油田动态监测系统分析（精选7篇）
油田动态监测系统分析 篇1
油田注水是采油生产中最重要的工作之一，是保持油田高产稳产的主要措施，同时注水系统耗电量在油田生产中也占相当大的比例，开发油田注水系统节能技术和装备一直是油田节能工作的重点。油田注水系统主要由注水站、注水管网、注水井组成，深入研究注水系统降耗技术，对于合理利用系统能量，降低生产运行费用有着巨大的经济效益。
1 注水系统现状
吉林油田公司共有9个采油厂，辖注水站63个，注水间811座，泵机组177台，注水井3926口。本文对9个采油厂中的长春、前大、红岗、新木、新民等5个采油厂注水系统进行了耗能分析;5个采油厂共辖注水站20个，注水间312座，运行的泵机组34台，注水井1241口;运行的34台泵机组中离心泵机组8台、柱塞泵机组26台。
2 注水系统数据分析
注水系统节能监测主要考核注水泵电动机平均功率因数、泵机组平均效率、油田平均注水系统效率三项指标。三项考核指标中，注水泵电动机平均功率因数0.91，电动机功率因数合格21台，合格率为61.76%;泵机组平均效率66.29%，泵机组效率合格18台，合格率为52.94%;油田平均注水系统效率41.65%，区块注水系统效率合格12个，合格率为70.59%。统计的34台泵机组平均效率达到了66.29%，运行效率较高;8台离心泵机组平均运行效率只有62.11%，运行状况较差;26台柱塞泵机组平均效率达到了78.48%，运行状况较好，见表1、表2、表3。
3 主要节能改造措施
1)从公司、采油厂、站队节能节水管理人员，对整个注水管网分布、设备的运行情况及注水资料能够详细掌握，能够了解、分析注水系统存在的问题，并积极设法解决。
2)近几年，吉林油田公司投入资金对单耗较高的注水站进行了更新改造，积极推广应用变频控制技术，改造高能耗、低效率的注水泵，对系统进行精确控制，提高了注水泵效率，使注水能耗明显下降。
3)对离心泵加装了软启动装置，降低了设备的冲击，减少设备的故障，保证了注水系统压力的稳定，提高了注水系统效率。
4 影响注水系统效率的主要因素
4.1 注水管网
1)注水管线及阀组结垢。油田设备中注水系统由于注水井的注入水组成复杂而容易发生复杂的物理和化学变化，产生复杂多样的水垢。这种结垢现象往往频繁出现而且具有相当大的危害性。水垢主要包括由难溶性碳酸盐和硫酸盐组成的表面化合盐类垢、腐蚀导致的水垢以及注入水中夹带的固体颗粒和水中微生物排泄物形成黏泥等。它们主要集中在注水井附近的地层、注水井底部、井筒壁、管道弯头和阀门等处，导致管损增加，最终形成注水机泵出口压力上升，相应注水单耗增加，对注水系统效率产生较大影响。
2)泵管压差较大。随着低渗透油田的注水开发，新转注井的注水压力较高，注水区块实际注水量的变化，造成原设计注水量与实际不匹配，泵管压差大，截流现象严重，注水单耗增加。
3)老油田部分注水区块供水半径较长，压力损失大，使注水系统效率降低。
4.2 注水泵
本文统计的离心泵机组效率均较低，都未达到合格指标，注水泵机组单耗相对较高，能量损失较大。有部分柱塞泵机组电动机功率因数不达标的情况。
4.3 注水井
由于单井节流比较普遍，使用阀门控制，节流损耗较大。有阀门串、漏阻现象，造成能量损耗,使注水系统效率降低。有一部分注水井为合注井，油田注水效果不明显，造成水资源浪费。
4.4 注水压力
个别区块水井注水压力参差不齐，干线压力不匹配，或供水半径长，压力损失大，区块需要较高的注入压力时，造成注不进去水。个别单位注水井井口超压运行，存在事故隐患，影响了油田正常运行。
5 提高注水系统效率措施及建议
1)改善水质或采取预防管线结垢的技术措施，可以在一定程度上防止注水管线水垢的生成，减缓结垢速度。如采取注入污水处理技术、防垢剂技术、管道表面涂层处理技术等。
2)积极推广应用变频控制技术，改变注水泵流量调节的方式，即改变泵的特性，来适应管路特性，以减小泵管压差。
3)有计划、有步骤对破损、腐蚀严重的管线、阀组进行改造。局部改造注水管网，降低管网注水压力，对个别的注水井进行增注，降低管网损失。采用分质、分压注水。
4)对由于节流损失造成管网损失增加、系统效率降低的注水系统，应结合生产实际要求和有关注水泵运行状况，对系统进行综合治理，实施分压分注，进行系统降压，单井增压，减少管网能耗损失。
