[發(fā)明專利]一種實時定量測量井下流體含油率的方法及其模型

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910021709.2
• 申請日: 2019-01-10
• 公開（公告）號: CN109765198A
• 公開（公告）日: 2019-05-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孔筍;沈陽;尤國平;張小康;褚曉冬;秦小飛;馬俊全
• 申請（專利權(quán)）人: 中國海洋石油集團(tuán)有限公司;中海油田服務(wù)股份有限公司
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359;G01N21/3577;G01N21/17
• 代理公司: 北京安信方達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262
• 代理人: 陳丹;張奎燕

1.一種實時定量測量井下流體含油率的模型，所述模型通過以下方法建立：

采用原油和泥漿濾液配制不同含油率的油水混合流體樣本；

使所述油水混合流體樣本以180-200ml/min的流速分別流經(jīng)波長為810nm、1200nm、1300nm、1440nm、1720nm和1930nm的光學(xué)通道，分別在設(shè)定時間段內(nèi)連續(xù)測試不同含油率的油水混合流體樣本在所述光學(xué)通道內(nèi)的瞬態(tài)近紅外光譜，得到離散的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)；

對所述離散的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)處理，得到離散的穩(wěn)態(tài)光譜數(shù)據(jù)；

對所述離散的穩(wěn)態(tài)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)化；

對經(jīng)過連續(xù)化的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以降低噪聲和減少干擾影響；

對經(jīng)過預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行波長篩選，篩選出1100～1500和1600～1800兩個波長范圍內(nèi)的經(jīng)過預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)；

在1100～1500和1600～1800兩個波長范圍內(nèi)的經(jīng)過預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)的特征空間中均勻地選取樣本，并設(shè)定驗證集和校正集；

根據(jù)所述校正集中的光譜數(shù)據(jù)建立油水混合流體的校正模型，得出所述校正模型的回歸系數(shù)；

采用所述驗證集中的光譜數(shù)據(jù)對所述校正模型進(jìn)行驗證。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模型，其中，所述對所述離散的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)處理，得到離散的穩(wěn)態(tài)光譜數(shù)據(jù)包括：采用滑動平均法對在所述設(shè)定時間段內(nèi)連續(xù)測得的離散的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)取平均值，得到所述離散的穩(wěn)態(tài)光譜數(shù)據(jù)，所述滑動平均法的公式如下：

式中，t——所述設(shè)定時間段結(jié)束的時刻，也表示當(dāng)前的時刻；

n——平均點(diǎn)數(shù)，即每測試n次就取一次平均值，說明在所述設(shè)定時間段內(nèi)測試了n次；

t₀——所述設(shè)定時間段開始的時刻；

k——光學(xué)通道數(shù)；

S_t，k——t時刻下k光學(xué)通道得出的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)；

——所述設(shè)定時間段內(nèi)連續(xù)測得的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)的平均值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模型，其中，所述分別在設(shè)定時間段內(nèi)連續(xù)測試不同含油率的油水混合流體樣本在所述光學(xué)通道內(nèi)的瞬態(tài)近紅外光譜包括：每一個含油率的油水混合流體樣本均取多個，測試它們的瞬態(tài)近紅外光譜，取它們的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)的平均光譜數(shù)據(jù)，作為該含油率的油水混合流體樣本的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模型，其中，所述對所述離散的穩(wěn)態(tài)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)化采用的方法為Spline插值算法。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模型，其中，所述對經(jīng)過連續(xù)化的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括：對經(jīng)過連續(xù)化的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分、中心化和平滑。

6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模型，其中，在經(jīng)過預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)的特征空間中均勻地選取樣本采用的方法為Kennard-Stone法。

7.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模型，其中，所述建立油水混合流體的校正模型采用的方法為偏最小二乘PLS法。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的模型，其中，采用偏最小二乘PLS法建立所述校正模型時，采用交互驗證法選取主成分，并通過預(yù)測殘差平方和PRESS值來確定主因子數(shù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模型，其中，所述采用所述驗證集中的光譜數(shù)據(jù)對所述校正模型進(jìn)行驗證采用的方法為四組統(tǒng)計參數(shù)法。

10.一種實時定量測量井下流體含油率的方法，所述方法包括：

測試待測井下流體的瞬態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行穩(wěn)態(tài)處理，得到所述待測井下流體的穩(wěn)態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)，并根據(jù)下式計算得到其中的含油率的預(yù)測值：

c_un＝bS_un

式中，S_un——待測井下流體的穩(wěn)態(tài)近紅外光譜數(shù)據(jù)；

b——根據(jù)權(quán)利要求1-9中任一項所述的模型的回歸系數(shù)；

C_un——待測井下流體中的含油率的預(yù)測值。