專利名稱：抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及油井溫度監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法。
背景技術(shù)：
在油田勘探開發(fā)生產(chǎn)中，井溫測(cè)試信息始終扮演著重要角色，特別是在稠油油藏開發(fā)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中，需要對(duì)地層溫度的變化進(jìn)行長(zhǎng)期實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)，從而在時(shí)間和空間上對(duì)蒸汽腔的形成過程、發(fā)育程度以及蒸汽前緣的位置進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)。井溫測(cè)井儀器測(cè)量精度的提高關(guān)鍵在于解決溫度漂移問題，而這些問題的解決依賴于傳感器的選擇。在眾多的傳感器中，光纖傳感器以其具有體積小、不含電子設(shè)備、信號(hào)傳輸快、抗電磁干擾、抗腐蝕等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)越來越受到人們青睞。目前基于拉曼散射的分布式溫度傳感器(DTS)已被廣泛應(yīng)用于提供實(shí)時(shí)全井筒的溫度監(jiān)測(cè)。在拉曼DTS中，光脈沖入射到傳感光纖中，之后采集散射信號(hào)的返回時(shí)間和強(qiáng)度，以了解特定位置的溫度。溫度分辨率和空間分辨率可以分別達(dá)到0. I攝氏度和厘米量級(jí)。結(jié)合油井的地質(zhì)及油藏流體信息，可以從測(cè)得的溫度信息中把有價(jià)值的信息提取出來。傳感器采集到的原始溫度信息是隨空間-時(shí)間分布的。溫度的空間分布反映了井下溫度隨深度的變化過程，時(shí)間分布反映了溫度隨時(shí)間的變化過程。在穩(wěn)態(tài)下，對(duì)于某一特定位置，時(shí)間分布應(yīng)是平穩(wěn)隨機(jī)過程。然而由于純二氧化硅光纖的高損耗以及存在于井下環(huán)境的非平穩(wěn)噪聲和干擾，得到的信號(hào)在高頻和低頻均存在非平穩(wěn)噪聲，屬于非平穩(wěn)隨機(jī)過程。在稠油熱采井環(huán)境下，傳統(tǒng)光纖中摻雜的鍺元素會(huì)與高濃度的含氫化合物反應(yīng)以致永久損壞光纖。因此純二氧化硅光纖被廣泛應(yīng)用于井下DTS中。然而此類光纖較傳統(tǒng)光纖損耗更大，使得傳感信號(hào)對(duì)于非平穩(wěn)噪聲和干擾更加敏感。由于在穩(wěn)態(tài)下溫度很難在小的空間和時(shí)間范圍內(nèi)發(fā)生跳變，因此我們需要的是較低頻率的溫度變化趨勢(shì)。而非平穩(wěn)噪聲和干擾在低頻和高頻均存在，因此會(huì)導(dǎo)致將儲(chǔ)層的溫度信息錯(cuò)誤的解釋為蒸汽前沿或井下的突變點(diǎn)。在這種情況下，獨(dú)立應(yīng)用傳統(tǒng)的信號(hào)降噪方法，例如低通濾波，中值濾波，小波分析以及灰色模型很難去除上述非平穩(wěn)噪聲和干擾。單獨(dú)利用各類傳統(tǒng)濾波方法，包括低通濾波、中值濾波、小波分析以及灰色模型。這些單獨(dú)的模型可以很好的應(yīng)用在只含有平穩(wěn)噪聲的環(huán)境下，因?yàn)樯鲜瞿Ｐ偷睦碚摷僭O(shè)前提是信號(hào)為平穩(wěn)隨機(jī)過程。由于稠油熱采井環(huán)境中存在很多非平穩(wěn)隨機(jī)噪聲和干擾，上述方法從理論上說不再適用，簡(jiǎn)單的獨(dú)立應(yīng)用上述方法不能抑制噪聲中的非平穩(wěn)成分，以致降噪后信號(hào)較有用信息失真。具體來說，低通濾波和中值濾波方法會(huì)濾除信號(hào)中的有用部分。單獨(dú)應(yīng)用小波分析方法的具體過程和性能可參閱文獻(xiàn)蔣奇，隋青關(guān)，"分布式光纖傳感油井高溫測(cè)試及其信號(hào)去噪研究"，《化工自動(dòng)化及儀表》2007年第5期，54-56頁，該方法的缺點(diǎn)在于不同部分時(shí)間域溫度信息序列的相關(guān)性未被考慮，即在時(shí)間范圍\至tn的降噪后信息只利用了相同區(qū)間的原始信息而未考慮tl之前的歷史信息，然后不同部分原始溫度信息之間的相關(guān)性對(duì)于抑制偏離穩(wěn)定趨勢(shì)的非平穩(wěn)噪聲和干擾十分關(guān)鍵。單獨(dú)應(yīng)用灰色模型方法的具體過程和性能可參閱文獻(xiàn)和志明，陳智雍，"分布式光纖溫度測(cè)井及其信號(hào)濾波法的改進(jìn)"，《石油儀器》，2010年10月，4-7頁，該方法的缺點(diǎn)在于將整段時(shí)間域溫度信息序列建立一個(gè)灰色模型而忽略了不同段溫度信息之間的區(qū)別，易造成降噪后信息與有用溫度信息的偏差，這一缺點(diǎn)在上述文獻(xiàn)的圖4 (實(shí)際溫度分布)和圖5 (降噪后溫度分布)的比較中顯著的表現(xiàn)出來
