井間ERT監測數據遠程傳輸與數據處理平臺設計與開發

徐同暉，吳陳芋潼，邢蘭昌，賈寧洪，呂偉峰

(1. 中國石油大學(華東)控制科學與工程學院，山東 青島 266580；2. 中國石油勘探開發研究院，北京 100083；3. 提高采收率國家重點實驗室，北京 100083)

0 引言

全球氣候變化與碳中和背景下，CO2封存利用已成為人類綠色發展的必然趨勢與選擇[1]，是實現零碳及負碳排放的重要技術保障和關鍵技術、托底技術[2-8]。CO2封存是通過工程技術手段將捕集的 CO2注入地下深部地質儲集層，通過物理、化學作用將CO2長期儲存于地下以實現 CO2與大氣長期隔絕的過程[9-12]。部分國家正在實施大型的封存項目，包括加拿大(Weyburn-Midale)、德國(CO2SINK)、挪威(Sleipner)、北非(in Salah)和美國(Cranfield)等[13]。典型的深部咸水層埋深一般在800米以下，CO2封存的穩定性和安全性引發人們對于CCS(Carbon Capture Storage)的巨大擔憂，因此對CO2封存過程中和封存后的運移狀態進行監測是十分有必要的[14]。CO2地質封存監測技術主要有紅外氣體分析、激光、高光譜成像、地球化學方法等非地球物理方法和聲波測井、時移地震、3D/4D地震、電阻層析成像(ERT，Electrical Resistance Tomography)等地球物理方法[15]。

在CO2地質封存工程中，超臨界態的CO2被注入到具有適當封閉條件的地層[16]。孔隙空間中低電阻率孔隙水被高電阻率的CO2所驅替，引起地層電阻率的增加，這為電阻率法的應用提供了物理基礎[17]。Peter等研究了CO2的注入對飽和水地層電阻率產生的顯著影響，結果表明ERT測量信號對液體/氣體飽和度具有良好的敏感性，具備探測地下CO2運移的能力[18]。美國在Cranfield的試驗場超過3千米的深度注入了約100萬噸CO2，運用井間ERT技術獲取了隨時間變化的電阻率圖像，實現了對地層中CO2運移狀態的監測[19]。德國在靠近Ketzin的CO2SINK監測場采用井間ERT監測了深度約650 m的地層中CO2的遷移過程，證明了井間ERT對地層中CO2成像的能力[20]。西班牙在Hontomín CO2封存點進行了多通道地-井和井間的ERT監測，實現了對含水層中CO2封存過程的監測[21]。在位于日本長岡的CO2注入試驗場地，研究人員利用井間ERT系統采集了電阻率數據，研究了適用于含有復雜礦物成分且較高黏土含量地層的CO2飽和度評價方法[22]。國外井間ERT監測CO2的眾多研究主要采用現場成像的方式，監測現場多處于交通和通訊條件較差的環境，不具備大量數據存儲和高性能計算的基本條件。目前國內井間ERT技術已經在多個領域得以應用，如水利水電領域、煤田勘探領域、環境地質領域等，而關于CO2地質封存監測領域的研究及應用鮮有報道。

針對上述問題，開發具備遠程傳輸、高性能計算等功能的數據處理平臺成為必然的需求。王天龍等采用B/S架構，基于Web平臺開發了煤礦用自動化鉆機遠程監測軟件[23]。祝起明等采用B/S架構開發了基于Web的水土保持遠程數據監測系統，對各個監測站水土保持相關數據進行了采集[24]。劉世杰等設計了一套基于B/S架構的遠程心電監測系統，并采用Vue作為開發框架開發了前端交互界面[25]。姚引娣等提出了一種基于B/S架構的LoRa組網遠程溫室監測系統，可以實現對溫室環境參數的遠程監測[26]。常國鋒等采用B/S架構，利用HTML5+CSS3+JavaScript開發了客戶端界面，設計了基于阿里云的工業廢氣遠程監測系統[27]。現有的遠程監測系統均實現了對現場數據的遠程傳輸和處理，但是由于這些系統均面向特定的應用場景而設計，因此各系統的推廣應用受到一定局限。

針對上述問題，本文開發用于綜合處理CO2地質封存過程中井間ERT監測數據的平臺。在對該平臺進行需求分析和總體設計的基礎上，設計并開發了監測數據從現場傳輸至遠程監控中心并存儲、地層中CO2飽和度成像、地層中CO2運移狀態監測等功能模塊，通過實驗測試驗證了所開發數據處理平臺的可用性。

