CN110879274A - 使用磁流量计传感器信号中的噪声水平的流体污染物检测 - Google Patents

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Abstract

磁流量计包括电极传感器，其生成指示通过管道的液体的流动的传感器信号。噪声识别模块识别传感器信号中的噪声水平，且污染物识别模块使用该噪声水平确定管道中的液体中是否存在污染物。

Description

使用磁流量计传感器信号中的噪声水平的流体污染物检测
技术领域
本发明涉及使用磁流量计传感器信号中噪声水平的流体污染物检测。
背景技术
油井将化石燃料从地下带到地面。在许多井中，井的输出包括油、天然气，水和固体材料(例如沙子或淤泥)的组合。分离器位于陆上井垫和海上平台上，用于将油和天然气彼此分离，并与水和固体碎片分离。
有许多类型的密度分离器，但它们都以相同的方式起作用，通过使用重力和乳化剂层分离井输出的成分。特别是，分离器减慢了流体流动，允许较重的沙子和水与油分离。水和固体材料通过乳化剂层，而油保留在乳化剂层的顶部。在油的上方提供了空间，允许天然气与油分离。可以提供一个或多个雾转换器以收集可悬浮在天然气中的油滴。
分离器包括将井的输出带入分离器的流入管、天然气输出管、油输出管和水输出管。如果油位或水位下降得太低，天然气可能会流入油输出管或水输出管。此外，油或沙子可能进入水输出管。为了防止这种情况，一些分离器在油输出管和水输出管上放置阀门，这些阀门被设计为当油位或水位太低时关闭。然而，这些阀门由于分离器的流入物中存在的沙子和其他碎屑而易于粘附。确定水流中是否存在气体、油或沙子以及确定油流中是否存在气体将是有用的。
发明内容
磁流量计包括电极传感器，其生成指示通过管道的液体的流动的传感器信号。噪声识别模块识别传感器信号中的噪声水平，且污染物识别模块使用该噪声水平确定管道中的液体中是否存在污染物。
根据另一实施例，施加驱动信号以在携带液体的管道中生成磁场。从沿着管道放置的电极接收传感器信号，并确定传感器信号中的噪声水平。噪声水平用于确定液体是否包含污染物。
根据又一实施例，过程变送器包括磁线圈和电极传感器，电极传感器被配置为生成传感器信号。噪声识别模块被配置为确定传感器信号中的噪声水平，污染物识别模块被配置为基于所确定的噪声水平识别液体是否包含污染物。
提供该发明内容和说明书摘要以通过简化的形式介绍对理念的选择，以下将在具体实施方式中进一步描述这些理念。发明内容和说明书摘要不意在确认所要求保护的主题的关键特征或基本特征，也不意在用作帮助确定所要求保护的主题的范围。
附图说明
图1是分离器的截面图。
图2是根据一个实施例的流量计的框图。
图3是用于磁流量计的驱动信号的曲线图。
图4是针对于不包含污染物的液体的响应于图3的驱动信号的磁流量计传感器信号的曲线图。
图5是针对于包含污染物的液体的响应于图3的驱动信号的磁流量计传感器信号的曲线图。
图6是作为液体中的含气率(gas void fraction)的函数的磁流量计传感器信号中的噪声水平的曲线图。
图7是根据一个实施例的收集数据的方法的流程图。
图8是图7的方法中使用的元件的框图。
图9是根据一个实施例的识别磁流量计传感器信号中的噪声水平的方法的流程图。
图10是图9的方法中使用的元件的框图。
图11是根据一个实施例的使用噪声水平识别污染物的方法的流程图。
图12是图11的方法中使用的元件的框图。
图13提供了针对不同含气率的百分比的磁流量计传感器信号的快速傅立叶变换的曲线图。
图14是图13的曲线图中的一个曲线图的展开图，示出了用于确定磁流量计传感器信号中的噪声水平的样本。
图15是在含气率增加期间针对不同频率范围确定的磁流量计传感器信号中的噪声水平的曲线图。
图16是在水线(water line)中的油百分比增加期间针对不同频率范围确定的磁流量计传感器信号中的噪声水平的曲线图。
图17示出了针对两个单独流速的作为含气率的函数的磁流量计传感器信号中的噪声水平的曲线图。
图18示出了作为水线中的油位的函数的磁流量计传感器信号中的噪声水平的曲线图。
图19示出了作为水线中的沙子的磅数的函数的磁流量计传感器信号中的噪声水平的曲线图。
