CN105334546B - 一种多孔介质中气水合物模拟实验测试方法 - Google Patents
一种多孔介质中气水合物模拟实验测试方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,主要包括实验与测量数据获取的步骤以及测量信号分析处理的步骤;具体为在反应釜的多孔介质中生成气水合物,并逐步提高温度,分解气水合物,在分解过程中采集不同测试点的温度、压力、电学和声学信号,根据温度和压力计算的气水合物饱和度,分别建立基于声学、电学特性和声电融合特性的气水合物饱和度模型,该声电联合的测试方法,信号安全无辐射,体系干扰小,为探索天然气水合物生成/分解过程的动力学规律以及多孔介质内各相物质的空间分布状态变化规律提供有效的探测技术手段,同时也为开发新的测井技术提供理论基础。
Description
技术领域
本发明属于油气勘探技术领域,特别涉及一种天然气水合物储层的勘探技术,具体为一种多孔介质中气水合物模拟实验测试方法。
背景技术
天然气水合物是一种具有巨大潜力的能量资源,主要分布于陆地永久冻土带和大陆架边缘的海底沉积物中,其具有分布广、储量大、能量密度高、清洁等特点,对天然气水合物资源的勘探与开发引起了世界各国的广泛重视。
天然气水合物储层是一种特殊类型的储层,目前对其评价主要沿用油气评价理论与方法,即将天然气水合物作为流体来处理。实际上天然气水合物是以固态形式存在,而且其物理化学性质、赋存状态、成藏模式也与油气有较大差异。因此,在借鉴油气评价理论与方法的同时,需要针对天然气水合物的特性探索新的理论、技术和方法,以更有效地对天然气水合物储层进行识别、对水合物的赋存状态和饱和度进行评价,为制定和优化水合物开采方案提供理论和数据支撑。
地球物理测井是对天然气水合物储层进行定量评价的重要手段,利用地球物理测井技术可以在原位高压低温环境下对储层物理性质进行探测,数据可靠性较高,通过测井解释技术进一步可以获得岩石孔隙度、含水合物饱和度、储层厚度等参数,为天然气水合物储层的定量评价提供必要的信息。国内外对天然气水合物资源调查中大都实施了测井作业,由于天然气水合物的电学和声学性质与储层岩石其他组分之间的差异最为显著,目前对水合物饱和度的评价主要基于传统的电阻率测井响应和声波测井响应开展解释工作。如前所述,与油气储层相比天然气水合物储层具有其特殊性,因此在对测井响应进行解释之前需要构建适用于天然气水合物储层的测井解释模型。构建测井解释模型不仅需要建立理论模型,而且需要收集大量的测井数据资料以及岩石物理实验数据对理论模型进行验证和参数优化。
因此,大量地开展针对天然气水合物的岩石物理模拟实验,获取高质量的声学与电学实验测试数据,对于构建天然气水合物储层的声波与电法测井解释模型具有不可替代的重要意义,进而为声波与电法测井技术应用于天然气水合物储层精细评价提供模型基础。除此之外,在针对天然气水合物开展岩石物理模拟实验过程中,深入研究新的声学和电学测试系统和方法也为开发新的测井技术(包括测井仪器和相应的数据解释模型与方法)提供理论基础,同时也为探索天然气水合物生成/分解过程的动力学规律以及多孔介质内各相物质的空间分布状态变化规律提供有效的探测技术手段。
声学和电学测试技术的优点在于:激励信号与测量信号安全无辐射;测试过程为非侵入式,对被测体系干扰小;传感器制作成本较低而且可根据不同的测量需求灵活设计;电信号与声信号(声信号通常也转换为电信号)测量和处理所需的电路性能高、模块化、可靠性强,信号采集速度快;数据分析处理方法灵活多样且易于软件实现。
现有的天然气水合物模拟实验测试系统及测试方法中,所涉及到的声学和电学测试技术绝大多数采取各自独立实施的方式。申请号为2013102252657的专利公布了“天然气水合物沉积物动三轴力学-声学-电学同步测试的实验装置及方法”,但是其测试系统和方法有以下特点:利用了传统的电阻率测试技术,即仅获取了被测介质的电阻信息而忽视了容抗信息;仅使用一对电极作为传感器,测试的空间范围较窄;没有考虑电学传感器与声学传感器在测试空间的复合,导致声学传感器和电学传感器的测试对象(空间测试范围)不完全一致,从而导致两类传感器所获取的信息无法统一,无法对两类传感器的测量数据进行联合(融合)处理。
发明内容
本发明提供一种多孔介质内天然气水合物模拟实验测试方法,可实现实验室环境下沉积物中天然气水合物生成分解过程的模拟、声学与电学参数联合测试的实施。利用此系统和对应的测试方法可以高效地开展天然气水合物相关的物理模拟实验,获取蕴含丰富信息的声学和电学测试参数数据,建立准确的天然气水合物饱和度计算模型,从而为探索天然气水合物生成/分解过程的动力学规律以及多孔介质内各相物质的空间分布状态变化规律提供有效的探测技术手段,同时也为开发新的测井技术(包括测井仪器和相应的数据解释模型与方法)提供理论基础。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:本发明的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,主要包括两部分:实验与测量数据获取的步骤以及测量信号分析处理的步骤;
其中,实验与测量数据获取的步骤包括:
1)将多孔介质填入反应釜内;
2)向反应釜注入水和甲烷气体,使甲烷气体充分溶解于水中;
3)将反应釜置于恒温箱中,设定恒温箱温度为某一较低温度以便气水合物生成,开启测控软件与硬件接口设备,进行数据采集和显示;
4)以一定温度间隔逐步升高恒温箱温度以便气水合物进行分解,在每一次温度设定之后,等待反应釜内温度和压力稳定后,开启数据采集和保存,待所有的数据保存完成后,停止数据采集和保存;
步骤3)和步骤4)所述的数据采集过程为:
使用电学传感器对,通过接口电路对被测介质进行阻抗测量;
使用声学传感器对,对被测介质进行声学特性参数测量;
使用温度传感器和压力传感器,采集反应釜内温度和压力;
测量信号分析处理的步骤包括:
5)根据温度和压力值按照如下公式计算反应釜中水合物的量;
6)建立电学传感器测量信号与水合物饱和度之间定量关系的模型;
7)建立声学传感器测量信号与水合物饱和度之间定量关系的模型;
8)建立电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型;
将步骤7)得到的声学模型与步骤6)得到的电学模型的水合物饱和度输出作为数据融合算法的输入,将计算所得到的水合物饱和度作为输出,得到基于声电测量信号数据融合的水合物饱和度模型;
