基于小波包分析的含砂流中砂粒信号特征识别

摘要：

针对高含水期的油井出砂监测问题,基于小波包分析方法对管壁处出砂振动信号进行识别研究.通过设计出砂监测室内试验,获取出砂振动信号,对该信号进行db4小波包3层分解,归一化每组分量的能量,分析含有出砂特征的信号分量,并进行重构.采用高频段精细分解方法,突出了出砂信号的频域局部化特征.重构信号的频域特征表明,出砂信号的频率区间为19 ～ 25kHz.重构信号的功率谱特征表明,出砂信号功率谱幅值与含砂量之间呈二次增长关系,采用小波包分析方法可以有效地识别油井出砂振动信号.所得结论可为识别复杂流体条件下的油井出砂信息提供参考.

关键词：出砂监测、携砂液流、小波包、振动特征

所属期刊栏目：46

分类号：TE973(石油机械设备与自动化)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“油井出砂撞击管壁激发振动信号特性表征与识别研究”17CX02011A;山东省自然科学基金资助项目“基于液固两相流动撞击管壁诱发振动信号的油井出砂特性识别研究”ZR2017BEE060;中国石油大学华东资助项目“基于振动方法的气-砂两相流中固相检测研究”YJ201601077

在线出版日期：2018-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：83-88