CN107036706A - 一种套管振动井口监听检测设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种套管振动井口监听检测设备。所述套管振动井口监听检测设备包括：金属探针的一端磁性贴附微震动传感器，另一端通过探测器上的微震动信号输入口磁性贴附压电式加速度传感器，经电荷放大器与动态数据采集器数据连接，动态数据采集器将数据通过通讯端口输入计算机端，并通过配套软件分析：将得到的加速度信号进行两次积分处理后，转化成振幅信号；将振幅信号生成声音实时波形图；将声音信号通过音频输出端口在音箱中回放；将时域信号经傅里叶运算生成频域信号并生成频谱图；根据频域信号与已知物体频域信息对比，识别被碰物类型。
Description
技术领域
本发明涉及石油技术领域，尤其涉及一种套管振动井口监听检测设备。
背景技术
套管损坏会导致整体压力损耗、生产油管变薄或无法下入修井工具。在实际操作中，错段套管的打捞作业一次成功率并不高，究其原因除井况复杂、打捞工具选择不恰当外，其中一个主要原因就是打捞存在盲目性，难以实现准确打捞。这种情况下，捞获井下落物的正确性就显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的是，克服上述打捞施工一次成功率低的问题，提供了一种套管振动井口监听检测设备。
本发明提供了一种套管振动井口监听检测设备。所述套管振动井口监听检测设备包括：金属探针的一端磁性贴附微震动传感器，另一端通过探测器上的微震动信号输入口磁性贴附压电式加速度传感器，经电荷放大器与动态数据采集器数据连接，动态数据采集器将数据通过通讯端口输入计算机端，并通过配套软件分析。
将得到的加速度信号进行两次积分处理后，转化成振幅信号；将振幅信号生成声音实时波形图；将声音信号通过音频输出端口在音箱中回放；将时域信号经傅里叶运算生成频域信号并生成频谱图；根据频域信号与已知物体频域信息对比，识别被碰物类型。
优选的，所述探测器上设置USB通讯端口及信号处理开关。
有益效果：能够快速,准确,实时地确定断裂套管的位置。可有效提高油水井打捞施工一次成功率，减少返工工序的发生，极大地缩短油井作业周期，降低作业成本。
附图说明
图1为本发明实施例提供的套管振动井口监听检测设备的原理图。
图2为本发明实施例提供的套管振动井口监听检测设备的结构图。
图3为本发明实施例提供的套管振动井口监听检测设备判断说明图。
附图标识：1、计算机端；2、探测器；21、动态数据采集器；22、电荷放大器；23、压电式加速度传感器；3、电源；4、信号处理器开关；5、微振动信号输入口；6、待测物；7、微振动传感器；8、音箱；9、音频输出端口；10、USB通信端口；11、裸眼井段；12、下部套管；13、金属探针。
具体实施方式
为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
本实施例的套管振动井口监听检测设备结构如图1和图2所示，包括：金属探针13的一端磁性贴附微震动传感器，另一端通过探测器2上的微震动信号输入口5磁性贴附压电式加速度传感器23，经电荷放大器22与动态数据采集器21数据连接，动态数据采集器21将数据通过通讯端口输入计算机端1。
原理，如图1所示，当金属探针13碰到下部套管12或待测物6石头的等障碍物时，会产生声波并沿金属探针13向上传播。由于被碰障碍物材质不同，其声音的音色和响度也不同(即频率和振幅不同)，所以声音的波形图会有差异，并且计算后的声音频谱也存在一定差异，这样就可以通过对声音的检测和回放人工确定被碰障碍物的种类，也可以通过频谱的计算，经过人工判断或智能识别算法实现井下金属物体的自动识别。
利用压电式加速度传感器23检测金属探针13传来的微振动，并转化成与振动加速度成正比的电荷量信号，该信号非常微弱且输出阻抗极高，经电荷放大器22将该信号转化为与其成正比的电压信号，再经过动态数据采集器21采集该电压信号并转化成数字量，最后通过动态数据采集器的数据通讯端口传输至计算机端1。
计算机端配套软件功能主要包括：从动态数据采集器中接收数据至软件。
