气体超声流量计的现场核查

针对气体超声流量计,我国颁布了相应的国家标准和检定规程,明确了气体超声流量计使用、安装及周期检定等方面的技术要求。气体超声流量计的现场核查方法主要包括标准表法、在线检定法和声速检验法。随着压声学技术的运用和流量电子处理技术的发展,超声流量计现场监测手段不断完善,使超声流量计通过现场诊断实现在线核查在技术上成为可行。基于声速检验法判定原理,可建立一个集计量数据监视、自动诊断、流量核查、数据处理等功能为一体的远程计量诊断平台,实现对全线超声流量计的远程监控和维护。     

基于单一图像生成对抗神经网络方法在沉积相建模中的应用

沉积相建模是储层建模中的一个重要环节,有多种方法可以用来建立沉积相模型。传统的建模方法需要利用各种参数对变量的空间结构信息进行刻画,如变差函数、数据样式等,在模拟中再现这种空间结构。利用生成对抗神经网络方法（GAN,Generative Adversarial Nets）建模采用了不同的策略,通过对大量图像（模型）的学习,生成与学习样本具有高度相似特征的模型。基于单一图像生成对抗神经网络方法（SinGAN,Generative Adversarial Nets based on single image）对传统的GAN方法进行改进,仅需一张图像进行训练就能够生成高度相似的图像。以N气田2个小层的沉积微相图为例,建立了相应的沉积相模型,并与经典的基于样式的多点地质统计学建模方法（Simpat）对比可以看出,SinGAN方法与训练图像刻画的沉积微相空间结构更相似,具有良好的应用前景。     

气体超声流量计在天然气流量计量中的应用分析

根据GB/T 18604—2014《用气体超声流量计测量天然气流量》,介绍了超声波流量计在天然气流量计量中的应用,阐述了时差法超声波流量计的测量原理,分析了现场安装技术条件,从软件和硬件方面介绍了超声波流量计测量天然气流量系统构成;通过数据比对的方法对超声波流量计的计量效果进行验证。结果证明其准确性及可靠性高,便于对贸易交接气量进行监督检查,以此提高计量精细化管理水平。     

气体超声流量计在线诊断技术

超声流量计计量系统包含超声流量计、温度变送器、压力变送器、色谱分析仪和流量计算机等标准设备,将计量系统中各标准设备的测量数据通过光纤等网络方式传输至控制中心,通过超声流量计的自诊断(包括增益值、信号质量、信噪比、流量分布、声速的诊断方法)和声速检验来完成流量计的在线诊断。目前该技术已经应用在西气东输管道、陕京输气管道和中亚管道等国内多条高压天然气长输管道,并取得了很好的使用效果。     

对“用气体超声流量计测量天然气流量”国家标准的修改建议

气体超声流量计具有测量准确度高、适应性强和自诊断能力强等优点而被广泛用于天然气生产、输送及销售计量中,中国与俄罗斯天然气贸易交接计量就使用了超声流量计。为了提高天然气贸易交接计量的准确度、维护贸易双方合法的经济利益,分析比较了气体超声流量计国际标准ISO 17089-1—2010、俄罗斯标准ГОСТ8.611—2013和中国国家标准GB/T 18604—2014等3个标准的适用范围、测量气质条件、超声流量计技术指标、安装要求和现场测量性能保障措施等方面的异同点,并进行了2台超声流量计串联安装计量试验,开展了试验数据的重复性、安装位置对计量性能的影响和流量差值控制限分析,在此基础上提出了对GB/T 18604—2014的修订建议。研究结果表明:(1)中国标准同国际标准的主要技术内容是基本一致的,但前者在超声流量计使用过程质量控制方面还有待加强;(2)建议GB/T 18604—2014增加ISO 17089-1—2010中超声流量计两次校准误差限、测量误差处理方法以及串联安装超声流量计比对方法等方面的内容。     

融合部分卷积和注意力机制对抗网络模型的地震数据重建

以生成对抗网络(GAN)为代表的深度学习模型在地震数据重建中取得了较好效果，但普通GAN网络的重建结果常存在模糊、假频等缺点。主要原因是：普通卷积模型在对缺失较大的数据进行卷积时，其卷积结果主要受缺失区域的影响，而有效区域的影响较小；且普通卷积模型属于局部操作，卷积结果主要受卷积核内数据的影响，而相距较远的数据对其影响甚微。为此，文中提出了融合部分卷积和注意力模型的改进GAN网络。首先，在卷积过程中引入一个比例因子r实现部分卷积，从而强化有效区域对卷积结果的影响；然后，利用注意力机制选择余弦相似度高的有效(背景)数据，以突破卷积距离的限制，使更多背景数据参与缺失区域的重建。数据处理结果表明，所提方法显著改善了重建数据中的模糊、假频等现象。     

