SA516371895B1 - تحديد نظام تدفق للتدفقات متعددة الأطوار عن طريق التمييز الظاهري والتصنيف الافتراضي - Google Patents
تحديد نظام تدفق للتدفقات متعددة الأطوار عن طريق التمييز الظاهري والتصنيف الافتراضي Download PDFInfo
- Publication number
- SA516371895B1 SA516371895B1 SA516371895A SA516371895A SA516371895B1 SA 516371895 B1 SA516371895 B1 SA 516371895B1 SA 516371895 A SA516371895 A SA 516371895A SA 516371895 A SA516371895 A SA 516371895A SA 516371895 B1 SA516371895 B1 SA 516371895B1
- Authority
- SA
- Saudi Arabia
- Prior art keywords
- flow
- data
- oil
- gas
- water
- Prior art date
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 82
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 48
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 47
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 45
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 39
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 8
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 4
- 101100021265 Caenorhabditis elegans lin-5 gene Proteins 0.000 claims 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims 1
- 241000234435 Lilium Species 0.000 claims 1
- 206010024971 Lower respiratory tract infections Diseases 0.000 claims 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 claims 1
- 239000011345 viscous material Substances 0.000 claims 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 claims 1
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 35
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 35
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 25
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 9
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 8
- 239000012267 brine Substances 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- HPALAKNZSZLMCH-UHFFFAOYSA-M sodium;chloride;hydrate Chemical compound O.[Na+].[Cl-] HPALAKNZSZLMCH-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 7
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 5
- 101100234002 Drosophila melanogaster Shal gene Proteins 0.000 description 4
- 235000015076 Shorea robusta Nutrition 0.000 description 4
- 244000166071 Shorea robusta Species 0.000 description 4
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 238000003491 array Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 206010006784 Burning sensation Diseases 0.000 description 2
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 206010003694 Atrophy Diseases 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 241000212384 Bifora Species 0.000 description 1
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 230000037444 atrophy Effects 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013501 data transformation Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000011022 operating instruction Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 125000003367 polycyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000001698 pyrogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000011514 reflex Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
- G01F1/66—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by measuring frequency, phase shift or propagation time of electromagnetic or other waves, e.g. using ultrasonic flowmeters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
- G01F1/74—Devices for measuring flow of a fluid or flow of a fluent solid material in suspension in another fluid
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P5/00—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft
- G01P5/001—Full-field flow measurement, e.g. determining flow velocity and direction in a whole region at the same time, flow visualisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Measuring Volume Flow (AREA)
- Indicating Or Recording The Presence, Absence, Or Direction Of Movement (AREA)
Abstract
يتعلق الاختراع الحالي بتوفير أنظمة تدفق متعددة الأطوار Multiphase flow regimes في خطوط تدفق أسفل البئر أو السطح يمكن اجراؤها بصورة قابلة للتحديد عن طريق تشكيل صور التدفق اعتماداً على البيانات التي تم الحصول عليها عن طريق قياس نظام التدفق flow regime metering. يتم تجميع بيانات قياس نظام التدفق flow regime metering data ومعالجتها في صيغة ما بحيث يمكن تعريضها لمعالجة التمييز الظاهرية من النوع المستخدام لتمييز أوجة الأشخاص، وأيضاً لتقنيات تصنيف افتراضي. على وجه التحديد، يتم تعزيز قدرات التحديد في أنظمة التدفق حيث يمكن أن تتسبب فقاعات الغاز أو كميات كبيرة من الغاز الحر في تجميع وفي الانعكاسات المتعددة multiple reflections لبيانات القياس metering data. شكل 1.
Description
تحديد نظام تدفق للتدفقات متعددة الأطوار عن طريق التمييز الظاهري والتصنيف الافتراضي Flow Regime Identification of Multiphase Flows by Face Recognition and Bayesian Classification الوصف الكامل خلفية الاختراع يتعلق الاختراع الحالي بتصوير التدفق متعدد الأطوار multiphase flow في قنوات» ويشكل أكثر تحديداً بتحديد نظام تدفق عن طريق التمييز الظاهري وتصنيف افتراضي للتدفقات متعددة الأطوار للزيت multiphase flows of oil « والماء (المحلول الملحي (brine والغاز في قنوات التدفق .gas in flow conduits يميل تصوير المائع للتدفق إلى التركيز بصفة dale على تصوير طورين. وتعتمد التقنية المستخدمة بصفة عامة لإعادة إنشاء اثنين من تدفقات الطور على ما هو معروف باعتباره يمثل خوارزم النتوء العكسي الذي تم ترشيحه filtered back projection algorithm يتم وصف هذا النوع من إعادة إنشاء التدفق flow reconstruction على سبيل المثال؛ من قبل Kak,
Avinash C., Slaney, Malcolm “Principles of Computerized Fluid transit 0
Imaging,” IEEE Press, New York, USA (1988), and Murrell, H. “Computer-Aided Tomography,” The Mathematical J. V6 (1996), pp. 60- .65 ؛ gas والغاز oil الموجودة عند إنتاج الزيت fluids على الرغم من ذلك؛ بسبب طبيعة الموائع 5 من الضروروي لتشكيل صور لتدفق ذو ثلاثة أطوار three phase flow في قنوات تم تضمينها عند إنتاج الهيدروكريون hydrocarbon بسبب خواص المائع المختلفة للماء (المحلول الملحي brine الزيت والغازء يكون من الصعب معالجة المجموعات الثلاثة من الموائع جميعها في نفس الوقت. في حالة التدفقات متعددة الأطوار للزيت-الماء أو الماء -الزيت؛ يتم استخدام الوسط. في حالة تدفقات السائل-الغاز أو الغاز -السائل (حيث يمثل السائل المحلول الملحي أو الزيت أو
كل منهما)؛ تم استخدام طريقة التوهين. كما هو معروف؛ على الرغم من ذلك؛ لا توفر أي طريقة تحديد مرضي بالكامل أو تميبز لقطاع عرضي للتدفق متعدد الأطوار ذو الأطوار الثلاثة. تتم ملاحظة أحد أنواع أنظمة التدفق حيث تتم ملاحظة أن يكون هناك تحديداً دقيقاً على الأقل يحدث عندما يكون هناك مستويات مرتفعة من الغاز الحر داخل نظام القناة. تتسبب هذه المستويات من الغاز all 985 766 في إحداث الانعكاسات المتعددة -multiple reflections Cua يعتمد التصوير المقطعي بصفة عامة على الإرسال بخلاف انعكاسات أكثر ages يمكن أن ينتج عن وجود فقاعات الغاز gas bubbles أو كميات كبيرة من الغاز all اضطراب وانعكاسات معقدة التي تقوم بالإعاقة عند تحديد نظام تدفق يعتمد على إعادة الإنشاء الذي تم تصويره مقطعياً. ثبت أن تحديد نظام التدفق في أنظمة القناة أيضاً صعباً حيث إن هناك ظروف 0 .قياس gal والتي تمثل ie hans غاز رطب أو تدفق مشبع تم ضخ الفقاعات bubbly إليه. الوصف العام للاختراع باختصارء يوفر الاختراع الحالي جهاز جديد ومُحسّن لتحديد أنظمة التدفق للتدفق متعدد الأطوار في قناة ما. يتضمن الجهاز مجموعة من أجهزة المرسل المستقبل فوق الصوتية ultrasonic التي تم تثبيتها حول محيط طاقة إرسال واستقبال القناة للانتقال خلال المائع في القناة. تستقبل مجموعة 5 أجهزة المرسل المستقبل التي تم تثبيتها حول محيط القناة أيضاً الطاقة بعد الانتقال خلال المائع في القناة. يتضمن الجهاز نظام dallas بيانات data processing system يُشْكُّل إشارات نظام التدفق للتدفق متعدد الأطوار في القناة. تقوم ذاكرة نظام معالجة البيانات بتخزين قاعدة بيانات لبيانات نظام التدفق على صورة مجموعة من مصفوفات البيانات data matrixes التي تمثل ظروف تدفق الاختبار في القنوات لمجموعة أنظمة تدفق الاختبار في القناة. يتضمن نظام معالجة 0 الببيانات أيضاً معالج يُشكّل مقاييس بيانات انتقال المائع للطاقة بين أجهزة فردية من أجهزة المرسل المستقبل ding من مجموعة أجهزة المرسل المستقبل نتيجة للانتقال خلال المائع في القناة. يُنظم المعالج كذلك مقاييس بيانات انتقال المائع في مصفوفة البيانات الفعلية data matrixes 76 التي تدل على ظروف التدفق الفعلية في القناة. يُشكّل المعالج AIS مقياس التناظر بين البيانات في ظروف التدفق الفعلية في مصفوفة البيانات الفعلية ومصفوفات فردية matrixes 25 1007/08 من مجموعة مصفوفات البيانات التي Jia ظروف تدفق الاختبار في
القنوات لمجموعة من أنظمة تدفق الاختبار. يحدد المعالج نظام التدفق لظروف التدفق الفعلية في القناة على أساس المقاييس التي تم تشكيلها للتناظر. يقدم عرض لنظام معالجة البيانات نظام التدفق المحدد لظروف التدفق الفعلية للتقييم والتحليل .analysis يوفر الاختراع الحالي أيضاً نظام معالجة بيانات جديدة ومُحسّنة لتحديد أنظمة التدفق لتدفق المائع متعدد الأطوار في قناة cle على أساس انتقال الطاقة خلال المائع في القناة من جهاز مرسل مستقبل للإرسال لمجموعة من أجهزة المرسل المستقبل حول محيط القناة لمجموعة من أجهزة المرسل المستقبل لمستقبلات المجموعة. تقوم ذاكرة نظام معالجة البيانات بتخزين قاعدة بيانات لبيانات نظام التدفق على صورة مجموعة من مصفوفات البيانات التي تمثل ظروف تدفق الاختبار في القنوات لمجموعة من أنظمة تدفق الاختبار في القناة. يتضمن نظام معالجة البيانات أيضاً 0 معالج يُشكّل مقاييس بيانات انتقال المائع للطاقة بين أجهزة فردية من أجهزة المرسل المستقبل وبقية مجموعة أجهزة المرسل المستقبل كنتجية للانتقال خلال المائع في القناة. ينظم المعالج كذلك مقاييس بيانات انتقال المائع في مصفوفة البيانات الفعلية الدالة على ظروف التدفق الفعلية في القناة. يُشكّل المعالج كذلك مقياس التناظر بين البيانات في ظروف التدفق الفعلية في مصفوفة البيانات الفعلية ومجموعة فردية من مجموعات من مصفوفات البيانات التي تمثل ظروف تدفق 5 الاختبار في القنوات لمجموعة من أنظمة تدفق الاختبار. يحدد المعالج نظام تدفق لظروف التدفق الفعلية في القناة على أساس المقاييس التي تم تشكيلها للتناظر. يقدم عرض نظام معالجة البيانات نظام التدفق المحدد لظروف التدفق الفعلية للتقييم والتحليل. يوفر الاختراع الحالي أيضاً طريقة تم تنفيذها بالكمبيوتر جديدة ومُحسّنة لتكوين صور نظام التدفق لتدفق له ثلاثة أطوار في قناة ما على أساس انتقال الطاقة خلال المائع في قناة ما من مرسل ما 0 لمجموعة من أجهزة المرسل المستقبل التي تم تثبيتها حول محيط القناة لمجموعة من المستقبلات في مجموعة من أجهزة المرسل المستقبل. يتم تخزين قاعدة بيانات لبيانات نظام التدفق على صورة مجموعة من مصفوفات البيانات التي تمثل ظروف تدفق الاختبار في القنوات لمجموعة من أنظمة تدفق الاختبار في القناة. تم تشكيل مقاييس لبيانات نقل المائع للطاقة بين أجهزة فردية من أجهزة المرسل المستقبل dig من مجموعة
أجهزة المرسل المستقبل نتيجة للانتقال خلال المائع في القناة. يتم تنظيم مقاييس بيانات نقل المائع في مصفوفة بيانات فعلية دالة على ظروف التدفق الفعلي في القناة. وتم تشكيل مقياس تناظر بين البيانات في ظروف التدفق الفعلي في مصفوفة البيانات الفعلية ومصفوفة فردية من مجموعة من مصفوفات البيانات التي تمثل ظروف تدفق الاختبار في القنوات لمجموعة من أنظمة تدفق
الاختبار. يتم تحديد نظام التدفق لظروف التدفق الفعلية في القناة على أساس المقاييس التي تم تشكيلها للتناظر؛ ang تقديم نظام التدفق المحدد لظروف التدفق الفعلية للتقييم والتحليل. يوفر الاختراع الحالي أيضاً وسيلة تخزين بيانات جديدة ومُحسّنة تم تخزينها في تعليمات قابلة للتشغيل عن طريق الكمبيوتر لوسط قابل للقراءة بالكمبيوتر غير انتقالي ليتسبب في جعل نظام معالجة بيانات يُشكّل صور نظام تدفق لتدفق ذي ثلاثة أطوار في قناة ما على أساس انتقال الطاقة
0 خلال المائع في قناة ما من مرسل ما من مجموعة من أجهزة المرسل المستقبل المثبتة حول محيط القناة لمجموعة من المستقبلات في مجموعة من أجهزة المرسل المستقبل. تتسبب التعليمات المخزنة في وسيلة تخزين البيانات في جعل نظام معالجة البيانات يقوم بتخزين قاعدة بيانات لبيانات نظام التدفق على صورة مجموعة من مصفوفات البيانات التي تمثل ظروف تدفق الاختبار في القنوات المخصصة لمجموعة من أنظمة تدفق الاختبار في القناة.