图20是根据另一实施例的收集噪声数据的方法的流程图。
图21是图20的方法中使用的元件的框图。
图22是根据另一实施例的识别磁流量计传感器信号中的噪声水平的方法的流程图。
图23是图22的方法中使用的元件的框图。
具体实施方式
以下描述的实施例提供了过程变送器，其检测由管道携带的导电液体包含污染物(例如气体、另一液体或颗粒(例如沙子))时的情形。过程变送器通过监控磁流量计传感器信号中的噪声水平来做出这些确定。本发明人已经发现，随着液体中污染物的量增加，磁流量计的传感器信号的噪声水平增加。
图1提供了可在其中使用各种实施例的流量计104的示例环境100。环境100包括分离器罐106，分离器罐106能够将流入物108分离成包括水110、油112和气体114的各种成分。在一些实施例中，流入物108可以来自井口。
分离器罐106包括入口挡板116和静流挡板(quieting baffle)118，入口挡板116和静流挡板118用于降低流入物108的速度以允许流入物108的成分彼此分离，以形成气体层122、油层124和水层126。雾垫120收集存在于气体层122中的水和油滴，并使收集的油和水落入油层124和水层126中。油层124和水层126流向堰128，堰128将油层124与水层126分离。特别地，油层124在堰128的顶部上方流入油腔130。水层126在油腔130下方流动并进入水腔132。
油腔130中的油位由液位控制器134和阀门136控制。当液位控制器134下降时，阀门136关闭以防止流体流过阀门136。液位控制器134的示例包括机械控制器、气动控制器和电子控制器。当操作适当时，液位控制器134应该在油位下降到降液管138的入口以下时完全关闭阀门136，从而防止气体114流过输出油管140。防止气体流过管道140是重要的，因为这种气体是有价值的，并且如果处理不当则可能是危险的。
水腔132中的水位由液位控制器142和阀门144控制。随着水腔132中的水位下降，液位控制器142关闭阀门144以防止流体流过输出水管146。液位控制器142可以是机械控制器、气动控制器或电子控制器。通过关闭阀门144，液位控制器142防止气体114在腔132中的水110下降到降液管148的入口以下时流过管道146。这防止了气体进入储水箱，从而防止有价值的气体的损失并防止在储水箱内生成爆炸性气体。
出于各种原因，夹带的气体和/或沙子偶尔可能流过油管140或水管146，并且油可能流过水管146。在以下描述的实施例中，流量计104检测诸如气体、油或沙子之类的污染物在水管146中流动时的情形。在检测到管道中存在污染物时，流量计104可以提供警报消息和/或对管道中的污染物的量的指示。
图2提供了根据各种实施例的作为流量计104的示例的磁流量计200形式的过程变送器的示意图。磁流量计200包括线圈驱动器202，其驱动电流通过放置在管道208的相对侧上的两个线圈204和206。线圈204和206中的电流生成穿过管道208的磁场230。根据大多数实施例，线圈204和206中的电流周期性地反相，使得磁场230的方向在从线圈204延伸到线圈206和从线圈206延伸到线圈204之间交替。
管道208携带导电液体，其沿流动方向210经过管道208。液体内的极性分子或带电分子和原子，由于它们沿流动方向210经过磁场230而受到与磁场230正交的力。特别地，带正电的分子和原子沿一个方向移动，带负电的分子和原子沿相反的方向移动。极性分子对齐，使得分子的正端全部指向一个方向，而分子的负端指向相反的方向。当磁场的方向改变时，带电分子和原子移动的方向和极性分子的取向改变。这导致了两个电极或电极传感器212和214之间的交流电压，该两个电极或电极传感器212和214沿着与管道中的磁场的方向正交的线放置。电压的幅值受液体的流速影响，流速越快，电压越大。
电极212和214连接到壳体228中的模数转换器216。模数转换器216对电极212和214之间的模拟电压进行采样，以生成用于数据收集模块218的一系列数字样本。数据收集模块218选择性地存储一些或所有数字样本供流计算器220使用，流计算器220使用数字样本的幅值来估计液体的流速。该流速被周期性地提供给输入/输出电路224，输入/输出电路224沿着通信信道(例如双线过程回路226)将流速发送给控制室。