将得到的加速度信号进行两次积分处理后，转化成振幅信号；根据傅里叶逆变换的公式，加速度信号在任一频率的分量可以表达为：a(t)＝Aejωt,式中a(t)为加速度信号在频率ω的傅里叶分量；A为对应a(t)的系数；j为虚数。初速度和初位移分量均为0时，对加速度信号的傅里叶分量两次积分可得出位移分量： 从而得到振幅信息。式中x(t)为速度信号在频率ω的傅里叶分量；X为对应x(t)的系数。
将振幅信号生成声音实时波形图；调用声卡驱动，将声音信号在音箱中回放；利用快速傅里叶变换算法，将时域信号经运算生成频域信号并生成频谱图；非周期性连续时间信号x(t)的傅里叶变换可以表示为：式中计算出来的是信号x(t)的连续频谱。但是，在实际的控制系统中能够得到的连续信号的离散采样值x(nT)。因此需要利用离散信号x(nT)来计算信号x(t)的频谱。设N点有限长序列x(n)的DFT为：其中其逆变换IDFT为：正逆变换的运算量都是相同的。x(n)和X(k)都是复数序列，计算一个X(k)值，需要N次复数乘法和N-1次复数加法。X(k)有N个点，所以总共需要N*N次复数乘法和N*(N-1)次复数加法。复数乘法实际上是通过实数运算来完成的：
由此可见，一次复数乘法需要4次实数乘法和2次实数加减法。一次复数加法需要2次实数加法。所以每一个X(k)计算需要4N次实数计算以及4N-2次实数加法。整个DFT运算总共需要4N*N次实数计算和N*2(2N-1)次实数加法。当N足够大时，直接计算DFT的乘法次数和加法次数都是和N的平方成正比，这样的计算量过于庞大，计算速度太慢，失去了实时性。所以利用DFT的系数的固有特性来简化计算，减少运算量。特性分别为：①共轭对称性：②周期性：③可约性：下面以时间抽选DFT的基-2FFT算法，也就是库利-图基算法的思路为例:设点数N＝2m,N＝8，16，32，64……1024，2048。先将。x(n)序列按n的奇偶性分成奇偶两组，每组的点数为N/2-1.则有 利用系数的可约性，有：一个N点DFT分解成两个N/2的DFT，此时X(k)只计算了前N/2个，而后N/2个的计算需要应用系数的周期性，根据欧拉公式推导即得： 于是得出前半部分和后半部分分别为： 只需求0～N/2-1部分的X1和X2，即可求出0～N-1的所有X(k)，总而言之，FFT算法就是不断地把长序列的DFT分解成几个短序列的DFT，并利用的周期性和对称性来减少DFT的运算次数，加快计算速度。然后生成频谱图。
根据频域信号的智能识别算法，智能识别被碰物类型；音色由基频和谐波的数目以及它们之间的相互关系决定，由于各种发声体的材料和形状结构不同，发生机理也不尽相同，即使发出相同音调、相同响度的声音，在基频相同的情况下，谐波的成分和幅度也会有所区别。可根据频域信号与已知物体频域信息对比，识别被碰物类型。
实现软件数据存储和参数设置等。
请参照图3，实施例：软件的主界面如下图所示，A区为声音波形图，B区为频谱图，C区为主频率，D区为判定指标值。可以根据主频率和判断指标是否有落物和落物的材质，并可辅以音频的人工判断，增加准确度和可靠性。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (2)
1.一种套管振动井口监听检测设备，其特征在于，所述套管振动井口监听检测设备包括：金属探针(13)的一端磁性贴附微震动传感器，另一端通过探测器(2)上的微震动信号输入口(5)磁性贴附压电式加速度传感器(23)，经电荷放大器(22)与动态数据采集器(21)数据连接，动态数据采集器(21)将数据通过通讯端口输入计算机端(1)，并通过配套软件分析：
将得到的加速度信号进行两次积分处理后，转化成振幅信号；将振幅信号生成声音实时波形图；将声音信号通过音频输出端口(9)在音箱(8)中回放；将时域信号经傅里叶运算生成频域信号并生成频谱图；根据频域信号与已知物体频域信息对比，识别被碰物类型。
2.一种套管振动井口监听检测设备，其特征在于，所述探测器(2)上设置USB通讯端口(10)及信号处理开关(4)。
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