9)电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型的使用;
使用电学传感器对,通过接口电路对被测介质进行阻抗测量,根据步骤6)所得模型反推得到水饱和度值;
使用声学传感器对,对被测介质进行脉冲信号测量;根据步骤7)所得的模型反推得到水饱和度值;
上述的各水饱和度值经过融合算法得出的值,根据步骤8)所得的模型反推得到最终的水合物饱和度值。
上述步骤6)的电学传感器测量信号与水合物饱和度之间定量关系的模型的建立步骤为:
通过电学传感器获得每一个状态下、一定频率范围内、一系列频率点处的阻抗值,选取阻抗幅值随饱和度变化显著的频率点,对测量到的阻抗值进行预处理;
根据复电阻率的定义结合反应釜的结构尺寸计算所选定频率点处的复电阻率;
分别计算阻抗和复电阻率的频散度;
利用以上得到的频散度参数分别与计算得到的水合物饱和度进行多项式拟合,从而分别获得基于特征频率点阻抗频散度和基于特征频率点复电阻率频散度的水合物饱和度模型;
将所有特征频率点的阻抗值和根据阻抗值计算得到的复电阻率值作为多维非线性映射的输入,计算所得到的水合物饱和度作为多维非线性映射的输出,通过相应的学习算法最终获得水合物饱和度的电学特性融合模型。
上述步骤7)的声学传感器测量信号与水合物饱和度之间定量关系的模型的建立步骤为:
对获取到的声波波形进行预处理,包括滤波、声波速度计算、声波幅值获取、声波频率获取;
分别获取不同的水合物饱和度条件下声波的特性参数;
利用声波特性参数分别与计算得到的水合物饱和度进行多项式拟合,分别获得基于声波速度、基于声波幅度和基于声波频率的水合物饱和度模型;
利用以上三类声波特性参数作为多维非线性映射的输入,计算所得到的水合物饱和度作为多维非线性映射的输出,通过相应的学习算法最终获得水合物饱和度的声学特性融合模型。
对于声学传感器,超声激励信号采用连续波信号或单脉冲信号,对声学传感器进行激励。
对于电学传感器,激励信号采用具有一定幅值、频率、直流偏置的正弦波的电压信号,对每一个测试点均进行一定频率范围的扫频激励。幅值为0.01V-5V,频率为0.01Hz-100MHz。
超声激励信号经过功率放大后进入声学传感器。
该测试方法借鉴了现代信息领域的多传感器复合与数据融合的思想,针对天然气水合物的特点而提出。
通过设计新型的反应釜并对传感器进行阵列式排布,实现多传感器的不同复合方式,使得传感器覆盖面更广、其可靠性和鲁棒性更强,从而针对同一被测对象或状态可以获取多类相关且具有一致性的信息,所获得的信息量更大、置信度更高。
通过对传感器测量数据进行不同层次的融合、采用不同的融合系统结构和融合算法,从而可以构建不同的数据融合模型,以此为基础可以更加深入地挖掘蕴含在声学与电学传感器测量数据中的信息,为建立水合物饱和度计算模型和探索水合物生成/分解过程的动力学规律以及多孔介质中各相物质的空间分布状态变化规律提供更多的有用信息。
基于含天然气水合物多孔介质的电性参数频散特性参数(如复电阻率频散度)来获取天然气水合物饱和度信息。现有的基于介质电学性质计算水合物饱和度的方法中,主要利用电阻率数据并结合阿尔奇经验公式对水合物饱和度进行估算,在此类方法中仅利用了介质的部分电学性质(即电阻特性)来描述多孔介质中水合物饱和度的变化规律。对介质电学性质的刻画不足是导致水合物饱和度计算误差的重要原因之一,另外阿尔奇经验公式本身的局限性(如对含油气等流体的多孔介质所提出的众多假设条件是否适用于水合物的实际情况)也导致误差的产生。电性参数频散特性参数(如复电阻率频散度)不仅同时包含介质的电阻率和介电常数信息,而且能够刻画两者随测试频率变化而变化的特性,因此可以更全面、深刻地描述含天然气水合物介质的电学性质,为提高天然气水合物饱和度计算的准确度提供了更加丰富的信息。
通过灵活的编码激励技术对声学传感器进行激励,相对于目前普遍采用的单脉冲单次激励方式具有抑制噪声能力强、所需信号幅值低、激励信号频率和波形可灵活调整等优点,接收端声学传感器接收的信号信噪比更高、蕴含的信息更加丰富,从而为后续的数据分析处理提供更多高质量的信息。
所使用的测试系统
模拟实验测试系统主要用于对含天然气水合物多孔介质体系进行声学参数、电学参数以及温度和压力的实时测量,该系统主要包括四部分:反应釜、传感器(声学传感器、电学传感器、温度传感器和压力传感器)、硬件接口设备、软件系统(测控软件和监控计算机)。测试系统中的硬件接口设备与软件系统采用虚拟仪器的架构,即以计算机为核心、配以软件化和模块化的仪器。
(1)反应釜
反应釜为天然气水合物的生成和分解提供场所、为传感器的安装提供支撑。所设计的反应釜采用同轴双圆筒型结构。
反应釜可分为五部分:外筒(包括筒底和可拆卸的衬里)、可拆卸内筒、可拆卸顶盖、可拆卸滤网、其他用于密封和连接等的附件。
滤网对进入反应釜气体和液体起到均匀分配的作用,以使得进入反应釜的气体和液体在整个反应空间分布均匀。
(2)传感器及其布置
传感器主要包括声学传感器、电学传感器、温度传感器和压力传感器。
声学传感器可采用超声换能器,分别用于发射和接收超声波信号。根据所测量声学参数以及参数测量方法的不同,声学传感器的类型、结构以及阵列式排布方式不同。
电学传感器可采用金属片制作的点电极或矩形电极或环形电极,电极材料可选用导电性良好的铜或者铂或者钛合金,电学传感器的结构以及阵列式排布方式取决于所测量的电学参数以及所采用的测试方法。
温度传感器可采用热电阻、热电偶以及半导体热敏电阻,用于测量反应釜内各个位置处的温度。
内筒可以不安装传感器,外筒上相对的传感器组成相应的传感器对,外筒的声学传感器可采用收发两用型;内筒可以直接取出而不使用,此时反应釜内水合物的生成分解空间为圆柱形空间(使用内筒时,反应空间为环形)。
(3)硬件接口设备
硬件接口设备分为两部分:声学测试接口设备和电学测试接口设备。
声学测试接口设备主要包括以下功能模块:信号发生模块、功率放大模块(依据激励信号实际强度和声学传感器所需的信号强度是否匹配来选择是否使用)、高速数据采集模块和多路切换模块。
电学测试接口设备包括以下功能模块:信号发生模块、接口测量电路模块、高速数据采集模块、多路切换模块。
多路切换模块能够保证每次测量时只有一对传感器工作,因此可以有效地消除传感器对之间的干扰。此外,多路切换模块的使用使得信号发生模块和数据采集模块可以在多传感器对之间复用,大大降低了硬件成本。
(4)测控软件和监控计算机
测控软件主要用于完成以下功能:产生各种激励信号、控制硬件接口设备、采集数据、对数据进行预处理、显示和保存。测控软件可以基于图形化编程软件平台LabVIEW进行开发,也可以应用VC或VB或者与Matlab进行混合编程实现。