1 井間ERT監測數據處理平臺功能需求分析與總體設計

1.1 監測數據處理平臺功能需求分析

井間電阻率成像方法由常規地面電阻率勘探方法發展而來。井間ERT系統中，在一個鉆孔中布置激勵電極系，另一個鉆孔中布置測量電極系，對激勵電極依次供電，同時觀測測量電極之間的電壓，進而將觀測值換算為視電阻率，最后反演出井間監測區域的電性參數分布圖像[28]。

圖1展示了井間ERT監測數據的采集方式。固定電極A和B的位置，測量電極M和N依次選通其他電極，在完成所有測量電極的觀測之后，移動電極A和B至下一對激勵電極的位置，重復上述測量電極M和N的選通和觀測過程，直至完成所有激勵電極條件下測量電極電壓信號的采集。

由于CO2運移過程緩慢，短時間內運移狀態不會發生較大變化，因此遠程數據傳輸可采用定時傳送的方式。監測現場無法配置高性能計算機，導致監測現場井間ERT成像結果較為粗糙，無法滿足準確監測CO2封存狀態的需求，因此需要在監控中心開發井間ERT監測數據處理平臺，最終實現對CO2運移狀態的動態監測。該平臺主要具備遠程數據傳輸、數據存儲、數據處理以及圖像顯示等功能，具體說明如下：

1)位于監控中心的數據服務器能夠建立與現場計算機的遠程通信鏈接，實現井間ERT監測數據的遠程傳輸，能夠將監測數據存儲至數據服務器；

2)監控中心的程序服務器能夠獲取數據服務器中存儲的監測數據，對其進行井間ERT圖像重建處理以生成電阻率分布圖像，依據電阻率與CO2飽和度之間的關系來獲得CO2飽和度圖像；

3)能夠對平臺用戶進行管理，根據角色分配用戶的功能權限；用戶通過瀏覽器登錄平臺，可以訪問平臺功能模塊，獲取CO2封存及運移狀態信息。

1.2 監測數據處理平臺總體設計

井間ERT監測數據處理平臺包括硬件部分和軟件部分。硬件部分包括數據遠程傳輸模塊、數據服務器和程序服務器；軟件部分運用軟件工程中的模塊化、功能化的設計思想[29]，具有監測數據傳輸與存儲功能、井間ERT成像功能和CO2運移狀態監測功能。其中，數據存儲模塊位于數據服務器，監測數據成像模塊和CO2運移狀態監測模塊位于程序服務器。數據遠程傳輸與存儲模塊用以實現現場監測數據向監控中心數據服務器的遠程傳輸及數據在數據服務器中的保存；利用監測數據成像模塊對井間ERT監測數據進行圖像重建算法的處理并生成CO2飽和度圖像；CO2運移狀態監測模塊的功能是保證具有權限的遠程用戶在企業局域網內通過客戶端Web瀏覽器查看CO2的運移狀態。圖2所示為該井間ERT監測數據處理平臺的組成示意圖。

圖2 CO2封存井間ERT監測數據處理平臺組成示意圖

數據傳輸與存儲模塊包括井間ERT監測數據遠程傳輸子模塊與監測數據存儲子模塊。監測數據遠程傳輸子模塊用于將井間ERT現場監測數據傳輸至監控中心的數據服務器；監測數據存儲子模塊用于將采集的數據按照時間格式命名，并以文本文件格式保存至數據服務器。

監測數據成像模塊包括電阻層析成像(ERT)子模塊和CO2飽和度成像子模塊。程序服務器連接數據服務器的數據庫讀取井間ERT監測數據(測量電壓)，ERT子模塊利用成像算法求解井間場域內電阻率的分布；CO2飽和度成像子模塊根據電阻率分布與CO2濃度的關系模型生成CO2飽和度圖像。

CO2運移狀態監測客戶端界面包括賬戶管理子模塊、當前封存狀態顯示子模塊和歷史封存狀態顯示子模塊。賬戶管理子模塊保證不同使用者具備不同的權限，管理員可以添加、刪除平臺用戶信息以及為用戶重置密碼，普通用戶可以修改用戶個人信息；CO2當前封存狀態顯示子模塊展示根據最新監測數據生成的CO2飽和度圖像；CO2歷史封存狀態顯示模塊向用戶提供歷史圖像查詢功能。