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，以抑制稠油熱采井下采集到的溫度信號(hào)中的非平穩(wěn)隨機(jī)噪聲和干擾，提高溫度分布信噪比。本發(fā)明采用的技術(shù)方案是抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，包括利用光纖分布式溫度傳感器實(shí)時(shí)采集稠油熱采井下溫度，得到原始空間-時(shí)間域溫度分布信息。在空間域，采用小波多分辨率分析濾除原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的高頻噪聲，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息；在時(shí)間域，采用移動(dòng)灰色模型去除該初步降噪后空間-時(shí)間域溫度分布信息的非平穩(wěn)噪聲和干擾，并采用最小二乘法遞歸優(yōu)化移動(dòng)灰色模型中各個(gè)窗口的灰色模型參數(shù)，得到最終降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息。得到的最終降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息，用于恢復(fù)稠油熱采井內(nèi)的地質(zhì)參數(shù)及油藏流體信息，指導(dǎo)采油操作。上述方案中，所述采用小波多分辨率分析濾除原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的高頻噪聲，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息，包括利用小波分解函數(shù)對(duì)原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的空間域溫度信息進(jìn)行分解，得到前兩層的概貌系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)；在得到的前兩層的細(xì)節(jié)系數(shù)上設(shè)置閾值，將閾值之下的細(xì)節(jié)系數(shù)置零，閾值之上的細(xì)節(jié)系數(shù)保留；以及對(duì)所述概貌系數(shù)和所述處理后的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息。上述方案中，所述利用小波分解函數(shù)對(duì)原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的空間域溫度信號(hào)進(jìn)行分解，得到前兩層的概貌系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)，包括選擇Daubechiese小波在空間域?qū)υ伎臻g-時(shí)間域溫度分布信息進(jìn)行分解，直至分解到第二層，得到第一層和第二層這前兩層的概貌系數(shù)與細(xì)節(jié)系數(shù)。上述方案中，所述對(duì)所述概貌系數(shù)和所述處理后的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息，包括選擇Daubechiese小波在空間域?qū)λ龈琶蚕禂?shù)和所述處理后的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息。上述方案中，所述在時(shí)間域采用移動(dòng)灰色模型去除該初步降噪后空間-時(shí)間域溫度分布信息的非平穩(wěn)噪聲和干擾，包括步驟A :設(shè)時(shí)間域溫度信息原始序列的總點(diǎn)數(shù)為N，在時(shí)間域溫度信息原始序列中從起始位置選取長(zhǎng)度為W的信息點(diǎn)應(yīng)用灰色模型GM(1，I)得到預(yù)測(cè)序列第I個(gè)位置的溫度信息，其中W和N均為自然數(shù)，W <N；步驟B :將時(shí)間域溫度信息原始序列中的移動(dòng)窗口 W向后平移I個(gè)信息點(diǎn)，利用灰色模型GM(1，I)得到預(yù)測(cè)序列第2個(gè)位置的溫度信息；