激励信号用于驱动声学与电学传感器,主要的信号波形为不同频率的正弦波、方波、脉冲信号以及各种灵活定制的编码激励信号等。
硬件接口设备的控制主要为对多路切换模块、数据采集模块和信号发生模块的控制,通过对多路切换模块进行控制可实现对传感器阵列的依次激励与数据采集。数据采集模块的控制主要包括通道选择、采集频率、程控放大器增益(放大倍数)、缓存等的配置。
数据在显示和保存之前均进行一定的处理,如数字滤波、参数计算等;数据显示主要包括:激励信号(时域和频域波形及数值)、声波测量信号(时域和频域波形及数值)、声波幅值衰减、声波传播速度、阻抗值(幅值、相角、实部、虚部)、阻抗图(Nyquist图、波特图等);数据保存为文本文件或者二进制文件,以供后期对数据进行更加深入的分析。算法的具体实现由功能强大的科学计算软件Matlab来实现,也可采用C或C++语言编程实现。
监控计算机可采用工控机、普通台式机(个人PC)、笔记本电脑(便携式计算机)或者嵌入式计算机等。
所发明的测试方法
针对以上所发明的系统,提出了一种声电联合测试方法,其中包括两部分,即实验与测量数据获取方法、测量信号分析处理方法。测试的最终目的是获取不同压力、温度、气体/液体的种类和量(包括气液相对量)、矿化度等条件下、不同多孔介质(粒度、孔隙度等)中水合物生成分解过程中水合物饱和度的变化及其变化规律。
以下主要针对环状空间内的含水合物多孔介质说明所发明的声电联合测试方法,此方法经过适当调整同样适用于内筒取出时的情况。
所发明的声电联合测试方法的显著特征在于:该测试方法借鉴了现代信息领域的多传感器复合与数据融合的思想,针对天然气水合物的特点提出了:(1)基于含天然气水合物多孔介质电性参数频散特性的电学参数测量方法、测量数据的分析处理方法以及水合物饱和度计算模型的建立方法;(2)基于编码激励技术的声学传感器激励方法、声学参数测量方法、测量数据分析处理方法以及水合物饱和度计算模型的建立方法;(3)基于声电联合(声电传感器复合与声电测量数据融合)的水合物饱和度计算模型(声电特性融合模型)的建立和应用方法。
(1)实验与测量数据获取
实验操作过程为:
打开反应釜顶盖,将多孔介质(如石英砂、天然海沙等)填入反应釜内筒和外筒之间的环形空间内,所填入多孔介质的高度超过声学与电学传感器,并保证多孔介质与密封后的顶盖之间预留出一定的储气空间。
从反应釜底部缓慢注入生成水合物所需的水直到多孔介质水饱和,固定并密封。从反应釜底部缓慢注入甲烷气体,直至到达所设定的压力,如10MPa。将反应釜静置至少24小时,使甲烷气体充分溶解于水中。
水合物生成过程:将反应釜置于恒温箱中,开启测控软件与硬件接口设备,进行数据采集和显示,设定恒温箱温度为某一较低温度,如1℃,开始降温的同时进行数据保存。通过观察温度和压力曲线,判断水合物生成过程是否已经结束,若结束则停止数据保存(注意:并不停止数据采集与显示)。
水合物分解过程:以一定温度,如0.5℃,为间隔逐步升高恒温箱设定温度,在每一次温度设定之后,等待反应釜内温度和压力稳定后,开启数据保存,待所有的数据保存完成后,停止数据保存,将恒温箱设定温度升高以上温度间隔,如0.5℃,等待反应釜内温度和压力稳定后,开启数据保存,待所有的数据保存完成后,停止数据保存。重复以上过程直至水合物完全分解为止。
需要说明的是,实验过程中获取测量数据仅需要对测控软件的面板上的相应按钮进行操作即可,如点击“开始采集”、“开始保存”等,按钮的具体功能由测控软件来实现。
对于电学传感器,内筒和外筒的两个电极组成电极对,激励信号可以采用用户设定的具有一定幅值、频率、直流偏置的正弦波(电压信号),典型的幅值为0.01V-5V,频率为0.01Hz-100MHz。针对每一个测试点(被测介质的每一个状态)均进行一定频率范围的扫频激励,通过接口电路对被测介质进行阻抗测量,软件控制下的数据采集模块对测量信号进行高速高精度采样,从而获得两电极之间被测介质在不同测试频率下的阻抗。如果不采用内筒,外筒上相对的两个电极形成电极对,可采用与上述相同的数据获取方法。
对于声学传感器,内筒和外筒的两个超声换能器(探头)组成传感器对,可以采用外筒探头发射、内筒探头接收,也可以内筒探头发射、外筒探头接收。超声激励信号可以采用连续波信号(如正弦波连续信号)、也可以采用单脉冲信号,也可采用经过特殊编码的信号(如单频载波脉冲信号、调频脉冲信号、编码脉冲信号、脉冲串信号、相位编码连续波信号等)。单脉冲信号具有持续时间短、发射频率高、分辨率高等优点,但是在其峰值已经接近最大允许值的情况下,信号的平均功率仍较低;经过特殊编码的信号(如编码脉冲信号)具有同时保证高平均功率和高发射频率的优点,从而既能够提高信噪比同时也不降低分辨率。需要注意的是,激励信号可以经过功率放大器进行一定的功率放大后再传送到超声发射换能器,但是如果超声换能器内嵌功率放大模块,则外置的功率放大器可省去。对每一个测试点(被测介质的每一个状态)均进行一定次数(如发射探头以一定的间隔发射几次编码脉冲信号,接收探头接收相应的超声波信号)的超声测试,软件控制下的数据采集模块对发射换能器和接收换能器的输出信号均进行高速高精度采样,从而获得成对的发射波形与接收波形。
需要进一步说明:上述声学传感器与电学传感器的激励信号的波形、幅值、频率等参数均可以通过测控软件进行灵活调整。即,针对于每一个测试点,可以先后采用具有不同波形、幅值、频率的激励信号,以获取更多的测量信息,为后续的信号处理提供大量的基础数据和丰富的信息。
(2)测量信号分析处理
信号处理包括两部分:在线实时预处理与离线处理。在线的处理主要由前述的测控软件实现(其功能如图9所示,具体功能如前“(4)测控软件与监控计算机”所述),离线数据处理的算法可以通过科学计算软件Matlab来实现。
水合物生成分解过程由温度压力的变化曲线来判定,并根据温度和压力值计算反应体系中水合物的量。水合物的饱和度由下式进行计算:
式中:SH为多孔介质中水合物的饱和度;MH为水合物摩尔质量,122.02g/mol;ρH为水合物的密度,0.91g/mL;VV为多孔介质空隙的体积,L;VG为反应釜气相体积,L;T为系统温度,K;P1为系统的初始压力,MPa;P2为水合物生成/分解过程中的系统压力,MPa;R为气体常数,8.314J/(mol·K),Z1和Z2分别为初始状态和生成/分解过程中各状态的气体压缩因子。
电学传感器测量信号处理与水合物饱和度模型建立
通过电学传感器获得了每一个状态下、一定频率范围内、一系列频率点处的阻抗值。
