[發(fā)明專利]一種油井井下油水兩相流持水率測量裝置及方法

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• 申請日: 2020-02-12
• 公開（公告）號: CN111364986A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發(fā)明（設計）人: 袁春;衣貴濤;王桂宇;江松元;陳小安;宮繼剛;趙俊堂;趙國龍;楊留強;徐慶東;劉曉輝;韓智鑫;劉鎮(zhèn)江;羅旭;劉建堂;王鑫;康林;郭磊;賈健;劉育含;胡福新;鄧林峰
• 申請（專利權）人: 中國石油天然氣集團有限公司;中國石油集團測井有限公司
• 主分類號: E21B49/08
• 分類號: E21B49/08;E21B47/00;G06N20/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 李曉曉

1.一種油井井下油水兩相流持水率測量裝置，其特征在于，包括傳感光源模塊(1)、光纖敏感結構(2)、拉曼光譜采集模塊(3)和數(shù)據(jù)處理模塊(4)；

傳感光源模塊(1)用于發(fā)射光波信號；

光纖敏感結構(2)包括Y型光纖(5)、殼體(6)和光纖探頭(7)，Y型光纖(5)伸入殼體(6)與光纖探頭(7)連接，Y型光纖(5)前端分叉的兩條光纖分別為入射光纖(8)和收集光纖(9)；光纖探頭(7)包括透鏡(10)和濾光片(11)，透鏡(10)位于殼體(6)前端，濾光片(11)前端朝向透鏡(10)后端，入射光纖(8)與透鏡(10)后端連接，收集光纖(9)與濾光片(11)后端連接；Y型光纖(5)后端與傳感光源模塊(1)輸出端連接；光纖敏感結構(2)用于將傳感光源模塊(1)發(fā)射的光波信號，經(jīng)過Y型光纖(5)的入射光纖(8)，通過透鏡(10)將光波信號照射到被測的兩相流上，并通過收集光纖(9)收集被測油水兩相流與光波產(chǎn)生的拉曼散射光，將后向拉曼散射光通過Y型光纖(5)發(fā)送給拉曼光譜采集模塊(3)；

拉曼光譜采集模塊(3)輸入端與Y型光纖(5)后端連接，拉曼光譜采集模塊(3)包括分光系統(tǒng)和成像系統(tǒng)，分光系統(tǒng)用于得到特定波長范圍內的拉曼散射光強度信息，將不同頻率的拉曼散射光分開成拉曼光譜特性曲線，成像系統(tǒng)用于將光信號轉化成電信號；

數(shù)據(jù)處理模塊(4)輸入端與拉曼光譜采集模塊(3)輸出端連接，數(shù)據(jù)處理模塊(4)用于使用深度學習模型對油水兩相流拉曼光譜特性曲線進行分析得到兩相流中油的濃度，從而得到油水兩相流持水率。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種油井井下油水兩相流持水率測量裝置，其特征在于，分光系統(tǒng)采用波分復用器。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種油井井下油水兩相流持水率測量裝置，其特征在于，殼體(6)前端設置有光學玻璃窗(12)，光學玻璃窗(12)位于光纖探頭(7)前方。

4.根據(jù)權利要求3所述的一種油井井下油水兩相流持水率測量裝置，其特征在于，光學玻璃窗(12)的材質為藍寶石。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種油井井下油水兩相流持水率測量裝置，其特征在于，殼體(6)采用全不銹鋼結構，密封設置。

6.一種基于權利要求1-5任意一項所述裝置的油井井下油水兩相流持水率測量方法，其特征在于，包括以下步驟；

步驟一，將光纖敏感結構(2)放置入油井管道(13)中，傳感光源模塊(1)發(fā)射不同線寬和功率的光波信號，經(jīng)過Y型光纖(5)的入射光纖(8)，通過透鏡(10)將光波信號照射到被測的兩相流上；

步驟二，收集光纖(9)收集被測油水兩相流與光波產(chǎn)生的拉曼散射光，將后向拉曼散射光通過Y型光纖(5)發(fā)送給拉曼光譜采集模塊(3)；

步驟三，拉曼光譜采集模塊(3)收到不同頻率的拉曼散射光，將不同頻率的拉曼散射光分開，得到特定波長范圍內的拉曼散射光強度信息，進而得到拉曼光譜特性曲線，并將光信號轉化成電信號，發(fā)送給數(shù)據(jù)處理模塊(4)；

步驟四，在數(shù)據(jù)處理模塊(4)中，建立油水兩相流持水率的深度學習模型，將油水兩相流拉曼光譜特性曲線輸入至嵌入式計算機模塊中的深度學習模型中，對油水兩相流拉曼光譜特性曲線進行分析得到兩相流中油的濃度，從而得到油水兩相流持水率。

7.根據(jù)權利要求6所述的一種油井井下油水兩相流持水率測量方法，其特征在于，步驟三中，特定波長范圍內的拉曼散射光強度I_(v)為：

其中C為光速，h為普朗克常量，I_L為激發(fā)光強度，N為收集光纖9收集的散射分子數(shù)量，v為分子振動頻率，v₀為激發(fā)頻率，μ為振動原子換算質量，κ為玻爾茲曼常數(shù)，T為絕對溫度值，α′_a為極化率張量不變量均值，γ′_a為各向異性極化率張量不變量。

8.根據(jù)權利要求6所述的一種油井井下油水兩相流持水率測量方法，其特征在于，步驟四中，建立油水兩相流持水率的深度學習模型包括以下步驟；

步驟1、配置多個持水率從0％到100％的油水兩相流樣本，組成校正集與驗證集；

步驟2、對不同持水率的校正集樣本分別進行步驟一至步驟三，得到不同波長及該波長的強度特征信息；

步驟3、構建步驟二中得到的特征信息與油水兩相流持水率相關聯(lián)的初步深度學習模型，并利用步驟2中得到的特征信息對初步深度學習模型進行模型訓練，得到一個穩(wěn)定的深度學習模型；

步驟4、用穩(wěn)定的深度學習模型對驗證集的油水兩相流持水率進行結果預測檢驗其準確率是否滿足工程應用需要，若滿足需要的準確率，則深度學習模型建立完成，若不滿足需要的準確率，則回到步驟3重新訓練。