5 تتسبب التعليمات في جعل نظام معالجة البيانات يقوم بتشكيل مقاييس لبيانات انتقال المائع للطاقة بين أجهزة فردية من أجهزة المرسل المستقبل وبقية من مجموعة من أجهزة المرسل المستقبل نتيجة للانتقال خلال المائع في القناة؛ ولتنظيم مقاييس بيانات انتقال المائع في مصفوفة البيانات الفعلية الدالة على ظروف التدفق الفعلية في القناة. تتسبب التعليمات المخزنة في وسيلة تخزين البيانات في جعل نظام معالجة البيانات يقوم بتشكيل مقياس التناظر بين البيانات في ظروف التدفق الفعلية
0 في مصفوفة البيانات الفعلية ومجموعة فردية من مجموعة مصفوفات البيانات التي Jia ظروف تدفق الاختبار في القنوات لمجموعة من أنظمة تدفق الاختبار. تتسبب التعليمات المخزنة في وسيلة تخزين البيانات في جعل نظام معالجة البيانات يقوم بتحديد نظام التدفق لظروف التدفق الفعلية في القناة على أساس مقاييس التناظر التي تم تشكيلهاء وتقدم نظام التدفق المحدد لظروف التدفق الفعلية للتقييم والتحليل.
شرح مختصر للرسومات شكل 1 عبارة عن منظر مجسم منظوري؛ ويشكل جزئي في صورة شكل تخطيطي؛ من نظام تصوير فوق صوتي تم تثبيته باستخدام قناة ما وفقاً للاختراع الحالي. شكل 2 عبارة عن منظر قطاعي عرضي رأسي لتدفق مائع من خلال نظام التصوير فوق الصوتي من الشكل 1. شكل 3 عبارة عن شكل تخطيطي لتتابع اكتساب البيانات في نظام التصوير فوق الصوتي من الشكل 1. الأشكال 14 وب عبارة عن مخططات توضيحية لأوجة التدفق لاثنين من أنظمة التدفق متعددة الأطوار التي تم تشكيلها وفقاً للاختراع الحالي. 0 شكل 5 عبارة عن مخطط إطاري وظيفي لمجموعة من الخطوات التي تم اجراؤها وفقاً للاختراع الحالي في المعالجة المسبقة لبيانات نظام التدفق للمعالجة وفقاً للمعالجة من الشكل 8. الأشكال 6 و6ب عبارة عن مخططات توضيحية لبيانات نظام التدفق الموجودة أثناء المعالجة وفقاً للشكل 5. شكل 7 عبارة عن مخطط إطاري وظيفي لمجموعة من الخطوات التي تم اجراؤها وفقاً للاختراع 5 الحالي عند تكوين قاعدة بيانات لأوجه التدفق التي تمثل أنظمة تدفق المائع متعدة الأطوار أثناء المعالجة الموضحة تخطيطياً فى الشكل 8. شكل 8 عبارة عن مخطط إطاري وظيفى لمجموعة من الخطوات التى تم اجراؤها عند اكتساب بيانات نظام التدفق لتصوير التدفق متعدد الأطوار الذي تم اجراؤه وفقاً للإختراع الحالي. شكل 9 عبارة عن شكل تخطيطي لنظام معالجة البيانات لتحديد نظام التدفق للتدفقات متعددة 0 الأطوار عن طريق التمييز الظاهري وتصنيف افتراضي وفقاً للاختراع الحالي.
الوصف التفصيلي: اكتساب بيانات نظام التدفق : وفقاً للاختراع الحالي؛ يتم اكتساب بيانات انتقال المائع من خلال القياسات فوق الصوتية بطريقة اكتساب البيانات لإعادة الإنشاء بالتصوير المقطعي وفقاً لطلب براءة الاختراع الأمريكية التي سقطت في الملكية العامة ولم يتم البت فيها لمقدم الطلب رقم 595689/14. بعد ذلك ينظم الاختراع الحالي قياسات بيانات انتقال المائع المكتسبة للدخول في
معالجة بيانات التمييز الظاهري. بعد ذلك؛ يستخدم الاختراع الحالي التعليم الآلي وتقنيات تصنيف افتراضي حول هذه البيانات. وهكذاء يستخدم الاختراع all المجموعة الكاملة من البيانات؛ على عكس إعادة الإنشاء بالتصوير المقطعي. يوجد هناك إثراء للبيانات المستقبلة في انعكاسات التدفق المعقدة في غاز سائل لإعاقة أداء إعادة
0 التشكيل بالتصوير المقطعي. باستخدام الاختراع الحالي؛ يكون لسلوك وأنماط بيانات التدفق المعقدة فائدة لتحديد نظام التدفق الدقيق. بالإشارة إلى الشكل 1؛ يتم توضيح نظام قياس لنظام التدفق فوق الصوتي " تي آ " لاكتساب البيانات من الجهاز " ايه "A وفقاً للاختراع الحالي لتحديد نظام التدفق لتدفق المائع ذو ثلاثة أطوار في قناة ما ' سي © ". يتضمن الجهاز " آيه " أيضاً نظام معالجة البيانات " دي "
5 (شكل 9( وطريقة (الأشكال 5؛ ¢7 و8) توفر تحديد لنظام التدفق لخلائط متعددة «lela كما سيتم وصفه أدناه. في هذا النموذج المفضل؛ تمثل الأطوار الثلاثة الزيت؛ الماء (المحلول الملحي) والغاز على أساس القياسات من نظام التدفق " تي 1 ". يأخذ نظام التدفق " تي . ” من الاختراع الحالي شكل المصفوفة 'يو لا " من أجهزة المرسل المستقبل فوق الصوتية 20 التي تقوم بإرسال الطاقة فوق الصوتية للانتقال خلال قناة التدفق " سي
"؛ مثل؛ مجموعة أنابيب الإنتاج في حفرة بئر ما أو أنبوب AT التي من خلالها يكون التدفق متعدد الأطوار أو يمكن أن يحدث. ينبغي فهم أن القنوات الأخرى؛ سواء أسفل البئر أو عند السطح؛ التي من خلالها يتم قياس تدفق المائع ذو ثلاثة أطوار (الماء (أو المحلول الملحي)؛ الزيت والغاز) يمكن أن تمثل موضوع تحديد نظام التدفق من بيانات نظام التدفق المكتسبة وفقاً
للاختراع الحالي. يتم أخذ التصميم القياسي في الاعتبار لقياس نظام التدفق فوق الصوتي كما هو موضح في الشكل 2. يوضح نظام القياس " تي ' من الشكل 2 مجموعة من محولات "ان" التي تم تحديد موضعها في مصفوفة دائرية "يو" متباعدة بصورة متساوية حول الجزء الخارجي من أنبوب أو مجموعة أنابيب الإنتاج 24 لقناة التدفق " سي " التي تحتوي على نمط تدفق متعدد الأطوار يحتوى بصورة محتملة على طور زبت متصل 30؛ طور غاز 32؛ أو طور ماء 34. يمكن أن يتباين التصميم الدقيق للتدفق متعدد الأطوار لتوزيع aS مختلف ينحرف عن ذلك الذي تم توضيحه في الشكل 1؛ ولكنه هنا يكون للأغراض التوضيحية. عند القياس؛ تنبض كل من المستشعرات "إن" بدورها ping رصد الإشارات من المستشعرات sensors المتبقية ( إن - 81-11 ) لفترة زمنية تبدأ من بدء النبض 0 حتى وقت ما يتوقف فيه المجال الصوتي جميعه داخل الأنبوب. بالنسبة للأنبوب ذو القطر 3" باستخدام المحولات التي تعمل عند 330 كيلوهرتز؛ يكون مقياس الزمن هذا بمقدار يبلغ 200 ميكروثانية. يحدث انتقال الطاقة خلال الموائع في القناة '" سي " خلال شبكة قنوات الإرسال التي تم الإشارة إليها تخطيطياً عند 22. ينتج هذا مجموعة من مسارات الإرسال إن ( إن-1) 22 التي يمكن 5 (رؤبتها بشكل Silas لوضع سلاسل الأنابيب التي تم تشكيلها عند لعب لعبة مهد القطة. يمكن قياس خواص المائع على طول القناة الفردية من قنوات الإرسال 22 كما تم تمثيلها على صورة خط يمر من جهاز مرسل 20 إلى جهاز مستقبل 20. يتم تثبيت أجهزة المرسل المستقبل 20 في قناة ما " سي " ¢ ie طول مجموعة أنابيب الإنتاج 24. يقترن الجهاز المرسل المستقبل 20 بصورة قريبة صوتياً بالتدفق متعدد الأطوار المُشار ad) تخطيطياً بالأسهم 26 التي تمر من خلال 0 مجموعة الأنابيب 24. بصفة عامة؛ هناك أجهزة المرسل المستقبل "إن ١! ' 20. يوضح شكل 3 ستة عشر كمثال باستخدام كل ما يتم ترقيمه بالحروف من 20 حتى 20ع؛ على الترتيب. لاجراء القياس؛ يتم اختيار محول أحادي؛ مثل؛ كما هو مُشار إليه عند مستشعر sensor 20 في الشكل 2 ليكون عبارة عن مصدر انبعاث توضيحي. يتم اختيار المستشعرات المتبقية (20ب حتى 20ع؛ على 5 الترتيب) كمستقبلات. في نموذج توضيحي من الاختراع الحالي؛ تعد أجهزة المرسل المستقبل 20
عند كل موضع 120 حتى 20ع تم توضيحها في الشكل 2 عبارة عن محولات فوق صوتية 333 كيلوهرتز تم تصنيعها عن طريق Pro-Wave في تايوان. ينتج النبض دفعة من الطاقة فوق الصوتية التي تنتشر للخارج من جهاز المرسل المستقبل 20أ. لكل مستشعر استقبال 20ب حتى 0؛ يمكن قياس زمن الوصول والتوهين على صورة بيانات انتقال المائع ونقلها إلى نظام معالجة البيانات " دي " (شكل 9) للتخزين والمعالجة المتتابعة؛ كما سيتم وصفها. تجدر ملاحظة أن التصحيح غير المنتظم يكون مطلوباً لقياس التوهين لأن الكسب من كل مستشعر أ حتى ع يمكن أن يكون مختلفاً. يمكن حساب هذا التصحيح غير المنتظم بصورة أولية لنظام اكتساب بيانات نظام التدفق " تي " قبل الانتشار داخل مائع متجانس معروف؛ مثل؛ slo مقطر في قناة اختبار أو حاوية. 0 يوضح شكل 2 مسارات إرسال إن - 1 تم إنتاجها من وسيلة إرسال 20أ. في مواضع ضخ الفقاعات أو المواضع الغازية؛ يمكن أن ينتج عن الانعكاسات المتعددة أو انكسار الموجات الصوتية مسارات إرسال معقدة ومتعددة من المرسل إلى المستقبل. في الشكل 2 إذا كان هناك رقم زوجي "ان" من أجهزة المرسل المستقبل؛ تعد زيادة الزاوية © بين المسارات المتجاورة (على سبيل المثال» الزاوية آي - ايه - اتش) متساوية حتى 0 = N/T زاوية نصف قطرية. مع أخذ الخط a 5 - أكزاوية مرجعية 0 (بصرف النظر عن الاتجاه الزاوي للمصدر)؛ تقوم بيانات الانتقال فوق الصوتية في صورة زمن الانتقال وقياسات التوهين بإنتاج مجموعة قياسات إن = 1 ذات الزوايا التالية التي تم قياسها فيما يتعلق بالزاوية صفر م التي تمثل قياس مركزي central 714 يعد مستقيماً قطرياً عبر الأنبوب.
