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衛生型渦輪流量計在油水氣三相計量中應（yīng）用研究（jiū）
點擊次數：1961 發布時間：2021-01-13 17:45:12
油井三相流的分離分相計量精度主要是受氣液分離程（chéng）度和含水率計（jì）精度的影響。提（tí）出利用同軸（zhóu）線相（xiàng）位法環空找水儀和衛生型（xíng）渦輪流量計的響應函數來控（kòng）製（zhì）氣液（yè）分離（lí）, 其控製是基於神經網（wǎng）絡的（de）自校（xiào）正控製。含水率（lǜ）測量選用高精度的同軸線相位法含水（shuǐ）率計, 這滿足了油井三相流的精確計量要（yào）求。
在油田（tián）生產過程參數 (如溫度（dù）、壓力等) 檢測中, 以流量和各相持率測量非（fēi）常為（wéi）複雜, 是較難測量的兩個參數, 引起了工程技（jì）術人員的興趣。隨著油田的發展, 被測對象不再局限於單相流, 而要對多（duō）相流、混合狀態的流量進行測量。測量（liàng）多相流的技術難度要比單相流體的精確（què）測量大的多, 知道單相流體的密度、粘度及測量裝置的幾何結（jié）構, 便可以（yǐ）對單（dān）相（xiàng）流進行定量分（fèn）析。如果能利用多相流中每一相的上述各物理量對多相流進行（háng）測量的話, 就很方便（biàn）。但很遺憾的是（shì）, 多相流體的特性遠比單相流體的特性複雜（zá）的多, 如各組分之間不能均（jun1）勻混合、混合流體的異常性、流型轉變, 相對速度、流體性質、管道結構、流動方向等因素將導致渦（wō）輪流（liú）量傳感器響應特性的改變。
在單相流的條件（jiàn）下, 渦輪的（de）轉速和流經它的體積流量成一單值線性函數, 在油水兩相流中, 隻要流量超過始動（dòng）流量（liàng）, 在允許的（de）誤差範圍內, 渦（wō）輪的響應和體積流量也是成線性函數。
但在多相流（liú）動（dòng）中, 即（jí）使在總流量保持不變（biàn）的情況下, 混合流體的密度發生變化, 也會引起渦（wō）輪轉速的很大變化。混合流體經過氣液分離後, 利用成熟的單相（xiàng）流測量技術（shù）和相分率測量技術計量（liàng）, 因此（cǐ）計量的不（bú）確定度主要受氣液分離（lí）程度的影響。基於此, 提出利（lì）用同軸線含水率計和衛生型渦輪流量計的響應函數（shù）混合控製氣液（yè）分離器方法。
1 工作原理
衛生（shēng）型渦輪流量計是一速度（dù）式流量計, 它通（tōng）過測定流體中渦輪的轉速來反映流量的大小。在（zài）管道中心放置一個渦輪, 當流（liú）體通（tōng）過管道時衝擊渦輪葉片, 對渦輪產（chǎn）生驅動力矩, 使渦（wō）輪克服阻力矩而產生旋轉。在一（yī）定流量、黏度範圍內的（de）流體介質中, 渦輪的旋轉角速度與流（liú）體的（de）流速成正比。因此, 流體的流速可以通過（guò）渦輪的旋轉角速度求得, 進而通（tōng）過換算可得出通（tōng）過管道的（de）流體流量。氣（qì）液兩相流時, 由於相（xiàng）比液相的速度高, 所（suǒ）以測量結果增大（dà）。同軸（zhóu）線相位法環空找水儀是通過（guò）測量電磁波在油水混合介質中傳播的相位差來（lái）測量含水率。當有氣的時候, 氣液（yè）混合介質的介電常數（shù）的（de）增大, 使（shǐ）得同軸線相（xiàng）位法環空找水儀的響應值比液體的時候, 下降很多。當氣液分離完全的時候, 它的響應值就又上升到純液的時候的值, 據此判定, 氣液分離完全。
氣在氣液分離時利（lì）用衛生型渦輪流量計和同軸線相位法環空找水儀的（de）響應函數來控製氣液分離器將很好的減小測量的誤差。