图3提供了根据一个实施例的施加到线圈204和206以生成磁场的方波驱动信号的曲线图300。在图3中，沿垂直轴302示出电流的幅值，沿水平轴304示出时间。如图3所示，电流在具有相同幅值的正电流和负电流之间交替。根据其他实施例，驱动信号是正弦波或多阶脉冲DC波，例如叠加在5Hz方波上的75Hz方波。
图4提供了当没有污染物的流体流过管道208且将驱动信号300施加到线圈204和206时，在电极212和214之间生成的传感器信号的曲线图400。在图4中，依据模数转换器216生成的计数，在垂直轴402上示出电极212和214之间的电压。沿水平轴404示出时间。如图4所示，电压在具有类似幅值的正值和负值之间交替，并在每个正值和负值处相对稳定。
图5提供了当流体中存在污染物且将驱动信号300施加到线圈204和206时，在电极212和214之间生成的传感器信号的曲线图500。在图5中，依据模数转换器216生成的计数，在垂直轴502上示出电极212和214之间的电压，沿水平轴504示出时间。另外，污染物在驱动信号300的稳态部分期间引起感测到的电压的变化。本发明人将电压的这些变化称为传感器信号中的噪声。
如以下进一步讨论的，本发明人已经开发了若干用于量化磁流量计的传感器信号中的这种噪声的技术。使用一种这样的技术，发明人已经发现噪声的幅值与液体中污染物的量相关。例如，图6提供了示出了液体中的含气率与传感器信号中的噪声水平之间的相关性的曲线图600和602。具体地，曲线图600示出了在实验期间含气率随时间的改变，轴604示出了含气率占管道中体积的百分比。曲线图602示出了在曲线图600中示出的含气率的改变期间形成的传感器信号中的噪声的幅值，在垂直轴606上绘出了噪声的幅值。在图6中，可以看出，在含气率开始增加之后不久，传感器信号中的噪声幅值也增加。
为了识别传感器信号中的噪声的幅值，将由模数转换器216输出的数字值提供给数据收集模块240，数据收集模块240选择性地对数字值进行采样和滤波以产生用于噪声识别模块242的数字值集合。噪声识别模块242使用该数字值来识别噪声值序列，噪声值序列表示传感器信号的时间段集合或片段集合中的每一个时间段或片段中的噪声的幅值。将噪声值序列提供给污染物/阀门颤振识别模块244，污染物/阀门颤振识别模块244对噪声值序列进行滤波以去除噪声中的尖峰，并使用滤波后的噪声值来确定液体是否包含污染物或者过程系统中的阀门是否正在经历阀门颤振。如果滤波后的噪声值指示液体包含污染物，则污染物/阀门颤振识别模块244可选地提供对液体中污染物的量的估计。当液体包含污染物或存在阀门颤振时，污染物/阀门颤振识别模块244通过I/O电路224和通信信道226发送警报，指示污染物以及可选地所估计的污染物的量。
图7提供了根据一个实施例的由数据收集模块240实现的方法的流程图。图8提供了图7的方法中使用的元件的框图。在图7的步骤700中，模数转换器216发出中断信号，指示模数转换器216具有传感器信号的新数字样本。响应于该中断，在步骤702处，由模数转换器216输出的数字样本被存储在滚动或循环缓冲器800中。在步骤704处，循环监控器802确定是否已经到达驱动信号的半循环的结束，其中半循环的结束是驱动信号改变极性的点。例如，图3的时间点306和308各自标记驱动信号300中的半循环的结束。根据一个实施例，循环监控器802通过将驱动信号的极性与在先前时间点处确定的极性进行比较来确定是否已经到达半循环的结束，以查看极性是否已经改变。根据其他实施例，通过将模数转换器216的最新的输出值和模数转换器216的先前输出与模数转换器216的输出值的平均值进行比较来确定半循环的结束。如果这些值中的一个大于平均值而另一个值小于平均值，则最新的输出值被视为下一个半循环的一部分，而先前输出值被视为先前的半循环中的最后一个值。例如，在图5中，线506表示模数转换器216的输出值的平均值。样本502显示为位于半循环512的结束处并且大于平均值506，而样本504(紧接在样本502之后的样本)显示为位于下一个半循环514的开始处并且小于平均值506。类似地，样本508显示为位于半循环514的结束处并且小于平均值506，而样本510(紧接在样本508之后)显示为位于下一个半循环516的开始处并且大于平均值506。