N 7 7 Nn = [= (5 — n) وح Nz 6 wherel<n<N-1 (1) تنطبق المعادلة )1( فقط على القيم الزوجية من "إن". وبشكل مباشر؛ يتم حساب القيم الفردية؛ ولكن لا يمكن أخذها في الاعتبار بصفة عامة عند القياس لأنها لا توفر قياس عرضي مستقيم باستخدام =I صفر. لكل من أجهزة المرسل المستقبل "إن" (هناك قياسات إن-1 لفلطية جهاز المرسل المستقبل المستقبلة AS زمنية التي يمكن أن تكون؛ على سبيل المثال؛ بين 200 إلى 2000 أو قياسات
— 0 1 — أكثر للفلطية داخل إطار زمني يبلغ صفر - 500 ميكروثانية لأنبوب 3" من نظام قناة التدفق. يتم قياس الزمن المتعلق ببدء النبض على جهاز المرسل؛ fia 20أ. يمثل النبض المرسل بشكل نمطي نبض فلطية مربعة يبلغ 100-10 فولت بفترة نصف مدة تردد الإستثارة لأجهزة المرسل المستقبل - في حالة الوسائل المستخدمة 330 كيلوهرتز؛ تمثل مدة النبض مقدار 1 - 2 ميكروثانية).
يتم تحديد عدد من العينات في كل قياس زمني على صورة "اس" تمثل عدد العينات لكل قناة؛ التي يمكن أن تتراوح»؛ على سبيل المثال» من حوالي 200 إلى حوالي 5000. مع أخذ القياسات بعيداً على النطاقات الزمنية الأطول؛ مثل؛ تلك التي تسمح بمسارات متعددة من الموجات فوق الصوتية خلال وسط متعدد الأطوار ويمكن أن تسمح بمزيد من التمايز. تتم الإشارة إلى اكتساب بيانات
0 انتقال التدفق فوق الصوتي عن طريق المجموعة "يو" بالطريقة التي تم وصفها lef تخطيطياً عند الخطوة 30 في مخطط سير العمليات "اف" (شكل 8) يوضح معالجة تحديد نظام التدفق وفقاً لهذا الاختراع الحالي. بالنسبة لنبض القياس ١ لأحادي ¢ يتم تحديد مصفوفة بأبعاد تبلغ ان-1 X اس حيث يمثل كل صف من المصفوفة dad فردية ل AT ترتيب تنازلى ويمثل كل عمود من المصفوفة نقطة أخذ عينة
5 زمنية فردية في واحد من كل من قنوات ان-1 التي تم أخذ عينة منها. يتم تحديد هذه المصفوفة كما يلى:
(11070 wherel<m<N-1
تقوم كل نبضة pulse بالنسة لجهاز مرسل مستقبل مختلف بإنتاج قيمة جديدة من (00) أ/ا. لجمع البيانات clas يمكن تنفيذ اختيارين وفقاً للاختراع الحالي:
0 اختيار (1): التسلسل أو الارتباط معاً على صورة مجموعة JK [109 101 MD مصفوفة N- XS التي تم تحديدها Majlis bh اختيار (2): اجراء التقييم: 0/07 1901-1 -”
اي - آل
بصرف النظر عن استخدام الاختيار (1) أو الاختيار (2)؛ يتم استخدام نفس الإزاحة الزاوية. وتتمثل فائدة استخدام الاختيار (1) في عدم تجاهل البيانات أو عدم الاكتراث بهاء مع إعطاء dea ll لتصنيف أفضل أسفل الخط؛ ولكن على حساب تطلب قدرة المعالجة المتزايدة لأن المصفوفات تكون أكبر. وتتمثل الفائدة من استخدام الاختيار (2) في أن مجموعات البيانات الأصغر تعد مطلوية بحساب أقل ويمكن أن يقوم المتوسط بتخفيف بعض من ضوضاء الإشارة.
على الرغم من ذلك؛ يتم التخلص من بعض معلومات نظام التدفق عن طريق عملية التوسط. وفقاً للاختراع الحالي؛ أتضح أن بيانات نظام التدفق التي تم الحصول عليها من قياسات نظام التدفق فوق الصوتية باستخدام المجموعة "يو" التي تم تنظيمها في أي من المصفوفتين كلتيهما ام' و ام" ومعالجتهما وفقاً للطريقة التي تم وصفها أدناه تمثل ما يمكن تحديده dnl التدفق". يكون
0 للاختبارات القيم التي تم الحصول عليها ل ام" في حلقة تدفق الماء -الهواء وتشير إلى القدرة على تمايز بشكل مرئي بين تدفق الفقاعات وتدفق الماء المستمر عند تقديمه باعتباره Jie "أوجه التدفق" هذه. تم توضيحها في الأشكال 4ا وإحب. تمثل الشكل 14 صورة من قيم ام" تم تشكيلها وفقاً للاختراع الحالي لتدفق الماء المستمر باستخدام مجموعة فوق صوتية للقناة إن - 16 للقياسات. يمثل الشكل لحب صورة من قيم "al تم تشكيلها باستخدام نفس المجموعة فوق الصوتية لتدفق
5 الفقاعات المتفرق المستمر. من الواضح من الأشكال 14 و4ب أنه من الممكن للتمايز عن طريق نظام التدفق بالفحص المرئي لهذه الصور. في الشكل 4أ؛ تتم ملاحظة أن شكل الهلال المحدد بوضوح الذي يدل على الإرسال خلال وسط سائل متجانس homogeneous liquid medium بنفس سرعة الصوت. يشير امتداد أو انضغاط الهلال في المحور السيني x-axis إلى زيادة أو انخفاض سرعة صوت الوسط
0 . سوف يشير سطوع أو إظلام شدة الهلال إلى إنخفاض ذو صلة أو زيادة في توهين الوسط حيث يمثل إشارة لم يتم قيأسها. يعد وجود تقلل الإرسال أو الضجيج في الوسط كما هو واضح في الشكل 4ب Va على وجود مكونات انعكاسية؛ مثل؛ وجود فقاعات في الوسط. في تعبيرات أبسط يمكن أن يرتبط البحث عن التباين إما بصورة محلية أو عالمية لامتداد المحور السيني أو انحراف الهلال؛ وجود إظلام أو
سطوع الإشارة؛ أو لوجود الضجيج الانعكاسي بوجود تباينات عند سرعة الصوت ؛ التوهين؛ أو المصادر الانعكاسية reflective sources سوف ينتج عن البحث عند أنماط التدفق متعددة الأطوار المختلفة كمثال» ووجود تدفق غاز الفقاعات وجود مصادر انعكاس متعددة ينتج عنها ضجيج على الإشارة كما هو موضح في الشكل deg ocd 5 سبيل المثال؛ سيناريو سائل متعدد الأطوار؛ مثل؛ الزبت والماء ينتج die امتداد
وانكماش عبر شكل الهلال دون إضافة الضجيج clutter باستخدام الاختراع الحالي؛ تتمثل فائدة تنظيم البيانات بهذه الطريقة في أن الصور يمكن إدخالها Bil في طرق باستخدام dallas الصور وتقنيات التمييز من النوع المستخدم لتحديد أوجة بشرية؛ وتقنيات تصنيف افتراضي لوضع الصور في فئات التي فيما بينها يتم تقليل احتمالية وجود خلل
0 في التصنيف احصائياً إلى الحد الأدنى. بمجرد معالجتها باستخدام نظام معالجة البيانات " دي " (شكل 9) بهذه الطريقة؛ يتم جعل نظام التدفق الأنبوب أو القناة " سي " قابلاً للتحديد نتيجة لقابليتها للمقارنة بأنظمة التدفق للخصائص المعروفة التي تم تحديدها بموجب تكييف ظروف حلقة الاختبار ومشاركتها كقاعدة بيانات لنظام تدفق. معالجة البيانات : يتم توضيح طريقة شاملة لتحديد نظام التدفق ay للاختراع Mall يستخدم
بيانات قياس فوق صوتية تم الحصول عليها من قنوات التدفق باستخدام نظام القياس " تي " تخطيطياً في مخطط سير العمليات "اف" (شكل 4). يوضح مخطط سير العمليات " اف ]" بنية المنطق من الاختراع all كما تم تجسيده في برنامج الكمبيوتر. سوف يدرك ذوي المهارة في هذا المجال أن مخططات سير العمليات توضح بنيات عناصر كود برنامج الكمبيوتر بما في ذلك قنوات منطقية على الدائرة المدمجة التي تعمل وفقاً
0 للاختراع الحالي. وبوضوح؛ تتم ممارسة الاختراع في نموذجه الأساسي باستخدام مكون آلة يجعل عناصر كود البرنامج في صورة توضح جهاز معالجة رقمية (أي؛ جهاز كمبيوتر) لاجراء تتابع تحويل البيانات أو خطوات المعالجة المناظرة لتلك التي تم توضيحها. للحصول على بيانات انتقال المائع (سواء في إنشاء قاعدة بيانات لنظام تدفق أو في ظروف نظام تدفق معروفة) في صورة مقبولة للمعالجة عن طريق الكمبيوتر في نظام معالجة البيانات "دي"
(شكل 9)؛ من المفضل لاجراء معالجة الإشارة الأولية والقياس في sang نمطية معالجة للإشارة 0 (شكل 5). يوضح الشكل 16 بيانات انتقال المائع الخام التوضيحي من قياس قناة أحادية للمجموعة "يو" قبل المعالجة؛ ويوضح الشكل 6ب هذه البيانات بعد المعالجة في وحدة نمطية لمعالجة الإشارة 40. في وحدة نمطية لمعالجة الإشارة 40؛ يتم shal مجموعة من الخطوات كما هو مُشار إليه تخطيطياً في الشكل 5. يمكن تنفيذ المعالجة التي يتم اجراؤها في وحدة نمطية للمعالجة 40؛ على سبيل المثال» في جهاز باستخدام» على سبيل المثال؛ دائرة FPGA (أو مصفوفة بوابة ALE لبرمجة مجال بعينه/ا8178 (field programmable gate كما هو مُشار ad) عند 42؛ يتم اجراء ترشيح FFT filtering للتصادم المتعدد على بيانات انتقال مائع القناة لإزالة التيار المباشر 0 أو dal) دي.سي. ؛ ضمور منخفض التردد وإشارات التداخل. كما هو مُشار ad) عند 44؛ يتم استخدام مرشح إزالة التضمين لإمرار ترددات منخفضة على البيانات التي تم ترشيحها الناتجة من الخطوة 42 لتوفير استجابة غلاف للتضمينات مرتفعة التردد؛ مقارنة بإزالة تضمين السعة المتضمنة أو إشارة لاسلكية radio signal االل. كما هو مُشار إليه عند 46؛ يتم قياس الطيف الناتج من ترشيح إزالة التضمين في الخطوة 44 ومجموعة سعة الذروة أو السعة القصوى المساوية 5 13( باستخدام سعات أقل تم قياسها بصورة متناسبة باعتبارها قيمة تجزيئية fractional value لسعة الذروة peak amplitude . بعد المعالجة في وحدة moduleddads 40؛ يتم تحضير بيانات انتقال المائع في صورة مصفوفة بحيث تكون بيانات نظام التدفق الخام متاحة باعتبارها أوجه تدفق في المصفوفات ام” أو al للمعالجة الإضافية عند معالجة البيانات " دي ” وفقاً للاختراع الحالي؛ كما هو موضح تخطيطياً 0 في الشكل 7. أثناء هذه المعالجة؛ كما سيتم توضيحه؛ تعد بيانات أوجه التدفق في المصفوفات ام" أو al لمعالجة تحديد الصورة. يتم اعتبار بيانات dng التدفق Jia صورة على شكل صورة أو كمية صورة 0070 . وفقاً لذلك؛ تمثل بيانات نظام التدفق في كل من المصفوفات ام" أو ام”” لكل dag أو صورة تدفق طقم منسجم الأجزاء لصور التدفق [07)؛ بالنسبة ل ان = 1؛ 2؛ ...؛ Lal يتم تمثيل متوسط أو 5 صورة dag تدفق متوسط @ باعتبارها:
— 4 1 — — 1 = 06م ner ~= (ن) يكون لكل صورة تدفق فى المصفوفات أيضاً ما يطلق عليه صورة pV تمثل ابتعاد تلك الصورة عن المتوسط الذي تم تحديده كما toh pm - op = يتم توضيح مزيد من التفاصيل لتحديد مقادير الصورة ‘ متوسط أو القيم المتوسطة وصور على
سبيل المتال فى Sirovich et al., “Low-dimensional procedure for the characterization of human faces”, Journal of the Optical Society of Vol. 4, p. 519 — 524, March, 1987 ,0781108. بعد ذلك؛ يمكن بشكل أمثل أن تتم معالجة بيانات صورة التدفق بما هو معروف بأوجه تدفق إيجن وفقاً للاختراع الحالي.