第一步,对测量到的阻抗值进行预处理,具体包括滤波、特征频率选取。可以通过Matlab设计数字滤波器,如Butterworth滤波器;特征频率点的选取原则为:选取阻抗幅值随饱和度变化显著的频率点,如20Hz、20kHz、300kHz、20MHz等。
第二步,根据复电阻率的定义(与普通电阻率计算方法类似)结合反应釜的结构尺寸计算所选定频率点处的复电阻率。
第三步,分别计算阻抗和复电阻率的频散度,频散度可以采用以下四种形式的参数(称为频散度参数):(高频率点处阻抗(或复电阻率)值-低频率点处阻抗(或复电阻率)值)/高频率点处阻抗(或复电阻率)值、(高频率点处阻抗(或复电阻率)值-低频率点处阻抗(或复电阻率)值)/低频率点处阻抗(或复电阻率)值、高频率点处阻抗(或复电阻率)值/低频率点处阻抗(或复电阻率)值、低频率点处阻抗(或复电阻率)值/高频率点处阻抗(或复电阻率)值。
第四步,利用以上得到的频散度参数分别与计算得到的水合物饱和度进行多项式拟合(单输入单输出),从而分别获得基于特征频率点阻抗频散度的水合物饱和度模型和基于特征频率点复电阻率频散度的水合物饱和度模型;以上仅利用了2个频率点的阻抗数据,预处理过程中实际选定了一系列的特征频率点,利用预处理过程选定的所有特征频率点的阻抗值和根据阻抗值计算得到的复电阻率值作为多维非线性映射(多输入)的输入,计算所得到的水合物饱和度作为多维非线性映射的输出(单输出),通过相应的学习算法最终获得水合物饱和度的电学特性融合模型,需要注意的是,阻抗值和复电阻率值不是直接作为非线性映射的输入,而是需要通过一个“特征提取”环节获得一个特征向量,“特征提取”环节可以采用主成分分析法来实现,所获得的特征向量作为非线性映射的输入,此非线性映射可采用人工神经网络、支持向量机等机器学习模型,根据机器学习模型的不同,选用相应的学习算法,如针对神经网络的BP学习算法等。
通过以上步骤,即可实现对电学测量数据(信号)的分析和处理,以此来探索水合物饱和度与电学参数之间的定量关系,进而分析水合物生成/分解的动力学过程,同时可以构建出三个水合物饱和度计算模型,进而在后续的实验过程中利用电学测试数据即可计算出水合物的饱和度,为电法测井解释模型的建立提供基础。
声学传感器测量信号处理与水合物饱和度模型建立
通过声学传感器获得了每一个状态下、一系列编码激励信号条件下超声换能器发射的声波波形和接收到的声波波形数据。
第一步,对获取到的声波波形进行预处理,具体包括滤波、声波速度计算、声波幅值获取、声波频率获取。可以通过Matlab设计数字滤波器,如Butterworth滤波器;声波速度计算包括纵波速度、横波速度计算,通过辨识出波形中的纵波和横波的首波波至时间,结合反应釜的尺寸进行计算;声波幅值以波形中相应纵波和横波的最大幅值为准;声波频率指声波的主频,通过一定的信号处理方法来获得,如利用快速傅里叶变换后得到的频谱、利用短时傅里叶变换、Gabor变换或小波变换等得到的时频谱,其最大频谱幅值对应的频率点即为主频。
第二步,根据第一步的计算结果分别获取不同状态下(不同的水合物饱和度条件下)声波的特性参数,具体为:(不同饱和度下声波速度-水合物饱和度为零时的声波速度)/水合物饱和度为零时的声波速度、(不同饱和度下声波幅值-水合物饱和度为零时的声波幅值)/水合物饱和度为零时的声波幅值、(不同饱和度下声波主频-水合物饱和度为零时的声波主频)/水合物饱和度为零时的声波主频。
第三步,利用以上得到的声波特性参数分别与计算得到的水合物饱和度进行多项式拟合(单输入单输出),从而分别获得基于声波速度的水合物饱和度模型、基于声波幅度的水合物饱和度模型和基于声波频率的饱和度模型;利用以上三类声波特性参数作为多维非线性映射(多输入)的输入,计算所得到的水合物饱和度作为多维非线性映射的输出(单输出),通过相应的学习算法最终获得水合物饱和度的声学特性融合模型,需要注意的是,三类声波特性参数不是直接作为非线性映射的输入,而是首先通过一个“特征提取”环节获得一个特征向量,“特征提取”环节可以采用主成分分析法来实现,所获得的特征向量作为非线性映射的输入,此非线性映射可采用人工神经网络、支持向量机等机器学习模型,根据机器学习模型的不同,选用相应的学习算法,如针对神经网络的BP学习算法等。
通过以上步骤,即可实现对声学测量数据的分析和处理,以此来探索水合物饱和度与声学参数之间定量关系,进而分析水合物生成/分解的动力学过程,同时可以构建出四个水合物饱和度计算模型,进而在后续的实验过程中利用声学测试数据即可计算出水合物的饱和度,为声波测井解释模型的建立提供基础。
电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型建立与应用
电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型(声电特性融合模型)的建立以上述分别针对声学和电学测量信号建立的水合物饱和度模型(称作声学子模型与电学子模型)为基础,利用数据融合算法将以上各模型的输出进行联合(融合)处理,获取模型最终的水合物饱和度输出值。
当建立电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型时,将声学子模型与电学子模型的水合物饱和度输出作为数据融合算法的输入(多输入),将计算所得到的水合物饱和度作为输出(单输出),融合算法可采用随机类算法,如加权平均、卡尔曼滤波、多贝叶斯估计、D-S证据推理、Bayes统计等,也可采用人工智能类算法,如模糊逻辑、神经网络、粗集理论、专家系统等。利用计算所得到的水合物饱和度对数据融合算法进行训练和参数校正,即可获得电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型。
当应用电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型时,把电学传感器和声学传感器的测量信号按照上述的方法进行分析处理以后,最终可由声电特性融合模型输出水合物饱和度的值。
附图说明
图1为本发明的多孔介质中气水合物模拟实验测试系统结构示意图;
图2为反应釜结构示意图;
图3为声学测试接口设备信号传递流程图;
图4为电学测试接口设备信号传递流程图;
图5为电学测试接口电路连接图;
图6为电学测试信号处理与饱和度模型建立流程图;
图7为声学测试信号处理与饱和度模型建立流程图;
图8为声学与电学测试信号联合处理与饱和度模型建立流程图;
图9为声电特性融合模型的应用;
图10测控软件功能示意图;
图11为实际采集阻抗谱数据的测试点;