如果在步骤704处尚未到达半循环的结束，则该过程返回到步骤700以等待来自模数转换器216的另一中断。当已经到达半循环的结束时，触发样本选择模块806以在步骤706处选择在最后的半循环期间生成的百分比的样本。根据一个实施例，选择半循环中最后20％的样本。例如，在图5中，在第一次通过步骤706期间选择半循环512的结束处的样本集520，在下一次通过步骤706期间选择半循环514的结束处的样本集522。这确保了在使用样本检测传感器信号中的噪声之前，线圈上的驱动信号和传感器信号已经在先前切换驱动信号的极性之后稳定。尽管已经在一个实施例中使用了20％的样本，但在其他实施例中使用其他的百分比。步骤706中对样本的选择是选择用于确定噪声水平的传感器信号的一部分，且针对每次执行步骤706所选择的传感器信号的每个部分确定单独的噪声水平。
在图7的实施例中，使用方波作为驱动信号。在使用多阶脉冲DC波作为驱动信号的实施例中，样本选择模块806选择高频方波的每个半循环的最后20％的样本。(例如，当75Hz方波叠加在5Hz方波上以形成脉冲DC波时的75Hz方波)。在驱动信号是正弦波的实施例中，将高通滤波器用于样本选择模块806以选择用于测量噪声的样本子集。
然后使用图9的方法和图10的框图中的元件在噪声识别模块242中处理所选择的样本，以识别所选择的样本中的噪声水平。在步骤900处，准备好处理由数据收集240选择的样本。在步骤902处，将样本应用于DC滤波器1000，DC滤波器1000从样本中减去DC值。根据一个实施例，DC值是所选择的样本的平均值。在步骤904中，将DC滤波后的样本应用于高通滤波器1002，高通滤波器1002去除由不包含污染物的纯液体生成的传感器信号所共有的低频信号。
在滤波之后，可以使用步骤906中的标准偏差计算器1004、步骤908中的范围计算器1006、步骤910中的每步平均移动计算器1008和/或步骤912中的每步最大移动计算器1010中的一个或多个来确定滤波后的信号中的噪声水平。标准偏差计算器1004确定滤波后的样本的标准偏差并将噪声水平设置为该标准偏差。范围计算器1006确定针对半循环选择的样本集中的最大的滤波后的样本和最小的滤波后的样本之间的差，并将噪声水平设置为该差。每步平均移动计算器1008确定针对半循环选择的样本集中连续的滤波后的样本之间的平均差，并将噪声水平设置为该平均差。每步最大移动计算器1010确定针对半循环选择的样本集中连续的滤波后的样本之间的最大差，并将噪声水平设置为该最大差。在一些实施例中，通过例如对两个或更多个噪声水平一起取平均值来对这些噪声水平中的两个或更多个进行组合。
将每个半循环的噪声水平提供给污染物识别模块244。图11提供了根据一个实施例的针对噪声水平来识别污染物的方法的流程图。图12提供了图11的方法中使用的元件的框图。
在图11的步骤1100中，将噪声水平应用于中值滤波器1200，中值滤波器1200形成连续噪声水平的窗口(例如四个连续的噪声水平)，并选择那些噪声水平的中值作为窗口的噪声水平。在步骤1102处，将由中值滤波器1200输出的噪声水平应用于低通滤波器1202以去除高频噪声。在步骤1104处，将滤波后的噪声水平施加到比较器1204，比较器1204将滤波后的噪声水平与阈值1206进行比较。如果滤波后的噪声水平不超过阈值，则图11的过程结束于步骤1112。如果在步骤1104处滤波后的噪声水平超过阈值1206，则在步骤1106处，警报生成1212通过I/O电路224和通信信道226向主机系统发送警报。备选地或附加地，将滤波后的噪声水平应用于污染物估计器1210，污染物估计器1210在步骤1108处使用噪声到污染物函数1208来估计液体中的污染物的量。噪声到污染物函数1208描述了滤波后的噪声水平与液体中污染物的量之间的关系，并且可以根据从实验数据确定该关系。例如，在步骤1110处，污染物估计器1210可以估计液体中的气体的量、液体中的油的量和/或液体中的固体颗粒的量，污染物估计器248将液体中的污染物的量发送给警报生成1212，警报生成1212通过I/O电路224和通信信道226将污染物的量转发给主机。根据一个实施例，警报生成1212发送单个警报以传达液体包含污染物和液体中污染物的量。