0 تكوين قاعدة بيانات لأوجه التدفق التي تمثل ظروف التدفق : بالنسبة لتحديد نظام التدفق عن طريق تمييز الصورة وفقاً للاختراع الحالي؛ يتم تشكيل إنشاء طقم منسجم الأجزاء لنظام تدفق أو قاعدة بيانات لوجه التدفق التمثيلي أولاً كما هو مُشار إليه عند 70. باستخدام الاختراع (Jad يعتمد تمييز نظام التدفق على أساس البيانات all الحصول عليها في حلقة التدفق بخلاف بثر ماء حيث إنه من السهل إنشاء أنظمة تدفق نموذج مختلف. ينبغي أن يتم إنتاج والحصول على بيانات
5 حلقة التدفق مع العلم أن أنظمة تدفق النموذج ينبغي أن تمثل أنظمة التدفق داخل i ما. يمكن تخطيط all أو سلوك المجال على سلوك حلقة التدفق عن طريق الأخذ فى الاعتبار بحرص الخواص المادية التالية أو العوامل التي تتعلق بأطوار المائع الثلاثة: (أ) أقصى وأدنى معدلات تدفق للزيت؛ (ب) أقصى وأدنى معدلات تدفق للماء أو المحلول الملحي؛
0 (ج) أقصى وأدنى معدلات تدفق للغاز؛ (د) لزوجة Viscosity وكتافة الزيت density ¢ (ه) لزوجة وكثافة الماء أو المحلول الملحي؛
— 5 1 — (و) لزوجة density of gas jlall 43USy ¢ (ز) لزوجات وكثافات الخليط الناتجة التي تستخدم ارتباطات الخليط الملائمة. يوضح شكل 7 في مخطط سير العمليات 70 تتابع تعليمات تم تنفيذ ها بالكمبيوتر تم اجراؤها في نظام معالجة البيانات " دي " لتجميع قاعدة البيانات لأمثلة وجه التدفق التمثيلية التي تم استخدامها بالاتصال بتحديد نظام التدفق وفقاً للشكل 8. أثناء الخطوة 72( يتم تحديد كميات وفقاً للخواص المادية لأطوار المائع أعلاه. من هذه الخواص» يتم أيضاً تحديد نطاق أعداد Reynolds أثناء الخطوة 72 لتصميمات التدفق المختلفة. مع ملاحظة أجزاء الزبت؛ والماء والغاز. فى الخطوة 74 يتم تحديد مصفوفة الاختبار حيث يتباين تدفق الزبت؛ والماء والغاز وفقاً EIR تتم ملاحظة عدد Reynolds لكل منها. أثناء الخطوة 75؛ يتم تحديد الخواص المادية لكل نقطة 0 محددة فى مصفوفة الاختبار؛ الخلائط ذات الصلة من تدفق الزيت؛ الماء؛ والغاز فى حلقة التدفق؛ واجمالي التدفق الذي تم قياسه حتى تحقيق عدد Reynolds الصحيح. تتضمن الخطوة 76 تحديد مصفوفة الاختبار لحلقة التدفق وضبط التدفقات المختلفة وفقاً لذلك يتوافق عدد Reynolds وأجزاء الطور مع مصفوفة الاختبار المحددة للبئر. أثناء الخطوة 78 يتم تشكيل المقياس ام' أو ام" لكل من نقاط مصفوفة GURY) ويشكل مفضل؛ مع الأخذ في الاعتبار 5 الانتقال من خلال مصفوفة الاختبار في مختلف الاتجاهات وبشكل ممكن بصورة عشوائية لتجنب تأثيرات التخلف النظامي. بإتمام الخطوة 78؛ يتم تشكيل طقم منسجم الأجزاء أو قاعدة بيانات من القياسات ام' أو ام" التي تمثل ظروف التدفق متعددة الأطوار في بئر ما. يتم الآن تحديد متوسط وجه التدفق بالطريقة التي تم وصفها أعلاه؛ باستخدام العلاقة التالية وأخذ "ام كمثال: my - > 11(q) AM") = 7 Yq M 20 حيث يكون هناك إجمالي قياسات حلقة التدفق الفردية "كيو ويمثل المعامل "كيو" القياس 0107 ل كيو -< 1 إلى كيو".
— 6 1 — يتم الآن تحديد مصفوفات صورة التدفق؛ " سي " ؛ (التي تمثل انحرافات عن المتوسط) باستخدام العلاقة التالية: CD — MD _ (M") وهكذا ¢ يتم تجميع مجموعة بيانات لصور التدفق وتخزينها على صورة 8 sae بيانات لنظام التدفق وتكون متاحة لتحديد أوجه التدفق إيجن أثناء الخطوة 82 لأوجة التدفق لأنظمة التدفق. تحديد أوجه التدفق إيجن : بافتراض أن ام" تمثل مصفوفة البيانات التي تم معالجتها؛ تعد أبعاد مصفوفة صورة التدفق 0 0 عبارة عن اس X (ان- 1 ( . بأخذ كل صف وتسلسله أو ارتباطه Tae كمجموعة؛ يمكن اعتبار كل CD ناقل في حيز بُعدي اس(ان-1) والذي باستخدام الاختراع الحالي يطلق عليه حيز التدفق. وفقاً للاختراع الحالي؛ ما تحديده على صورة أوجه التدفق إيجن 0 التي يتم تشكيلها أثناء الخطوة 82 لبيانات صورة dag التدفق. تناظر أوجه التدفق إيجن قيم إيجن عند معالجة المصفوفة وتمثل بيانات صورة التدفق التي تم تنظيمها داخل صورة المصفوفة التي تم وصفها هنا. وتمثل أوجه التدفق إيجن مجموعة من نواقل الأساس المتعامد في حيز التدفق يمكن إضافته بطريقة خطية لإنشاء أي صورة وجه تدفق. وهكذاء؛ يوفر الاختراع الحالي ترتيب بيانات التدفق بطريقة مماثلة للمدخلات لتقنيات التمييز 5 الظاهري المعروفة. يمكن أن يحدث dda على سبيل (JU عن طريق استخدام أحد طرق المعالجة التي تم وصفهاء على سبيل المثال؛ في Sirovich and M.
Kirby, “Low— .ا dimensional procedure for the characterization of human faces,” J.
Opt. (Soc.
Am A, 4 (1987), pp. 519-524 التى تم ذكرها مسبقاًء M.
Turk and A. Pentland, “Eigenfaces for Recognition” J.
Cog.
Neuroscience, 3(1) (1991), pp. 71-86; or M.
Turk and A.
Pentland, “Face Recognition Using 20 Eigenfaces”, Proc.
IEEE Conf. on Comp.
Vision and Patt.
Recog., (1991) pp. 586-591 ينبغي فهم أنه يمكن Lead استخدام ترتيب AT لتقنيات معالجة البيانات لتمييز الصور.
يقوم وضع بيانات التدفق أثناء الخطوة 82 بالطريقة التي تم وصفها بإنتاج ناقل واجهة إيجن أول بحيث يصل مريع الناتج الداخلي الإقليديسي بين ناقل واجهة إيجن و0091 التي تم جمعها على جميع القيم من 0 وتم قياسها باستخدام عامل 1/Q أقصى dad عددية. تقدم جريدة the Optical Society of Americas في مقال لسيروفيتش Sirovich تم ذكره مسبقاًء على سبيل المثال؛
وصفاً لكيفية استخدام هذه الطريقة لتحديد كل من أوجه التدفق إيجن (أوجه إيجن) بصورة متتابعة. تحديد قيم إيجن ك بمجرد تحديد أوجه التدفق إيجن أثناء الخطوة 82؛ تتم معالجة كل من أوجه التدفق أثناء الخطوة 84 لتحديد مجموعة من قيم إيجن يمكن استخدامها لتقليل الخطاً إلى الحد الأدنى بين تقريب وجه التدفق ووجه التدفق نفسه. تتم الإشارة إلى قيم إيجن التي تم تشكيلها أثناء الخطوة 84 وفقاً للاختراع الحالي على شكل صور التدفق إيجن. تمثل قيم إيجن أنواع مضغوطة
0 على صورة مجموعة من الكميات العددية التي تمثل قيم مميزة لأوجه التدفق إيجن في المصفوفات. تستخدم المعالجة في الخطوة 84 خوارزم الانخفاض إلى الحد الأدنى المناسب؛ مثل؛ ذلك الذي تم وصفه في “Numerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing”, Cambridge University Press, 2nd Edition (1992), W.H.
Press, S.A. W.T.
Vetterling, B.P.