图12为各测试点的水合物饱和度、反应釜内气体摩尔数、压力和温度的变化图;
图13为独立的声学传感器和电学传感器安装位置截面示意图;
图14为一体化声电传感器安装位置截面示意图;
图15为一体化声电传感器实施例2结构示意图;
图16为一体化声电传感器实施例3结构示意图;
图17为一体化声电传感器实施例4结构示意图及单发多收工作模式示意图。
图2中:1.外筒;2.内筒;3.顶盖;4.滤网;5.声学传感器;6.电学传感器;7.温度传感器;8.压力传感器;9.气体导管;10.液体导管;11.流量控制阀;12.流量计;13.截止阀;14.三通;15.过滤阀;16.气压传感器。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
实施例1
本发明的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,主要包括两部分:实验与测量数据获取的步骤以及测量信号分析处理的步骤;
其中,实验与测量数据获取的步骤包括:
1)将多孔介质填入反应釜内;
2)向反应釜注入水和甲烷气体,使甲烷气体充分溶解于水中;
3)将反应釜置于恒温箱中,设定恒温箱温度为某一较低温度以便气水合物生成,开启测控软件与硬件接口设备,进行数据采集和显示;
4)以一定温度间隔逐步升高恒温箱温度以便气水合物进行分解,在每一次温度设定之后,等待反应釜内温度和压力稳定后,开启数据采集和保存,待所有的数据保存完成后,停止数据采集和保存;
步骤3)和步骤4)所述的数据采集过程为:
使用电学传感器对,通过接口电路对被测介质进行阻抗测量;
使用声学传感器对,通过超声激励信号功率放大器对被测介质进行脉冲信号测量;
使用温度传感器和压力传感器,采集反应釜内温度和压力;
测量信号分析处理的步骤包括:
5)根据温度和压力值按照如下公式计算反应釜中水合物的量;
6)建立电学传感器测量信号与水合物饱和度之间定量关系的模型;
7)建立声学传感器测量信号与水合物饱和度之间定量关系的模型;
8)建立电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型
将步骤7)得到的声学模型与步骤6)得到的电学模型的水合物饱和度输出作为数据融合算法的输入,将计算所得到的水合物饱和度作为输出,得到基于声电测量信号数据融合的水合物饱和度模型;
9)电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型的使用;
使用电学传感器对,通过接口电路对被测介质进行阻抗测量,根据步骤6)所得模型反推得到水饱和度值;
使用声学传感器对,对被测介质进行脉冲信号测量;根据步骤7)所得的模型反推得到水饱和度值;
上述的各水饱和度值经过融合算法得出的值,根据步骤8)所得的模型反推得到最终的水合物饱和度值。
上述步骤6)的电学传感器测量信号与水合物饱和度之间定量关系的模型的建立步骤为:
通过电学传感器获得每一个状态下、一定频率范围内、一系列频率点处的阻抗值,选取阻抗幅值随饱和度变化显著的频率点,对测量到的阻抗值进行预处理;
根据复电阻率的定义结合反应釜的结构尺寸计算所选定频率点处的复电阻率;
分别计算阻抗和复电阻率的频散度;
利用以上得到的频散度参数分别与计算得到的水合物饱和度进行多项式拟合,从而分别获得基于特征频率点阻抗频散度和基于特征频率点复电阻率频散度的水合物饱和度模型;
将所有特征频率点的阻抗值和根据阻抗值计算得到的复电阻率值作为多维非线性映射的输入,计算所得到的水合物饱和度作为多维非线性映射的输出,通过相应的学习算法最终获得水合物饱和度的电学特性融合模型。
上述步骤7)的声学传感器测量信号与水合物饱和度之间定量关系的模型的建立步骤为:
对获取到的声波波形进行预处理,包括滤波、声波速度计算、声波幅值获取、声波频率获取;
分别获取不同的水合物饱和度条件下声波的特性参数;
利用声波特性参数分别与计算得到的水合物饱和度进行多项式拟合,分别获得基于声波速度、基于声波幅度和基于声波频率的水合物饱和度模型;
利用以上三类声波特性参数作为多维非线性映射的输入,计算所得到的水合物饱和度作为多维非线性映射的输出,通过相应的学习算法最终获得水合物饱和度的声学特性融合模型。
上述的数据采集,每次测量时通过多路切换模块切换一对传感器工作。
对于声学传感器,通过编码激励技术对声学传感器进行激励。通过编码技术得到的超声激励信号为:单频载波脉冲信号、调频脉冲信号、编码脉冲信号、脉冲串信号或相位编码连续波信号。
对于声学传感器,超声激励信号采用连续波信号或单脉冲信号,对声学传感器进行激励。
对于电学传感器,激励信号采用具有一定幅值、频率、直流偏置的正弦波的电压信号,对每一个测试点均进行一定频率范围的扫频激励。幅值为0.01V-5V,频率为0.01Hz-100MHz。
超声激励信号经过功率放大后进入声学传感器。
参见附图1和图2,本发明的测试方法所使用的测试系统,主要包括反应釜、传感系统、硬件接口设备和数据处理系统,反应釜用以盛装被测介质,传感系统安装在反应釜内,传感系统通过硬件接口设备接入数据处理系统;
传感系统主要由声学传感器5、电学传感器6、温度传感器7和压力传感器8组成,
硬件接口设备包括:
波形发生器,用以产生传感系统所需的激励信号,作为传感系统的输入;此处使用PXI-5422波形发生器;
声电信号数据采集模块、阻抗测量电路和超声激励信号功率放大器,声电信号数据采集模块(采用PXI-5122数字化仪)经超声激励信号功率放大器采集声学传感器的信号输出;声电信号数据采集模块经阻抗测量电路采集电学传感器的信号输出;
温度采集模块(采用PXI-4357数据采集卡)和压力采集模块(采用PXI-4300数据采集卡)分别采集温度传感器和压力传感器的信号;
多路切换模块Ⅰ(采用PXI-2593多路复用器)用以切换波形发生器与传感系统的连通;
多路切换模块Ⅱ(采用PXI-2593多路复用器)用以切换各采集模块和相应传感系统的连通;
数据处理系统(采用监控计算机与测控软件)接收并处理各数据采集模块发送的数据。
数据处理系统经远程控制器(采用PXI-PCIe8361远程控制器)接收并处理各数据采集模块发送的数据。
反应釜为天然气水合物的生成和分解提供场所、为传感器的安装提供支撑。
参见图2,反应釜外筒1(包括筒壁和可拆卸的衬里)、内筒2、顶盖3、滤网4均为可拆卸结构,其他用于密封和连接等的附件。
反应釜的外筒1采用耐腐蚀和耐高压的金属材料,可采用不锈钢或者高强度铝合金(可用于X-CT扫描),外筒1的衬里(底部无衬里)采用绝缘材料;内筒2采用金属材料(不锈钢或者高强度铝合金)或者采用绝缘材料。