根据第二实施例，数据收集240和噪声识别242使用传感器信号的频域分析来识别传感器信号中的噪声水平。图13示出了来自磁流量计的传感器信号的快速傅立叶变换的曲线图1300、1302、1304、1306和1308，这些曲线图从以每秒3英尺流动的液体生成，并且各自包含20％、10％、5％、1％和0％的含气率。在图13中，沿垂直轴1310示出信号的幅值，沿水平轴1312示出频率。如图13所示，随着含气率的增加，传感器信号的幅值在所有频率上增加。
为了简化识别污染物对传感器信号的贡献，忽略驱动频率的谐波频率处的信号的幅值，因为这些频率由于液体对磁场的响应而包括大的幅值。例如，图14示出了曲线图1300的展开图，其中点位于在噪声确定中使用的每个频率处。在曲线图1300中，驱动频率是5Hz，并且该频率的偶数倍和奇数倍处的值不用于确定噪声水平。因此，在10Hz、20Hz、30Hz和40Hz处，图1300上不存在点。(注意，在图14中，奇数倍处的频域信号的幅值超过了图的尺度，但如果可以看到幅值，则在5Hz、15Hz、25Hz、35Hz和45Hz处没有点并且没有取值。
通常，噪声分布在许多频率上，如图15的曲线图所示，其中，针对含气率从0增加到30％，使用三个相应的频带(2-50Hz、2-100Hz和2-200Hz)示出了噪声与时间的三个单独的曲线图1500、1502和1504。在图15中，沿垂直轴1506示出噪声的幅值，沿水平轴1508示出时间。对于每个频带，噪声水平随着液体中气体的量的增加而增加。另外，看出较宽频带1504的噪声水平比较窄频带1500的噪声水平增加更多，表明噪声分布在宽频谱上。对于2-200Hz频带，对于含气率增加30％，噪声水平被示出为增加175倍。
类似地，在图16中，噪声与时间的三个曲线图1600、1602和1604示出了针对相应的频带2-50Hz、2-100Hz和2-200Hz，噪声随着水线中的油的百分比从0增加到10％然后到20％的增加。在图16中，沿垂直轴1608示出噪声的幅值，沿水平轴1610示出时间。如图16所示，对于每个频带，噪声随着水线中的油的百分比的增加而增加。
本发明人还发现频域确定的噪声水平与液体中的含气率之间的关系与液体的流速无关。例如，在图17中，示出了针对每秒三英尺和每秒十英尺的两个相应流速的两个曲线图1700和1702。曲线图1700和1702示出了垂直轴1704上的噪声与水平轴1706上的含气率之间的关系。如图17所示，曲线图1700和1702具有类似的斜率和截距，这表明噪声和含气率之间的关系与流速无关。
图18提供了示出频域确定的噪声与添加到水流的油的百分比之间的关系的曲线图1800。在图18中，沿垂直轴1802示出噪声幅值，沿水平轴1804示出油百分比。曲线图1800表明噪声水平通常随着水流中油的百分比增加而增加。
图19提供了曲线图1900，其示出频域确定的噪声与水流中的沙子的磅数之间的关系。在图19中，沿垂直轴1902示出噪声幅值，沿水平轴1904示出沙子的量。曲线图1900表明噪声水平随着沙子的量的增加而增加。
图20提供了数据收集模块240用来收集用于执行频域噪声水平识别的数据的方法的流程图。图21提供了图20的方法中使用的元件的框图。
在步骤2000处，模数转换器216发出中断，指示已经根据磁流量计传感器信号产生了新的数字样本。作为响应，在步骤2002处，抽取器2100将抽取算法应用于样本以确定样本是否应该存储在滚动缓冲器2102中。抽取算法选择样本的子集以存储在滚动缓冲器2102中，从而担当了低通数字滤波器。在步骤2004处，监控器2104确定是否已将足够的样本添加到滚动缓冲器2102以支持快速傅立叶变换。如果需要更多样本，图20的过程返回到步骤2000以等待来自模数转换器216的另一中断。如果滚动缓冲器2102包含用于快速傅里叶变换的足够的样本，则记录放置在滚动缓冲器2102中的最后的样本的位置，并且发信号通知噪声识别模块242以在步骤2006处开始噪声识别任务。在步骤2006之后，该过程返回到步骤2000以等待来自模数转换器216的下一个中断。
