CN110487797A - 一种用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法。所述方法包括步骤：采集分离器排液口的原始图像，原始图像为无逸散气体时的图像；根据所述原始图像建立分离器排液口无逸散气体的背景图像；采集分离器排液口的待确定图像，所述待确认图像为不确定是否有气体逸出的图像；根据所述待确认图像和背景图像，判断排液口是否有气体逸出。本发明的有益效果包括：对于分离器排液口逸散气体的监测具有及时性、准确性和有效性。
Description
技术领域
本发明涉及试油测试领域，具体地涉及一种用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法。
背景技术
油气井试油测试作业是物探—钻井—测录井—试油测试—综合地质研究五位一体油气勘探中的一个重要环节，是勘探成果的最终体现，起到了承上启下的作用。在试油测试过程中，需要井筒返排流体进行节流、降压、分离、计量等，以便准确获取压力、温度、产量等物性参数，为勘探开发方案的编制提供依据，然而由于井筒流体成分复杂(含有油、砂、泡沫等)，往往把分离器浮筒、液位计堵塞或者附着在液位计看窗上，使得分离器操作人员无法准确操控分离器，部分气体从分离器液路排出，一般放喷排液口距离数据监控、采集房较远(300m以上)，往往不能被及时发现，这势必影响测试数据的准确性，甚至对环境造成较大的伤害(尤其含有硫化氢)。
现有的监测方法主要根据传感器采集大气中的样本，必须使得气体浓度达到一定值后才报警。而试油测试中放喷排液口一般在比较空旷的地方，气体泄漏量必须达到一定数值后方可报警，显然这种工艺有一定的滞后性，不利于及时发现排液口窜气。
发明内容
针对现有技术中存在的不足，本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的一个或多个问题。例如，本发明的目的之一在于提供一种用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，以对分离器排液口逸散气体进行有效监测。
为了实现上述目的，本发明提供了一种用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法。
所述方法可包括步骤：采集分离器排液口的原始图像，原始图像为无逸散气体时的图像；根据所述原始图像建立分离器排液口无逸散气体的背景图像；采集分离器排液口的待确定图像，所述待确认图像为不确定是否有气体逸出的图像；根据所述待确认图像和背景图像，判断排液口是否有气体逸出。
在本发明的一个或多个示例性实施例中，所述根据所述原始图像建立分离器排液口无逸散气体的背景图像的步骤可包括：对所述原始图像进行特征提取，再进行卷积神经网络的深度学习，建立分离器排液口无逸散气体的背景图像。
在本发明的一个或多个示例性实施例中，所述判断排液口是否有气体逸出的步骤可包括：将所述待确认图像和背景图像进行图像增强处理；将所述图像增强后的待确认图像和所述背景图像进行图像减法运算，得到差值图像，根据所述差值图像判断排液口是否有气体逸出。
在本发明的一个或多个示例性实施例中，所述根据差值图像判断排液口是否有气体逸出可包括：将所述差值图像量化，并将量化得到的值与预先设定的对比阈值进行比较，当量化得到的值超过所述对比阈值时，判断为有气体逸出。
在本发明的一个或多个示例性实施例中，所述逸散气体可包括天然气和硫化氢气体中的至少一种。
在本发明的一个或多个示例性实施例中，利用视频摄像头来采集所述原始图像。
在本发明的一个或多个示例性实施例中，利用视频摄像头来采集所述待确定图像。
在本发明的一个或多个示例性实施例中，所述方法还可包括步骤：将采集到的原始图像储存在视频存储服务器中。
与现有技术相比，本发明的有益效果可以包括：基于图像视频流的逸散气体监测方法，能够有效地对放喷排液口逸散气体进行监测，在对人员和环境进行有效保护的同时，还能够提高试油测试的数据的准确性。
具体实施方式
在下文中，将结合示例性实施例详细地描述本发明的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法。
本发明提供了一种用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法。
在本发明的一个示例性实施例中，所述方法可以包括：
S1：获取分离器排液口的原始图像。其中，所述原始图像为分离器排液口无逸散气体时的图像。在本步骤中，可以选择的是通过视频摄像头获取分离器排液口的原始图像和待确认图像，所述原始图像和待确认图像可以为视频图像。S1中获取的图像可以包括至少一个原始图像和至少一个待确认图像。