2 井間ERT監測數據處理平臺開發

2.1 CO2監測數據遠程傳輸及存儲

2.1.1 監測數據遠程傳輸

本模塊包含硬件與軟件兩部分，硬件部分為位于監測現場的4G DTU(Data Transfer Unit)無線傳輸模塊[30]，用來向數據服務器傳輸井間ERT系統采集的電壓信號。軟件部分為在數據服務器中基于LabVIEW開發的上位機軟件，用來控制由監測現場計算機與無線傳輸模塊所組成的下位機以及接收下位機發送的電壓測量數據。圖3所示為監測數據遠程傳輸過程流程圖。

圖3 監測數據遠程傳輸過程流程圖

利用花生殼軟件的內網穿透功能建立數據服務器與4G DTU無線傳輸模塊間的通訊鏈接。使用上位機軟件接收并解析4G DTU發送的數據包。上位機軟件的工作過程如圖3右邊框所示。首先設置TCP (Transmission Control Protocol)偵聽組件以監測數據服務器指定端口上的TCP連接請求，當監測到服務器端口出現TCP連接請求時，則進入TCP讀取數據環節；然后通過設置起始位和長度來截取字符串，并將字符串進行相應的進制轉換，完成對數據包的解析[31]；通過設置接收數據的時間實現數據傳輸的定時功能，使用新建txt組件將解析后的數據保存至txt文件，最終實現數據從監測現場到監控中心數據服務器的遠程傳輸。

2.1.2 系統用戶與監測數據文件信息存儲

本監測數據處理平臺利用MySQL創建兩個數據庫，分別為用戶信息數據庫與監測數據文件信息數據庫[32]。

用戶信息數據庫內創建了一個名為“用戶信息”的表，該表含5個字段：賬號、密碼、用戶姓名、最后登錄IP和最后登錄時間。開發過程中規定了“用戶信息”表中各字段的數據類型以及字段長度，“用戶信息”表的結構見表1。

表1 用戶信息表

監測數據經由上位機軟件按照時間格式命名并以文本文件格式存儲于數據服務器中，同時將監測數據的存儲路徑保存至數據服務器中監測數據文件信息數據庫中。在監測數據文件信息數據庫內創建了一個名為“監測數據文件信息”的表，該表格含3個字段：文件名稱、文件類型和文件存儲路徑。“監測數據文件信息”表的結構見表2。

表2 監測數據文件信息表

2.2 CO2監測井間電阻層析成像

2.2.1 電阻層析成像理論基礎

ERT正問題是在已知敏感場電導率分布的條件下求解電勢分布。對三角形單元與節點進行編號，根據插值函數列出一次激勵下一個三角單元中各節點的電勢值計算式，求解得到單元剛度矩陣，將所有三角單元的剛度矩陣進行疊加以合成總剛度矩陣，最后得到總的線性方程組[33-35]：

Y·φ=C

(1)

式中，Y為剛度矩陣，C為激勵電流，φ為各節點電勢分布矩陣。Y為n×n維矩陣，C為n×1維矩陣，n為節點的個數。求解式(1)可得場域內各節點的電勢值，從而建立靈敏度系數矩陣。對于井間ERT逆問題的求解，在兩井之間場域內激勵電流和測量電壓已知的條件下，利用反演算法求解場域內的電阻率分布，并以圖像方式進行呈現，即為圖像重建過程[36-37]。

在兩井之間場域的內部，由電阻率分布可以確定測量電極的電壓，即U=F(σ)。在局部一點將該式進行泰勒級數展開，并忽略高階項的影響，可得：

(2)

Jx=b

(3)

式中，b為對應邊界測量電壓變化量的向量，J為將靈敏度矩陣離散化后的矩陣，x為對應電阻率變化量的向量。利用Geselowitz[39]的靈敏度理論可以進行靈敏度矩陣的計算，用公式表示為：

(4)

其中：Jij是靈敏度矩陣J的第(i，j)個元素，電極對i和電極對j的激勵電流為和時對應的場域分布分別是φi和φj。將式(3)寫為歸一化形式可得式(5)：

Sg=z

(5)

式中，S為歸一化的靈敏度矩陣；z為歸一化的測量電壓；g為歸一化灰度值向量[40-41]。作為ERT重建圖像的理論依據，該式反映了被測場域內測量電壓與電阻率分布之間的關系[42-43]。