国产气体超声流量计在输气管道上的应用及发展前景

由于我国天然气长输管道计量的需要,近年来大量采用了进口气体超声流量计,也带动和促进了国产气体超声流量计的发展和研发.为了推动国产气体超声流量计在各个领域(包括油气田、煤层气田、长输管道、城市燃气等)输气管道上的应用,介绍了气体超声流量计的工作原理和安装要求,重点对国产和进口气体超声流量计的性能进行了比较,并论述了当前国产气体超声流量计在国内煤气、油气田和城市燃气管道上的应用情况,对国产气体超声流量计的未来发展和在国内的应用前景进行了展望.     

浅析超声流量计在原油计量中的应用

从二十世纪七十年代以来，液体超声流量计主要用于清污水的测量，其流量测量结果不确定度一般低于0．5％。受到气体多声道超声流量计的启发，目前多家公司已开发出可用于原油计量的多声道超声流量计，流量测量结果的不确定度可达到0．2％。多声道液体超声流量计具有测量准确度高、测量范围宽，无可动部件、无压力损失、可双向测量及自诊断功能强等特点。超声流量计原理上不受大管径限制，与同口径的其它流量计相比，在大口径、高压液体流量测量方面更具有优势，可以测量更高的上限流量。     

气体超声流量计使用中检验技术现场应用研究

气体超声流量计在检定周期内进行使用中检验在国内是一项新开展的研究领域。现场使用的超声流量计在检定周期内由于工况条件的变化、自身器件性能的变化、外部影响因素的变化等种种因素的作用,其流量计状态可能发生变化。通过在现场对气体超声流量计进行使用中检验可以发现和处理一些流量计故障和影响计量的潜在影响因素,对延长检定期限有着重要的依据和作用,而且能够促进使用单位加强现场计量管理,避免和减少计量纠纷。     

基于稀疏自编码的岩性识别方法

在勘探初期测井数据较少,不足以支持有监督学习。采用深度学习中的稀疏自编码方法对地震数据进行无监督学习,通过逻辑回归,利用少量的岩性解释资料做有监督微调,以达到对工区中的地震数据进行岩性体识别。识别结果表明,该方法优于传统的波阻抗识别方法,能有效识别储层中的有利岩性。     

大数据聚类算法在成品油输油管道泄漏检测中的应用

针对石油成品油输油管道泄漏检测易出现持续性重复报警和大量误报的问题,提出采用大数据聚类算法,建立成品油管道聚类算法模型.以湖南成品油输油管道为例,通过大数据模拟不同工况下离群系数的变化规律,对离群系数阈值进行总结,设立不同工况的阈值,提高了石油成品油输油管道泄漏检测的准确度.     

气体超声流量计国际标准制/修订进展和发展趋势

气体超声流量计是20世纪90年代末以来在高压、大流量天然气流量计量中发展最迅速的新型流量计。为规范和指导应用，中国国家标准GB/T 18604-2001《用气体超声流量计测量天然气流量》主要参考了AGA No.9-1998。近年欧美等发达国家对超声流量计在气体中的应用进行了大量研究。根据这些研究结论，国际标准化组织进行了气体超声流量计国际标准ISO 17089的制定工作，美国气体协会也于2002年开始对AGA No.9-1998进行了修订。从ISO 17089和AGA No.9两个标准最新的制/修订趋势看，这两个标准相对GB/T 18604-2001而言在流量计计量性能要求、流量计现场计量性能影响、流量计的校准及使用方面有较大的技术变化。为此，将ISO 17089和AGA No.9分别与GB/T 18604-2001进行比较分析，并与气体超声流量计的实际使用情况相结合，以期让使用者及时了解这些最新技术要求     

DN100气体超声流量计管道配置对计量性能影响研究

随着气体超声流量计技术水平日趋成熟,国内外相关标准对管道配置的要求经历了数次变化.由于现场可能存在阻流件干扰,为研究不同管道配置对小口径超声流量计的计量性能影响,考察了不同直管段长度在复杂工艺条件下对不同型号超声流量计的适用性,开展了D N 100超声流量计与标准装置的测试实验.结果表明,安装流动调整器后,在前直管段为...     