神經網絡的自校正（zhèng）控製, 沒有參考模型, 而（ér）依靠在線遞推識（shí）別 (參數估計) 估計係統未知的參數（shù）, 以此來在線控製設計算法進（jìn）行（háng）實時反饋控製。設單輸（shū）入（rù）單輸出線性係統為
式中:yk-1為對象輸出;uk為控製器輸出。
f (·) 和g (·) 未知, BP神經網絡通過學習算法可以逼近這些函數並（bìng）重新自校正控製規律, 為（wéi）簡單起見, 設被控製對象為一階係統, 即
通過神（shén）經網絡利用模（mó）型得
去逼近對（duì）象模型, 其中（zhōng）W=W[W0, W1, ……, W2P], V=[V0, V1, ……, V2q], 且有
相應的控製規律為
將式 (4) 代入式 (3) 可得
使得定義的輸出誤
為非常小, 於是有:小, 於是有:
未知, 但其符號已知, 可用sgn[g (yk) ]代替g (yk) , 這樣就可以得到調整W (k) 和V (k) 的學習規則為（wéi）
式（shì）中:ηk, μk分別為學習效率。
2 應用實例
水氣模擬環路中, 以（yǐ）清（qīng）水模擬油井產出液（yè）, 以空氣模（mó）擬油井的分離氣。通過調節標準流量渦輪獲得標準流量。標準流量的水和一定量的氣體混合, 即得到混合液。混合液通過分離裝置, 經分離, 即可得到分離後（hòu）的水的流量。在試驗中, 當含水率（lǜ）計（jì）的響應值為（wéi）全水值時, 即表示分離完全, 且實驗選用的含（hán）水率計的全水值為4500Hz。神經網絡的結構選4-5-3, 學習速率ηk=0.78, μk=0.64, 加權係數初始值取區間[-0.5, 0., 5]上的隨機（jī）數。輸入指令信號為采樣得到的一路（lù）同（tóng）軸線（xiàn）相位法找水率計信號（hào）, 輸（shū）出信號取衛生型（xíng）渦輪流（liú）量計的信號（hào）。
3 結（jié）束語
通過同軸線相（xiàng）位（wèi）法含水率計（jì）和衛生型（xíng）渦輪流量（liàng）計的響（xiǎng）應函數來控製氣液分離, 可以實時監測調整, 基本達到完全分離（lí）的目的。
基於神經網絡的自校正控製, 可以有效的實（shí）現對氣液分（fèn）離的實時（shí）控製。
此方法效果好, 現已在現（xiàn）場應用, 前景廣闊。
在油田（tián）生產過程參數 (如溫度（dù）、壓力等) 檢測中, 以流量和各相持率測量非（fēi）常為（wéi）複雜, 是較難測量的兩個參數, 引起了工程技（jì）術人員的興趣。隨著油田的發展, 被測對象不再局限於單相流, 而要對多（duō）相流、混合狀態的流量進行測量。測量（liàng）多相流的技術難度要比單相流體的精確（què）測量大的多, 知道單相流體的密度、粘度及測量裝置的幾何結（jié）構, 便可以（yǐ）對單（dān）相（xiàng）流進行定量分（fèn）析。如果能利用多相流中每一相的上述各物理量對多相流進行（háng）測量的話, 就很方便（biàn）。但很遺憾的是（shì）, 多相流體的特性遠比單相流體的特性複雜（zá）的多, 如各組分之間不能均（jun1）勻混合、混合流體的異常性、流型轉變, 相對速度、流體性質、管道結構、流動方向等因素將導致渦（wō）輪流（liú）量傳感器響應特性的改變。
在單相流的條件（jiàn）下, 渦輪的（de）轉速和流經它的體積流量成一單值線性函數, 在油水兩相流中, 隻要流量超過始動（dòng）流量（liàng）, 在允許的（de）誤差範圍內, 渦（wō）輪的響應和體積流量也是成線性函數。
但在多相流（liú）動（dòng）中, 即（jí）使在總流量保持不變（biàn）的情況下, 混合流體的密度發生變化, 也會引起渦（wō）輪轉速的很大變化。混合流體經過氣液分離後, 利用成熟的單相（xiàng）流測量技術（shù）和相分率測量技術計量（liàng）, 因此（cǐ）計量的不（bú）確定度主要受氣液分離（lí）程度的影響。基於此, 提出利（lì）用同軸線含水率計和衛生型渦輪流量計的響應函數（shù）混合控製氣液（yè）分離器方法。
