CN115201226A - 一种油水两相流双参数测量方法 - Google Patents

一种油水两相流双参数测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种油水两相流双参数测量方法，包括下列步骤：采用包括微波传感器和差压传感器在内的组合传感器，构建均匀混合油水两相流的动态实验装置，采集不同体积含水率、总流量下，组合传感器输出的微波相位和差压信号；基于微波相位随油水两相流含水率的变化特性，确定相位信号与含水率存在单调关系，结合数值模拟方法确定均匀混合泡状流的连续相变化情况；油水两相流连续相确定；油水两相流含水率建模；基于差压信号随油水两相流总流量的变化特性，确定差压信号与总流量存在单调关系；油水两相流水流量建模。

Description

一种油水两相流双参数测量方法
技术领域
本发明涉及油气工程领域中井口关键过程参数实时测量，具体地说，是一种融合微波与差压技术实现油水两相流含水率和水流量双参数的测量方法。
背景技术
石油开采过程中，注水驱油是提高采收率的重要方法之一。长期采用注水开采模式，导致多数早期油田已进入高含水开发阶段。油水两相流含水率和流量的高准确度监测对动态生产开发具有重要意义。传统人工取样的含水率测量方法准确度较高，但实时性差，人力成本高，制约了油田数字化管理水平，因此亟待开发出较高准确度的油水在线监测含水率和水流量双参数的测量仪表。事实上，油水两相流的流动结构十分复杂，针对双参数的实时在线测量极具挑战性。
目前，在线测量油水两相流含水率的技术有射线、电容、电导、超声及微波等方法。微波法由于对流体的介电常数变化极其敏感，在油水两相流检测方面具有良好的应用前景。获得分相流量信息，需结合流量计。差压法是目前测量流量方面应用最广泛的方法之一，其利用流体流经节流装置产生的压力差来实现测量。现今，结合差压技术实现在线测量含水率和水流量的研究有很多。Tan[1]等结合电导环与差压法测量油水两相流的水流量，预测结果为平均相对误差低于5％。Ma[2]等基于射线与差压技术，测量油气水混合流体的相流量，其气相流量预测结果为平均相对误差4.3％。Lin等[3]结合微波与差压技术，基于卷积神经网络方法预测油气水三相流中水流量，平均相对误差为3.96％。
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发明内容
本发明的目的是提供一种在线、准确度高、能够快速预测油水两相流含水率和水流量方法。为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：
一种油水两相流双参数测量方法，包括下列步骤：
(1)采用包括微波传感器和差压传感器在内的组合传感器，以文丘里管作为测量管道，将微波传感器设置在测量管道的文丘里喉部，并布置差压传感器，构建均匀混合油水两相流的动态实验装置，采集不同体积含水率、总流量下，组合传感器输出的微波相位和差压信号。
(2)基于微波相位随油水两相流含水率βw的变化特性，确定相位信号与含水率存在单调关系，结合数值模拟方法确定均匀混合泡状流的连续相变化情况，均匀混合泡状流的泡状分布中的仿真液泡半径为100微米量级。
(3)油水两相流连续相确定方法如下：
基于在水平管道中油水均匀混合泡状流动态实验以及均匀混合泡状流泡状分布下数值模拟实验结果的对比分析，确定油水两相流的连续相转变情况；
通过均匀混合泡状流动态实验结合均匀混合泡状流数值模拟分析，估计三个临界点βq、βc和βp；
βw<βq流型是油为连续相油包水泡状流，βw>βp是水为连续相水包油泡状流；βq<βw<βp时，流型为下层水包油上层油包水泡状流，其中βc为主要连续相转变点，由油过渡到水。
(4)油水两相流含水率建模方法如下：
根据输出相位特性规律，对Bruggeman混合介电常数模型进行修正，建立如下含水率βp-100％水为连续相的混合介电常数模型形式：