在线色谱数据共享在天然气计量中的应用

基于长输管线数据采集与监控系统(SCADA)的SDH光纤通信网络,或租赁DDN通信网络,将在线色谱实时数据定点分发共享至未设置色谱分析仪的场站,在调控中心设置具有读写功能的协议转换服务器。该方法在采用超声计量的输气场站应用后,将超声波流量计声速核查偏差的波动范围缩小为原来的33%,从而有效地提高了计量的准确度。     

无监督残差网络的地震数据重构方法

野外采集的地震数据通常会存在地震道缺失的问题,对其进行重构一直是地震资料处理中的一个难题。目前使用深度学习(Deep Learning,DL)方法重构地震数据主要采用完整地震数据作为标签训练网络模型的监督学习方式,然而对实测野外数据很难获得准确的标签。对大量训练样本的依赖影响了DL方法在地震数据重构中的应用。为此,提出了一种基于残差网络的无监督DL的地震数据重构方法。该方法无需使用完整的地震数据作为训练集训练残差网络,而是以随机数据作为残差网络的输入,以含缺失地震道的地震数据作为网络的期望输出。通过对网络预测与期望输出之间的误差的反向传播,迭代优化网络参数,使网络与期望输出间的误差达到最小,获得参数最优的残差网络,并用该网络重构缺失的地震数据。在网络参数优化过程中,利用卷积的局部和平移不变性质,用卷积滤波器学习多尺度下地震数据邻域之间的相似特征,并在网络输出中呈现学习到的这些先验特征。使用所提方法重构Marmousi模型模拟地震资料和实测海洋拖缆资料中规则和不规则缺失的记录道,并与传统的快速凸集投影软阈值(FPOCS-Soft)方法的结果进行对比,结果表明,无监督残差网络方法可有效重构缺失地震道,准确性高、连续性好,精度高于FPOCS-Soft方法。     

基于相似识别的抽油机井故障检测与诊断研究

抽油机井故障检测与诊断对管控油田平稳生产、保证油田效益意义重大。论文研究了基于相似识别的故障检测与诊断方法,采用融合二分类和三元组损失的深度学习网络提取示功图图形趋势特征,构建抽油机标准特征库与故障特征库并进行更新维护,在检测到与标准特征库不相似的示功图时检索故障特征库以实现诊断。实验结果表明,该方法能够有效检测抽油机井故障,减少误报率,并在检测到异常时检索故障库实现故障诊断。     

沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法

油气藏勘探开发逐步向深层化、复杂化方向发展,观测数据不足、分辨率低等资料难题突显,传统的地质建模方法无法适应技术需求。以深度学习为代表的智能化地质建模方法可以充分整合多尺度、多维度的数据信息以及专家认识,是地质建模技术发展的重要方向。在综合分析地层沉积模拟和深度学习地质建模技术优缺点的基础上,探索形成了沉积过程模拟驱动的深度学习地质建模方法。首先,基于综合地质分析开展沉积正演模拟,分析参数不确定性,通过参数扰动形成大规模地质模型作为训练样本库;其次,利用条件化生成对抗网络学习样本库中蕴含的地质模式和规律,其中生成网络以井-震等条件数据作为输入、地质模型作为输出;最后,利用训练后生成网络在实际条件数据上的应用,得到目标区块的地质模型。通过在四川盆地普光气藏主力区块典型地质剖面的测试应用,该方法的可行性得到了验证,并分析了训练样本库大小对模拟结果的影响。沉积模拟和深度学习相结合,弥补了训练样本不足的缺陷,间接实现了知识驱动的深度学习地质建模,具有重要的推广意义。     

生产测井超声流量计研制

介绍了生产测井超声流量计设计的理论基础以及仪器结构、电路原理、工作方式和特点.对杏7-11-632井的测井资料进行了分析,证明了该超声流量计设计合理,可以满足油田注入剖面测井的需要.在注入剖面测井中是涡轮流量计的理想替代产品.     

基于实时监测数据的注水井在线预报警指数模型研究及应用

针对现有的注水井生产监控系统中重复报警、误报漏报率高、重点警情不突出等问题,提出了利用模糊综合评判法定量确定注水井风险严重程度,以提高注水井预报警准确率。基于实时监测数据建立注水压力、注水量、水质三类主控因素的预报警指标体系,利用层次分析法确定出各因素的相对权重,构建确定各项指标的隶属函数集,建立注水井在线预报警指数模型,编制注水井在线预报警软件。通过现场注水井应用验证表明:在线预报警指数模型在渤海油田具有良好的适应性,解决了注水井安全运行的预报警问题,提高了注水井实时工况监测的智能化水平。