波码无线分层注水工艺高效通讯算法研究_赵剑.pdf

工艺与设备化 工 设 计 通 讯Technology and EquipmentChemical Engineering Design Communications 81第49卷第4期2023年4月水驱开发是中国油田主要开发方式，大庆油田依靠注水开发保持27年5 000万 t 稳产，长庆油田98%以上产量来自水驱1。其中波码通信分注工艺具有作业简单、成本低的优势，但是无线通信存在效率低的问题。影响波码通信效率的因素主要包括：传感器分辨率和可靠性、外界噪声特性、滤波算法、编解码方式等。在充分考虑工程实施可行性条件下，降低门限压力脉冲是提升通信效率的关键。而影响门限压力脉冲设定的主要因素包括信号的外部噪声干扰、压力传感器自身的温度漂移影响等两个方面。目前波码通信分注工艺门限压力通常设置在0.50.7 MPa，不采用滤波或者只采用简单的低通滤波技术，主要原因是现有0.50.7 MPa 能否覆盖客观的噪声信号，不影响通信信号的有效识别。针对上述问题，通过对压力传感器进行温度补偿以及提出了基于小波变化的自适应滤波算法两个方面来实现降低门限压力设定值的目标，进而提升波码通信分层注水工艺的通信效率，最终实现波码高效无线分层注水的目的。1 波码分层注水工艺原理波码通信分注工艺中地面与井下的通信以注入水为介质2-3。地面控制井下配水时，通过改变地面控制阀产生压力脉冲，井下配水器接收、解码并驱动水嘴调节注水量4。井下数据上传时，井下控制阀开关动作产生压力脉冲，地面控制系统接收并解码，实现井下数据的无线上传。摘要：波码分注工艺作为第四代主体分注技术之一，广泛应用于低渗透油田带压作业注水井，具有作业简单、成本低等优势，但存在通信效率低的问题。研究表明导致通信效率低的核心问题是门限压力脉冲过高（0.7 MPa），而影响门限压力脉冲设置过高的原因主要是压力传感器的温度漂移影响和管线噪声干扰。针对现有压力传感器温度漂移和噪声影响，开展了压力传感器的温度补偿算法研究，并提出了一种基于小波变换的自适应滤波算法，采用现场采集的原始压力脉冲数据对提出的理论算法进行了分析，研究结果表明：滤波后压力脉冲噪声峰值从0.3 MPa 降低到0.1 MPa，能够满足门限压力脉冲设定从0.50.7 MPa 降低到0.3 MPa的要求。通过对高效通信算法的研究可以为波码无线分层注水工艺通信效率的提升提供技术理论支撑。关键词：波码通信分层注水；压力脉冲；温度补偿；小波变换；自适应滤波中图分类号：TE934.1文献标志码：A文章编号：10036490（2023）04008103Research on Efficient Communication Algorithm of Wireless Layered Water Injection Process With Wave CodeZhao Jian，Sun Fu-chao，Zhang TaoAbstract:As one of the fourth generation of main separate injection technology,wave-code separate injection technology is widely used in water injection wells with pressure in low permeability oil fields,with advantages of simple operation and low cost.However,there is a problem of low communication efficiency.The research shows that the core problem that leads to low communication efficiency is that the threshold pressure pulse is too high(0.7 MPa),and the main reasons that affect the setting of the threshold pressure pulse is the temperature drift of the pressure sensor and the pipeline noise interference.In view of the influence of temperature drift and noise of the existing pressure sensor,this paper has carried out the research on the temperature compensation algorithm of the pressure sensor,and proposed an adaptive filtering algorithm based on wavelet transform.The theoretical algorithm is analyzed using the original pressure pulse data collected in the field.The research results show that the pressure pulse noise peak value after filtering is reduced from 0.3 MPa to 0.1 MPa,It can meet the requirement of reducing the threshold pressure pulse setting from 0.5-0.7 MPa to 0.3 MPa.The research of efficient communication algorithm can provide technical and theoretical support for the improvement of communication efficiency of wireless layered water injection process with wave code.Keywords:layered water injection by wave code communication;pressure pulse;temperature compensation;wavelet transform;adaptive filtering波码无线分层注水工艺高效通讯算法研究赵 剑1，孙福超2，张 涛2（1.