada de la distribució de retenció a l’àrea de mesura, sinó que també superarà eficaçment les limitacions dels mètodes tradicionals.
Algoritme d’interpolació de kriging
L’algoritme d’interpolació de Kriging és un mètode d’estimació local basat en la funció de variància, que no només considera la relació de posició espacial entre el punt d’estimació i el punt d’observació, sinó que també considera la correlació espacial entre ells, que alleuja efectivament l’impacte de la disparació de dades sobre el resultat d’interpolució i millora la precisió d’interpoletació. El procés específic d’implementació d’imatges d’interpolació d’aire aeri basat en l’algoritme d’interpolació de kriging és el següent
Recollida de dades i preprocessament:Utilitzant les dades de retenció de gas mesurades per la sonda de fibra òptica, es construeix un conjunt de dades original que conté les coordenades de cada punt de mesura i es construeix la seva retenció de gas corresponent i s’eliminen els punts de dades anormals i que falten.
Ajusteu la funció de variància experimental:Per a cada parell de punts de mesura, es calcula la distància entre ells (és a dir, la distància de retard) i es calcula la semi-variació de la retenció de gas entre el parell de punts. Les semi-variacions de totes les parelles de punts de mesura s’agrupen segons el retard. Per a cada interval de retard, es calcula el valor mitjà de la semi-variació de tots els punts dins de l’interval per formar el valor de la funció de variància experimental. Segons els valors calculats de la funció de variació experimental, el model adequat està seleccionat per ajustar -lo i, a continuació, resolt per mètode d’ajust indirecte, es pot obtenir el valor de l’efecte nugget c 0, el valor d’incorrent parcial C i el rang variable alfa, de manera que es pot establir el model de funció de variació experimental.
Resoleu el coeficient de pes:La funció de variància entre el punt estimat i el punt conegut es calcula mitjançant la funció de variància experimental establerta. En el rang de cerca amb el punt que s’ha d’estimar com a centre, es calcula el valor de la funció de variació entre el punt i tots els punts coneguts i es combina amb les equacions de semi-variació entre tots els punts coneguts obtinguts al pas 2, les equacions de kriging es substitueixen, s’estableixen m +1 (on m és el nombre de tots els punts coneguts del rang de cerca) i es solucionen.
Resoleu l'estimació:Els coeficients de pes m obtinguts es van substituir a la fórmula d’estimació de retenció de gas per al càlcul d’interpolació i es va obtenir el valor de retenció de gas estimat d’aquest punt.
Visualitzeu els resultats:Utilitzant el programari de processament d’imatges, aquests punts de dades s’assignen en una xarxa a la regió d’interpolació per generar una imatge de velocitat de gas de dos manteniment de la secció de la columna. A la imatge, diferents colors o nivells de gris representen les mides de retenció de gas de diferents punts d’interpolació de la secció de la columna, que mostra intuïtivament la distribució espacial de la retenció de gas.
Anàlisis de resultats experimentals
Tenint en compte que el procés d’interpolació de Kriging implica moltes operacions de matrius i vectorials, càlcul de fórmules del model, solució de matriu inversa i la visualització dels resultats d’interpolació, aquest treball tria la caixa d’eines DACE en el programari MATLAB per completar el treball relacionat. El DACE Toolkit integra les funcions predictives del model Kriging i les funcions auxiliars relacionades per gestionar de manera eficient les operacions matemàtiques complexes anteriors. En general, les zones amb major retenció de gas signifiquen que les bombolles estan agrupades o hi ha bombolles més grans, mentre que les zones amb una menor retenció de gas indiquen que les bombolles són més disperses o menors de volum. Amb l’augment del cabal de gas, la retenció de gas també augmenta, sobretot al centre de la canonada, mentre que la retenció de gas a prop de la paret de la canonada disminueix gradualment. Aquest canvi reflecteix la tendència de la concentració de bombolles al centre de la columna. El motiu és que la fricció entre el fluid i la paret del tub alenteix el cabal a prop de la paret, augmentant la resistència de la bombolla per pujar. Per tant, les bombolles solen reunir -se al centre de la cadena amb un cabal més elevat i menys resistència, donant lloc a la concentració màxima de bombolles i a la retenció de gas en aquesta regió. En canvi, hi ha menys bombolles a prop de la paret del tub i la retenció de gas és relativament baixa, formant un patró de distribució de bombolles amb un centre dens i una vora escassa. La simetria de la imatge de retenció de gas al llarg de la direcció radial de la columna de canonades indica que la distribució de bombolles és relativament uniforme a la secció de la columna de canonades i no es forma cap grup de bombolles ni bombolles grans. A més, l'estabilitat de la retenció de gas demostra encara més l'estabilitat del procés de flux, típica del flux de bombolles.
Conclusió
Aquest mètode no només soluciona la limitació de la sonda de fibra òptica de matriu tradicional en la mesura de la retenció de gas, sinó que també es beneficia de l’excel·lent estabilitat i durabilitat del sensor de fibra òptica, molt adequada per a l’aplicació en entorns complexos com els pous de petroli i gas. Proporcionant una imatge intuïtiva de la distribució en fase de gas, la tecnologia d’imatge pot ajudar a ajustar les estratègies de producció, a l’optimització d’esquemes d’injecció d’aigua i a l’estimulació efectivament. A més, el seguiment i la visualització dels canvis en temps real en la retenció de gas són fonamentals per a la identificació precoç dels riscos de seguretat, com ara l’acumulació de bombolles que podria provocar una inestabilitat de pressió o una fallada dels equips. Per tant, aquesta tecnologia té una importància important i un valor pràctic per prevenir possibles problemes.