小波去噪在油井動液面檢測中的應用

闞玲玲 高丙坤 梁洪衛 路起明 郭建成

(1.東北石油大學電氣信息工程學院，黑龍江 大慶 163318；2.大慶明達韋爾信息系統服務有限公司，黑龍江 大慶 163318)

油井液面的深度是反映油井工作狀態的重要參數，對其檢測可以防止油井干抽，對油井生產有著重要的意義[1，2]。液面檢測中的信號處理部分是其關鍵技術之一。

1 液面檢測原理①

油井液面深度是通過測量聲波的回波而計算得出液面深度[3]。測量示意圖如圖1所示。在井口套管與油管環空處發射聲波，測量接箍和液面的反射波，在已知接箍長度時，計算得到聲波在環空的傳播速度v與液面反射波的時間t，從而得到液面深度s，即：

s=vt/2

看似簡單的原理，由于油井環境的不同，尤其需要檢測油井正常生產時的液面(此時液面是動態變化的，叫做“動液面”) ，使得接箍波與液面波很難辨識，這成為信號處理部分的關鍵。

2 傅立葉變換應用于液面波檢測

由于接箍長度相等且距離短，使得接箍波具有周期性和頻率高的特性，而液面波不具有周期性，且頻率低。傅立葉變換可將信號分解成各種不同頻率信號的疊加，使得信號的分析從時間域變換到頻率域。快速傅立葉變換(FFT)更具實用價值，加快運算速度，為實時處理數據提供保障，筆者采用FFT對原信號波形進行頻譜分析。原始信號與頻譜圖分別如圖2、3所示。

圖2 原信號波形

圖3 頻譜分析

由頻譜分析可知，低頻的液面反射波能量主要集中在15～40Hz之間。需要設計一個FIR低通濾波器對液面反射波進行濾波處理。筆者采用巴特沃斯濾波器對原信號進行濾波，參數設計如下：允許可以通過的頻率為0

圖4 濾波后波形

3 小波變換應用于液面波檢測

傅立葉分析是將整個時間軸的信號進行了分析，信號在某一時間位置處一個小的變化，都會使信號的頻譜發生較大的變化，同時也不能顯示出信號在某個時間點處的變化情況[4]。利用小波變換具有多分辨率特性，能夠捕捉瞬間變化的信息的特性，在小波變換域中尋找瞬時特征參數，通過對特征參數集合的識別實現液面波的自動識別。

筆者采用“sym8”小波對信號分解，在分解的第5層上，分別用軟閾值和硬閾值法去噪，分析信號去噪的過程如圖5所示。軟閾值采用rigrsure：根據無偏似然估計原理進行閾值選擇，首先得到一個給定閾值的風險估計，選擇風險最小的閾值作為最終選擇。硬閾值采用固定的閾值形式：sqtwolog。小波去噪與FFT去噪效果對比如圖6所示。

圖5 小波分析信號去噪過程

圖6 小波去噪與FFT去噪效果對比

從圖6中可以直觀地看出小波去噪效果優于FFT。選擇信噪比(SNR) 和均方根誤差(RMSE) 兩個參數對降噪效果進行定量評價結果見表1。從表1數據可以看出：SNR和RMSE參數的指標小波去噪方法均優于FFT。

表1 降噪效果的SNR和RMSE對比

4 結論

4.1采用FFT對動液面原始信號進行頻譜分析，根據分析結果設計低通濾波器對信號進行濾波，能夠濾除接箍波等高頻信號，曲線得到了較好的平滑效果。

4.2根據動液面波的特點，分別采用小波軟閾值與硬閾值去噪的方法對動液面波進行處理，并與FFT算法進行對比，從直觀圖形與SNR和RMSE的量化指標都可以得出小波去噪的效果優于FFT算法。