CN114413969A - 一种智能多相流体度量装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及多相流体在线计量技术领域，公开了一种智能多相流体度量装置。通过本发明创造，提供了一种基于边缘计算和多传感器信息融合技术的多相流体不分离在线计量方案，即通过在多相流体管道的被测管段上布置相控波阵列传感器、组分含量传感器、温度传感器和压力传感器，并配置模数转换电路模块、基于多传感器信息融合技术的边缘计算和Halow无线传输模块，可以构成一个能够对原油多相流体进行在线智慧测量的信息物理融合系统，实现多相流体不分离在线计量得到液体流量、气体流量、含水率、温度和压力等数据的目的，一举解决现有原油多相流体分离在线计量方案所存在的体积大、成本高、适用性差和测量精度低的问题。
Description
技术领域
本发明属于多相流体在线计量技术领域，具体地涉及一种智能多相流体度量装置。
背景技术
针对在油田单井及原油输油管线中的多相流体，进行不分离在线计量是一项国际性难题，即：针对由油、水和气等多种成份组成的原油多相流体，不进行任何成份分离，要能够在线测量出该流体的温度、压力、液体流量、气体流量和含水率。
目前，最先进的原油多相流体在线计量方法是：对原油多相流体进行分离，在分离出气体后再进行液体的计量，这种计量方法存在以下缺点：一是体积大，高度需达2米以上；二是成本高，最便宜的也在几十万以上；三是测量适用范围窄，针对不同的流体流量范围，要进行定制，适用性差；四是测量精度低，在不同场所使用时，要进行不同的标定。
因此，如何实现多相流体不分离在线计量技术是当前油田开采领域中急需解决的难题。
发明内容
为了解决现有原油多相流体分离在线计量方案所存在的体积大、成本高、适用性差和测量精度低的问题，本发明目的在于提供一种新型的智能多相流体度量装置，可构成一个能够对原油多相流体进行在线智慧测量的信息物理融合系统，实现多相流体不分离在线计量得到液体流量、气体流量、含水率、温度和压力等数据的目的，一举解决现有原油多相流体分离在线计量方案所存在的体积大、成本高、适用性差和测量精度低的问题，特别适用于对油田单井及输油管道中原油多相流体进行在线测量。
本发明提供了一种智能多相流体度量装置，包括有相控波阵列传感器、组分含量传感器、温度传感器、压力传感器、模数转换电路模块、边缘计算模块和Halow无线传输模块，其中，所述相控波阵列传感器、所述组分含量传感器、所述温度传感器和所述压力传感器分别用于布置在多相流体管道的被测管段上，所述边缘计算模块为基于多传感器信息融合技术的算法处理模块；
所述相控波阵列传感器用于发出相控波信号，并根据所述相控波信号的接收情况测量得到流经所述被测管段的多相流体的流量变化特征信号/和所述多相流体中的各分相流体的流量相位变化特征信号，其中，流量是指液体流量和/或气体流量；
所述组分含量传感器用于发出信号波，并根据所述信号波的接收情况遥感得到所述多相流体中的不同介质的混合特征信号；
所述温度传感器用于采集得到所述多相流体的温度变化特征信号，所述压力传感器用于采集得到所述多相流体的压力变化特征信号；
所述模数转换电路模块的模拟信号输入端分别电连接所述相控波阵列传感器、所述组分含量传感器、所述温度传感器和所述压力传感器的特征信号输出端，所述模数转换电路模块的数字信号输出端通信连接所述边缘计算模块，所述边缘计算模块通信连接所述Halow无线传输模块。
基于上述发明内容，可提供一种基于边缘计算和多传感器信息融合技术的多相流体不分离在线计量方案，即通过在多相流体管道的被测管段上布置相控波阵列传感器、组分含量传感器、温度传感器和压力传感器，并配置模数转换电路模块、基于多传感器信息融合技术的边缘计算和Halow无线传输模块，可以构成一个能够对原油多相流体进行在线智慧测量的信息物理融合系统，实现多相流体不分离在线计量得到液体流量、气体流量、含水率、温度和压力等数据的目的，一举解决现有原油多相流体分离在线计量方案所存在的体积大、成本高、适用性差和测量精度低的问题，特别适用于对油田单井、井组及输油管道中原油多相流体(例如稀油多相混合流体、流动性好的高温稠油多相流体和污水多相流体等)进行在线测量。