Figure BDA0003740158330000021
式中，βw为油水两相流含水率，εo为油相对介电常数，εw为水相对介电常数，εm为油水混合物的相对介电常数。
系数a和b值通过油水均匀混合泡状流动态实验确定；
基于微波传输线原理建立如下相位归一化值与混合介电常数的关系式：
Figure BDA0003740158330000022
其中：
Figure BDA0003740158330000023
为微波归一化相位的平均值。方程(2)联立方程(1)，即可得到基于
Figure BDA0003740158330000024
的βw预测模型。
(5)基于差压信号随油水两相流总流量的变化特性，确定差压信号与总流量存在单调关系。
(6)油水两相流水流量建模方法如下：
基于差压传感器的流出系数C关系式：
Figure BDA0003740158330000025
其中，ρw和μw分别为水的密度和动力粘度，ρm和μm分别为油水混合物的密度和动力粘度，ΔPmax为差压ΔP的最大值，系数A、B、E和F的值通过油水均匀混合泡状流动态实验确定。方程(3)结合方程(1)、(2)以及差压流量公式得到总流量Qt，在Qt、βw确定后，即可获得水流量Qw。
本发明由于采取以上技术方案，其优点为：本发明将微波技术集成在文丘里结构的内部，构造简单，体型小巧，对空间要求低，且相比现用仪表造价相对低廉，使用方便；本发明为在线测量，相比应用较广的离线测量实时性好；本发明适合应用于油田工程领域，实现准确度高的油水两相流含水率和水流量同时测量的能力。
附图说明
图1为本发明的轴向剖面结构示意图。
图2为本发明的文丘里喉部径向剖面结构示意图。
图3为本发明传感器中第一电极和第二电极的归一化相位结果。
图4为本发明仿真的油水两相泡状分布结构模型、网格结构及电磁场分布。
图5为本发明不同泡直径的仿真与实验的两电极相位平均值的对比结果。
图6为本发明压降与体积含水率的变化关系。
图7为本发明压降与油水两相流总流量的变化关系。
图8为本发明油水两相流含水率预测结果。
图9为本发明油水两相流总流量预测结果。
图10为本发明油水两相流中水总流量预测结果。
附图标号说明：
1-文丘里结构不锈钢管体；2-第一电极；3-第二电极；4-文丘里上游前取压点；5-文丘里喉部取压点。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提出的融合微波与差压技术实现油水两相流含水率和水流量双参数的测量方法，不仅是基于动态实验数据建立相流量测量模型，而是结合油水两相流动态试验和静态数值模拟方法，通过建立油水混合物介电常数模型及其流出系数模型来预测双参数。
本发明首先动态实验研究油水均匀混合两相流下微波输出相位和差压信息的变化特性，结合数值模拟方法确定该均匀混合泡状流的连续相变化情况。利用归一化相位值修正Bruggeman混合介电常数模型，建立含水率预测模型，再结合建立的流出系数模型、差压信号以及含水率获得水流量。
1.微波相位信号和差压信号的变化特征分析
本发明基于图1、2中传感器装置的测量数据对含水率及水流量建模，传感器装置采用组合传感器，包括微波传感器和差压传感器。测量管道采用文丘里结构不锈钢管体1，图中未画出差压传感器，仅标注了取压点，一个取压点为文丘里上游前取压点4，另一个取压点为文丘里喉部取压点5；本实施例里，微波传感器采用了十字形排布的双电极即第一电极和第二电极，所述的第一电极、第二电极相距ΔL(0.2D～1D)且贯穿文丘里不锈钢管体1的喉部。该微波传感器采用多电极，位置多变且不局限于2个，电极个数范围1-20。所述的文丘里上游前取压点、文丘里喉部取压点可以获取文丘里上游和喉部的压力值，通过其压力差ΔP可以确定流体的流量信息。
将基于微波和差压技术的组合传感器安装在水平管道均匀混合油水两相流的动态实验装置中，采集该组合传感器输出的微波相位和差压信号。实验第一电极、第二电极输出相位电压归一化值