5)对泵效相对较低的泵机组应加强设备维修保养，注意合理调整运行参数。对功率因数相对较低的泵机组，应加强对注水泵电动机的无功补偿，减少不必要的能耗损失，提高功率因数。
6 结束语
注水系统效率指标的组成因素中，影响注水系统效率的主要因素是注水泵机组效率和管网效率。两种效率之间关系密切，反映了注水泵与注水管网之间的匹配合理程度[1]。当匹配合理程度较高时，系统能耗较低;反之系统能耗较高[1]。一般而言，为降低系统能耗，总是遵循以下两条路线，一是通过系统运行的优化调度，二是调整注水管网系统的结构[1]。一个油田注水管网系统的注水能力，不管如何充分利用，都是有一定限度的。随着油田增储上产，新增注水井的数量不断增长，注水范围不断扩大，现有系统愈来愈不能完全满足油田生产的要求，调整注水管网系统的结构，改造扩建现有的注水管网系统将势在必行[1]。
摘要：根据吉林油田部分采油厂注水系统节能监测成果,以数据表的形式对注水系统做了初步评价和分析。分析了影响注水系统效率的主要4种因素,并提出9项合理改进措施及建议,以寻求最佳节能途经,为吉林油田注水系统改造提供了有力的技术支撑。注水系统有着较大节能潜力,只要做到有的放矢,注水系统将获得较好的节能效果。
关键词：注水系统,注水泵,注水系统效率,节能技术,吉林油田
参考文献
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油田动态监测系统分析 篇2
油田污水监测分析
油田含油污水监测分析方法主要有重量分析、酸碱滴定、沉淀滴定、络合滴定、氧化还原滴定、电化学分析、光学分析、色谱分析法.这些分析方法能及时、准确、全面地反映油田污水水质状况及发展趋势,为油田污水污染控制及宏观决策提供科学依据.
作 者： 作者单位： 刊 名：中国科技博览 英文刊名：ZHONGGUO BAOZHUANG KEJI BOLAN 年，卷(期)： “”(29) 分类号：X8 关键词：油田污水 测定 滴定法油田动态监测系统分析 篇3
关键词：通风,巷道,自学习,动态监测
煤矿井下巷道风速是随时变化的,主要规律是一种围绕某一平均值的上下起伏的平稳随机过程,其表现为平均风速和脉动风速,风速传感器最大限度地反映了井下主要巷道风速信息。目前,充分考虑并科学的使用了风速传感器的数据是实现风网动态监测的重要任务。从2005年起,我们开始考虑将井下风速数速传感器与通风解算技术相结合,进行风网实时解算、自我学习自我调整、不断修正,进行全风网管理的探索性研究。经过近两年的实践与计算机程序设计,目前已经初步完成了该技术的应用研究,并已经将研究成果应用到了开滦和峰峰煤矿的实践中,该系统能够准确的将风速传感器采集到的实时风速转换为巷道风量,并能根据月风量统计结果进行巷道阻力系数的自动调整,利用准确的实时风量,通过通风解算系统,对全矿井的风网进行反算,从而得到全矿井较准确的实时分风量分布状况。该系统还使用风速传感器对计算结果进行验证,以确定解算结果是否正确,如果实时解算得到的风量与用以验证的风速传感器计算出风量在允许的误差之内,则可以证明实时解算系统计算的全矿井风量状况是较准确的。
1全风网通风管理的自学习技术
一个智能控制系统若能通过自主学习,自动获取知识并能将所学到的知识用来不断改善对于一个具有未知特征过程的控制性能,则称这种系统为自学习控制系统,其关键部分是自学习控制器,它一般包括知识库、学习器、推理机和监督器等环节,当然自学习控制器有微机软件来实现。实际上,它是一组具有拟人自学习功能的智能控制程序。
自学习系统是一个强反馈系统,它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。在这种控制中要求系统能够根据被测参数、环境等的变化而自动对系统进行调节,使系统随时处于最佳状态。如果系统满足以下条件则为自学习系统:(1)它可以从其他系统接受和处理信号,即它可以交互。(2)它能自动地适当地改变其状态或性能。
2基于风网的自学习系统分析与设计
在系统中,有通风管理模块对井下风速风量进行分析处理,比如:检测数据的可信度,生成各种平均数据(如5分钟平均数据,10分钟平均数据,1小时平均数据,日平均数据等等)。有了风的各种数据,我们就可以充分利用计算机的强大功能,进行智能分析,系统自我学习,不断修正,将整个风网的各种参数修正的最佳状态,为安全管理提供最有效的指导,如:可以利用风速进行实时巷道迭代风网解算,还可以利用其他探测头的数据(比如瓦斯浓度)与风进行相关分析,进而确定巷道瓦斯变化规律、瓦斯涌出量是否异常等等。