步驟C :重復(fù)步驟B，直到預(yù)測(cè)序列的長(zhǎng)度達(dá)到N-W ；步驟D :將時(shí)間域溫度信息原始序列的前W點(diǎn)和預(yù)測(cè)序列合并組成處理后的時(shí)間域溫度信息序列。上述方案中，所述采用最小二乘法遞歸優(yōu)化移動(dòng)灰色模型中各個(gè)窗口的灰色模型參數(shù)得到最終降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息的步驟中，所述最小二乘法用于求解灰色模型GM(1，1)的待定系數(shù)向量U= (a，b)T，根據(jù)最小二乘理論，U可被表示為U=(BtB)-1BtY1公式 3其中
-i(xW(l) + x (2)) I
5= -l(xW(2) + x(I)(3)) I 公式 權(quán)利要求
1.一種抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于， 利用光纖分布式溫度傳感器實(shí)時(shí)采集稠油熱采井下溫度，得到原始隨空間-時(shí)間域溫度分布信息； 在空間域，采用小波多分辨率分析濾除原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的高頻噪聲，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息； 在時(shí)間域，采用移動(dòng)灰色模型去除該初步降噪后空間-時(shí)間域溫度分布信息的非平穩(wěn)噪聲和干擾，并采用最小二乘法遞歸優(yōu)化移動(dòng)灰色模型中各個(gè)窗口的灰色模型參數(shù)，得到最終降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息； 得到的最終降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息，用于恢復(fù)稠油熱采井內(nèi)的地質(zhì)參數(shù)及油藏流體信息，指導(dǎo)采油操作。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，所述采用小波多分辨率分析濾除原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的高頻噪聲，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息，包括 利用小波分解函數(shù)對(duì)原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的空間域溫度信息進(jìn)行分解，得到前兩層的概貌系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)； 在得到的前兩層的細(xì)節(jié)系數(shù)上設(shè)置閾值，將閾值之下的細(xì)節(jié)系數(shù)置零，閾值之上的細(xì)節(jié)系數(shù)保留；以及對(duì)所述概貌系數(shù)和所述處理后的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，所述利用小波分解函數(shù)對(duì)原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的空間域溫度信息進(jìn)行分解，得到前兩層的概貌系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)，包括 選擇Daubechies6小波在空間域?qū)υ伎臻g_時(shí)間域溫度分布信息進(jìn)行分解，直至分解到第二層，得到第一層和第二層這前兩層的概貌系數(shù)與細(xì)節(jié)系數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，所述在得到的前兩層的細(xì)節(jié)系數(shù)上設(shè)置閾值，將閾值之下的細(xì)節(jié)系數(shù)置零，閾值之上的細(xì)節(jié)系數(shù)保留，包括 在第一層和第二層的細(xì)節(jié)系數(shù)上根據(jù)斯特恩無偏風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則設(shè)置閾值，將閾值下的細(xì)節(jié)系數(shù)置零，閾值上的細(xì)節(jié)系數(shù)保留。