在一个可能的设计中，所述边缘计算模块采用基于遗传算法的进化强化算法，以便通过不建立数学模型的方式，学习现场管道环境和流态流型数据，自动生成大数据自适应智慧算法，并基于所述大数据自适应智慧算法自动适应管道多相流态的多样变化，完成在线数据相关关系的分析，测量得到所述多相流体的度量信息，其中，所述度量信息包含有温度、压力、液体流量、气体流量和/或含水率。
在一个可能的设计中，还包括有用于缠绕布置在所述被测管段的外周上的阵列式流量补偿传感器，其中，所述阵列式流量补偿传感器的信号输出端电连接所述模数转换电路模块的模拟信号输入端。
在一个可能的设计中，所述相控波阵列传感器的数目有六个，其中有两个所述相控波阵列传感器用于在所述被测管段上相对设置，并组成用于实现波信号单发单收的第一传感器组，另有两个所述相控波阵列传感器也用于在所述被测管段上相对设置，并组成用于实现波信号单发单收的第二传感器组，剩余的两个所述相控波阵列传感器分别作为用于实现波信号自发自收的独立传感器。
在一个可能的设计中，所述相控波阵列传感器采用第一复式感应芯片作为载体，其中，所述第一复式感应芯片中的每个第一感应芯片可依据算法结果和/或预设时间来发射一种能够穿透油水界面、水气界面和油气界面的相控波信号，然后根据该相控波信号的接收情况进行所述流量变化特征信号/和所述流量相位变化特征信号的感知。
在一个可能的设计中，所述组分含量传感器的数目有2N个，其中有N个所述组分含量传感器用于环向等间隔地布置在所述被测管段的外周上，以便采集得到所述混合特征信号，剩余的N个所述组分含量传感器用于沿着所述多相流体的流向等间隔地布置在所述被测管段上，以便在介质特征信息数据上分隔不同介质的相关性，利于通过相关性提高组分含量的在线测量准确性，其中，N表示大于2的自然数。
在一个可能的设计中，所述组分含量传感器采用第二复式感应芯片作为载体，其中，所述第二复式感应芯片中的每个第二感应芯片可依据算法结果和/或预设时间来发射一种能够穿透油水界面、水气界面和油气界面的信号波，然后根据该信号波的接收情况进行所述混合特征信号的感知。
在一个可能的设计中,所述边缘计算模块和所述Halow无线传输模块采用基于Halow芯片的智能芯片模组。
在一个可能的设计中，还包括有通信连接所述边缘计算模块的数据接口。
在一个可能的设计中，所述相控波阵列传感器、所述组分含量传感器、所述温度传感器和所述压力传感器沿着所述多相流体的流向依次间隔地布置在所述被测管段上。
本发明的技术效果：
(1)本发明创造提供了一种基于边缘计算和多传感器信息融合技术的多相流体不分离在线计量方案，即通过在多相流体管道的被测管段上布置相控波阵列传感器、组分含量传感器、温度传感器和压力传感器，并配置模数转换电路模块、基于多传感器信息融合技术的边缘计算和Halow无线传输模块，可以构成一个能够对原油多相流体进行在线智慧测量的信息物理融合系统，实现多相流体不分离在线计量得到液体流量、气体流量、含水率、温度和压力等数据的目的，一举解决现有原油多相流体分离在线计量方案所存在的体积大、成本高、适用性差和测量精度低的问题，特别适用于对油田单井、井组及输油管道中原油多相流体(例如稀油多相混合流体、流动性好的高温稠油多相流体和污水多相流体等)进行在线测量；
(2)所述智能多相流体度量装置还可以作为一种新型的智慧仪表，集多重密集相控与阵列式感知、同步控制、实时嵌入分析、小数据智慧运算和无线传输等于一体，具有在线测量数据种类多、数据密集、测量精度高、运算能力强、传输数据全、性价比高、运行稳定可靠、少维护、长寿命和少故障等优点，为实施油藏精细管理及优化控制采油区系统的运行和实时掌握生产情况提供真实有效数据，便于实际应用和推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的智能多相流体度量装置的原理结构示意图。
图2是本发明提供的智能多相流体度量装置的安装结构示意图。
图3是本发明提供的在智能多相流体度量装置中单个相控波阵列传感器与感应芯片的布设示意图。
图4是本发明提供的在智能多相流体度量装置中组分含量传感器与被测管段的位置关系示意图，其中，图4(a)示出了组分含量传感器与被测管段在平视角度下的位置关系，图4(b)示出了组分含量传感器与被测管段在流向角度下的位置关系。