2.1利用线形方程将风速转换为风量
设一个巷道的实时风速为V(平均风速为Mv),风量为Q(平均风速为Mq),且风速传感器测量的风速与实际风量存在线形关系,则:
当Mv=0时,Mq=0
代入方程,得到:b=0
因此(1)(2)可以简化为:
利用煤矿每月测得的平均风量和风速得出:
则:
2.2将实时风量与通风解算系统相结合进行实时风网反算
(1)根据风速传感器测到的实际风速,通过方程(5)计算得出风速传感器所在巷道的实时风量。
(2)将计算得出的实时风量输入巷道所在的解算分支中,并将其性质设定为固定风量。
(3)最后启动解算系统对全矿井风量进行实时解算。
一般煤矿井下安装有多个风速传感,为了保证解算准确,可以仅用其中几个风速传感器参与解算,另外的风速传感器则用以验证解算结果是否正确,如果实时解算得到的风量与用以验证的风速传感器计算出风量在允许的误差之内,则可以证明实时解算系统计算的全矿井风量状况是较准确的。
参与解算或验证的风速传感器可以根据实际情况进行选择、设定,操作界面如图1。
实时解算系统每小时进行一次运算,当解算成功时解算系统会将结果发送到“煤矿通风安全综合系统”。
服务器随时将全矿井的实时风量分布状况传输到整个矿务局各个用户计算机中,并进行实时动画显示,运行结果如图2。
3基于相关智能分析的瓦斯涌出量预测自学习技术
相关智能分析法是测定现象之间相关关系的规律性,并据以进行预测和控制的分析方法。我们知道煤矿井下数据之间存在着一定的相互联系、相互依赖、相互制约的数量关系。但由于这种联系非常复杂,无法建立准确的函数关系,因此很大程度上我们可以把他们看做现象之间严格的依存关系,在这种关系中,变量之间存在着不确定但比较严格的变化依存关系。对于变量的某个数值,可以有另一变量的若干数值与之相对应,这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波动。例如,瓦斯、CO浓度、和风速、风量之间就存在着相关关系。
系统利用相关分析法测定煤矿井下数据之间相关关系和规律,并据此建立预测模型,进而进行预测和控制。系统自动将重要的井下数据,如瓦斯、CO等与其他可能相关的数据进行实时分析预测,在智能分析的基础上,系统自我学习不断修正预测模型参数,将最佳的井下探测数据用于系统瓦斯涌出量分析和预测,为安全管理提供最有效的指导。
煤矿监测系统主要监测煤矿井下各种有毒有害气体及工作面的作业条件,如高浓度甲烷气体、低浓度甲烷气体、一氧化碳、氧气浓度、风速、负压、温度、岩煤温度、顶板压力、烟雾等。我们利用井下这些重要数据并结合“相关分析”技术可以很好的发现煤矿瓦斯、CO等有害气体的变化规律,进而再建立智能预测模型。随着时间的推移,系统不断进行分析、建立预测模型,将分析预测结果经过与实际数据的对比学习,逐渐找到最佳的系统分析预测状态。这种自学习能力反复进行,预测精度不断提高且能不断适应新的井下环境。
系统随时都进行分析,表1是一次相关分析结果。
系统根据分析结果,自动学习建立预测模型,图3是模型的一个预测结果,在预测中,系统还可以对安全操作给出建议。
4小结
随着国家对煤矿企业安全生产要求的不断提高和企业自身发展的需要,目前我国各大、中、小煤矿都已安装了矿井监测监控系统。各煤矿安装的监测系统,虽然有一定差别,但都将历史数据进行了处理、保存,有不少系统甚至将数据存储到了数据库之中,大量准确的历史数据为我们研究煤矿安全规律提供了必要的条件。自学习系统由于其固有的优点,吸引了许多国家竞相研究,研究主要集中在自然语言系统(NLS)、智能教学系统任务、智能支持系统、解释系统以及协同智能接口等方面。可以预见,随着软件和硬件技术的发展以及在这方面的研究的进展,将不断会有更多的自学习系统问世。
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油田动态监测系统分析 篇4
作者：徐兰
无线电监测系统需要接收不同形式的信号，因此应具有高接收灵敏度、大动态范围、极快的搜索截获速度、宽工作频率范围、多种信号形式的解调能力、完善的信号分析处理能力、灵活的控制方式、多站构成广域系统等功能。