东北石油大学 机械科学与工程学院，黑龙江大庆 163318；2.中国石油勘探开发研究院，北京 100083）收稿日期：20230222作者简介：赵剑（1997），男，河北唐山人，硕士研究生在读，主要研究智能装备和精密测控方向。工艺与设备化 工 设 计 通 讯Technology and EquipmentChemical Engineering Design Communications82 第49卷第4期2023年4月波码通信传输数据主要通过基准时间的具体倍数来表示，降低基准时间可以有效提高通信效率。降低门限压力能够降低脉冲时间，从而使脉冲宽度显著降低，传输数据的时间也随之降低，进而显著提高通信效率。本文重点从压力传感器温度补偿和自适应滤波两个方面开展研究。2 压力传感器温度补偿算法研究目前，改善传感器温度特性的手段主要包含硬件补偿和软件补偿两种方法5。由于软件补偿技术的工程适用性比硬件补偿更大，本文采用软件补偿中多项式耦合方法来进行温度补偿。由图1可见，随温度升高压力传感器对压力变化变得不敏感，由于井下传感器受到高温影响导致井口压力传感器在出现1 MPa 变化时井下压力传感器只变化0.8 MPa，这就会导致井下升压缓慢难以达到门限压力进而影响波码通信的效率。通过多项式耦合法可以剔除偶然因素的影响并且将不同温度下数据拟合到一条线上后，实现井下压力传感器与井口压力传感器采集到的压力同步变化，对于井下而言压力波脉冲能够更快地达到门限压力从而提高通信效率。12010压力(MPa)20304050601008060温度()0.51.52.53.54.512AD值10434540图1 温度压力三维数据曲面多项式耦合公式如下。p=p00+p10*ad+p01*T+p20*ad*ad+p11*ad*T+p02*T*T（1）其中，p 表示压力；T 表示温度，；ad 表示不同压力对应 AD 值，无量纲；p00、p10、p01、p20、p11、p20为多项式拟合系数，无量纲。同时经过温度补偿后传感器性能也得到了进一步提升。由表1可见，压力传感器未进行温度补偿前的数据，其相对误差最高达0.6%，并且此时波动差最高达0.06 MPa，而温度补偿后的压力传感器精度可以达到0.1%，且压力稳定时，压力波动最大为0.01 MPa。通过对比表明，经过温度补偿后，压力传感器采集到数据更加接近真实值且压力传感器本身噪声峰值从0.06 MPa 降低到0.01 MPa。结果表明，通过对压力传感器进行温度补偿，可以实现井下压力传感器与井口压力传感器采集到的压力同步变化，并且使传感器性能得到进一步提升，为门限压力进一步降低到0.3 MPa奠定了基础。表1 压力传感器温度补偿前后对比60未补偿前数据补偿后数据实际压力（MPa）测量值（MPa）波动差（MPa）测量值（MPa）波动差（MPa）55.390.055.030.011010.400.0410.020.012020.380.0619.990.013030.360.0429.960.014040.330.0539.940.015050.310.0649.950.016060.280.0460.070.013 基于小波变换的自适应滤波算法3.1 不同去噪算法分析针对现场采集的实际压力脉冲信号的特点，优选随钻测量系统中6广泛应用的 FIR 滤波、中值滤波、自适应滤波和小波变换滤波进行对比分析。FIR 滤波器系统稳定且具有严格的线性相位，实时性好的特点，但这种去噪方法主要是基于频域的处理方法，可能会丢失部分有用信号；中值滤波可以有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度等变化较缓慢的被测参数有良好的滤波效果，但对压力等快速变化过程的参数处理效果不好；自适应滤波器可以通过自学习实现信号和噪声的分离，但是对输入信号的选择方法还不够完善；小波变换方法在时域和频域同时具有良好的局部特性，但信号与噪声有频谱重叠，难以实现最佳去噪。通过上述分析，对于任何一种单一的滤波方法，很难实现较好的去噪效果。所以考虑将小波变换和自适应滤波算法中的最小均方（LMS）算法结合起来，用于实现压力脉冲信号噪声和有用信号的分离，达到降低门限压力的目的。3.2 基于小波变换的自适应滤波算法按照 Mallat 算法将脉冲信号 x（n）分解之后，依据经验区分信号与噪声。当信号与噪声有重叠频谱时，小波去噪虽然能实现信噪分离，提高信噪比，但并不能实现噪声信号的最佳估计，难以实现最佳滤波。但小波变换所分离的噪声信号一定与原噪声成分相关，这为实现自适应滤波提供了可能。本文采用 LMS 自适应算法通过调整权重系数，假设输入的含噪信号 x（n）=s（n）+n0（n），其中，s（n）是压力波脉冲，n0（n）是需要消除的噪声信号，如图2所示。含噪信号 x（n）经过小波变换后，选择合适的尺度信号作为重构噪声 d（n），再将其作为自适应滤波器的抽头输入，选取压力脉冲信号 x（n）作为期望信号，则滤波器输出信号为：y(n)=Ni=1 i(n)d(n-i)=Ni=1i(n)D2jx(n)（2）误差信号的均方值为：=Ee2(n)=Ex(n)-y(n)2=Es2(n)-En0(n)-y(n)2（3）工艺与设备化 工 设 计 通 讯Technology and EquipmentChemical Eng