上述附图中：1-相控波阵列传感器；11-第一感应芯片；2-组分含量传感器；3-温度传感器；4-压力传感器；5-阵列式流量补偿传感器；100-被测管段。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例来对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明虽然是用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明示例的实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，尽管本文可能使用术语第一、第二等等来描述各种对象，但是这些对象不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个对象和另一个对象。例如可以将第一对象称作第二对象,并且类似地可以将第二对象称作第一对象，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
应当理解，对于本文中可能出现的术语“和/或”，其仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A、单独存在B或者同时存在A和B等三种情况；对于本文中可能出现的术语“/和”，其是描述另一种关联对象关系，表示可以存在两种关系，例如，A/和B，可以表示：单独存在A或者同时存在A和B等两种情况；另外，对于本文中可能出现的字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。
实施例一
如图1～4所示，本实施例提供的所述智能多相流体度量装置，包括有相控波阵列传感器1、组分含量传感器2、温度传感器3、压力传感器4、模数转换电路模块、边缘计算模块和Halow无线传输模块，其中，所述相控波阵列传感器1、所述组分含量传感器2、所述温度传感器3和所述压力传感器4分别用于布置在多相流体管道的被测管段100上，所述边缘计算模块为基于多传感器信息融合技术的算法处理模块；所述相控波阵列传感器1用于发出相控波信号，并根据所述相控波信号的接收情况测量得到流经所述被测管段100的多相流体的流量变化特征信号/和所述多相流体中的各分相流体的流量相位变化特征信号，其中，流量是指液体流量和/或气体流量；所述组分含量传感器2用于发出信号波，并根据所述信号波的接收情况遥感得到所述多相流体中的不同介质的混合特征信号；所述温度传感器3用于采集得到所述多相流体的温度变化特征信号，所述压力传感器4用于采集得到所述多相流体的压力变化特征信号；所述模数转换电路模块的模拟信号输入端分别电连接所述相控波阵列传感器1、所述组分含量传感器2、所述温度传感器3和所述压力传感器4的特征信号输出端，所述模数转换电路模块的数字信号输出端通信连接所述边缘计算模块，所述边缘计算模块通信连接所述Halow无线传输模块。
如图1～2所示，在所述智能多相流体度量装置的具体结构中，所述相控波阵列传感器1、所述组分含量传感器2、所述温度传感器3和所述压力传感器4用于实时采集不同种类的度量特征信号，可分别优选嵌设在所述被测管段100的内壁面中，以便对流经所述被测管段100的多相流体进行对应特征信号的采集。所述相控波阵列传感器1通过收发相控波信号测量得到所述流量变化特征信号/和所述流量相位变化特征信号的工作原理为现有技术，例如参照现有的超声波相控阵列传感器的工作原理特制所述相控波阵列传感器1(即所使用的相控波信号为特制的机械波信号或电磁波信号等)；以及可根据所测流体的不同，而设置多个所述相控波阵列传感器1；如图2所示，具体的，所述相控波阵列传感器1的数目有六个，其中有两个所述相控波阵列传感器1用于在所述被测管段100上相对设置，并组成用于实现波信号单发单收的第一传感器组(如图2左侧虚线框所示)，另有两个所述相控波阵列传感器1也用于在所述被测管段100上相对设置，并组成用于实现波信号单发单收的第二传感器组(如图2右侧虚线框所示)，剩余的两个所述相控波阵列传感器1分别作为用于实现波信号自发自收的独立传感器。所述组分含量传感器2通过收发信号波遥感得到所述混合特征信号的工作原理也为现有技术，例如通过收发特制的电磁波来进行遥感；也可根据所述多相流体的不同介质进行不同设置，例如针对水体介质，可具体设置有现有的在线流体含水率传感器。所述温度传感器3和所述压力传感器4的工作原理也分别为现有技术，可采用现有传感器实现。此处，所述相控波阵列传感器1、所述组分含量传感器2、所述温度传感器3和所述压力传感器4可举例地每隔1秒采集1次对应的特征信号。