Figure BDA0003740158330000041
的表达式为
Figure BDA0003740158330000042
Figure BDA0003740158330000043
式中：
Figure BDA0003740158330000044
表示实验测量相位结果，下标1表示第一电极，下标2表示第二电极，下标-m表示测量值，下标-max、下标-min分别表示测量值中的最大值和最小值。
图3为第一电极(虚线)和第二电极(实线)的归一化相位结果，其中实验总流量Qt1<Qt2<Qt3<Qt4。可以看出归一化相位值随含水率增加而增加；不同Qt下，第一电极、第二电极的相位趋势均较一致。体积含水率βw在βc前后相位灵敏度差异较大，βw为0-βc相比βc-βp较低。在油水泡状流流型基础上，判断0-βc中油为连续相，βc-βp时主要连续相发生转变。由于βp-100％的相位灵敏度变化不大，认为此范围下是水为连续相。
依据上述分析，设置仿真泡状分布结构的连续相在βw≤βc时为油，βw>βc时为水，液泡均匀分布在管道中。设置仿真泡半径为r1<r2<r3<r4<r5(r1可达100微米量级)。以液滴数目最多的水包油分布情况为例，图4(a)给出仿真泡状分布结构模型和网格结构。其仿真网格可达十万到百万量级，网格单元最小尺寸可达十几微米量级。图4(b)分别给出泡半径为r1时，水包油和油包水分布情况下，传感器内部电磁场图。
图5给出不同泡直径下，仿真与实验的两电极相位平均值的对比结果，可以看出泡径越小仿真与实验结果越接近，实验的泡直径接近或小于r1；βw≤βq和βw≥βp时，仿真与实验基本一致，说明βw<βq流型是油为连续相油包水泡状流(w/o)，βw>βp水为连续相水包油泡状流(o/w)；在w/o和o/w流型下，该二维仿真模型可以作为昂贵的油水流动测试的低成本替代方案；此外，还可以看出仿真同样在βw为βc时，出现相位灵敏度跳变现象，确定此处主要连续相发生转变，由油过渡到水；βq<βw<βp时，流型为下层水包油上层油包水泡状流(D w/o&D o/w)；传感器在水为连续相下相位灵敏度较高，故更适用于在此工况下工作。
根据上述研究结论，再次开展βp-100％的油水两相流动实验。针对五个水入口表观流速Usw下:Usw1<Usw2<Usw3<Usw4<Usw5，测量不同含水率下相位和压降值ΔP。图6为ΔP与βw的变化关系。可以看出，相同βw时，表观流速Usw越大，ΔP越大；相同Usw时，βw越大，ΔP越小。图7给出ΔP与Qt的变化关系，可以看出：不同Usw下，ΔP均随Qt增大而增大，且变化趋势几乎一致性，ΔP可以用来预测Qt。
2.油水两相流含水率和水流量建模方法
(1)含水率模型
根据上述相位特性规律以及连续相转变βw位置，建立如下水为连续相(βp-100％)的混合介电常数模型：
Figure BDA0003740158330000051
式中，βw为含水率，ε为相对介电常数；本文下标“o”、“w”、“m”均分别代表油、水和油水混合物，基于数据可以确定系数a和b值。基于微波传输线原理建立如下相位归一化值与混合介电常数的关系式：
Figure BDA0003740158330000052
其中：
Figure BDA0003740158330000053
为第一电极和第二电极归一化相位的平均值。方程(4)联立方程(3)，即可得到基于
Figure BDA0003740158330000054
的βw预测模型。图8给出了βw为βp-100％的含水率预测结果，在置信概率为95％时，相对误差为±3.5％。
(2)水流量模型
当流体流过文丘里喉部时，流体的体积流量增加。当与环境没有做功和热交换的情况下，流体压力将会下降，管道内流体的体积流量定义为:
Figure BDA0003740158330000055