反应釜的外筒1采用高强度铝合金制作,外筒1的衬里采用聚四氟乙烯材料;内筒2采用聚四氟乙烯材料。反应釜耐压设计为20MPa。
内筒2为可拆卸部分,外筒1底部与顶盖3加工有对内筒2和外筒1的相对位置进行定位的凹槽;顶盖3和外筒1底部均开有一定数量的孔,作为反应气体和液体(如甲烷气体、蒸馏水、盐水等)进入和排出的通道、信号线的引出通道,或者用于安装声学、电学、温度、压力等传感器。
反应釜结构如图2所示,反应釜为同轴双筒结构,内筒2同轴置于外筒1内,外筒1上端设置顶盖3用于密封,反应釜内底部安装滤网4,同一平面上反应釜内筒2和外筒1经内、外筒1同一直径上对应设置若干个孔,孔内对应安装声学传感器5和电学传感器6,反应釜底部设置若干孔,孔内安装温度传感器7,反应釜顶盖3开两个孔,分别安装气体导管9和引出传感器的连接导线,气体导管9上安装阀门11和压力传感器8,气体导管9用以排出气体。
反应釜底部开10个孔,其中8个用于安装温度传感器(铠装热电阻,Pt100),1个用于安装气体导管9,1个用于安装液体导管10,气体导管9和液体导管10均分别安装阀门11、压力传感器8和流量计12。反应釜底部安装一层500目陶瓷或不锈钢材料滤网4。
参见图13,反应釜安装一层声学传感器5和电学传感器6,反应釜内筒2和外筒1的侧面各开8个孔,分别用于安装传感器,同一直径上的内筒2和外筒1上设置用以发射和接收的成对的声学传感器5或用以发射和接收的成对的电学传感器6。
滤网4对进入反应釜气体和液体起到均匀分配的作用,以使得进入反应釜的气体和液体在整个反应空间分布均匀。
温度传感器的感温部分与声电传感器阵列位于同一横截面(平面)。
硬件接口设备与其他部分的连接关系参见图1。
硬件接口设备主要采用基于PXI总线的模块化仪器。硬件接口设备主要由PXI-1062Q机箱、远程控制器PXI-PCIe8361、PXI-5422任意波形发生器、PXI-2593多路复用器(多路切换模块、多路转换开关)、PXI-5122数字化仪、接口电路及电源等附件组成。
上述PXI模块化仪器(板卡)均插入PXI-1062Q机箱卡槽内,可大大缩小硬件设备的体积,同时又保持了系统的高性能。PXI-PCIe8361作为远程控制器,与远程监控计算机相连接,可最大在7m远处实现对机箱内各个模块的控制。监控计算机选用性能优良、稳定性高的工控机。
仪器模块中,PXI-5422为任意波形发生器,具有16位分辨率,200MS/s的最大采样率,带有8M-512M的板载内存,最大振幅12V(输出范围-6V-6V),用来产生声学传感器和电学传感器的激励信号(任意波形发生器可以根据实际需要通过编程实现定制的编码激励信号)。
NI PXI-5122数字化仪具有100MS/s的实时采样率,2路同步采样的14位分辨率通道,带有去噪和抗混叠滤波器的100MHz带宽,该数字化仪实现对被测介质的阻抗测量信号以及超声信号进行高速高精度A/D转换和采样。
多路转换开关使用PXI-2593多路复用器,该多路复用器可供16路转换,可通过软件进行配置。
采集温度信号可选用PXI-4357数据采集卡,该采集卡专用于Pt100热电阻温度测量,有20路采集通道,在高速模式下提供最高每通道100S/s的采样率,在高分辨率模式下提供最高每通道1S/s的采样率和0.09℃的典型测量精度。
PXIe-4300高压模拟输入模块为高压测量提供集成化数据采集和信号调理,用来实现对压力的测量。
图5所示为任意波形信号发生器与电学传感器(电极)之间的接口电路,激励信号同时施加于标准电阻和被测对象(两电极之间的多孔介质),接口电路对激励信号进行调理以后,进而由数字化仪(PXI-5122板卡)对测量信号进行高速数据采集。
测控软件主要用于完成以下功能:产生各种激励信号、控制接口设备、采集数据、对数据进行预处理、显示和保存。测控软件采用图形化编程软件LabVIEW来实现。
激励信号用于驱动声学与电学传感器,主要的信号波形为不同频率的正弦波、方波、脉冲信号以及各种特殊的编码激励信号等。
硬件接口设备的控制主要为对多路开关和数据采集模块的控制,通过对多路开关进行控制可实现对传感器阵列的依次激励与数据采集。各数据采集模块的控制主要有通道选择、采集频率、程控放大器增益(放大倍数)、缓存等。
数据在显示和保存之前均进行一定的处理,如数字滤波、参数计算等;数据显示主要包括:激励信号(时域和频域波形及数值)、声波测量信号(时域和频域波形及数值)、声波幅值衰减、首波波至时间、阻抗值(幅值、相角、实部、虚部)、阻抗图(Nyquist图、波特图等);数据保存为文本文件或者二进制文件,以供后期对数据进行更加深入的分析。
测试方法的实施:
实验操作过程为:
打开反应釜顶盖3,将天然海沙填入反应釜内筒2和外筒1之间的环形空间内,海沙的高度超过声电传感器阵列所在横截面5cm,海沙上部与顶盖3之间预留出高度为5cm的储气空间。
液体导管上安装三通14,三通一端通过流量控制阀11和截止阀13通入液体,另一端接流量计,打开底部液体导管10的截止阀13,通过流量控制阀11从反应釜底部的液体导管缓慢注入质量分数为3.5%的盐水直到海沙水饱和,然后将顶盖3盖住反应釜,固定并密封,关闭截止阀13。气体导管9经三通14和过滤阀15接入反应釜底部开孔,三通14的一端通过流量控制阀11、截止阀13接高压气瓶,另一端接气压传感器16;从反应釜底部的气体导管9缓慢注入甲烷气体,通过流量控制阀11直至到达所设定的压力10MPa。将反应釜静置24小时,使甲烷气体充分溶解于水中,并观察是否出现泄漏。
将反应釜置于恒温箱中,开启测控软件与硬件接口设备,进行数据采集和显示,设定恒温箱温度为1℃,开始降温的同时进行数据保存。通过观察温度和压力曲线,判断水合物生成过程是否已经结束,若结束则停止数据保存(注意:并不停止数据采集与显示)。
以0.5℃为间隔逐步升高恒温箱设定温度,在每一次温度设定之后,等待反应釜内温度和压力稳定后,开启数据保存,待所有的数据保存完成后,停止数据保存,将恒温箱设定温度升高0.5℃,等待反应釜内温度和压力稳定后,开启数据保存,待所有的数据保存完成后,停止数据保存。重复以上过程直至水合物完全分解为止。图11所示为升温时水合物分解过程中温度压力曲线,其中的数据点为实际采集阻抗的测试点。
需要说明两点:
对于电学传感器,内筒和外筒的两个电极组成电极对,激励信号采用用户设定的具有一定幅值、频率、直流偏置的正弦波(电压信号),在此实施例中,幅值为5V,频率范围为1Hz-10MHz,直流偏置为0V,对每个测试点实施10个周期的正弦波激励,在以上测试频率范围内以10的整数倍频率为测试频率点,如100Hz、101Hz、102Hz等直到107Hz。