2.2.2 成像數據的獲取

在Microsoft Visual Studio的ASP.NET Core項目中，采用C#語言編寫連接數據服務器數據庫的代碼以及監測數據文件存儲路徑的接口，實現的功能為返回監測數據文件在數據服務器存儲的路徑。將MATLAB程序代碼編譯為動態鏈接庫，實現井間ERT監測數據處理與圖像重建的算法。由于采用定時傳輸并獨立存儲數據的方式，所以加載的文件路徑為非固定值，因此將擬加載數據文件的路徑進行參數化處理。通過連接數據庫以獲得監測數據文件的保存路徑，實現對井間ERT測量電壓數據的獲取，將其作為數據處理與圖像重建算法的輸入參數。

2.2.3 基于有限元法的正問題求解

采用有限單元法對井間ERT正問題進行求解，基于MATLAB開發有限元正演計算程序。圖4描述了基于有限元法的正問題求解過程。首先構建空場模型，設定電極對個數、電極間距、監測區域垂向范圍和兩井間的水平距離。

圖4 有限元法正問題求解流程圖

井間ERT監測的場域為兩井間的平面區域，將場域離散化，對三角形單元以及節點進行編號，獲取三角形單元的節點坐標并通過插值函數得到三節點的電位方程，進而得到三角形單元上線性插值的基函數。

根據基函數計算單元導納矩陣元素并形成單元導納矩陣，將單元導納矩陣進行疊加組成總體剛度矩陣。將總體剛度矩陣代入激勵電流值得到一次激勵下的各節點電勢值，通過矩陣變換將節點電勢矩陣轉換為測量電壓值矩陣，疊加所有激勵下測量電壓值矩陣，最終得到場域電極測量電壓。

2.2.4 基于線性反投影法的逆問題求解

采用線性反投影法來求解井間ERT的逆問題。圖5展示了基于線性反投影算法進行井間ERT逆問題求解的流程圖。

圖5 線性反投影算法逆問題求解流程圖

根據有限單元法計算得到的電極測量電壓值，畫出兩井之間場域的等勢線，將場域劃分為多個等勢線區。當對第1對電極進行激勵時，根據正問題計算得到各單元節點的電位和電極的電位，判斷各個網格單元的所屬投影域，計算出場域各剖分三角形單元的電阻率分布。

對所有電極對依次進行激勵，將各單元每次激勵條件下得到的反投影結果疊加求平均，繼而得到整個場域的電阻率分布。根據電阻率值為每個單元賦予灰度值，得到兩井之間場域電阻率的分布圖。

利用阿爾奇公式將電阻率轉換為CO2飽和度，為不同的CO2飽和度值賦予不同的灰度值，得到CO2飽和度分布圖。

2.2.5 CO2飽和度圖像的存儲

在ASP.NET MVC開發模型中采用代碼與邏輯分離的方式進行前端頁面設計和后端邏輯控制。后端封裝當前圖片路徑接口、歷史圖片路徑接口和用戶傳參接口，并生成接口文檔；前端根據接口文檔配置axios(Web數據交互方式)調用應用程序編程接口(API，application programming interface)實現前后端數據的交互。

對于經數據處理后得到的CO2飽和度圖像，將其按照時間格式命名并保存至程序服務器，將其保存路徑存儲至程序服務器的數據庫。當前圖像路徑接口向前端返回實時成像結果的保存路徑。用戶傳參接口判斷用戶是否在界面手動選擇了歷史時間，該接口判斷到用戶傳參后，后端根據用戶選擇的時間在數據庫中檢索對應時間的CO2飽和度圖像保存的路徑，然后將該路徑返回到歷史封存狀態圖像地址接口處。

2.3 CO2運移狀態監測

2.3.1 賬戶管理模塊

賬戶管理模塊實現的功能包括注冊賬號、登入系統以及查看和維護個人信息及密碼。用戶在前端界面輸入用戶名和密碼，使用axios發送HTTP請求到后端服務器，后端服務器獲取用戶提供的用戶名和密碼，并與用戶信息數據庫中的信息進行對比，從而驗證用戶身份是否正確。用戶身份通過驗證之后，則登錄界面跳轉到主界面，用戶可以進行設定權限內的操作。

圖6 用戶登錄流程圖

2.3.2 CO2當前和歷史狀態顯示模塊

前端通過配置axios的請求方式、請求路徑、請求體參數和請求方法等，在index.vue響應頁面對應代碼處引入當前CO2封存狀態圖像地址接口的路由，在該頁面完成對該地址接口的調用，同時編寫圖片顯示函數以實現當前CO2封存狀態在Web界面的顯示。具體流程如圖7所示。