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，所述對(duì)所述概貌系數(shù)和所述處理后的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息，包括 選擇Daubechiese小波在空間域?qū)λ龈琶蚕禂?shù)和所述處理后的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，所述在時(shí)間域，采用移動(dòng)灰色模型去除該初步降噪后空間-時(shí)間域溫度分布信息的非平穩(wěn)噪聲和干擾，包括 步驟A :設(shè)時(shí)間域溫度信息原始序列的總點(diǎn)數(shù)為N，在時(shí)間域溫度信息原始序列中從起始位置選取長(zhǎng)度為W的信息點(diǎn)應(yīng)用灰色模型GM(1，I)得到預(yù)測(cè)序列第I個(gè)位置的溫度信息，其中W和N均為自然數(shù)，且W< N;步驟B :將時(shí)間域溫度信息原始序列中的移動(dòng)窗口 W向后平移I個(gè)信息點(diǎn)，利用灰色模型GM(1，I)得到預(yù)測(cè)序列第2個(gè)位置的溫度信息； 步驟C :重復(fù)步驟B，直到預(yù)測(cè)序列的長(zhǎng)度達(dá)到N-W ； 步驟D :將時(shí)間域溫度信息原始序列的前W點(diǎn)和預(yù)測(cè)序列合并組成處理后的時(shí)間域溫度信息序列。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，所述灰色模型GM(1,1)是灰色模型GM(n,m)中的一種模型,灰色模型GM(n, m)是一種用于建?；疑到y(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的預(yù)測(cè)方法，由m個(gè)變量的n階差分方程標(biāo)識(shí)；其中，灰色模型GM(1，I)可被表不為 dt 公式I 其中X⑴的分量為X⑴(眾)=Zx(0)(眾)，/=1 k = 1,2,…，N 公式2 X(0) = (x(0)⑴，x(°) (2)， ，x(0) (N))是時(shí)間域溫度信息原始序列(單位為攝氏度)，N是時(shí)間域溫度信息原始序列總點(diǎn)數(shù)(單位為個(gè))，a和b是待定系數(shù)(a為規(guī)則化系數(shù)，無單位；b的單位為攝氏度)。
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，所述采用最小二乘法遞歸優(yōu)化移動(dòng)灰色模型中各個(gè)窗口的灰色模型參數(shù)得到最終降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息的步驟中，所述最小二乘法用于求解灰色模型GM(1，I)的待定系數(shù)向量U = (a, b)T,根據(jù)最小二乘理論，U可被表示為 U= (B1Br1B1Y1公式 3 其中-i(xW(l) + x (2)) I B=-外(A卜⑴⑶)I -去卜⑴ -1卜⑴⑷)1 公式4 向量Y1 (單位為攝氏度)是Y1 = (x(°)⑵，x(°) (3)， ，x(°) (N)) 公式 5 因此，利用公式2、公式3、公式4和公式5能夠計(jì)算出待定系數(shù)向量U = (a, b)T。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，在采用移動(dòng)灰色模型去除初步降噪后空間-時(shí)間域溫度分布信息中時(shí)間域信息的非平穩(wěn)噪聲和干擾時(shí)，通過設(shè)立移動(dòng)窗口 W，時(shí)間域信息序列的不同時(shí)間段使用不同的灰色模型GM(1，I)預(yù)測(cè)，達(dá)到在稠油熱采井中信號(hào)和噪聲隨時(shí)間變化的情況下精確恢復(fù)有用信息。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，其特征在于，所述移動(dòng)窗口W取30個(gè)信息點(diǎn)。
全文摘要
抑制稠油熱采井溫度監(jiān)測(cè)噪聲的方法，應(yīng)用于油井溫度監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。在空間域，采用小波多分辨率分析濾除原始空間-時(shí)間域溫度分布信息中的高頻噪聲，得到初步降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息；在時(shí)間域，采用移動(dòng)灰色模型去除該初步降噪后空間-時(shí)間域溫度分布信息的非平穩(wěn)噪聲和干擾，并采用最小二乘法遞歸優(yōu)化移動(dòng)灰色模型中各個(gè)窗口的灰色模型參數(shù)，得到最終降噪后的空間-時(shí)間域溫度分布信息。效果是能抑制稠油熱采井下采集到的溫度信號(hào)中的非平穩(wěn)隨機(jī)噪聲和干擾，提高溫度分布信號(hào)信噪比。
文檔編號(hào)E21B47/07GK102628356SQ201210078540
公開日2012年8月8日 申請(qǐng)日期2012年3月22日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月22日
發(fā)明者張敏, 李士建, 潘勇, 王嘉淮, 王金龍, 胡承軍, 蘆志偉, 薛瑾, 謝尚然, 鄒琪琳, 韓吉聲 申請(qǐng)人:中國(guó)石油天然氣股份有限公司