1 工作原理
衛生（shēng）型渦輪流量計是一速度（dù）式流量計, 它通（tōng）過測定流體中渦輪的轉速來反映流量的大小。在（zài）管道中心放置一個渦輪, 當流（liú）體通（tōng）過管道時衝擊渦輪葉片, 對渦輪產（chǎn）生驅動力矩, 使渦（wō）輪克服阻力矩而產生旋轉。在一（yī）定流量、黏度範圍內的（de）流體介質中, 渦輪的旋轉角速度與流（liú）體的（de）流速成正比。因此, 流體的流速可以通過（guò）渦輪的旋轉角速度求得, 進而通（tōng）過換算可得出通（tōng）過管道的（de）流體流量。氣（qì）液兩相流時, 由於相（xiàng）比液相的速度高, 所（suǒ）以測量結果增大（dà）。同軸（zhóu）線相位法環空找水儀是通過（guò）測量電磁波在油水混合介質中傳播的相位差來（lái）測量含水率。當有氣的時候, 氣液（yè）混合介質的介電常數（shù）的（de）增大, 使（shǐ）得同軸線相（xiàng）位法環空找水儀的響應值比液體的時候, 下降很多。當氣液分離完全的時候, 它的響應值就又上升到純液的時候的值, 據此判定, 氣液分離完全。
氣在氣液分離時利（lì）用衛生型渦輪流量計和同軸線相位法環空找水儀的（de）響應函數來控製氣液分離器將很好的減小測量的誤差。
神經網絡的自校正（zhèng）控製, 沒有參考模型, 而（ér）依靠在線遞推識（shí）別 (參數估計) 估計係統未知的參數（shù）, 以此來在線控製設計算法進（jìn）行（háng）實時反饋控製。設單輸（shū）入（rù）單輸出線性係統為
式中:yk-1為對象輸出;uk為控製器輸出。
f (·) 和g (·) 未知, BP神經網絡通過學習算法可以逼近這些函數並（bìng）重新自校正控製規律, 為（wéi）簡單起見, 設被控製對象為一階係統, 即
通過神（shén）經網絡利用模（mó）型得
去逼近對（duì）象模型, 其中（zhōng）W=W[W0, W1, ……, W2P], V=[V0, V1, ……, V2q], 且有
相應的控製規律為
將式 (4) 代入式 (3) 可得
使得定義的輸出誤
為非常小, 於是有:小, 於是有:
未知, 但其符號已知, 可用sgn[g (yk) ]代替g (yk) , 這樣就可以得到調整W (k) 和V (k) 的學習規則為（wéi）
式（shì）中:ηk, μk分別為學習效率。
2 應用實例
水氣模擬環路中, 以（yǐ）清（qīng）水模擬油井產出液（yè）, 以空氣模（mó）擬油井的分離氣。通過調節標準流量渦輪獲得標準流量。標準流量的水和一定量的氣體混合, 即得到混合液。混合液通過分離裝置, 經分離, 即可得到分離後（hòu）的水的流量。在試驗中, 當含水率（lǜ）計（jì）的響應值為（wéi）全水值時, 即表示分離完全, 且實驗選用的含（hán）水率計的全水值為4500Hz。神經網絡的結構選4-5-3, 學習速率ηk=0.78, μk=0.64, 加權係數初始值取區間[-0.5, 0., 5]上的隨機（jī）數。輸入指令信號為采樣得到的一路（lù）同（tóng）軸線（xiàn）相位法找水率計信號（hào）, 輸（shū）出信號取衛生型（xíng）渦輪流（liú）量計的信號（hào）。
3 結（jié）束語
通過同軸線相（xiàng）位（wèi）法含水率計（jì）和衛生型（xíng）渦輪流量（liàng）計的響（xiǎng）應函數來控製氣液分離, 可以實時監測調整, 基本達到完全分離（lí）的目的。
基於神經網絡的自校正控製, 可以有效的實（shí）現對氣液分（fèn）離的實時（shí）控製。
此方法效果好, 現已在現（xiàn）場應用, 前景廣闊。