无线电信号强弱差异很大，监测系统既要监测小信号，还要监测大信号，这就要求监测系统具有很宽的动态范围。
监测系统动态范围对测试结果的影响
图1为国外某监测系统的实际监测界面。(a)、(b)不同之处在于分别获取两界面时，发射源与监测系统天线间的距离不同。分析(a)中的数据，此时发射源与监测系统天线间的距离较远，最大信号电平为35dBμV，290MHz～300MHz频段中超过10 dBμV的信号只有5个。(b)中发射源与监测系统天线间的距离较近，最大信号电平为82dBμV，而290 MHz～300 MHz频段中所有频道电平值均超过了10 dBμV。显然，(b)图中，由于大信号电平超过了系统瞬时动态范围限值(约65 dB)而产生了内部失真。如果频道占用度自动测试系统以10 dBμV作为统计门限来测试各频道占用情况，则最大信号电平为35 dBμV时290 MHz～300 MHz频段中只有5个频道被占用。而最大信号电平为82dBμV时会作出290 MHz～300 MHz频段中所有频道全部被占用的错误报告。
可见，有必要对频谱监测系统产生内部失真产物的机理进行研究，以便在工程建设中采取有效的技术措施予以弱化;还应对现有设备的内部失真性能进行研究，以便在使用中扬长避短，同时要对各设备提供方产品的内部失真性能进行研究，以便在采购时择优决策。
系统动态范围受限的几个环节
2.1有源天线动态范围的限制
有源天线一般由天线阵子、保护电路、匹配、放大器等电子电路构成。其内部保护电路、放大器等的输入输出特性有一定的线性动态范围，正常使用时信号强度应在它的线性动态范围内，否则就会产生天线内部失真。接收机的内部失真产物还可以利用外接RF衰减器试验方法加以识别，而天线内部失真产物往往会被监测系统认为是空中信号而作出错误的判断。
2.2天线转换矩阵动态范围的限制
天线转换矩阵一般由电子开关构成。当需要通过的信号电平过大时，会被限幅而产生内部失真产物。
2.3混频器动态范围的限制
混频器工作原理就是依靠电子电路的非线性作用，产生本振频率与信号频率的和或差频，而实现信号频率搬移的。当两个以上信号同时输入到混频器时，各输入信号及它们的谐波成分在混频器内部同样会产生和或差频。这种新的频率成分(接收机内部失真)也有可能落到中频带内。在一定的信号电平范围内，混频器产生的内部失真可以被忽略。但二阶内部失真信号电平随输入信号电平按二次方规律增长;三阶内部失真信号电平随输入信号电平按三次方规律增长。可见，当总的输入信号电平大到一定程度时混频器产生的内部失真便不能被忽略了。
2.4中频放大器对动态范围的限制
为了接收小信号，中频放大器必须提供相当高的增益。中频增益主要决定着系统的灵敏度性能。但是，中频放大器也有一定的动态范围，输入信号增大时就会出现失真。一般通信接收机中常采用负反馈电路实现自动增益控制。然而，在监测接收机中却不能这样做，因为监测接收机要准确测量信号电平值。有的接收机企图通过衰减信号的方法减少失真，这种方法在降低大信号的同时也对小信号进行了衰减。这就使其测量小信号的能力降低了，其总体效果降低了系统的灵敏度，反而使得系统动态范围降低。
2.5模数转换器(ADC)动态范围的限制
ADC动态范围的下限(识别最小信号的能力)与ADC的转换灵敏度及信噪比有关。
(1)ADC的转换灵敏度
ADC的转换灵敏度(也称ADC的分辨率)取决于ADC器件的输入电压范围Vp-p(-V，V)及其转换位数n;若Vp-p=2V，一个量化阶所能识别的电压为ΔV=2V/2n;ADC位数越多，器件电压输入范围越小，它的转换灵敏度越高。
(2)信噪比(SNR)
理论上给定采样频率fs时，处于0.5fs带宽内的量化噪声为ΔV/，对于一个满量程的正弦信号，SNR可表示为:
SNR=6.02n+1.76dB+10lg(fs/2B)，
B为模拟中频信号带宽。
在一个模拟中频带宽中同时不失真地监测大、小信号的最大能力与ADC的信噪比值近似(不超过)，即:监测大信号不产生压缩的幅度为ADC的满量程值，最小信号的识别条件是信号幅度大于ADC的底噪(可以认为是ADC的分辨率)，
当fs=67.8MHz，B=4MHz，Vp-p=1V时，SNR值见表1。
从表1中可看出，采用转换位数n越大，采样频率fs越高，ADC动态范围就越大，当然这样的选择成本越高。
改善监测系统动态范围降低系统内部失真的方法
(1)尽量选用专业监测接收机
