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    油氣水三相流中渦輪流量計測量特性
    發布時間:2022-2-8 08:16:39

    [摘要]基于皮球及傘集流渦輪流量計與放射性密度-持水率計組合儀在油氣水三相流流動環中的動態測量結果,建立了預測三相流總流量的渦輪流量計物理模型及軟測量模型,給出了具有較高精度的三相流總流量預測結果,表明利用皮球及傘集流型渦輪流量計仍然可以有效地測量油氣水三相流總流量。
      眾所周知,油氣水三相流測井技術是目前油田動態監測領域中迫切需要解決的難題之一。從上世紀70年代開始,大慶油田與吉林大學合作最早提出了用于自噴井中的集流型放射性低能源測量油氣水三相流流量方法"。隨著大規模的油井轉抽,大慶油田在原來三相流測井技術基礎上又研制成了皮球及傘集流型環空三相流測井儀[2-5),將耐壓指標提高到30MPa,耐溫指標提高到125℃,采用遙測技術實現了井溫儀、壓力計、渦輪流量計、放射性持水率-密度計多種傳感器的組合。在該項三相流測井技術中,渦輪流量計在三相流總流量測量中扮演了重要角色,如何將渦輪流量計與其它密度及持水率測井信息進行有效組合以實現總流量測量是油氣水三相流分相流量測量的重要基礎。
      盡管渦輪流量計在三相流測井技術中已取得--定應用效果,但是,對渦輪流量計測量三相流總流量的理論認識還仍有局限性,近年來的三相流測井實踐表明,采用不同集流程度的集流器后,其三相流測井解釋模型會發生較大變化,在一定程度上制約了渦輪流量計在三相流測井中的應用效果。鑒于目前對發展油氣水三相流測井技術的迫切性,本文對皮球集流渦輪流量計從三相流流動特性與測量特性相結合角度進行了綜合考察,以期進一步認識渦輪流量計測量油氣水三相流機理,并為今后三相流測井解釋技術發展提供借鑒。
    1油氣水三相流測井組合儀
    1.1皮球集流三相流測井組合儀
      如圖1所示,皮球集流環空三相流測井組合儀自下而上是皮球集流器、渦輪流量計、持水率-密度計、井溫壓力計,其中渦輪流量計放置在集流后過流通道內,由于集流器的集流效果,使得測量通道內油氣水三相流流型相對變得均勻,可改善渦輪流量計測量效果。密度-持水率采用放射性低能源測量方法。
     
    1.2傘集流三相流測井組合儀
      傘集流油氣水三相流測井組合儀自下而上是傘集流器、渦輪流量計、持水率-密度計、井溫.壓力短接和遙測短接(圖2)。傘集流器張開后,井內流體進入測量通道,由渦輪流量計測量體積.流量,由持水率-密度計測量密度和持水率,然后流體流出測量通道,井溫壓力計用來測量井內的溫度和壓力。
     
      持水率-密度計結構如圖3所示。放射源在測量流道內居中放置,被測量的三相流體繞過放射源進入測量區域,放射源發射的x射線和γ射線通過被測流體后,經過密封準直器使射線準直通過,之后進入由Nal(TI)晶體和光電倍增管(PMT)組成的閃爍探測器。Nal(TI)晶體將每個x和γ(光子轉換成為多個可見光子,可見光子的數量正比于到來光子的能量;然后由光電倍增管將這些可見光子轉換成電信號輸出,信號的輸出幅度正比于射線的能量,供后續電路處理。新設計的傳感器在流道結構、密封準直器結構和放射源結構等方面做了優化,改善了其動態響應特性。
     
    2皮球集流渦輪流量計在油氣水三相流中測量特性
      皮球集流渦輪流量計在三相流模擬井中動態實驗是在大慶生產測井研究所進行的,垂直上升管中油氣水三相流流動工況范圍如下:水流量為0~60m³/d;油流量為0~45m³/d;氣流量為0~125m³/d;含氣率為0~80%;含水率為0~90%;含油率為0~85%,實驗共測取了86組組合儀測量數據。圖4為.皮球集流渦輪流量計在不同流動密度ρn時的測量響應特性。從圖4中可以看出:對同一ρn值,渦輪轉速TRPM隨三相流總流量增加而增加;隨流動密度ρn增加,渦輪流量計測量靈敏度增加。流動密度ρn定義為:
     
      圖5給出了流動密度ρn與測量混合密度ρm之間的實驗關系,由于三相流相間存在滑脫效應及流型的非均勻分布,其二者之間還存在較大差異。理論上無滑脫均勻混相流體的流動密度ρn與混合密度ρm應相等。如果單從氣液兩相流動考察,流動密度ρn與混合密度ρm之間數學關系,即:
     