图22提供了由噪声识别模块242执行以使用频域技术识别传感器信号中的噪声的方法的流程图。图23提供了图22的方法中使用的元件的框图。
在步骤2200处，使用滚动缓冲器2102中要被处理的下一个数据集的开始位置和结束位置来将数据从滚动缓冲器2102复制到选择缓冲器2300。通过复制这些值，步骤2200选择传感器信号的片段或部分以转换到频域。在步骤2202处，将选择缓冲器2300中的数据应用于DC滤波器2302，DC滤波器2302从数据的每个值中去除DC分量。根据一个实施例，DC分量简单地是选择缓冲器2300中的所有数据的平均值。在已经从数据中去除了DC分量之后，将数据应用于汉宁(Hanning)窗口2304，汉宁窗口2304减小传感器信号的当前片段的开始和结束处的数据的幅值，以在应用快速傅立叶变换时减少频率泄漏。在步骤2204处，将得到的数据值应用于快速傅立叶变换2306，快速傅立叶变换2306将时域数据值转换为频域数据值集合，每个频域数据值是表示相应频率的传感器信号的幅值和相位的复数。在步骤2206处，将每个复数应用于幅值计算器2308以确定每个频率的幅值。在步骤2208处，将幅值应用于谐波滤波器2310，谐波滤波器2310去除作为线圈驱动频率的偶次谐波或奇次谐波的频率的幅值。这种谐波频率包含液体对驱动信号的响应以及由于液体中的污染物而导致的信号噪声。通过去除谐波频率的幅值，可以将污染物引起的噪声与传感器信号的其余部分隔离。在步骤2210处，针对在步骤2200中选择的传感器信号的片段，平均值计算器2312对滤波后的的幅值取平均值，并将平均值存储在噪声缓冲器2314中。
然后通过与以上针对时域噪声值所讨论的方式相同的方式，将噪声缓冲器2314中的噪声值应用于污染物识别模块244。特别地，通过与将其用于基于时域的噪声值的方式相同的方式，将图11的方法和图12的框图用于基于频域的噪声值。
可以将以上讨论的各种模块和功能块实现为专用电路、执行写入到过程变送器200内的一个或多个RAM或ROM设备中的指令的微控制器、或者执行存储在过程变送器内的一个或多个RAM或ROM设备中的指令的一个或多个微处理器。
根据另一实施例，磁流量计传感器信号中的噪声可以被附加地用于检测阀门颤振。在阀门颤振期间，分离器100中的减压阀门快速打开和关闭，使得分离器100内的压力快速波动。该压力波动在通过管道140和146的流的速度上产生对应的波动。这种流速的波动表现为磁流量计传感器信号中的噪声。这样，由于在阀门颤振期间传感器信号的噪声水平将显着增加，所以使用以上所讨论的任一实施例来隔离和测量传感器信号中的噪声使得可检测阀门颤振。
虽然已经参考优选实施例对本发明进行了描述，但本领域技术人员将会认识到，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上做出修改。

Claims (29)

1.一种磁流量计，包括：
电极传感器，生成传感器信号，所述传感器信号指示通过管道的导电液体的流动；
噪声识别模块，识别所述传感器信号中的噪声水平；以及
污染物识别模块，使用所述噪声水平来确定所述管道中的所述导电液体中是否有污染物。
2.根据权利要求1所述的磁流量计，其中，所述传感器信号包括周期性方波，并且所述磁流量计还包括数据收集模块，所述数据收集模块通过以下方式选择所述传感器信号的样本：将所选择的样本限制为出现在所述方波的每个半循环的结束部分处的样本。
3.根据权利要求1所述的磁流量计，其中，所述传感器信号包括多阶脉冲DC波，所述多阶脉冲DC波具有叠加在第二频率方波上的第一频率方波，并且所述磁流量计还包括数据收集模块，所述数据收集模块通过以下方式选择所述传感器信号的样本：将所选择的样本限制为出现在所述第一频率方波的每个半循环的结束部分处的样本。
4.根据权利要求1所述的磁流量计，其中，所述传感器信号包括正弦波，并且所述磁流量计还包括数据收集模块，所述数据收集模块将所述传感器信号的样本应用于高通滤波器。
5.根据权利要求1所述的磁流量计，其中，所述噪声识别模块识别多个噪声水平。