对于声学传感器,内筒和外筒的两个超声换能器组成单发单收的传感器对,在此实施例中,采用外筒探头发射、内筒探头接收,超声激励信号采用线性调频信号,调频信号的中心频率与发射探头的中心频率一致(如500kHz),调频信号带宽200kHz,时宽0.2ms。对每一个测试点均进行10次的超声测试,相邻两次测试时间间隔0.1s。
离线数据处理过程为:
离线数据处理的算法通过科学计算软件Matlab来实现。
水合物生成分解过程由温度压力的变化曲线来判定,并根据温度和压力值计算反应体系中水合物的量。水合物的饱和度由下式进行计算:
式中:SH为多孔介质中水合物的饱和度;MH为水合物摩尔质量,122.02g/mol;ρH为水合物的密度,0.91g/mL;VV为多孔介质空隙的体积,L;VG为反应釜气相体积,L;T为系统温度,K;P1为系统的初始压力,MPa;P2为水合物生成/分解过程中的系统压力,MPa;R为气体常数,8.314J/(mol·K),Z1和Z2分别为初始状态和生成/分解过程中各状态的气体压缩因子。
图12所示为升温时水合物分解过程中各测试点的水合物饱和度、反应釜内气体摩尔数、实测压力和温度的变化去情况(一具体实施例)
参见图6,电学传感器测量信号处理与水合物饱和度模型建立
第一步,对测量到的阻抗值进行预处理,具体包括滤波、特征频率选取。滤波通过Matlab设计数字滤波器,如Butterworth滤波器;特征频率点的选取原则为:选取阻抗幅值随饱和度变化显著的频率点,如20Hz、200Hz、2kHz、20kHz、200KHz、2MHz。
第二步,根据复电阻率的定义结合反应釜的结构尺寸计算所选定频率点处的复电阻率。计算时被测介质为以电极面积为横截面积、电极间距离为高的圆(环)柱体空间内的介质部分。
第三步,分别计算阻抗和复电阻率的频散度,频散度可以采用以下四种形式的参数:(高频率点处阻抗(或复电阻率)值-低频率点处阻抗(或复电阻率)值)/高频率点处阻抗(或复电阻率)值、(高频率点处阻抗(或复电阻率)值-低频率点处阻抗(或复电阻率)值)/低频率点处阻抗(或复电阻率)值、高频率点处阻抗(或复电阻率)值/低频率点处阻抗(或复电阻率)值、低频率点处阻抗(或复电阻率)值/高频率点处阻抗(或复电阻率)值。
第四步,利用以上得到的频散度参数分别与计算得到的水合物饱和度进行多项式拟合(单输入单输出),从而分别获得基于特征频率点阻抗频散度的水合物饱和度模型和基于特征频率点复电阻率频散度的水合物饱和度模型;利用预处理过程选定的所有特征频率点的阻抗值和根据阻抗值计算得到的复电阻率值作为多维非线性映射(在此实施例中采用三层BP神经网络,多输入)的输入,计算所得到的水合物饱和度作为三层BP神经网络的输出(单输出),利用经典的BP算法进行学习,最终获得水合物饱和度的电学特性融合模型。特征提取环节采用主成分分析法来实现。
参见图7,声学传感器测量信号处理与水合物饱和度模型建立
第一步,对测量到的声波波形进行预处理,具体包括滤波、声波速度计算、声波幅值获取、声波频率获取。通过Matlab设计数字滤波器,如Butterworth滤波器;声波速度计算包括纵波速度、横波速度计算,通过辨识出波形中的纵波和横波的首波波至时间,结合反应釜的尺寸进行计算;声波幅值以波形中相应纵波和横波的最大幅值为准;声波频率指声波的主频,通过一定的信号处理方法来获得,如利用快速傅里叶变换后得到的频谱,其最大频谱幅值对应的频率点即为主频。
第二步,根据第一步的计算结果分别获取不同状态下(不同的水合物饱和度条件下)声波的特性参数,具体为:(不同饱和度下声波速度-水合物饱和度为零时的声波速度)/水合物饱和度为零时的声波速度、(不同饱和度下声波幅值-水合物饱和度为零时的声波幅值)/水合物饱和度为零时的声波幅值、(不同饱和度下声波主频-水合物饱和度为零时的声波主频)/水合物饱和度为零时的声波主频。
第三步,利用以上得到的声波特性参数分别与计算得到的水合物饱和度进行多项式拟合(单输入单输出),从而分别获得基于声波速度的水合物饱和度模型、基于声波幅度的水合物饱和度模型和基于声波频率的饱和度模型;利用以上三类声波特性参数作为多维非线性映射(在此实施例中采用三层BP神经网络,多输入)的输入,计算所得到的水合物饱和度作为三层BP神经网络的输出(单输出),利用经典的BP算法进行学习,最终获得水合物饱和度的声学特性融合模型.特征提取环节采用主成分分析法来实现。
参见图8,电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型建立与应用
电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型(声电特性融合模型)的建立以以上分别针对声学和电学测量信号建立的水合物饱和度模型(下文称作声学子模型与电学子模型)为基础,利用数据融合算法将以上各模型的输出进行处理,获取模型最终的水合物饱和度输出值。
当建立电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型时,将声学子模型与电学子模型的水合物饱和度输出作为数据融合算法的输入,将计算所得到的水合物饱和度作为输出,融合算法采用D-S证据推理。利用计算所得到的水合物饱和度对数据融合算法进行训练和参数校正,即可获得电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型。
参见图9,当应用电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与水合物饱和度之间定量关系的模型时,把电学传感器和声学传感器的测量信号按照上述的方法进行分析处理以后,最终可由声电特性融合模型输出水合物饱和度的值。
本实施例中,声学传感器和电学传感器采用一体化声电传感器,
参见图14,声学传感器和电学传感器为一体化的声电传感器,同一直径上的内筒和外筒上设置用以发射和接收的声电传感器。
一体化声电传感器的声学传感器采用圆柱形,电学传感器采用环形,声学传感器的一端置于电学传感器的环内,参见图15。
参见图16,一体化声电传感器的声学传感器采用圆柱形,电学传感器采用矩形,矩形中心具有圆孔,声学传感器的一端置于电学传感器的圆孔内。
矩形上沿反应釜轴向设置若干个圆孔,声学传感器的一端置于电学传感器的圆孔内。