      式中:ρt為液相密度,C。為相分布系數,Vgj為氣相漂移速度,Vm為氣液兩相流混合速度。由(2)式可以看出,相間滑脫及相分布特性是影響流動密度ρn與混合密度ρm差別的主要因素。顯然,若混相流體均勻混合且無相間相對運動,則有:Co=1,Vgj=0,也就是ρn=ρm,ρn有時稱為無滑脫密度就是由此而得。但是,在一般情況下,混相流體并非完全均勻混合的,且存在著相間相對運動,所以有:Co≠1,Vgj≠0,也就是ρn≠ρm。由此看到,正確確定Co及Vgj是表達ρn與ρm之間關系的關鍵。
      基于油氣水三相流動態實驗數據,利用兩相流漂移模型,可得到圖6及圖7所示相分布系數C。及漂移速度Vgj的關系曲線,可以看出,集流通道內油氣水三相流流型是復雜多變的。
    3傘集流渦輪流量計在油氣水三相流中測量特性
      傘集流三相流測井組合儀在多相流模擬井中的動態實驗是在大慶生產測井研究所進行的,垂直上升管中三相流流動工況范圍如下:水流量為1.5~42m³/d;油流量為1.5~42m³/d;氣流量為0~48.9m³/d;總流量為15~70m³/d;流動密度為0.3~0.7g/cm³。含氣率為28.3%~71.8%;含水率為10%~60%;含油率為10%~60%。實驗共測取了120組按分相流量配比的三相流實驗點。
     
      圖8(a)為傘集流條件下渦輪流量計在全油及全水中的測量特性,其線性擬合響應方程分別為:
     
      式中:rRPS為渦輪轉速,r/s,Qw、Q。分別為水相及油相流量,m³/d?梢钥闯,在單相油及單相水中傘集流的渦輪流量計響應特性基本上是穩定的,其儀器因子為:Kw=K。=1.1r/s·d·m-3。圖8(b)為傘集流條件下渦輪流量計在油水兩相流中的測量特性,其線性擬合響應方程為:
     
      在油水兩相流中儀器因子為:Kow=1.12(r/s·d·m-3),該值基本上與單相流的儀器因子相同,表明油水兩相流中傘集流渦輪流量計仍具有單相流的穩定響應特性。
      圖9為傘集流渦輪流量計在油氣水三相流中測量特性。圖中Qv/Qw為油水流量之比,ρn為流動密度?梢钥闯:對同一個ρn值,渦輪每秒轉速rRPS隨三相流總流量增加而增加;另外,隨著Q。/Qw比值增加,渦輪轉速rRes受Q。/Q。比值影響也隨之增大,當Q。/Qw≥4.0時影響尤為顯著。
      根據在多相流模擬井動態實驗時觀察到的氣相流型特征,我們分ρm>ρn及ρm<ρn兩種情況給出如圖10中所示的氣相流型隨流動參數變化情況?梢钥闯,正是持氣率Hg小于0.425時,出現了較多的不穩定段塞流流型。測量通道內較多段塞流流型工況的出現,對總流量及分相含率測量影響很大。
     
     
    4皮球集流渦輪流量計測量油氣水三相流總流量模型
      定義在三相流中渦輪流量計儀表因子K為:.
     
      結合(6)~(10)式,就可以預測三相流總流量Qi。圖11為預測的油氣水三相流總流量結果,其中,絕對平均誤差為:δAD=3.976m³/d,絕對平均相對誤差為:δAApD=8.69%,可以看出,總流量的預測效果還是比較好的。
    5傘集流渦輪流量計測量油氣水三相流總流量模型
      由傘集流三相流測井組合儀可以測量得到:渦輪轉速rRps、混合密度m、持油率H、持氣率Hg持水率Hw;氣相密度ρg、油相密度ρo及水相密度ρw,可以由測量得到的溫度與壓力參數通過儲層PVT相關式計算得到。三相流總流量及分相含率軟測量模型如圖12所示,其中總流量預測采用基于誤差反向傳播的多層前饋型人工神經網絡模型。人工神經網絡模型結構均為三層,輸人層均有五個變量(rRrs、ρm、H。Hg及Hw)。隱層節點數選擇為10,總流量輸出層節點數為單輸出(Qt),在實際訓練中激活函數選用雙曲正切函數tanh(x)。選用Levenbery-Marquardt(非線性阻尼最小乘法)優化算法對神經網絡分別進行總流量訓練學習。
     
      實驗共采集到120組三相流測量樣本數據,在總流量的預測過程中選取92組數據用于訓練,28個組數據用于驗證。對人工神經網絡預測的總流量與實際標定的總流量數值進行了比較,預測結果如圖13所示。對總流量的神經網絡模型的預測結果進行了誤差分析,圖13中δAD為絕對平均誤差,δAAPD為絕對平均相對誤差,其定義式分別為:
     
      得到總流量的預測結果為δAD,=2.44m³/d,δAAPD)=5.48%,取得了較高的總流量預測效果。
     
    6結束語
    (1)皮球集流渦輪流量計與放射性密度-持水率計組合,在油氣水三相流條件下,采用物理模型仍可以給出較高精度總流量預測結果。在如此復雜的油氣水三相流測井技術中,集流型渦輪流量計仍不失為測量三相流總流量的有效方法。
    (2)在油氣水三相流流動條件下,盡管傘集流器傘筋間存在混相流體的非線性漏失,且集流后測量通道內流體流動規律異常復雜,但是,傘集流渦輪流量計與放射性密度-持水率計組合,基于多參數測量結果的軟測量模型仍可以給出具有較高精度的三相流總流量預測結果。

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