声波早期检测气侵数据处理与程序设计

声波可被用于早期检测气侵 ,然而由于钻井现场存在强干扰 ,泵的波动信号 (声源 )难以提取。通过采用特殊的软、硬件技术 ,可提高声波传播中的抗干扰能力。对强干扰下的声波信号采用两级差动放大 ,采用相位超前型三运放二阶电路 ,实现一级增益线性调节。利用概率密度技术捕捉声信号的微小变化 ,能够有效地识别气侵并报警。采用智能滤波线技术 ,有利于计算机识别较强干扰下声波波形周期 ,并计算时间延迟     

高压天然气偏差系数的高精度解析模型

目前计算高压下天然气偏差系数最常用的是Dranchuk Abu Kassem模型 ,但在实际应用中 ,这种模型的计算结果存在较大的误差。根据Standing和Katz的天然气偏差系数图表 ,采用多重高阶曲线拟合方法 ,建立了高压天然气偏差系数的高精度解析模型 (简称LXF模型 )。利用两种模型对不同拟对比温度和拟对比压力组合条件下的天然气偏差系数进行了拟合计算 ,与理论图版值的误差对比显示 ,在高温高压条件下LXF模型的拟合结果更优 ,特别是随着拟对比压力的增加 ,LXF模型的误差不断减小 ,因此 ,该模型更适用于高压和超高压条件下天然气偏差系数的工程计算。由于LXF模型是数学解析模型 ,因而具有计算快速、方便的特点。同时在压力大幅度变化的情况下 ,LXF模型计算精度比其他计算模型更高     

高压天然气偏差系数的高精度解析模型

目前计算高压下天然气偏差系数最常用的是Dranchuk-Abu-Kassem模型,但在实际应用中,这种模型的计算结果存在较大的误差。根据Standing和Katz的天然气偏差系数图表,采用多重高介曲线拟合方法,建立了高压天然气偏差系数的高精度解析模型（简称LXF模型）。利用两种模型对不同拟对比温度和拟对比压力组合条件下的天然气偏差系数进行了拟合计算,与理论图版值的误差对比显示,在高温高压条件下LXF模型的拟合结果更优,特别是随着拟对比压力的增加,LXF模型的误差不断减小,因此,该模型更适用于高压和超高压条件下天然气偏差系数的工程计算。由于LXF模型的误差不断减小,因此,该模型更适用于高压和超高压条件下天然气偏差系数的工程计算。由于LXF模型是数学解析模型,因而具有计算快速、方便的特点。同时在压力大幅度变化的情况下,LXF模型计算精度比其他计算模型更高。     

声波早期检测气侵数据处理与程序设计

声波可被用于早期检测气侵，然而由于钻井现场存在强干扰。泵的波动信号（声源）难以提取，通过采用特殊的软，硬件技术，可提高声波传播中的抗干扰能力。对强干扰下的声波信号采用两级差动放大，采用相位超前型三运放二阶电路，实现一级增益线性调节，利用概率密度技术捕捉声信号的微小变化。能够有效地识别气浸并报警，采用智能滤波线技术，有利于计算机识别较强干扰下声波波形周期。并计算时间延迟。