当声学传感器与电学传感器为一体化传感器(称为声电传感器)时,可采用以下方案:声学传感器采用圆柱形,电学传感器采用环形,环形的中空部分放置圆柱形声学传感器;或者声学传感器采用圆柱形,电学传感器采用矩形,矩形的中心开出面积与声学传感器横截面面积相同的孔;当电学传感器采用矩形时,沿反应釜轴向为长边,沿长边方向可以安装一个或者多个声学传感器,可以实现单发单收或者单发多收的工作模式,参见图17。
采用声电一体化传感器,声学传感5采用圆柱形,电学传感器6采用环形,环形的中空部分放置圆柱形声学传感器5,如图2所示。共采用16个声电一体化传感器(8个传感器对),形成声电传感器阵列。发射端声学传感器采用内置放大器的超声波换能器,接收端采用与发射端换能器对应的型号,即相同的频率特性但不带放大器的超声换能器。
Claims (9)
1.一种多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:主要包括两部分:实验与测量数据获取的步骤以及测量信号分析处理的步骤;
其中,实验与测量数据获取的步骤包括:
1)将多孔介质填入反应釜内;
2)向反应釜注入水和甲烷气体,使甲烷气体充分溶解于水中;
3)将反应釜置于恒温箱中,设定恒温箱温度为1℃以便气水合物生成,开启测控软件与硬件接口设备,进行数据采集和显示;
4)以0.5℃间隔逐步升高恒温箱温度以便气水合物进行分解,在每一次温度设定之后,等待反应釜内温度和压力稳定后,开启数据采集和保存,待所有的数据保存完成后,停止数据采集和保存;
步骤3)和步骤4)所述的数据采集过程为:
使用电学传感器对,通过接口电路对被测介质进行阻抗测量;
使用声学传感器对,对被测介质进行声波特性参数测量;
使用温度传感器和压力传感器,采集反应釜内温度和压力;
测量信号分析处理的步骤包括:
5)根据温度和压力值按照如下公式计算反应釜中气水合物的量;
式中:SH为多孔介质中气水合物的饱和度;MH为气水合物摩尔质量,122.02g/mol;ρH为气水合物的密度,0.91g/mL;VV为多孔介质空隙的体积,L;VG为反应釜气相体积,L;T为系统温度,K;P1为系统的初始压力,MPa;P2为气水合物生成/分解过程中的系统压力,MPa;R为气体常数,8.314J/(mol·K),Z1和Z2分别为初始状态和生成/分解过程中各状态的气体压缩因子;
6)建立电学传感器测量信号与气水合物饱和度之间定量关系的电学模型;
7)建立声学传感器测量信号与气水合物饱和度之间定量关系的声学模型;
8)建立电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与气水合物饱和度之间定量关系的模型:
将步骤7)得到的声学模型与步骤6)得到的电学模型的气水合物饱和度输出作为数据融合算法的输入,将计算所得到的气水合物饱和度作为输出,得到基于声电测量信号数据融合的气水合物饱和度模型;
9)电学传感器测量信号和声学传感器测量信号数据融合后与气水合物饱和度之间定量关系的模型的使用:
使用电学传感器对,通过接口电路对被测介质进行阻抗测量,根据步骤6)所得模型反推得到气水合物饱和度值;
使用声学传感器对,对被测介质进行脉冲信号测量;根据步骤7)所得的模型反推得到气水合物饱和度值;
上述的各气水合物饱和度值经过融合算法得出的值,根据步骤8)所得的模型反推得到最终的气水合物饱和度值。
2.根据权利要求1所述的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:步骤6)所述电学模型的获得具体步骤为:
对测量到的阻抗值进行预处理,包括滤波、选取阻抗幅值随饱和度变化显著的特征频率点;
根据复电阻率的定义结合反应釜的结构尺寸计算所选定频率点处的复电阻率;
分别计算阻抗的频散度和复电阻率的频散度;
利用以上得到的频散度参数分别与计算得到的气水合物饱和度进行多项式拟合,从而分别获得基于特征频率点阻抗频散度和基于特征频率点复电阻率频散度的气水合物饱和度模型;
将所有特征频率点的阻抗值和根据阻抗值计算得到的复电阻率值作为多维非线性映射的输入,计算所得到的气水合物饱和度作为多维非线性映射的输出,通过相应的学习算法最终获得气水合物饱和度的电学特性融合模型。
3.根据权利要求1所述的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:步骤7)所述声学模型的获得具体步骤为:
对获取到的声波波形进行预处理,包括滤波、声波速度计算、声波幅值获取、声波频率获取;
分别获取不同的气水合物饱和度条件下声波的特性参数;
利用声波特性参数分别与计算得到的气水合物饱和度进行多项式拟合,分别获得基于声波速度、基于声波幅度和基于声波频率的气水合物饱和度模型;
利用声波特性参数作为多维非线性映射的输入,计算所得到的气水合物饱和度作为多维非线性映射的输出,通过相应的学习算法最终获得气水合物饱和度的声学特性融合模型。
4.根据权利要求1所述的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:步骤3)和步骤4)的数据采集,每次测量时通过多路切换模块切换一对传感器工作。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:步骤3)和步骤4)的数据采集,对于声学传感器,通过编码激励技术对声学传感器进行激励。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:步骤3)和步骤4)的数据采集,对于声学传感器,超声激励信号采用连续波信号或单脉冲信号,对声学传感器进行激励。
7.根据权利要求5所述的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:通过编码激励技术得到的超声激励信号为:单频载波脉冲信号、调频脉冲信号、编码脉冲信号、脉冲串信号或相位编码连续波信号。
8.根据权利要求1-4中任一项所述的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:步骤3)和步骤4)的数据采集,对于电学传感器,激励信号采用幅值为0.01V-5V、频率为0.01Hz-100MHz的正弦波的电压信号,对每一个测试点均进行频率范围为0.01Hz-100MHz的扫频激励。
9.根据权利要求6所述的多孔介质中气水合物模拟实验测试方法,其特征在于:超声激励信号经过功率放大后进入声学传感器。
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