专业监测接收机设计有RF预选器，一般由多个不同带宽和中心频率的亚倍频程滤波器组成。由于目前业界对宽带信号监测功能的重视，过去常用的监测接收机只有窄带中频，不能胜任宽带信号的监测，有些同行就把目标转到了目前较先进的具有宽带扫频功能的射频信号分析仪上，它们的高速、宽带功能很有优势，但由于它们一般在RF输入之后没有进行RF预选处理(或只有简单的低通滤波)，所以，在城区复杂的电磁环境中，当监测频段附近有大信号时它们的抗干扰能力明显较接收机差。由大信号进入接收通道产生的非线性失真分量，不但抬高了底噪，使系统灵敏度降低，有些甚至大大超过外部信号，即出现了外界客观不存在的假信号，这样的监测系统实际上的瞬时动态范围是不能满足复杂电磁环境下监测工作需要的。
合理的选配方案应该是：选用有RF预选器的专业监测接收机模拟通道(有些厂家称为tuner)，利用其宽带中频输出，进行可控衰减的中频放大滤波处理，之后做14或16位精度的A/D转换、数字下变频、数字正交变换、专用DSP(FFT变换、信号解调、监测测向专业算法的实现)、PC接口及显示操作实现。
(2)采用无源天线
在条件许可的情况下，选用无源天线做监测天线是明智的。在固定站可由不同频段的多副无源天线覆盖全频段;但在频率低段，要保证无源天线增益足够高，天线尺寸就要足够大，这在外出执行监测任务时极为不方便。现在已有方便安装与撤收的宽带(50MHz～3GHz)便携天线供选用。
(3)采用大动态范围天线转换开关矩阵
监测系统使用的射频开关矩阵一般由宽频率范围的微波开关电路构成。例如HE116GaAs单刀双掷微波开关电性能中，1dB压缩输入功率为16～24dBm，如果射频输入电平值超过此限值也会产生失真产物。所以，应该采用大动态范围微波开关电路构成的射频开关矩阵。
(4)采用高性能预选器
性能优良的射频预选器应由RF衰减器、亚倍频程带通滤波器、窄带带阻滤波器、低噪声放大器等构成。
一般接收机都有RF衰减器。在测量大信号时，为了保护设备和避免失真经常使用RF衰减。亚倍频程带通滤波器用于对带外信号进行有效抑制，尽可能减少大信号进入系统的机会。窄带带阻滤波器在系统设计时适当使用，将监测站存在的定频常发大信号进行有效抑制。为了提高测试系统的灵敏度，低噪声放大器经常在测量小信号时使用，但此时要特别注意控制其输入总电平值，以免其产生的内部失真带来错误的报告。
(5)采用大动态范围混频电路
混频电路的动态范围对系统动态范围起着关键作用，应尽量扩大。但是，这会使系统功耗增加。也可通过应用软件调整混频器的本振电平值，本振电平越高，1dB压缩点也越高，动态范围就越大。当然这也可能使本振信号泄漏发射升高，给系统电磁兼容带来不良影响。
(6)采用数字控制中频增益控制
一般接收机的人工增益控制(MGC)和自动增益控制(AGC)功能均用来调整系统的动态范围。但是，由于它们影响电平测量的准确性，在频谱监测时不能使用。对此，一般采用数字增益控制(DGC)，系统在根据信号大小控制中频放大器的增益值的同时，对信号电平测量结果进行相应修正。
(7)提高ADC的信噪比
提高ADC的信噪比(SNR)，可以使系统瞬时动态范围得到提高，以增加硬件成本为代价的方法有:
增加ADC的有效位数n、提高采样频率fs、降低一次采样的模拟信号带宽B。
还可以实时调整ADC不过载的监测范围：
根据实际监测环境的情况确定系统重点监测场强的范围，适时调整线性不过载范围。如图2所示，在监测强信号为重点时控制增大Vp-p，使监测信号幅度范围上移为D′，在监测小信号为重点时，控制减少Vp-p，使监测信号幅度范围下移为D″。
结束语
电子电路工作中产生内部失真产物是难免的，我们只要能适当控制使其频率不要落在测试带内，或者幅度不超过要测试的最小信号电平值，即可不产生错误的测试报告。当系统内部失真有可能产生假信号造成错误测试报告时，还可以利用监测系统内部失真产物信号自动识别的应用技术(如:采用输入射频电平实验、信号多域相关性判别、频谱模型识别等技术)对测量得到的信号，特别是小信号和互调信号进行自动识别，判断它们是否确属来自空间的电磁信号。
好的监测系统不仅要求发现小信号的能力强,灵敏度高，还要求系统线性好，具有宽的线性动态范围，即能在强弱信号并存的电磁环境下不失真地工作。
参考文献
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原文转自：www.ltesting.net