S2：对S1中获取的所述原始图像进行特征提取，然后再进行卷积神经网络的深度学习，建立分离器排液口无逸散气体的背景图像。在本步骤中，可首先对中获取的至少一个原始图像采取常规手段对所有的原始图像分别进行特征提取，提取出符合分离器排液口没有逸散气体出现的图像的至少一个特征，然后通过卷积神经网络的深度学习，建立分离器排液口无逸散气体的背景图像。
S3：采集分离器排液口的待确定图像，所述待确认图像为不确定是否有气体逸出的图像。
S4：将S3中获取的待确认图像和S2中获取的背景图像进行图像增强处理，然后将增强后的待确认图像和增强后的背景图像进行图像减法运算，得到差值图像，然后将所述差值图像进行量化，并将量化后得到的值与预先设定的对比阈值进行比较，当量化得到的值超过所述对比阈值时，判断为分离器排液口有气体逸出。
在本实施例中，分离器排液口有气体逸出时，逸散气体可包括天然气和硫化氢，逸散气体会充斥着整个监控区域，此时，采集到的待确认的图像与S2中得到的背景图像必然存在差别。
在本发明的另一个示例性实施例中，所述监测方法可包括以下步骤：
通过视频摄像头采集分离器排液口无逸散气体的视频图像。
利用计算机对分离器排液口无逸散气体的视频图像进行特征提取，再用卷积神经网络进行深度学习，建立排液口无逸散气体的背景图像。
当分离器排液口有逸散气体泄漏时，气体充斥着整个监控区域，这时采集的视频图像与之前保存的背景图像必然存在差别，这时再对两幅图像中的特征进行增强处理，最后做图像减法运算(图像矩阵进行减法)，会得到一个差值图像，然后把这种差异量化，设定一个阈值，如果差值超过这个值，就会进行报警，表示分离器排液口有天然气逸出，需及时处置。
综上所述，本发明的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法的优点可包括：基于图像视频流的逸散气体监测方法，对于分离器排液口逸散气体的监测具有及时性、准确性和有效性，在对人员和环境进行有效保护的同时，还能够提高试油测试的数据的准确性。
尽管上面已经通过结合示例性实施例描述了本发明，但是本领域技术人员应该清楚，在不脱离权利要求所限定的精神和范围的情况下，可对本发明的示例性实施例进行各种修改和改变。
Claims (8)
1.一种用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
采集分离器排液口的原始图像，原始图像为无逸散气体时的图像；
根据所述原始图像建立分离器排液口无逸散气体的背景图像；
采集分离器排液口的待确定图像，所述待确认图像为不确定是否有气体逸出的图像；
根据所述待确认图像和背景图像，判断排液口是否有气体逸出。
2.根据权利要求1所述的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，其特征在于，所述根据所述原始图像建立分离器排液口无逸散气体的背景图像的步骤包括：
对所述原始图像进行特征提取，再进行卷积神经网络的深度学习，建立分离器排液口无逸散气体的背景图像。
3.根据权利要求1所述的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，其特征在于，所述判断排液口是否有气体逸出的步骤包括：
将所述待确认图像和背景图像进行图像增强处理；
将所述图像增强后的待确认图像和所述背景图像进行图像减法运算，得到差值图像，根据所述差值图像判断排液口是否有气体逸出。
4.根据权利要求3所述的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，其特征在于，所述根据差值图像判断排液口是否有气体逸出包括：
将所述差值图像量化，并将量化得到的值与预先设定的对比阈值进行比较，当量化得到的值超过所述对比阈值时，判断为有气体逸出。
5.根据权利要求1所述的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，其特征在于，所述逸散气体包括天然气和硫化氢气体中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，其特征在于，利用视频摄像头来采集所述原始图像。
7.根据权利要求1所述的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，其特征在于，利用视频摄像头来采集所述待确定图像。
8.根据权利要求1所述的用于试油测试的分离器排液口逸散气体监测方法，其特征在于，在所述采集原始图像之后、建立背景图像之前，所述方法还可包括步骤：将采集到的原始图像储存在视频存储服务器中。
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