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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:韩吉声[1] 潘勇[1] 李士建[1] 芦志伟[1] 王金龙[1] 王为宇[2]
机构地区:[1]中国石油天然气股份有限公司新疆油田分公司采油工艺研究院,新疆克拉玛依834000 [2]清华大学精密测试技术与仪器国家重点实验室,北京100084
出 处:《激光与光电子学进展》2012年第9期57-62,共6页Laser & Optoelectronics Progress
摘 要:提出了一种对稠油热采井下光纤非本征法布里-珀罗干涉型(EFPI)永久压力传感器采集的压力信号进行小波多分辨率降噪的方法,可有效抑制传感器采集压力信号中的非平稳噪声。提出了一种基于信噪比(SNR)提升的小波分解层数确定方法,无需真实压力信号频率范围的先验知识,可通过扫描信噪比提升随小波分解层数的变化估计最优小波分解层数。在新疆某油田稠油热采井的现场试验结果表明,该方法可提高压力信号信噪比约2.6dB,且降噪后压力信号可显著提高对油田稠油热采井原油日产量的预测准确度。A novel wavelet denoising method is proposed for the pressure surveillance of heavy oil thermal recovery well using white light extrinsic Fabry-Perot interferometric(EFPI) fiber-optic sensor.This method can effectively suppress the non-stationary noises and disturbances in downhole environment.A method for estimating the optimal wavelet decomposition level is proposed based on the analysis of the signal-to-noise ratio(SNR) enhancement varying with decomposition level.No prior knowledge of the real pressure signal spectrum is needed.The optimal wavelet decomposition level is determined by using the downhole pressure data collected in one of the heavy oil thermal recovery wells in Xinjiang,China.Field test results show that the proposed method can increase the SNR of pressure profile by 2.6 dB,and thus further effectively increase the accuracy of the forecasting result of daily oil production.
分 类 号:TP212.14[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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