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油田动态监测系统分析 篇5
本文通过动态称重系统监测数据对安庆长江大桥的车辆荷载状况进行评估分析, 以进一步指导桥梁的养护管理决策, 保证桥梁的健康运行。
1 概述
安庆长江公路大桥全长5 985.66 m, 主桥为5跨连续双塔双索面钢箱梁斜拉桥, 主跨长510 m。大桥全线按双向4车道、高速公路标准设计, 设计时速为100 km/h。为了实时监测桥上各车道的通行车辆荷载, 评估桥梁状况, 并指导桥梁常规性检查与管养, 考虑安装动态称重系统, 但由于安庆大桥主桥为钢箱梁, 没法安装动态称重系统, 只能将系统安装在大桥南北引桥两端入口处。
动态称重系统是安庆长江公路大桥结构健康监测系统中的一部分, 其主要功能是实时监测大桥中跨位置的车辆载荷与交通流数据。健康监测的数据分析主要是车辆荷载对主桥的影响, 由于各个车辆的车速不一样, 在引桥上所测的车辆组合到主桥时组合就不一样, 为此, 在大桥上南北两塔再分别安装高清摄像机, 对行驶至大桥接近中跨位置的车辆进行二次抓拍。大桥南北两塔高清摄像机分别将采集到的车辆数据通过现有光缆实时传送给管理中心的健康监测系统管理软件。安庆长江大桥结构健康监测系统软件通过访问监测系统后台数据库, 以车辆的车牌号码作为唯一匹配标识, 重新确定每辆车行驶至大桥接近中跨位置的日期、时间和车道。通过这种间接方式即可实时获得大桥中跨位置的车辆载荷与交通流数据。
2 基于健康监测和动态称重系统的桥梁结构评估分析
结构健康监测系统是通过测量反映大桥关键部件的环境激励和结构响应状态的相关信息, 实时监测大桥的工作性能和评价大桥的工作条件, 以保证大桥的安全运营及为大桥的养护维修提供科学依据。安庆长江大桥结构健康监测系统中, GPS实时监测大桥的几何线形及其变化, 研究索塔与主梁挠度变化与环境变化的关系, 为大桥工作状态动态显示及结构健康评估提供帮助。
安庆大桥在南北塔顶和主跨跨中上下游各布置了一个GPS测点, 图1为2014-10-01全天安庆大桥主跨上游侧跨中竖向位移趋势。从图中可以看出, 在这一天内跨中竖向变形变化在0.1 m左右。其中在16∶00~20∶00期间, 跨中竖向变形变化很大。为了分析影响主跨竖向挠度大变化的主要原因, 选取14∶00~18∶00期间 (从一个较稳定的过程到一个变化较大的过程) 主梁竖向变形和各环境因素 (风、温度、交通荷载等) 数据, 做进一步分析, 其中风、温度等环境信息可以由健康监测系统获得。
图2为通过风速仪获得的主跨跨中上游侧风速情况, 14∶00~18∶00风速较小, 实时风速在5 m/s以内 (2~3级风) , 风对跨中竖向变形的影响可以忽略。图3为通过空气温湿度计获得的主跨跨中上游大气温度, 在该期间温度呈现先升高后稳定的变化趋势, 变化范围在3℃以内, 相比较一天的温度变化量较小, 温度对跨中竖向变形的影响较小。
为了进一步研究影响跨中竖向位移的主要因素, 结合动态称重系统 (如车轴信息、车重、车速等) 建立大桥主跨车辆荷载识别算法, 实时反映任意时刻主跨车辆分布状况。图4为14∶00~18∶00跨中竖向位移最大和最小点对应时刻 (分别对应16:08:06和14:10:44) 主跨车辆荷载分布示意图。由图4 (a) 、 (b) 可以看出, 无论是在车的数量上还是总轴重上16∶08∶06时刻的数据都远远超过14∶10∶44时刻的数据。因此可以得出车辆荷载是导致在桥梁主跨跨中发生位移变化的主要原因。
3 结论
本文综合应用动态称重系统和健康监测系统, 对桥梁结构进行评估, 对导致桥梁跨中挠度变化的原因进行分析。研究结果表明, 在14∶00~18∶00期间风速、温度对桥梁竖向跨中挠度的影响较小, 通行车辆荷载是造成竖向跨中挠度变化的主要原因;应加强对超重车辆的管理, 减少车辆荷载对桥梁的疲劳损伤。
参考文献
[1]BS 5400英国桥梁规范[S].
[2]美国各州公路和运输工作者协会.美国公路桥梁设计规范[M].辛济平, 万国朝, 张文译.北京:人民交通出版社, 1997.
[3]陈惟珍, 刘兆吉, 杨光.我国公路钢桥抗疲劳设计规范亟待更新[J].桥梁建设, 2006 (5) :53-55.