式中，Qv为单相流体流动的体积流量，κ为可膨胀系数，C为文丘里流出系数，d为文丘里喉部直径，ρ为流体密度，η为喉部与管道的直径比。不可压缩流体κ＝1，可压缩流体的κ<1。
当测量流体是均匀混合的油水两相流时，油水相间滑差可忽略。公式(5)中ρm为油水混合密度，表达为：
ρm＝βwρw+(1-βw)ρo (6)
油水均匀混合的动力粘度μm，表达为：
μm＝βwμw+(1-βw)μo (7)
C将实际流量与理想流量相关联。基于C与流动参数的关联性，建立如下流出系数关系式：
Figure BDA0003740158330000061
其中，ΔPmax为差压ΔP的最大值，系数A、B、E和F的值可以通过实验数据确定。方程(8)结合方程(3)、(4)、(5)、(6)、(7)可以推导出总流量Qt。预测结果如图9所示，在置信概率为95％时，相对误差为±0.75％。
在Qt、βw确定后，针对均匀混合无相间滑差油水两相流的水流量Qw、油流量Qo分别为：
Qw＝Qtβw (11)
Qo＝Qt(1-βw) (12)
图10给出Qw的预测结果，在置信概率为95％时，相对误差为±3.5％。总体来说，所提出的油水两相流双参数测量方法适合应用于油田工程领域，实现在线、准确度高的油水两相流含水率和水流量同时测量的能力。

Claims (1)

1.一种油水两相流双参数测量方法，包括下列步骤：
(1)采用包括微波传感器和差压传感器在内的组合传感器，以文丘里管作为测量管道，将微波传感器设置在测量管道的文丘里喉部，并布置差压传感器，构建均匀混合油水两相流的动态实验装置，采集不同体积含水率、总流量下，组合传感器输出的微波相位和差压信号；
(2)基于微波相位随油水两相流含水率βw的变化特性，确定相位信号与含水率存在单调关系，结合数值模拟方法确定均匀混合泡状流的连续相变化情况，均匀混合泡状流的泡状分布中的仿真液泡半径为100微米量级；
(3)油水两相流连续相确定方法如下：
基于在水平管道中油水均匀混合泡状流动态实验以及均匀混合泡状流泡状分布下数值模拟实验结果的对比分析，确定油水两相流的连续相转变情况；
通过均匀混合泡状流动态实验结合均匀混合泡状流数值模拟分析，估计三个临界点βq、βc和βp；
βw<βq流型是油为连续相油包水泡状流，βw>βp是水为连续相水包油泡状流；βq<βw<βp时，流型为下层水包油上层油包水泡状流，其中βc为主要连续相转变点，由油过渡到水；
(4)油水两相流含水率建模方法如下：
根据输出相位特性规律，对Bruggeman混合介电常数模型进行修正，建立如下含水率βp-100％水为连续相的混合介电常数模型形式：
Figure FDA0003740158320000011
式中，βw为油水两相流含水率，εo为油相对介电常数，εw为水相对介电常数，εm为油水混合物的相对介电常数；
系数a和b值通过油水均匀混合泡状流动态实验确定；
基于微波传输线原理建立如下相位归一化值与混合介电常数的关系式：
Figure FDA0003740158320000012
其中：
Figure FDA0003740158320000013
为微波归一化相位的平均值；方程(2)联立方程(1)，即可得到基于
Figure FDA0003740158320000014
的βw预测模型；
(5)基于差压信号随油水两相流总流量的变化特性，确定差压信号与总流量存在单调关系；
(6)油水两相流水流量建模方法如下：
基于差压传感器的流出系数C关系式：
Figure FDA0003740158320000021
其中，ρw和μw分别为水的密度和动力粘度，ρm和μm分别为油水混合物的密度和动力粘度，ΔPmax为差压ΔP的最大值，系数A、B、E和F的值通过油水均匀混合泡状流动态实验确定；方程(3)结合方程(1)、(2)以及差压流量公式得到总流量Qt，在Qt、βw确定后，即可获得水流量Qw。
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