6.根据权利要求5所述的磁流量计，其中，所述污染物识别模块还包括滤波器，所述滤波器对所述多个噪声水平进行滤波以产生滤波后的噪声水平，并且所述污染物识别模块使用所述滤波后的噪声水平来确定所述导电液体中是否有污染物。
7.根据权利要求1所述的磁流量计，其中，所述噪声识别模块识别所述传感器信号的频域表示中的噪声水平。
8.根据权利要求7所述的磁流量计，其中，所述传感器信号的频域表示是滤波后的表示，从所述滤波后的表示中已经去除了驱动信号的谐波和线路噪声频率。
9.根据权利要求1所述的磁流量计，其中，所述噪声水平的一部分是由于气体污染物引起的。
10.根据权利要求9所述的磁流量计，其中，所述导电液体是水。
11.根据权利要求1所述的磁流量计，其中，所述导电液体是水，并且所述噪声水平的一部分是由于油污染物引起的。
12.根据权利要求1所述的磁流量计，其中，所述噪声水平的一部分是由于固体污染物引起的。
13.一种方法，包括：
施加驱动信号以在携带导电液体的管道中生成磁场；
从沿着所述管道放置的电极接收传感器信号；
确定所述传感器信号中的噪声水平；以及
使用所述噪声水平来确定所述导电液体是否包含污染物。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，确定所述传感器信号中的噪声水平包括：将所述传感器信号转换为频域表示，并根据所述频域表示确定所述噪声水平。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，根据所述频域表示确定所述噪声水平还包括：将所述频域表示应用于滤波器，以去除针对于作为所述驱动信号的谐波和线路噪声频率的频率的值。
16.根据权利要求13所述的方法，其中，确定所述传感器信号中的噪声水平包括：在所述传感器信号中的半循环的结束处选择所述传感器信号的样本，并使用所选择的样本来确定所述噪声水平。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，确定所述噪声水平还包括：确定所选择的样本的最大值和最小值之间的差。
18.根据权利要求13所述的方法，其中，确定噪声水平包括：确定所述传感器信号的多个片段中的每一个片段的单独的噪声水平以形成多个噪声水平，并对所述多个噪声水平进行滤波。
19.根据权利要求13所述的方法，其中，确定所述导电液体是否包含污染物包括：确定所述导电液体是否包含气体。
20.根据权利要求13所述的方法，其中，确定所述导电液体是否包含污染物包括：确定所述导电液体是否包含油。
21.根据权利要求13所述的方法，其中，确定所述导电液体是否包含污染物包括：确定所述导电液体是否包含固体颗粒。
22.一种过程变送器，包括：
磁线圈；
电极传感器，被配置为生成传感器信号；
噪声识别模块，被配置为确定所述传感器信号中的噪声水平；以及
污染物识别模块，被配置为基于所确定的噪声水平识别导电液体是否包含污染物。
23.根据权利要求22所述的过程变送器，其中，所述噪声识别模块还被配置为将所述传感器信号的片段转换为频域表示，并识别所述频域表示中的噪声水平。
24.根据权利要求23所述的过程变送器，其中，所述噪声识别模块还被配置为在识别所述噪声水平之前，去除与施加到所述磁线圈的驱动信号频率的谐波频率和线路噪声频率相关联的值。
25.根据权利要求22所述的过程变送器，其中，所述噪声识别模块还被配置为选择所述传感器信号的样本以用于确定所述传感器信号中的噪声水平，所选择的样本不包括在所述传感器信号中的周期信号的半循环的开始处的样本。
26.根据权利要求22所述的过程变送器，其中，所述污染物包括气体。
27.根据权利要求22所述的过程变送器，其中，所述污染物包括油。
28.根据权利要求22所述的过程变送器，其中，所述污染物包括沙子。
29.一种磁流量计，包括：
电极传感器，生成传感器信号，所述传感器信号指示通过过程系统中的管道的导电液体的流动；
噪声识别模块，识别所述传感器信号中的噪声水平；以及
阀门颤振识别模块，使用所述噪声水平来确定是否发出指示所述过程系统中的阀门颤振的警报。
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