油田动态监测系统分析 篇6
1中子水流氧活化测井仪器的组成及测井原理
1.1 仪器的组成
中子水流氧活化测井仪由遥传短节 (包含磁定位、温度、压力、自然伽马四个参数) 、上发生器短节、采集短节 (包含四个伽马探测器) 、下发生器短节组成。 (仪器连接图, 如图一)
1.2 中子水流氧活化测井仪的主要技术指标
仪器最大耐压:80MPA
仪器最高耐温:135℃
仪器最大外径:43mm
仪器长度:6.84m
1.3 中子水流氧活化测井原理
中子水流测井时中子管发射能量为14Mev的快中子, 快中子轰击仪器周围流体中的氧原子, 与氧原子发生核反应, 氧原子被激化后, 产生不稳定氮的同位素16N, 处于激发态的氮衰变后还原为氧同时产生高能伽马射线, 其半衰期为7.13s。这些高能的伽马射线能够穿透井中流体、油管、套管和水泥环。中子水流氧活化测井仪是通过对氧活化活化伽玛射线时间谱的测量来反映油管内、油套环型空间、套管内含氧流体的流动状况, 通过解析时间谱可以计算出含氧流体的流动速度, 从而准确反映各油层的注入剖面。
2中子水流氧活化测井施工工艺
中子水流氧活化测井技术测流量的方式主要采用停点测量。在测量时, 需要根据中子产额、注入介质的不同选择不同活化周期期 (1、2、10s) 和数据采集期 (20、40、60s) 。中子发生器在活化周期内连续发射中子, 使周围的流体中的氧原子被活化, 活化周期结束停止工作。一段时间后, 流体依次到达各探测器, 各探测器记录的时间谱上出现一个峰, 根据时间谱上峰的位置可知水流到达各探测器的时间T。由于流体在这段时间走的路程就是各探测器的源距L, 则水的速度V=L/T。由于井内套管和油管直径D已知, 就可算出水流的截面积S, 则可求出流量。
3实例分析
3.1 中子水流氧活化测注聚剖面
某井为孤东油田的一口注聚井, 注聚方式为笼统正注, 管柱结构为光油管加喇叭口, 喇叭口在所有油层下方深度为1387.6米。该井射孔层段分别为17号层:1338.4-1339.9m, 20号层:1349.0-1360.0m, 21号层:1367.1-1374.0m。中子水流氧活化测井仪分别停点测得各深度流量为:1346.26m无水流显示, 1366.16m测得油套环形空间向上的水流为116.61m3/d, 1375.56m测得油套环形空间向上的水流为160.08m3/d, 配注为170m3/d (地面水表读数) , 测量结果与配注基本一致, 根据测量结果分析17号层不吸水, 20号层相对吸水量占全井注入量的72.85%, 21号层相对吸水量占全井注入量的27.15%, 20号层为主要吸水层。 (测井成果图, 如图二)
3.2 中子水流氧活化找漏
某井为孤东油田的一口注水井, 注入方式为笼统正注, 管柱结构为光油管加喇叭口, 喇叭口设计深度为1279.96m。该井测井施工时, 注入量为300m3/d。
根据该井的测井目的, 使用中子水流氧活化仪器分别停点测得的各深度的流量为:986.07m测得油管内向下的水流为302.93m3/d, 与全井注入量吻合, 1002.97m测得油套管中均无向下水流显示, 结合井温曲线分析, 油管在997m附近存在漏失, 漏失水量为全井注入量。301.25m测得油套环形状空间测得向上的水流为298.07m3/d, 292.01m测得油套环形状空间测得油套环形状空间无向上的水流显示, 说明套管在292.01～301.25m之间存在漏失点, 漏失量为全井水量。 (测井成果图, 如图三)
4结论
中子水流氧活化测井通过记录氧活化产生的伽马射线得到时间谱, 方便准确的计算油管、套管和油套环形空间的向上和向下的流体速度, 为不同管柱和注入流体条件下测量水流速度提供了准确可靠的方法, 在注入剖面监测、找漏、验封和验窜等测井项目中取得了很好的效果, 目前中子水流氧活化测井技术在油田动态监测中得到了广泛的应用。
摘要：油田开发过程中, 注入剖面监测是了解生产动态的重要手段。传统的注入剖面监测技术有同位素示踪、电磁流量计等, 这些测井技术受到测量精度、注入介质的粘度、油层的物性、井壁的清洁程度、管柱限制等因素的影响, 不能满足注入剖面动态监测的需求。中子水流氧活化测井技术通过对氧活化后的流体流速的测量来定量反应注入情况, 能够对注入剖面准确监测, 同时能够方便进行找漏、验窜和验封等工程测井。
关键词：中子水流氧活化,注入剖面,找漏
参考文献
油田动态监测系统分析 篇7
关键词：油藏开发动态数据库,数据管理Oracle数据库,C/S模式
1 研究内容和技术路线
1.1 研究内容
构建Oracle油藏标准数据库, 研制一套全新的油藏数据管理软件, 满足日益增加的油藏数据日常管理与分析需求。
1.1.1 设计和构建Oracle油藏数据库
设计数据库逻辑结构, 符合石油行业标准;
建立数据库内容, 满足总公司级和下属各油田的数据及应用需要;
定制与实施安全策略, 保证数据库的安全性;
定制与实施备份与恢复策略, 保证数据库的实时可用性和完整性。
1.1.2 研制基于Oracle油藏数据库的数据管理软件