所述模数转换电路模块用于将模拟的各种特征信号转换为对应的数字信号，以便输入所述边缘计算模块进行数字化的多传感器信息融合处理，如图1所示，具体包括有用于电连接所述相控波阵列传感器1、所述温度传感器3和所述压力传感器4的第一精密控制型模数转换电路单元和用于电连接所述组分含量传感器2的第二精密控制型模数转换电路单元，这两个精密控制型模数转换电路单元均可采用现有电路实现。所述边缘计算模块用于基于多传感器信息融合技术(即一种现有的智能传感器技术，其基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释；在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息；这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化)对来自所述相控波阵列传感器1、所述组分含量传感器2、所述温度传感器3和所述压力传感器4的信号进行边缘计算(即是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储和应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务；其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求；边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端)处理，得出相应的液体流量、气体流量、含水率、温度和压力等数据，实现多相流体不分离在线计量目的。所述Halow(即Wi-FiHaLow，是一款低功耗、远距离、多用途的Wi-Fi版本，在免许可的1千兆赫频谱下运行，其结合了能效、远程连接、低延迟、高清视频质量数据速率、安全功能和本地IP支持，是无线连接及电池供电的物联网设备的理想协议选择)无线传输模块用于作为一种低延时、多数据和可近/远距组网的无线传输模块，以便实现各模块信号的接收融合与传输目的。此外，所述边缘计算模块中的多传感器信息融合处理方法可基于现有处理程序常规改动得到。
由此通过上述智能多相流体度量装置的详细结构描述，提供了一种基于边缘计算和多传感器信息融合技术的多相流体不分离在线计量方案，即通过在多相流体管道的被测管段上布置相控波阵列传感器、组分含量传感器、温度传感器和压力传感器，并配置模数转换电路模块、基于多传感器信息融合技术的边缘计算和Halow无线传输模块，可以构成一个能够对原油多相流体进行在线智慧测量的信息物理融合系统，实现多相流体不分离在线计量得到液体流量、气体流量、含水率、温度和压力等数据的目的，一举解决现有原油多相流体分离在线计量方案所存在的体积大、成本高、适用性差和测量精度低的问题，特别适用于对油田单井、井组及输油管道中原油多相流体(例如稀油多相混合流体、流动性好的高温稠油多相流体和污水多相流体等)进行在线测量。
优选的，所述边缘计算模块采用基于遗传算法(即由美国的John holland于20世纪70年代提出,该算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，其通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉和变异等过程，因此已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域)的进化强化算法，以便通过不建立数学模型的方式，学习现场管道环境和流态流型数据，自动生成大数据自适应智慧算法，并基于所述大数据自适应智慧算法自动适应管道多相流态的多样变化，完成在线数据相关关系的分析，测量得到所述多相流体的度量信息，其中，所述度量信息包含但不限于有温度、压力、液体流量、气体流量和/或含水率等。由此可在测量终端侧将所述度量信息发送至服务器侧，以便直接形成数据图表，并保持多相流体测量结果的稳定性和高精度。
优选的，还包括有用于缠绕布置在所述被测管段100的外周上的阵列式流量补偿传感器5，其中，所述阵列式流量补偿传感器5的信号输出端电连接所述模数转换电路模块的模拟信号输入端(即如图1所示，所述阵列式流量补偿传感器5电连接第一精密控制型模数转换电路单元)。如图1和2所示，所述阵列式流量补偿传感器5用于采集得到用于对液体流量/气体流量的测量结果进行补偿矫正的模拟信号，以便在经过所述模数转换电路模块转换成对应的数字信号后，可送入所述边缘计算模块中通过现有补偿算法矫正液体流量/气体流量的测量结果，进一步提升多相流体流量测量结果的准确性和高精度。