圖7 當前封存狀態圖像顯示流程圖

在前端配置axios接口等參數，并在index.vue響應頁面對應代碼處引入歷史封存狀態圖像地址接口的路由，完成對該地址接口的調用，實現歷史CO2封存狀態在Web界面的顯示，具體流程如圖8所示。當用戶在界面選擇歷史時間，用戶傳參接口響應用戶需求，并向歷史狀態圖像地址接口返回歷史圖像保存地址。

圖8 歷史運移狀態圖像顯示流程圖

3 系統測試結果與分析

3.1 監測數據遠程傳輸與存儲模塊測試

設置監測現場與數據服務器分別處于兩個實驗室。在花生殼軟件的內網穿透模塊界面配置數據服務器的IP地址和端口號。如圖9所示，在上位機軟件界面控制4 G DTU每間隔3個小時向數據服務器定時傳輸一次數據，設置文件名格式、存儲文件夾名和文件存儲路徑。設定數據傳輸波特率為9 600 bps，數據位為8，停止位為1，設定若出現上位機與設備通訊失敗的情況，則上位機每隔30秒重新連接一次設備。

測試結果顯示，監測數據文件可以按照設定的時間定時傳輸至位于另一個實驗室的數據服務器，并以txt格式存儲到數據服務器中，同時監測數據文件的保存路徑被存儲至監測數據文件信息數據庫中。

圖9 數據遠程傳輸與存儲模塊上位機軟件界面

3.2 監測數據成像模塊測試

設定兩井水平間距為30米，監測地層的深度(垂向范圍)為60米，兩井之間形成的場域中人為設定一個六邊形的含CO2地層，設定該六邊形的電阻率值為10 Ω·m，遠大于場域內其他區域的電阻率0.01 Ω·m。圖10對電阻率值進行了歸一化處理。

圖10 設定的井間區域內CO2的分布

采用上述井間ERT成像算法實現了正問題和逆問題的求解運算，得到井間場域的電阻率分布，繼而得到圖11所示的CO2飽和度圖像。通過對比設定圖像和重建后圖像可知，使用線形反投影算法可以對CO2在地層中的分布進行圖形重建，在CO2分布區域的中心位置CO2飽和度最大，CO2飽和度由內向外逐步遞減，在CO2分布區域的邊界出現了一定的偽影。分析圖像中飽和度由內向外遞減現象產生的原因為：將三節點電勢值取平均值代替了網格單元的電勢值，使得計算過程產生一定的誤差；根據場域內測量電極處的電壓劃分投影域，投影角度較少，場域劃分不夠精細。如果成像區域存在明顯的電阻率變化或邊界，或者投影數據中存在強度較高的噪聲，利用經典的線性反投影算法往往會得到帶有一定偽影的重建圖像。

圖11 反演的井間區域內CO2飽和度分布

3.3 CO2運移狀態監測模塊測試

用戶在登錄界面輸入用戶名和密碼，若用戶輸入的信息與用戶信息數據庫中含有的用戶名和密碼一致，則可以成功登錄系統。用戶輸入賬號或密碼錯誤時，系統提示“賬號或密碼輸入錯誤，請重新輸入”。系統登錄界面如圖12所示。

圖12 監測數據處理平臺登錄界面

進入主界面后，管理員賬戶可在賬戶管理模塊實施新增用戶、刪除用戶等操作。如圖13所示，平臺當前的用戶量為4。在成像顯示模塊中的當前CO2運移狀態顯示欄內可查看當前CO2飽和度圖像；在歷史CO2運移狀態顯示欄內選擇擬查看CO2封存狀態的時間，即可查看歷史CO2飽和度圖像，如圖14所示。

圖13 平臺系統管理員的賬戶管理界面

4 結束語

針對CO2地質封存過程中井間ERT監測數據處理的需求，設計并開發了監測數據綜合處理平臺。基于4G網絡實現了遠程數據傳輸，基于MySQL數據庫實現了監測數據信息和用戶信息的存儲，基于有限元法和線性反投影法實現了井間ERT圖像重建，基于B/S架構和MVC設計模式開發了Web軟件。該數據處理平臺主要具備監測數據從現場傳輸至遠程監控中心并存儲、地層中CO2飽和度成像、地層中CO2運移狀態監測等功能。遠程用戶登錄該平臺能夠對地質封存過程中CO2運移狀態進行動態實時監測和歷史狀態查詢。