Flannery ,لماكام»انا© 1. أثناء هذا الانخفاض الأدنى؛ يتم اجراء
5 طرح المصفوفة بين صورة التقربب والصورة الحقيقة لإنتاج مصفوفة الاختلاف. يتم تربيع كل عنصر من مصفوفة WAY) ويتم جمع جميع عناصر المصفوفة لتوفير dad عددية تزيد كلما أصبحت الصورتين مختلفتين بدرجة كبيرة. يشير مجموع يبلغ صفر على هذه الكمية إلى صورة متطابقة. ويتم تحديد مقدار الخطأ باعتباره يمثل " إي". أثناء معالجة الانخفاض إلى الحد الأدنى من الخطوة 84؛ Tas المعالجة لوجه تدفق إيجن أول فقط
0 باستخدام معالجة الانخفاض إلى الحد الأدنى التي تم وصفها أعلاه يتم اجراء؛ والبحث عن أدنى قيمة لمقدار الخطأ " إي" حيث تتباين قيمة إيجن. بعد ذلك؛ تتم إضافة وجه تدفق إيجن ثانٍ وتضمينها لتتعرض بصورة متراكمة للإنخفاض إلى الحد الأدنى؛ والبحث عن أدنى قيمة لمقدار الخطأ " إي" حيث تتباين أول قيمتين لإيجن في اثنين من الأحياز البُعدية. يتم استكمال معالجة الانخفاض إلى الحد الأدنى بصورة متكررة خلال عدد "كي" من خطوات المعالجة هذه لأوجه
5 اتدفق إيجن "كي" ووجه تدفق إيجن AT مضاف لتلك الأوجة المعرضة لمعالجة الانخفاض إلى
— 8 1 — الحد ١ لأدنى التي تم وصفها ٠ Del خلال كل خطوة كي" لأوجه تدفق إيجن لكي" يتم اجراء البحث لأدنى قيمة لمقدار Waal 'إي ١ حيث تتباين قيم إيجن 'كي' الأولى في حيز بُعدي AS يعتمد العدد المطلوب لأوجه التدفق إيجن على تباين أنظمة التدفق التى تتطلب الفحص. اعتماداً على التحاليل والدراسات الأولية؛ من المتوقع أن العدد "كي" لحوالي 10 خطوات ينبغي أن يوفر تقريب منطقي لوجه التدفق النهائي. هناك سمة مهمة ناتجة عن قيم إيجن التي تقدم مميزات ممكنة للقياس عن بُعد. باستخدام طريقة قيمة إيجن من الاختراع الحالي؛ وباستخدام العدد المتوقع "كي" لحوالي 10 من خطوات الانخفاض إلى الحد الأدنى؛ يصبح من الممكن أخذ مجموعة بيانات لها النقاط (ان-1)اس ؛ كل منها باستخدام تمثيل 8 بت وتكثيفه إلى 10 من الأعداد الحقيقة. من حيث ضغط البيانات لنظام 16 0 قناة باستخدام 1000 عينة لكل قناة وتمثيل نقطة البيانات 8 بت؛ يكون هذا مساوباً لحيز ذاكرة يصل إلى 120000 بت ليمثل التدفق (حوالي 117 كيلو). باستخدام طربقة قيمة إيجن التي تم وصفها هناء يمكن أن يتم تمثيل الوضع لنفس التدفق متعدد الأطوار في 320 بت باستخدام تمثيل نقطة طليقة للدقة الأحادية (حوالي 0.3 كيلوبت). الأمر الذي يعني أنه يتم ضغط البيانات باستخدام عامل يبلغ 400 أو بالتالي دون فقد معلومات مهمة. 5 على dag التحديد؛ يمكن أن تكون تقنيات انضغاط البيانات هذه المستقلة عن طريقة تصنيف افتراضي Shae للقياس عن بعد لنطاق عرضي منخفض في آبار ذات ثقوب مفتوحة لإرسال المعلومات التفصيلية حول وضع التدفق . Jal) فى حيز التدفق : اعتماداً على تحديد أوجه التدفق إيجن خلال الخطوة 84؛ التى تعد خاصة بنطاق مصفوفة الاختبار المحددة في الخطوة 74( يوفر الاختراع الحالي القدرة على تمثيل؛ 0 أثناء الخطوة 86؛ بيانات التدفق متعددة الأطوار على أساس قيم إيجن بمفردها في حيز التدفق البُعدي 'كي". يتم توفير التمثيلات عن طريق عروض تم تشكيلها باستخدام نظام معالجة البيانات "دي n . اعتماداً على النتائج التي تم الحصول عليها عند الاختبار» مثل؛ تلك التي تم إظهارها في الأشكال 14 و4ب؛ يتضح أن مجموعة بيانات قياس التدفق معاً وفقاً للنوع المختلف من نظام التدفق الذي
تم قياسه. وهكذاء من المتوقع أن يكون هناك تصميمات مختلفة كيفياً للتدفق خيث تتباين معدلات كل طور. تشير الأبحاث حول التدفق متعدد الأطوار إليها باعتبارها هي الحالة. انظرء على سبيل C.E.
Brennen, “Fundamentals of Multiphase Flows”, Cambridge «till University Press, (2005) بسبب التجميع المتوقع له؛ يمكن الآن استخدام تقنية تعليم افتراضي خلال الخطوة 88 وفقاً للاختراع الحالي للمساعدة على تصنيف سيناريوهات نظام التدفق المختلفة. تصنيف افتراضي لمعدلات التدفق أو لنظام التدفق : تمثل معالجة تصنيف افتراضي تقنية معالجة بالكمبيوتر معروفة. وتم توضيح أوصاف تمثيلية لتصنيف افتراضي؛ على سبيل المثال» في م" Noise Tolerant Fine Tuning Algorithm for the Naive Bayesian Learning Algorithm”, J. of King Saud Univ. — Comp. and Inf.
Sci. 26, (2014) pp. 0 K.
El Hindi ,237-246 ؛ و “Pattern Recognition and Machine Learning”, Springer, Berlin, (2006), C.M.
Bishop وفقاً للاختراع الحالي؛ يتم استخدام تصنيف افتراضي خلال الخطوة 88 لتصنيف أنظمة بالاعتماد على ظاهرة تدفق محددة. يتم اجراء هذا بحيث تكون صور نظام التدفق متاحة بسهولة أكبر ويمكن الوصول إليها للفحص والتحليل. وفقاً 5 لاختراع all يتم shal تصنيف افتراضي لبيانات نظام التدفق اعتماداً على أي من معدلات التدفق لأنظمة التدفق. تبدو هذه الطريقتين مناسبتين لنظام قياس متعدد الأطوار تم استخدامه على سيناريوهات البئثر. ينبغي فهم أنه يتم shal Load تصنيف افتراضي على أساس ظاهرة تدفق أخرى أيضاً. كدالة لتدفقات الزيت؛ الماء؛ ally يعد نظام التدفق متعدد الأطوار معروفاً بوضعه في أنماط 0 تدفق مختلفة. تم وصف هذاء على سبيل المثال» في بحث “Fundamentals of (Brennen (Multiphase Flows” تم ذكره مسبقاً. بطريقة سهلة؛ تظهر الأشكال 13 و3ب كيف تكون الاختلافات كيفياً بين تدفق السائل وتدفق الفقاعات واضحة بصورة مرئية؛ ويمكن Wish) بالعين. عند تكوين قاعدة بيانات لنظام التدفق بصورة أولية باستخدام ظروف الاختبار في حلقة التدفق كما تم وصفها أعلاه؛ يتم تصميم مصفوفة اختبار خلال الخطوة 74 التي تقوم بإنتاج مجموعة بيانات BASRA. 5 قاعدة بيانات نظام التدفق. بعد ذلك؛ يتم استخدام نظام التدفق المخزّن عند معالجة
البيانات لتحديد نظام التدفق الذي تم الحصول عليه في قنوات التدفق محل الاهتمام باستخدام أنظمة تدفق غير معروفة. بالنسبة لكل من مجموعات البيانات التي تم الحصول cle يسمح الاختراع الحالي لنظام التدفق من قنوات التدفق أن يتم فحصه بشكل فردي. باستخدام الاختراع الحالي؛ تعد مصفوفة الاختبار لبيانات تحديد نظام التدفق المخزنة في قاعدة بيانات نظام التدفق ممثلة لأنظمة التدفق المعروفة. يتم استخدام هذه البيانات باعتبارها احتمالات
مسبقة لأنظمة التدفق المعروفة التي يتم استخدامها كاحتمالات مسبقة وتوزيعات لأوجه التدفق. تمثل الاحتمالات المسبقة ما هو معروف كنمط فئة لتصنيف افتراضي. وبتم استخدام الاحتمالات المسبقة عن إنشاء مجموعات متوقعة؛ في عملية تعرف باسم الوضع في خانة؛ لنطاقات مماثلة من أنواع أنظمة التدفق. بعد ذلك؛ يتم اجراء تصنيف افتراضي خلال الخطوة 88 على بيانات نظام
0 التتدفق من أنظمة التدفق غير المعروفة التي تم الحصول عليها عن طريق مصفوفة المحول 'يو". كما تم وصفه أعلاه؛ يوفر الاختراع الحالي القدرة على تمثيل بيانات التدفق من مصفوفة فوق الصوتية في de sane منخفضة الأبعاد لمتغيرات "كي" التي يمكن استخدامها لتحديد التدفق. بمجرد تخطيط البيانات بطريقة ماء يكون من الممكن اجراء تصنيف افتراضي على القياسات. تصنيف مقابل نظام التدفق : بالنظر إلى طريقة تصنيف افتراضيء تقوم البيانات من كل نظام
5 تتدفق بإنتاج مجموعة فرعية من نواقل بُعدية "كي" في حيز التدفق. لكل نظام تدفق؛ يتم وضع كل منها في خانة معاً ويتم استخدام تعليم افترارضي خلال الخطوة 88. يقوم تصنيف افتراضي من الخطوة 88 بإنتاج مستويات ثقة للمخرجات على أساس البيانات التي تم قياسها بالنظر إلى احتمالية أن يكون التدفق في نظام تدفق محدد. وهكذاء يتم استخدام تصنيف افتراضي لتوفير أساس لتحليل وتحديد؛ خلال الخطوة 88؛ ما إذا كان من الملائم استخدام تحديد
0 نظام التدفق الذي تم اجراؤه خلال الخطوة 88 أو سواء كان ينبغي اجراء معالجة لتحديد نظام تدفق آخرء مثل؛ التصوير المقطعي للانعكاس من النوع الذي تم وصفه في طلب لم يتم البت فيه ذو صلة محدد مسبقاً برقم مسلسل 595689/14. يمكن أن يكون التصوير المقطعي للانعكاس Ladle على سبيل المثال؛ فيما يتعلق بنظام تدفق الغاز الرطب.
تصنيف مقابل معدل التدفق : يتعلق الاختراع الحالي أيضاً بتصنيف افتراضي مقابل معدل التدفق خلال الخطوة 88. عند القيام بذلك؛ يتم مراعاة الحرص لقياس نتائج تدفق الحلقة باستخدام أعداد بخلاف التدفق المطلق. يتم اجراء هذا بحيث يتم تخطيط نتائج حلقة التدفق بالنسبة لمواضع تدفق البثر.