实现开发单元变更维护、数据输入、数据处理、数据查询与分析、数据任意合计、报表输出、数据上报与收集、系统维护等功能。
2 主要成果及创新点
2.1 构建ORACLE油藏开发动态数据库
2.1.1 实现了符合行业标准的开发动态数据库
数据库设计构建符合相关行业规范, 实现了与主流开发数据逻辑结构的统一, 采用它使得油藏开发动态数据库了实现大容量数据存储和快速数据提取, 并能通过网络与其它应用系统实现数据共享。
2.1.2 实现了涵盖内容丰富的数据库
油藏数据库涵盖三大类型的数据:生产数据、基础数据、辅助数据;同时为了提高数据库的安全性、数据逻辑独立性、缩短软件开发周期, 还设计了多种视图, 完全满足应用需求。
2.1.3 实现了安全的数据库
相比其它类型的数据库如SQL SERVER及FORPRO等, 它提供了更细的权限划分管理、更复杂的用户验证机制、更精细的审查机制等诸多更强的安全措施, 确保数据库安全。
2.1.4 实现了平稳、健壮的数据库
2.2 研制全新的油藏数据管理软件
系统以中石化股份有限公司及其下属油田各级单位的油藏动态数据管理需求为基础, 系统包括开发单元基础数据维护、数据录入、数据处理、数据查询、报表打印、数据上报、数据迁移等多种功能模块。特别是实现了单元信息变更维护与跟踪、数据校验、油藏分类管理等多种实用功能。
主要技术创新点:
2.2.1 油藏开发动态数据库构建
数据库涵盖的内容广泛:月度生产数据, 开发单元基础数据, 油藏分类数据等;数据库逻辑结构符合行业标准:油藏数据库逻辑结构与开发数据库逻辑结构统一;数据库平台和目前主流开发数据库统一:大型关系数据库ORACLE9i。最终达到了实现大容量数据存储和快速数据提取, 并能通过网络与其它应用系统实现数据共享的目的。
2.2.2 单元历史信息追踪及维护功能实现
实现了月度单元基础信息库, 详细记录单元变更信息;详细记录单元历史信息;实现单元划分;维护开发单元基础信息;维护开发单元组合关系, 最终实现了实现了开发单元历史数据的跟踪和分析。
2.2.3 实现了灵活的数据汇总机制
在月度单元基础数据建立的基础上, 实现单元组合关系建立及维护, 包括常规单元组合关系的自动建立及用户自定义组合关系的建立, 在此基础上完成任意条件的单元数据相加、相减关系的计算, 实现多级合计, 形成灵活数据汇总机制。
2.2.4 实现了多重数据校验功能实现
实现了一致性校验、逻辑校验、自定义校验, 确保入库数据的合法性及库中数据的准确性及一致性。
2.2.5 实现了完备的油藏分类查询统计
根据开发单元地质条件、流体性质不同, 以及其它条件不同, 采用先特殊后一般、逐层分类的方法, 对开发单元进行分油藏分类查询统计分析。
2.2.6 跨单位联合查询对比分析统计功能实现
实现了任意阶段用户自定义条件所有开发数据差值统计对比分析功能, 满足总公司层面需求。
3 目的意义
总体目的:构建Oracle油藏标准数据库, 研制一套全新的油藏数据管理软件, 具体如下:
(1) 适应对总公司层面应用的支持:通过网络为其它应用系统提供数据存取和访问, 适应大容量数据存储和快速数据提取;
(2) 满足全面应用的支持:
(3) 满足总公司层面对油田开发数据的应用需求:
4 软件总体设计
本软件包括Oracle油藏数据库和油藏数据管理软件两部分。首先是Oracle油藏数据库的设计和构建, 然后是油藏数据管理软件的设计。
根据应用的需要, 本软件整体架构采用客户机/服务器 (C/S) 模式。
4.1 软件总体框架
服务器端主要是Oracle油藏数据库服务器, 包括Oracle油藏数据库, 提供Oracle数据库的存储管理和读写服务;在客户端为油藏数据管理软件, 调用Oracle油藏数据库的数据读写服务, 实现各种数据管理的功能。
4.2 油藏数据库的总体设计
为满足总公司级以及下属各油田级的应用需要, Oracle油藏数据库的内容设计包括基础数据、生产数据、辅助数据等3大类共20个数据表, 以及25个视图。
4.2.1 软件的功能模块结构
软件的功能主要包括:身份验证、数据录入、数据处理、数据查询、报表输出、数据应用分析、系统维护等。
4.2.2 软件数据设计
软件的数据以Oracle油藏数据库为主, 用到的数据文件包括用于建库的原始数据表格文件、用于Oracle油藏数据库的安全备份和恢复的文件、用于数据上报和收集的文件、从数据库导出的表格文件等。
4.3 应用前景
通过使用本软件系统, 建立了新的Oracle油藏数据库, 相较于旧的Foxpro油藏数据库, 该数据库结构设计规范合理, 数据库性能更高, 容量更大, 数据管理维护方便, 可以完全备份和恢复;在新的油藏数据库基础上, 油藏数据管理软件可以实现开发单元变更维护、数据录入和数据校验、数据查询、数据任意汇总、报表输出、数据上报和收集等功能, 相较于旧的油藏数据管理系统, 功能更加强大和全面, 满足日益增加的油藏数据的日常管理和分析需要。
本软件系统特别适合油藏管理人员使用, 适宜于推广到中石化总部、各油田、各采油厂的规划管理部门使用。
参考文献