La sonda in fibra è stata ampiamente utilizzata nel campo del rilevamento della fase gassosa multifase a causa della sua interferenza anti-elettromagnetica, facile array e alta sensibilità. In questo documento, viene proposto un metodo di imaging a flusso a due fasi a gas-liquido basato sulla sonda in fibra a singola modalità. La fusione della tecnologia di misurazione della sonda in fibra singola e dell'algoritmo di interpolazione Kriging non può solo fornire una visualizzazione più completa e dettagliata della distribuzione di mantenimento nell'area di misurazione, ma superare efficacemente anche i limiti dei metodi tradizionali.
Algoritmo di interpolazione Kriging
L'algoritmo di interpolazione di Kriging è un metodo di stima locale basato sulla funzione di varianza, che non solo considera la relazione di posizione spaziale tra il punto di stima e il punto di osservazione, ma considera anche la correlazione spaziale tra di loro, alleviando così efficacemente l'impatto della scarsità dei dati sull'interpolazione e migliorando l'accuratezza dell'interpolazione. Il processo di implementazione specifico di imaging di interpolazione dell'aria basato sull'algoritmo di interpolazione di Kriging è il seguente
Raccolta e preelaborazione dei dati:Utilizzando i dati di mantenimento del gas misurati dalla sonda in fibra ottica, viene costruito un set di dati originale contenente le coordinate di ciascun punto di misurazione e il corrispondente holdup del gas e i punti dati anormali e mancanti vengono eliminati.
Montare la funzione di varianza sperimentale:Per ogni coppia di punti di misurazione, viene calcolata la distanza tra loro (cioè la distanza di ritardo) e quindi viene calcolata la semi-varianza del mantenimento del gas tra la coppia di punti. Le semi-natarie di tutte le coppie di punti di misurazione sono raggruppate in base al ritardo. Per ogni intervallo di ritardo, il valore medio della semi-varianza di tutti i punti all'interno dell'intervallo viene calcolato per formare il valore della funzione di varianza sperimentale. Secondo i valori calcolati della funzione di variazione sperimentale, il modello appropriato è selezionato per il adattamento e quindi risolto mediante metodo di regolazione indiretta, è possibile ottenere il valore dell'effetto Nugget C 0, è possibile ottenere il valore parziale del abutement C e l'alfa a intervallo variabile, in modo da stabilire il modello di funzione di variazione sperimentale.
Risolvi il coefficiente di peso:La funzione di varianza tra il punto stimato e il punto noto viene calcolata utilizzando la funzione di varianza sperimentale stabilita. Nell'intervallo di ricerca con il punto da stimare come il centro, viene calcolato il valore della funzione di variazione tra il punto e tutti i punti noti e combinati con il valore di semi-varianza tra tutti i punti noti ottenuti nel passaggio 2, le equazioni di Kriging sono sostituite, sono stabilite le equazioni M +1
Risolvi la stima:I coefficienti di peso M ottenuti sono stati sostituiti nella formula di stima del gas di mantenimento per il calcolo dell'interpolazione ed è stato ottenuto il valore di mantenimento del gas stimato di questo punto.
Visualizza i risultati:Utilizzando il software di elaborazione delle immagini, questi punti dati vengono mappati in una griglia nella regione di interpolazione per generare un'immagine a due manutenzione del gas della sezione trasversale della colonna. Nell'immagine, diversi colori o livelli di grigio rappresentano le dimensioni di mantenimento del gas di diversi punti di interpolazione nella sezione trasversale della colonna, che mostra intuitivamente la distribuzione spaziale del mantenimento del gas.
ANalisi dei risultati sperimentali
Considerando che il processo di interpolazione di Kriging comporta molte operazioni di matrice e vettoriale, calcolo della formula del modello, soluzione inversa matrice e visualizzazione dei risultati di interpolazione, questo documento sceglie la cassetta degli attrezzi DACE nel software MATLAB per completare il lavoro correlato. Il DACE Toolkit integra le funzioni predittive del modello Kriging e le relative funzioni ausiliarie per gestire in modo efficiente le operazioni matematiche complesse di cui sopra. In generale, le aree con una maggiore ritenzione di gas indicano che le bolle sono raggruppate o ci sono bolle più grandi, mentre le aree con ritenzione di gas più basse indicano che le bolle sono più disperse o più piccole di volume. Con l'aumento della portata del gas, anche il mantenimento del gas aumenta, specialmente al centro del tubo, mentre il mantenimento del gas vicino alla parete del tubo diminuisce gradualmente. Questo cambiamento riflette la tendenza della concentrazione di bolle al centro della colonna. Il motivo è che l'attrito tra il fluido e la parete del tubo rallenta la portata vicino alla parete, aumentando la resistenza della bolla per aumentare. Pertanto, le bolle tendono a raccogliere al centro della stringa con una portata più elevata e una minore resistenza, con conseguente massima concentrazione di bolle e ritenzione di gas in questa regione. Al contrario, ci sono meno bolle vicino alla parete del tubo e la ritenzione del gas è relativamente bassa, formando un modello di distribuzione delle bolle con centro denso e bordo sparso. La simmetria dell'immagine di mantenimento del gas lungo la direzione radiale della colonna del tubo indica che la distribuzione delle bolle è relativamente uniforme sulla sezione della colonna del tubo e non si forma un grande gruppo di bolle. Inoltre, la stabilità del mantenimento del gas dimostra ulteriormente la stabilità del processo di flusso, che è tipico del flusso di bolle.
Conclusione
Questo metodo non solo risolve la limitazione della tradizionale sonda in fibra ottica dell'array nella misurazione della ritenzione del gas, ma beneficia anche dell'eccellente stabilità e durata del sensore in fibra ottica, che è molto adatto per l'applicazione in un ambiente complesso come i pozzi di petrolio e gas. Fornendo un'immagine intuitiva della distribuzione della fase gassosa, la tecnologia di imaging può aiutare a regolare le strategie di produzione, ottimizzare gli schemi di iniezione dell'acqua e supportare efficacemente la stimolazione. Inoltre, il monitoraggio in tempo reale e la visualizzazione dei cambiamenti nel mantenimento del gas sono fondamentali per l'identificazione precoce dei rischi di sicurezza, come l'accumulo di bolle che potrebbero portare all'instabilità della pressione o al fallimento delle apparecchiature. Pertanto, questa tecnologia ha un importante significato guida e valore pratico nella prevenzione di potenziali problemi.