5 يعد التصنيف مقابل معدل التدفق قابلاً للمقارنة مع التصنيف مقابل نظام التدفق. على الرغم من ذلك؛ بدلاً من الوضع في خانة بالنظر إلى نظام التدفق؛ يكون الوضع في خانة مقابلاً لزيادة معدل التدفق؛ سواء الإجمالي أو بالنظر إلى الأطوار الفردية. على سبيل (Jal يمكن أن تكون قيم التدفق المحددة في إجمالي عدد الخطوات الكمية مساوية ل Jwater «Joi 985ل التي يمكن أن ينتج عنها إجمالي عدد "آر" للوضع في الخانات:
Jwater Jgas 10 يزو[ = R وهكذا؛ يحدث تعليم افتراضي؛ وتوفر المخرجات من المعالجة مستوى ثقة أو الاحتمالية لكل قيمة من (اأ0ل» (Jgas «Jwater التي يمكن أن يتم تمثيلها كنقطة في حيز ثلاثي الأبعاد. وهكذاء يمكن أن يتم استكمال مخرجات معالجة تصنيف افتراضي وفقاً لمعدل التدفق سواء خطياً أو خطي ثنائي أو خلال طرق أخرى بين القيم الكمية لتشكيل مجال احتمالية في حيز ثلاثي الأبعاد. توفر 5 القيمة القصوى من الاحتمالية تقديراً لتدفق الزيت؛ الماء؛ والغاز. ينتج عن هذه المعالجة أيضاً قياس تدفق يعتمد على مصفوفة "يو" من أجهزة المرسل المستقبل فوق الصوتية كما تم وصفها أعلاه بالنظر إلى الشكل 1. بعد ذلك؛ يتم تخزين نظام التدفق المحدد خلال خطوة المعالجة لتصنيف افتراضي 88 على صورة نظام تدفق ed خلال الخطوة 90 في ذاكرة نظام معالجة البيانات "دي". وبعد نظام التدفق المحدد 0 والبيانات متاحة أيضاً للعرض والتقييم من قبل المهندسين والمحللين. نظام معالجة البيانات data processing system : كما هو موضح في الشكل 9؛ يتضمن نظام dallas البيانات "دي" وفقاً للاختراع الحالي جهاز كمبيوتر 100 مزود بمعالج 102 وذاكرة 4 مقترنة بالمعالج 102 لتخزين تعليمات التشغيل؛ معلومات التحكم وسجلات قاعدة البيانات داخله. يمكن أن يكون جهاز الكمبيوتر 100( حسب الرغبة؛ Ble عن مجموعة لينوكس؛ مثل؛
المتاحة من شركة HP أو من مصدر آخر؛ معالج متعدد القلوب مزود بعقد؛ (fie تلك المتاحة من شركة (IBM انتل أو أجهزة ((AMD) Advanced Micro Devices جهاز كمبيوتر ذو إطار رئيسي من أي نوع تقليدي له قدرة معالجة مناسبة؛ مثل؛ تلك المتاحة من IBM أو من مصدر CAT 5 ينبغي ملاحظة أنه يمكن استخدام معالجات رقمية أخرى؛ مثل؛ أجهزة الكمبيوتر الشخصية على
صورة حاسب شخصي؛ حاسب (sane أو Beal معالجة بيانات رقمية قابلة للبرمجة أو مبرمجة مناسبة أخرى . يكون لجهاز الكمبيوتر 100 واجهة بينية interface لمستخدم ما 106 وعرض المخرجات 108 لعرض بيانات المخرجات أو السجلات وفقاً للاختراع الحالي لتشكيل صورة نظام التدفق للتدفق
0 _متعدد الأطوار في قنوات تعتمد على بيانات نظام التدفق من مصفوفات المحول "يو" أو 'ام". يتضمن عرض المخرجات output display 108 مكونات»؛ (Jie طابعة وشاشة عرض مخرجات قادرة على توفير معلومات مخرجات مطبوعة أو عروض مرئية في صورة رسومات بيانية؛ كشوف بيانات» صور بيانية؛ مخططات بيانات؛ وما شابه ذلك كسجلات أو صور المخرجات. تتضمن الواجهة البينية للمستخدم 106 لجهاز الكمبيوتر 100 أيضاً وسيلة لإدخال مستخدم
مناسبة أو وحدة تحكم إدخال/إخراج 110 لتوفير وصول مستخدم ما للتحكم أو للوصول إلى المعلومات وسجلات قاعدة البيانات وتشغيل جهاز الكمبيوتر 100. يمكن أن تستقبل وحدة التحكم الإدخال/الإخراج 110 أيضاً قياسات البيانات للتدفق التي تم الحصول عليها أثناء اكتساب البيانات بالطريقة التي تم وصفها أعلاه. يتضمن نظام معالجة البيانات "دي" كذلك قاعدة بيانات 112 تم تخزينها في ذاكرة ماء التي يمكن أن تمثل ذاكرة داخلية internal memory 104؛ أو ذاكرة
0 خارجية external شبكية networked أو غير شبكية non—networked كما هو مُشار all عند 114 في جهاز خدمة قاعدة بيانات مصاحبة 116. كما هو ملاحظ أعلاه؛ تتضمن قاعدة بيانات database 112 أيضاً قاعدة بيانات نظام تدفق الاختبار التي تم تشكيلها أثناء تتابع المعالجة 70 الموضح في الشكل 7.
يتضمن نظام معالجة البيانات "دي" كود برنامج 118 تم تخزينه في ذاكرة غير انتقالية -000 transitory memory 104 لجهاز الكمبيوتر 100. ويكون كود البرنامج program code 8 وفقاً للاختراع Jal في صورة تعليمات قابلة للتشغيل بالكمبيوتر مما يتسبب في جعل معالج البيانات data processor 102 يقوم بتشكيل صور نظام التدفق للتدفق متعدد الأطوار في قنوات؛ كما تم توضيحه أعلاه. ينبغي ملاحظة أن كود البرنامج 8 يمكن أن يكون في صورة كود دقيق»؛ برامج؛ أنظمة تقليدية؛ أو لغات قابلة للتشغيل بالكمبيوتر رمزية توفر مجموعة محددة من العمليات المنظمة التي تتحكم في الجانب الوظيفي لنظام معالجة البيانات " دي " وتوجيه تشغيله. يمكن أن يتم تخزين تعليمات كود البرنامج 118 في صورة غير انتقالية في ذاكرة 104 لجهاز الكمبيوتر 100؛ أو على قرص 0 كمبيوتر computer diskette ؛ شريط مغناطيسي Magnetic tape ؛ قرص صلب تقليدي hard disk drive ؛ ذاكرة الكترونية للقراءة فقط electronic read-only memory « وسيلة تخزين ضوئية optical storage device « أو وسيلة تخزين بيانات appropriate data storage device ملائمة أخرى ذات وسط قابل للاستخدام بالكمبيوتر غير انتقالي -000 transitory computer usable medium تم تخزينه عليه. يمكن أن يتم تضمين كود 5 البرنامج 118 Lad على وسيلة تخزين البيانات «data storage device مثل؛ جهاز خدمة server 114( على صورة وسط قابل للقراءة بالكمبيوتر غير انتقالي non-transitory computer readable medium ؛ كما هو موضح. مما سبق؛ يمكن أن يتضح أن قياسات التدفق متعددة الأطوار التي تستخدم التصوير المقطعي فوق الصوتي يمكن أن تكون دقيقة عندما يكون هناك مستويات مرتفعة من الغاز الحر free gas 0 داخل النظام التي يمكن أن تتسبب في انعكاسات متعددة. حيث يعتمد التصوير المقطعي بصفة عامة على الإرسال بخلاف الانعكاسات الأكثر dada يمكن أن ينتج عن وجود فقاعات الغاز liquid gas أو كميات كبيرة من الغاز الحر مجموعة وانعكاسات متعددة يمكن أن تتسبب في اختلاط خوارزم sale] algorithms الإنشاء للتصوير المقطعي المباشر. باستخدام الاختراع الحالي؛ يتم تنظيم نفس البيانات التي تم الحصول عليها من قياس التصوير 5 المقطعي بطريقة ما بحيث يمكن إدخالها في خوارزميات التمييز الظاهري التي تستخدم التعليم
الآلي؛ وتقنيات تصنيف افتراضي. باستخدام الاختراع الحالي؛ يتم استخدام جميع البيانات داخل القياس باعتبارها مقابلة فقط لأجزاء يمكن استخدامها لإعادة إنشاء التصوير المقطعي. يعوق إثراء البيانات التي تم استقبالها في انعكاسات التدفق المعقدة في تدفقات الغاز السائل من أداء خوارزميات إعادة إنشاء التصوير المقطعي المنتظمة؛ ولكن باستخدام الاختراع الحالي» يتم shal
هذا السلوك ليكون ذو فائدة.
يوفر الاختراع الحالي أداءات متزايدة خلال تقنيات التصوير المقطعي المعروفة. وتكون هذه هي الحالة على وجه التحديد في أنظمة الغاز الرطب أو تدفق الفقاعات wet gas or bubbly flow 5 . يمكن أن يكون الاختراع الحالي أيضاً ذو فائدة للأنظمة الموجودة عن طريق المساعدة في تحديد نوع معالجة إعادة إنشاء التدفق المستخدمة.
0 يتم وصف الاختراع الحالي بدرجة كافية بحيث يمكن إعادة إنتاج متوسط معرفة في هذا الصدد والحصول على النتائج المذكورة في الاختراع الحالي هنا. على الرغم من ذلك؛ يمكن أن يقوم أي شخص ماهر في مجال التقنية؛ موضوع الاختراع الحالي هناء بتنفيذ التعديلات التي لم يتم وصفها في الطلب (lia لتطبيق هذه التعديلات على بنية محددة؛ أو في عملية تصنيع لها؛ تتطلب الموضوع المطلوب حمايتها في عناصر الحماية التالية؛ ينبغي أن تتم تغطية هذه البنيات في نطاق
5 الاختراع الحالي. ينبغي ملاحظة وفهم أن هناك تحسينات وتعديلات يتم اجراؤها وفقاً للاختراع الحالي الذي تم وصفه بالتفصيل أعلاه دون الابتعاد عن نطاق أو فحوى الاختراع الحالي الذي تم توضيحه في عناصر الحماية المصاحبة.