优选的，所述相控波阵列传感器1采用第一复式感应芯片作为载体，其中，所述第一复式感应芯片中的每个第一感应芯片可依据算法结果和/或预设时间来发射一种能够穿透油水界面、水气界面和油气界面的相控波信号，然后根据该相控波信号的接收情况进行所述流量变化特征信号/和所述流量相位变化特征信号的感知。如图3所示，所述第一复式感应芯片包括有六个第一感应芯片11。
优选的，所述组分含量传感器2的数目有2N个，其中有N个所述组分含量传感器2用于环向等间隔地布置在所述被测管段100的外周上，以便采集得到所述混合特征信号，剩余的N个所述组分含量传感器2用于沿着所述多相流体的流向等间隔地布置在所述被测管段100上，以便在介质特征信息数据上分隔不同介质的相关性，利于通过相关性提高组分含量的在线测量准确性，其中，N表示大于2的自然数。如图4所示，所述组分含量传感器2的数目有16个，并如图4(a)所示呈横纵向分布，其中，横向分布的8个所述组分含量传感器2环向等间隔地布置在所述被测管段100的外周上，以便采集得到所述混合特征信号，而纵向分布的8个所述组分含量传感器2沿着所述多相流体的流向等间隔地布置在所述被测管段100上，以便在介质特征信息数据上分隔不同介质的相关性，利于通过相关性提高组分含量的在线测量准确性。此外，类似所述相控波阵列传感器1，所述组分含量传感器2也可采用第二复式感应芯片作为载体，其中，所述第二复式感应芯片中的每个第二感应芯片可依据算法结果和/或预设时间来发射一种能够穿透油水界面、水气界面和油气界面的信号波，然后根据该信号波的接收情况进行所述混合特征信号的感知。
优选的，所述边缘计算模块和所述Halow无线传输模块采用基于Halow芯片的智能芯片模组。所述Halow芯片是Wi-Fi联盟(Wi-Fi Alliance)针对采用IEEE 802.11ah技术的产品，推出的新一代标准Wi-Fi HaLow(发音"HEY-Low")的低功耗无线通讯芯片(虽未商用，但正处于研发和开始量产阶段)，能够连接8000多台设备，传输距离1～8公里，长续航9～10年，可传输视频和图像。因此在此Halow芯片的基础上，通过嵌入智能AI(ArtificialIntelligence)芯片开发出实现所述边缘计算模块和所述Halow无线传输模块的智能芯片模组，可以使整个模组具备无线自组网、数据传输和智能边缘计算等功能，满足了该装置每秒多组数据的实时处理与计算要求。
优选的，还包括有通信连接所述边缘计算模块的数据接口。如图1所示，所述数据接口可以是基于现有通信接口技术的多模式数据接口，例如USB(Universal Serial Bus，通用串行总线)接口和/或蓝牙模块，以便实现测量数据的无线或有线输出。
具体的，所述相控波阵列传感器1、所述组分含量传感器2、所述温度传感器3和所述压力传感器4沿着所述多相流体的流向依次间隔地布置在所述被测管段100上。如图2所示，所述相控波阵列传感器1、所述阵列式流量补偿传感器5、所述组分含量传感器2、所述温度传感器3和所述压力传感器4沿着所述多相流体的流向依次间隔地布置在所述被测管段100上。
综上，采用本实施例所提供的智能多相流体度量装置，具有如下技术效果：
(1)本实施例提供了一种基于边缘计算和多传感器信息融合技术的多相流体不分离在线计量方案，即通过在多相流体管道的被测管段上布置相控波阵列传感器、组分含量传感器、温度传感器和压力传感器，并配置模数转换电路模块、基于多传感器信息融合技术的边缘计算和Halow无线传输模块，可以构成一个能够对原油多相流体进行在线智慧测量的信息物理融合系统，实现多相流体不分离在线计量得到液体流量、气体流量、含水率、温度和压力等数据的目的，一举解决现有原油多相流体分离在线计量方案所存在的体积大、成本高、适用性差和测量精度低的问题，特别适用于对油田单井、井组及输油管道中原油多相流体(例如稀油多相混合流体、流动性好的高温稠油多相流体和污水多相流体等)进行在线测量；
(2)所述智能多相流体度量装置还可以作为一种新型的智慧仪表，集多重密集相控与阵列式感知、同步控制、实时嵌入分析、小数据智慧运算和无线传输等于一体，具有在线测量数据种类多、数据密集、测量精度高、运算能力强、传输数据全、性价比高、运行稳定可靠、少维护、长寿命和少故障等优点，为实施油藏精细管理及优化控制采油区系统的运行和实时掌握生产情况提供真实有效数据，便于实际应用和推广。