Claims (1)
- عناصر الحماية 1 - جهاز لتحديد نظام تدفق لتدفق ثلاثي الأطوار three phase flow للنفط oil والماء والغاز في zl على نبضات طاقة فوق صوتية ultrasonic energy pulses تم استقبالها في مجموعة من Seal الإرسال والاستقبال بعد الانتقال عبر التدفق الثلاثي الأطوار three phase flow في القناة؛ يشتمل على: 5 مجموعة من أجهزة الإرسال والاستقبال فوق الصوتية ultrasonic التي تم تثبيتها في مصفوفة array حول محيط القناة ¢periphery of the conduit مجموعة من أجهزة الإرسال والاستقبال فوق الصوتية Ultrasonic تكون AL للتشغيل بصورة فردية بدورها لكي ترسل باعتبارها طاقة فوق صوتية Ultrasonic energy لمحول طاقة transducer energy مرسل للانتقال خلال المائع fluid في القناة؛ 0 مجموعة من seal الإرسال والاستقبال فوق الصوتية ultrasonic تم تثبيتها في المصفوفة array حول محيط القناة periphery of the conduit عند عدم قابلية تشغيلها للإرسال تكون قابلة للتشغيل لاستقبال الطاقة في هيئة نبضات طاقة فوق صوتية energy pulses ultrasonic بعد الانتقال خلال المائع في القناة من محول الطاقة المرسل؛ و نظام معالجة بيانات data processing system قابل للتشغيل لتحديد نظام التدفق الخاص 5 بالتدفق Soul الأطوار three phase flow للنفط oil والماء والغاز 985 في القناة؛ يشتمل على: )1( ذاكرة memory تشتمل على قاعدة بيانات database مخزنة لبيانات نظام التدفق الخاص بالتدفق الثلاثي الأطوار three phase flow للنفط oil والماء والغاز gas كمجموعة من مصفوفات البيانات data matrixes التي تمثل أنظمة تدفق الاختبار المعروفة للنفط Oil والماء 0 والغاز 985 لمجموعة من أنظمة تدفق الاختبار في القناة؛ )2( تشتمل الذاكرة /01607017كذلك على تعليمات برنامج مخزن للتحكم في تشغيل نظام معالجة البيانات data processing system لإجراء تحديد لنظام التدفق للتدفق ثلاثي الأطوار three phase flow في القناة؛ )3( وحدة معالجة إشارة signal processing module قابلة للتشغيل لإجراء dallas إشارة5. مبدئية وتنسيق نبضات الطاقة فوق الصوتية ultrasonic energy pulses التي تم استقبالها؛(4) معالج قابل للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتشكيل قياسات التوهين وفترات انتقال نبضات الطاقة فوق الصوتية ultrasonic energy pulses التي تم استقبالها بين مجموعة فردية من Seal الإرسال والاستقبال وباقي مجموعة أجهزة الإرسال والاستقبال كنتيجة للانتقال خلال المائع في القناة؛ (5) يكون المعالج processor كذلك قابل للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتنظيم القياسات المشكلة للتوهين وفترات انتقال نبضات الطاقة فوق الصوتية ultrasonic energy pulses التي تم استقبالها في مصفوفات بيانات data matrixes فعلية دالة على أنظمة التدفق الفعلي للنفط oil والماء والغاز 985 في القناة؛ (6) يكون المعالج processor كذلك قابل للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتشكيل قياسات التناظر بين القياسات المشكلة المنظمة في مصفوفات البيانات data matrixes الفعلية والمجموعات الفردية لمجموعة مصفوفات البيانات data matrixes التي تمثل أنظمة تدفق الاختبار المعروفة للنفط Oil والماء والغاز 985 لمجموعة أنظمة تدفق الاختبار؛ )7( يكون المعالج processor كذلك قابل للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتحديد نظام التدفق لظروف التدفق الفعلية للتدفق الثلاثي الأطوار للنفط ofl والماء والغاز 985 في القناة بناء على القياسات المشكلة للتناظر؛ و )8( شاشة عرض قابلة للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتقديم نظام التدفق المحدد لظروف التدفق الفعلي للتقييم والتحليل analysis 2 - الجهاز Gay لعنصر الحماية 1؛ يتضمن كذلك نظام معالجة البيانات data processing 0 5715160 الذي يشتمل على: ذاكرة memory تشتمل أيضًا على نظام تدفق مخزن لظروف التدفق الفعلية التي تم تحديدها باستخدام المعالج processor . 3 - الجهاز By لعنصر الحماية 1؛ Cua أن المعالج processor عند قابلية تشغيله تحت 5 تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتشكيل التناظر بين القياسات المشكلة المنظمة لمصفوفات البيانات data matrixes الفعلية والمجموعات الفردية لمجموعة مصفوفات بيانات ظروف الاختبار يكونقابل للتشغيل لإجراء تصنيف Bayesian pb لمصفوفات بيانات data matrixes ظروف التدفق الفعلي. 4 - الجهاز وفقًا لعنصر الحماية 3 Gus أن تصنيف بايز لتشكيل التناظر بين القياسات المشكلة المنظمة لمصفوفات البيانات data matrixes الفعلية والمجموعات الفردية لمجموعة مصفوفات بيانات ظروف الاختبار يشتمل على تصنيف بايز بالاعتماد على أنظمة التدفق . 5 - الجهاز وفقًا لعنصر الحماية 3 حيث أن تصنيف ph لتشكيل قياسات التناظر Aa المنظمة لمصفوفات البيانات data matrixes الفعلية والمجموعات الفردية لمجموعة مصفوفات بيانات ظروف الاختبار يشتمل على تصنيف بايز بالاعتماد على معدلات التدفق flow rates 6 - نظام dallas بيانات data processing system لتحديد أنظمة التدفق لتدفق متعدد الأطوار في ald) بالاعتماد على انتقال الطاقة خلال المائع في القناة من جهاز مرسل مستقبل يقوم بالإرسال في مصفوفة array أجهزة الإرسال والاستقبال حول محيط القناة periphery of the conduit 5 إلى مجموعة من أجهزة الإرسال والاستقبال التي تقوم بالاستقبال في مصفوفة seal array الإرسال والاستقبال في المصفوفة array يشتمل نظام معالجة البيانات data processing system على: (أ) 5505 memory تشتمل على قاعدة بيانات database مخزنة لبيانات نظام التدفق الخاص بالتدفق الثلاثي الأطوار three phase flow للنفط oil والماء والغاز 985 كمجموعة من 0 مصفوفات البيانات data matrixes التي تمثل أنظمة تدفق الاختبار المعروفة للنفط Oil والماء والغاز 985 لمجموعة من أنظمة تدفق الاختبار في القناة؛ (ب) تشتمل الذاكرة memory كذلك على تعليمات malin مخزن للتحكم في تشغيل نظام معالجة البيانات data processing system لإجراء تحديد لنظام التدفق للتدفق ثلاثي الأطوار three phase flow في القناة؛(ج) وحدة معالجة إشارة signal processing module قابلة للتشغيل لإجراء dallas إشارة مبدئية وتنسيق نبضات الطاقة فوق الصوتية ultrasonic energy pulses التي تم استقبالها خلال المائع في القناة؛ (د) معالج قابل للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتشكيل قياسات التوهين وفترات انتقال نبضات الطاقة فوق الصوتية ultrasonic energy pulses التي تم استقبالها بين مجموعة فردية من Seal الإرسال والاستقبال وباقي مجموعة أجهزة الإرسال والاستقبال كنتيجة للانتقال خلال المائع في القناة؛ (ه) يكون المعالج processor كذلك قابل للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتنظيم القياسات المشكلة للتوهين وفترات انتقال نبضات الطاقة فوق الصوتية ultrasonic energy pulses 0 التي تم استقبالها في مصفوفات بيانات data matrixes فعلية dlls على أنظمة التدفق الفعلي للنفط oil والماء والغاز 985 في القناة؛ (و) يكون المعالج processor كذلك قابل للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتشكيل قياسات التناظر بين القياسات المشكلة المنظمة في مصفوفات البيانات data matrixes الفعلية والمجموعات الفردية لمجموعة مصفوفات البيانات data matrixes التي تمثل أنظمة تدفق 5 الاختبار المعروفة للنفط اأه والماء والغاز 985 في القنوات لمجموعة أنظمة تدفق الاختبار؛ (ز) يكون المعالج processor كذلك قابل للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتحديد نظام التدفق لظروف التدفق الفعلية للتدفق الثلاثي الأطوار للنفط اأه والماء والغاز gas في القناة بناء على القياسات المشكلة للتناظر؛ و (ح) شاشة عرض قابلة للتشغيل تحت تحكم تعليمات البرنامج المخزن لتقديم نظام التدفق المحدد 0 لظروف التدفق الفعلي للتقييم والتحليل. 7 - نظام dallas البيانات data processing system وفقا لعنصر الحماية 6« يتضمن كذلك: ذاكرة memory تشتمل أيضًا على نظام تدفق مخزن لظروف التدفق الفعلية التي تم تحديدها 5 باستخدام المعالج.8 - نظام dallas البيانات data processing system وفقا لعنصر الحماية 6 حيث يكون المعالج processor قابل للتشغيل shal تصنيف بايز لمصفوفات بيانات data matrixes ظروف التدفق الفعلي في تشكيل قياسات التناظر لبيانات ظروف التدفق الفعلي إلى مجموعة مصفوفات بيانات ظروف الاختبار.9 - نظام معالجة البيانات data processing system وفقا لعنصر الحماية 8 حيث أن تصنيف بايز لتشكيل قياسات التناظر لبيانات ظروف التدفق الفعلي إلى مجموعة مصفوفات بيانات ظروف الاختبار يعتمد على أنظمة التدفق .0 10 - نظام معالجة البيانات data processing system وفقا لعنصر الحماية 8( حيث أن تصنيف بايز لتشكيل قياسات التناظر لبيانات ظروف التدفق الفعلي إلى مجموعة مصفوفات بيانات ظروف الاختبار يعتمد على معدلات التدفق.1 - الجهاز وفقًا لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل بيانات نظام التدفق المعروف لتدفق الثلاثي5 الأطوار oil all والماء والغاز 985 على: معدلات تدفق من ثلاثة أطوار في مجموعة أنظمة تدفق الاختبار.2 - الجهاز وفقًا لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل lily نظام التدفق المعروف لتدفق الثلاثي الأطوار للنفط oil والماء والغاز 985 على: 0 لزوجة وكثافة الأطوار الثلاثة في مجموعة أنظمة تدفق الاختبار. 3 - الجهاز وفقًا لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل بيانات نظام التدفق المعروف لتدفق الثلاثي الأطوار للنفط oil والماء والغاز 985 على: خليط من المواد اللازجة والكثافات للأطوار الثلاثة في التدفق الثلاثي الأطوار three phase oil all flow 5 والماء والغاز 985.— 0 3 — 4 - نظام dallas البيانات Gag data processing system لعنصر الحماية 6 حيث تشتمل بيانات نظام التدفق المعروف لتدفق الثلاثي الأطوار للنفط Oil والماء والغاز 985 على: معدلات تدفق من ثلاثة أطوار في مجموعة أنظمة تدفق الاختبار. - نظام dallas البيانات dy data processing system لعنصر الحماية 6 حيث تشتمل بيانات نظام التدفق المعروف لتدفق الثلاثي الأطوار للنفط Oil والماء والغاز 985 على: لزوجة وكثافة الأطوار الثلاثة في مجموعة أنظمة تدفق الاختبار. 6 - نظام dallas البيانات Gig data processing system لعنصر الحماية 6 حيث 0 تشتمل بيانات نظام التدفق المعروف لتدفق الثلاثي الأطوار للنفط ofl والماء والغاز 985 على: خليط من المواد اللازجة والكثافات 0605186 للأطوار الثلاثة في التدفق الثلاثي الأطوار three phase flow للنفط oil والماء .gas lly¥ " 4 dime LX TT TN د has ai ATLL Be ag > حا اي E 8 م م ¥ % hi SER OY Fas 0 ال كر : 0 0 : ا Ny واس ل امح اا ام ل nd 3 FCA of a RE 1 اق ب اا اا 2 & FF of . تم ا اي 83 مرا ا ا x Fa ا wos go ل كر ومن i 1 ال >< من ان ب ٍ ا tT x EYEE ا + لابب اال ب . : ا ل ا ps 0 A 3 1 1 بم .| ال ا اج CV SA نا الب : لت موحت Se ON Non { Ea A ا ا اللا ال الع اك Ee A eT بيه اللي الح الو لشت الحا ال“ . ie ا ا ا ا ا ا Ce ال د fy 5 : ا 0 الال مجع x >» بخ Ny EEA a Sr ا لد NO TN SE SEA en A AN ل ال ل ا ار ذا ا اا ا ا ااي شدي الا ات ال PREY الي ل gern ل و GRE لا لخ § 3 p eat Wh ; او 8ن dan م (Sh OTT eT اي لكاي TX 0 0 ol اا .لتويك ب ل م ا BNE ا ميات كيراط SAR ECR iy 1 1 Enea 5 تس | الا ا ل REE ا Ei AWE IEE ال اير y : اا » ا د ا en ا ري سورت دي ال كر لا الا ا ايد اف م ا الا % RITE SR ادا رد SO الك 3 ل ل ل ا لدي ا ال ا No م ب" الاح دي قي جا ا أ ل 5 ¥ 4 : 8 لل 0 8 5 2 اناد تا aR ٠ ا FN TET نا اا Ny Ty اهمد لي wey ke 3 ا ا ar I CaN لك كبر ل امس We oT TRARY EY yt Te i LENT NTR Sy “ i ST اج SL اي 3 تمي A Yo LA i الف Te ان : ا اس سب ب ار ل v a الا الال F a NX ov ب Yo NS So Vo 1 م ب = 8 5 EE 4 \ J > x re A CS NON A \ / J I ANY EA ثم TONY LSE 4 Gard Soo E : oo a >“ ¥ A N ad a Noid ra Sb re A مع صن بخ ل AY hy . ا © ١ ما “ييا يجيا ب 4 4 8اا 0 ko ض &و. Ee. بج ان -- > "1 La y Be aE 0 ااا ٠ شكل x oN ss --0-- . yr 0" = fo ؛ با JadLIN 5 hy eh 1 Se ® Ny oh > ا + ب" 2 8 Lad w 1 oF Fag &® LTR SY Fw Be ®ha 2% عا ماج seal كيلا FF 8 I ١ لمجلا ا Xi TE ا EO PIER ب لحن لقم Ri : : > ast & =. IN a YE ia yl 5 ال My AE LY ® i 2 الكت Pe TR 0 REEL بي ل مض د يايد Eb Sin لس ١ د اا : att radi Fe ou fairy | & $e . wet * § 8 * 8 % ® با 13 Sp * oy x =e LRTI HR Ge ٍ ض Woy ir H 3 of i ْ 1 ْ' 1 ام وام Hy FA dus i ANE 1 ا LW RENE § ERR RY a il ] hy 0 8 8 د اوتا ا ل SEN JLT TREE CRT Se ا ول دخا بو ااا اك شكل “ب— 5 3 — فل 3 اص ,ْ Lvs ’ ب ye | : , ول os 4 للد شكل +: اهبا hy 3 9 3 ak 0 1 : ; 1 1 | المي Pb 3 حي a mC { 1 E 3 1 \ إْ تبج | we i - \ 3 - م a 5 8 3 حير : | 8i. : Be i { RE N : : \ Veo oF 1 1 | 1 1 : : 8 i | =< | jE I . 0 3 مي ل : } بد i Sn - . § {oe : | 3 انما 1 ET 3 SE : ) 5 : SES | 1 مجح مج بيجم 3 ا i | So ] Ty 3 د اتيج La = TT 2 a 3 . ان 1 : = & * الجا gلاله الهيلة السعودية الملضية الفكرية ا Sued Authority for intallentual Property RE .¥ + \ ا 0 § 8 Ss o + < م SNE اج > عي كي الج TE I UN BE Ca a ةا ww جيثة > Ld Ed H Ed - 2 Ld وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها of سقوطها لمخالفتها ع لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف ع النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية. Ad صادرة عن + ب ب ٠. ب الهيئة السعودية للملكية الفكرية > > > فهذا ص ب 101١ .| لريا 1*١ v= ؛ المملكة | لعربية | لسعودية SAIP@SAIP.GOV.SA
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201461973367P | 2014-04-01 | 2014-04-01 | |
| US14/595,689 US9424674B2 (en) | 2014-04-01 | 2015-01-13 | Tomographic imaging of multiphase flows |
| US14/632,636 US10422673B2 (en) | 2014-04-01 | 2015-02-26 | Flow regime identification of multiphase flows by face recognition Bayesian classification |
| PCT/US2015/021375 WO2015153130A1 (en) | 2014-04-01 | 2015-03-19 | Flow regime identification of multiphase flows by face recognition and bayesian classification |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| SA516371895B1 true SA516371895B1 (ar) | 2020-10-11 |
Family
ID=54189877
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| SA516371895A SA516371895B1 (ar) | 2014-04-01 | 2016-09-25 | تحديد نظام تدفق للتدفقات متعددة الأطوار عن طريق التمييز الظاهري والتصنيف الافتراضي |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10422673B2 (ar) |
| SA (1) | SA516371895B1 (ar) |
| WO (1) | WO2015153130A1 (ar) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018195368A1 (en) * | 2017-04-20 | 2018-10-25 | Schlumberger Technology Corporation | Detecting and correcting for discrepancy events in fluid pipelines |
| WO2018201023A1 (en) * | 2017-04-28 | 2018-11-01 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Circumferential resonance flowmeter |
| CN108412481B (zh) * | 2018-03-05 | 2021-07-09 | 中国石油天然气股份有限公司 | 超声波多普勒多相流分相流量测井资料解释方法和装置 |
| DE102018009199B4 (de) | 2018-11-22 | 2022-11-03 | Diehl Metering Gmbh | Verfahren zum Betrieb einer Messeinrichtung und Messeinrichtung |
| US11150203B2 (en) * | 2019-02-14 | 2021-10-19 | Schlumberger Technology Corporation | Dual-beam multiphase fluid analysis systems and methods |
| US11525723B2 (en) | 2020-08-31 | 2022-12-13 | Saudi Arabian Oil Company | Determining fluid properties |
| US11428557B2 (en) | 2020-08-31 | 2022-08-30 | Saudi Arabian Oil Company | Determining fluid properties |
| CN112735469B (zh) * | 2020-10-28 | 2024-05-17 | 西安电子科技大学 | 低内存语音关键词检测方法、系统、介质、设备及终端 |
| CN112507638B (zh) * | 2020-12-18 | 2021-08-06 | 北京科技大学 | 深层凝析气藏多相多流态判别方法及装置 |
| US20220326059A1 (en) * | 2021-04-13 | 2022-10-13 | Aramco Services Company | Wet gas holdup gas fraction and flow meter |
Family Cites Families (31)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5354146A (en) | 1990-06-29 | 1994-10-11 | Diamond Surface, Inc. | Pavement diamond grinder |
| US5485743A (en) | 1994-09-23 | 1996-01-23 | Schlumberger Technology Corporation | Microwave device and method for measuring multiphase flows |
| US5719329B1 (en) | 1995-12-28 | 1999-11-16 | Univ Ohio | Ultrasonic measuring system and method of operation |
| WO1997039314A1 (en) | 1996-04-16 | 1997-10-23 | Mobil Oil Corporation | Method of monitoring three phase fluid flow in tubulars |
| US5845743A (en) | 1996-10-04 | 1998-12-08 | Dechant; George A. | Post step gripping device |
| NO310322B1 (no) | 1999-01-11 | 2001-06-18 | Flowsys As | Maling av flerfasestromning i ror |
| US6354146B1 (en) | 1999-06-17 | 2002-03-12 | Halliburton Energy Services, Inc. | Acoustic transducer system for monitoring well production |
| AU3334800A (en) | 2000-03-09 | 2001-09-17 | Vladimir Drobkov | Simultaneous determination of multiphase flowrates and concentrations |
| GB2363455B (en) | 2000-06-12 | 2002-10-16 | Schlumberger Holdings | Flowmeter |
| AU2002255906A1 (en) | 2001-03-23 | 2002-10-08 | Baumoel, Joseph | Method for determining relative amounts of constituents in a multiphase flow |
| US6857323B1 (en) | 2003-09-23 | 2005-02-22 | Mks Instruments, Inc. | Two phase flow sensor using tomography techniques |
| BRPI0610244A2 (pt) | 2005-05-27 | 2010-06-08 | Cidra Corp | método e aparelho para medição de um parametro de um fluxo multifásico |
| NO324812B1 (no) | 2006-05-05 | 2007-12-10 | Multi Phase Meters As | Fremgangsmåte og innretning for tomografiske multifasestrømningsmålinger |
| US7673525B2 (en) | 2007-01-09 | 2010-03-09 | Schlumberger Technology Corporation | Sensor system for pipe and flow condition monitoring of a pipeline configured for flowing hydrocarbon mixtures |
| US8360635B2 (en) | 2007-01-09 | 2013-01-29 | Schlumberger Technology Corporation | System and method for using one or more thermal sensor probes for flow analysis, flow assurance and pipe condition monitoring of a pipeline for flowing hydrocarbons |
| EP2188599B1 (en) | 2007-09-18 | 2018-08-15 | Schlumberger Technology B.V. | Measuring properties of stratified or annular liquid flows in a gas-liquid mixture using differential pressure |
| RU2490598C2 (ru) * | 2007-12-05 | 2013-08-20 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Накладной ультразвуковой многофазный расходомер |
| US7607358B2 (en) | 2008-03-14 | 2009-10-27 | Schlumberger Technology Corporation | Flow rate determination of a gas-liquid fluid mixture |
| US8286466B2 (en) | 2008-06-05 | 2012-10-16 | Expro Meters, Inc. | Method and apparatus for making a water cut determination using a sequestered liquid-continuous stream |
| EP2199755A1 (en) | 2008-12-16 | 2010-06-23 | Nederlandse Organisatie voor toegepast-natuurwetenschappelijk Onderzoek TNO | An apparatus, a method and a computer program for recognition of flow regimes in a multiphase fluid flowing in a conduit |
| CN103201598B (zh) * | 2010-09-03 | 2017-05-24 | 洛斯阿拉莫斯国家安全股份有限公司 | 使用超声波使悬浮在流体中的微粒和流体流型可视化的装置和方法 |
| KR101810724B1 (ko) * | 2010-09-03 | 2017-12-19 | 로스 알라모스 내셔널 씨큐어리티 엘엘씨 | 다상 유체 특성화 시스템 |
| EP2453230A1 (en) | 2010-11-10 | 2012-05-16 | Nederlandse Organisatie voor toegepast -natuurwetenschappelijk onderzoek TNO | Separation of liquid components from a mixture with ultrasound monitoring |
| NL2005886C2 (en) | 2010-12-21 | 2012-06-25 | Nest Internat N V | Device and method for determining a flow velocity of a fluid or a fluid component in a pipeline. |
| US9696190B2 (en) | 2011-08-23 | 2017-07-04 | Cidra Corporate Services, Inc. | Acoustic probing technique for the determination of multiple liquid/froth interfaces in separation and storage vessels based on an oblique tomographic analysis approach |
| US9032815B2 (en) | 2011-10-05 | 2015-05-19 | Saudi Arabian Oil Company | Pulsating flow meter having a bluff body and an orifice plate to produce a pulsating flow |
| WO2013084183A2 (en) | 2011-12-06 | 2013-06-13 | Schlumberger Technology B.V. | Multiphase flowmeter |
| GB2513678B (en) * | 2013-04-30 | 2017-02-22 | Iphase Ltd | Oil well system and operating method including monitoring multi-phase flow in a pipe |
| US9383238B2 (en) * | 2014-02-19 | 2016-07-05 | Chevron U.S.A. Inc. | Apparatus, system and process for characterizing multiphase fluids in a fluid flow stream |
| US9404781B2 (en) | 2014-04-01 | 2016-08-02 | Saudi Arabian Oil Company | Multiphase metering with ultrasonic tomography and vortex shedding |
| US9612145B2 (en) * | 2015-05-21 | 2017-04-04 | Yildirim Hurmuzlu | Revolving ultrasound field multiphase flowmeter |
-
2015
- 2015-02-26 US US14/632,636 patent/US10422673B2/en active Active
- 2015-03-19 WO PCT/US2015/021375 patent/WO2015153130A1/en active Application Filing
-
2016
- 2016-09-25 SA SA516371895A patent/SA516371895B1/ar unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US10422673B2 (en) | 2019-09-24 |
| WO2015153130A1 (en) | 2015-10-08 |
| US20150276447A1 (en) | 2015-10-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| SA516371895B1 (ar) | تحديد نظام تدفق للتدفقات متعددة الأطوار عن طريق التمييز الظاهري والتصنيف الافتراضي | |
| US11668853B2 (en) | Petrophysical inversion with machine learning-based geologic priors | |
| Taborda et al. | Ground‐motion simulation and validation of the 2008 Chino Hills, California, earthquake | |
| Simmen et al. | Wavefront folding, chaos, and diffraction for sound propagation through ocean internal waves | |
| US7643374B2 (en) | Slowness-frequency projection display and animation | |
| CN105277978B (zh) | 一种确定近地表速度模型的方法及装置 | |
| Hartzell et al. | Effects of 3D random correlated velocity perturbations on predicted ground motions | |
| US8873333B2 (en) | Geophysical signal processing | |
| Artun et al. | Reservoir characterization using intelligent seismic inversion | |
| Zimmer et al. | Microseismic monitoring quality-control (QC) reports as an interpretative tool for nonspecialists | |
| CN104122584A (zh) | 根据地震数据确定方向性的方法及装置 | |
| US20050190651A1 (en) | Slowness-frequency projection display and animation | |
| CN106125133B (zh) | 一种基于气云区约束下的精细速度建模方法 | |
| Martinsson | Robust Bayesian hypocentre and uncertainty region estimation: the effect of heavy-tailed distributions and prior information in cases with poor, inconsistent and insufficient arrival times | |
| EP3417321B1 (en) | Method of calculating radiogenic heat production | |
| CN109521470B (zh) | 分析地质构造对地震反演裂缝密度影响的方法 | |
| De Matteis et al. | BISTROP: Bayesian inversion of spectral‐level ratios and P‐wave polarities for focal mechanism determination | |
| Dorn et al. | Shape reconstruction in seismic full waveform inversion using a level set approach and time reversal | |
| US11346968B2 (en) | Estimation of reservoir flow properties from seismic data | |
| Heidari et al. | Single-step probabilistic inversion of 3D seismic data of a carbonate reservoir in Southwest Iran | |
| CN113050191B (zh) | 基于双参数的页岩油toc预测方法及装置 | |
| Zhang et al. | Got noisy impedance? Try this | |
| Abgarmi et al. | M‐Split: A graphical user interface to analyze multilayered anisotropy from shear‐wave splitting | |
| US10571585B2 (en) | System and method for time-lapsing seismic imaging | |
| Xu et al. | Enhancing seismic porosity estimation through 3D sequence-to-sequence deep learning with data augmentation, spatial constraints, and geologic constraints |