最后应说明的是，本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于解释权利要求书。
Claims (10)
1.一种智能多相流体度量装置，其特征在于，包括有相控波阵列传感器(1)、组分含量传感器(2)、温度传感器(3)、压力传感器(4)、模数转换电路模块、边缘计算模块和Halow无线传输模块，其中，所述相控波阵列传感器(1)、所述组分含量传感器(2)、所述温度传感器(3)和所述压力传感器(4)分别用于布置在多相流体管道的被测管段(100)上，所述边缘计算模块为基于多传感器信息融合技术的算法处理模块；
所述相控波阵列传感器(1)用于发出相控波信号，并根据所述相控波信号的接收情况测量得到流经所述被测管段(100)的多相流体的流量变化特征信号/和所述多相流体中的各分相流体的流量相位变化特征信号，其中，流量是指液体流量和/或气体流量；
所述组分含量传感器(2)用于发出信号波，并根据所述信号波的接收情况遥感得到所述多相流体中的不同介质的混合特征信号；
所述温度传感器(3)用于采集得到所述多相流体的温度变化特征信号，所述压力传感器(4)用于采集得到所述多相流体的压力变化特征信号；
所述模数转换电路模块的模拟信号输入端分别电连接所述相控波阵列传感器(1)、所述组分含量传感器(2)、所述温度传感器(3)和所述压力传感器(4)的特征信号输出端，所述模数转换电路模块的数字信号输出端通信连接所述边缘计算模块，所述边缘计算模块通信连接所述Halow无线传输模块。
2.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，所述边缘计算模块采用基于遗传算法的进化强化算法，以便通过不建立数学模型的方式，学习现场管道环境和流态流型数据，自动生成大数据自适应智慧算法，并基于所述大数据自适应智慧算法自动适应管道多相流态的多样变化，完成在线数据相关关系的分析，测量得到所述多相流体的度量信息，其中，所述度量信息包含有温度、压力、液体流量、气体流量和/或含水率。
3.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，还包括有用于缠绕布置在所述被测管段(100)的外周上的阵列式流量补偿传感器(5)，其中，所述阵列式流量补偿传感器(5)的信号输出端电连接所述模数转换电路模块的模拟信号输入端。
4.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，所述相控波阵列传感器(1)的数目有六个，其中有两个所述相控波阵列传感器(1)用于在所述被测管段(100)上相对设置，并组成用于实现波信号单发单收的第一传感器组，另有两个所述相控波阵列传感器(1)也用于在所述被测管段(100)上相对设置，并组成用于实现波信号单发单收的第二传感器组，剩余的两个所述相控波阵列传感器(1)分别作为用于实现波信号自发自收的独立传感器。
5.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，所述相控波阵列传感器(1)采用第一复式感应芯片作为载体，其中，所述第一复式感应芯片中的每个第一感应芯片可依据算法结果和/或预设时间来发射一种能够穿透油水界面、水气界面和油气界面的相控波信号，然后根据该相控波信号的接收情况进行所述流量变化特征信号/和所述流量相位变化特征信号的感知。
6.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，所述组分含量传感器(2)的数目有2N个，其中有N个所述组分含量传感器(2)用于环向等间隔地布置在所述被测管段(100)的外周上，以便采集得到所述混合特征信号，剩余的N个所述组分含量传感器(2)用于沿着所述多相流体的流向等间隔地布置在所述被测管段(100)上，以便在介质特征信息数据上分隔不同介质的相关性，利于通过相关性提高组分含量的在线测量准确性，其中，N表示大于2的自然数。
7.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，所述组分含量传感器(2)采用第二复式感应芯片作为载体，其中，所述第二复式感应芯片中的每个第二感应芯片可依据算法结果和/或预设时间来发射一种能够穿透油水界面、水气界面和油气界面的信号波，然后根据该信号波的接收情况进行所述混合特征信号的感知。
8.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，所述边缘计算模块和所述Halow无线传输模块采用基于Halow芯片的智能芯片模组。
9.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，还包括有通信连接所述边缘计算模块的数据接口。
10.如权利要求1所述的智能多相流体度量装置，其特征在于，所述相控波阵列传感器(1)、所述组分含量传感器(2)、所述温度传感器(3)和所述压力传感器(4)沿着所述多相流体的流向依次间隔地布置在所述被测管段(100)上。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090025460A1 (en) * | 2007-07-27 | 2009-01-29 | Southern Methodist University | Ultrasound multiphase fraction meter and method for determining phase fractions in a multiphase fluid |
| CN105806424A (zh) * | 2016-03-15 | 2016-07-27 | 成都中油翼龙科技有限责任公司 | 一种多相流不分离在线测量装置及其测量方法 |
| CN109359692A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-19 | 中国石油大学(北京) | 一种原油含水率在线测量模型及其构建方法、应用 |
| CN110470744A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-19 | 天津大学 | 多模式曲面相控阵超声层析成像装置 |
| CN212808142U (zh) * | 2020-09-02 | 2021-03-26 | 深圳市联恒星科技有限公司 | 一种含水率监测装置 |
-
2022
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090025460A1 (en) * | 2007-07-27 | 2009-01-29 | Southern Methodist University | Ultrasound multiphase fraction meter and method for determining phase fractions in a multiphase fluid |
| CN105806424A (zh) * | 2016-03-15 | 2016-07-27 | 成都中油翼龙科技有限责任公司 | 一种多相流不分离在线测量装置及其测量方法 |
| CN109359692A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-19 | 中国石油大学(北京) | 一种原油含水率在线测量模型及其构建方法、应用 |
| CN110470744A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-19 | 天津大学 | 多模式曲面相控阵超声层析成像装置 |
| CN212808142U (zh) * | 2020-09-02 | 2021-03-26 | 深圳市联恒星科技有限公司 | 一种含水率监测装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 张冬至: "基于遗传优化小波神经网络逆模型的油水测量", 光学精密工程, no. 07, 15 July 2011 (2011-07-15), pages 162 - 169 * |
| 张冬至;胡国清;: "油水混合物含水率在线检测技术最新研究进展", 传感器与微系统, no. 10, 20 October 2009 (2009-10-20), pages 11 - 14 * |
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