基于FPGA的相控阵列出砂监测方法与系统研究

发布时间：2021-06-11 23:22

　　出砂是油气井开发开采过程中常见的现象。合理范围内的出砂有助于提高油气井产量,但过度出砂会造成诸多问题,影响生产井正常作业。为了解决传统单个传感器及其监测系统在监测性能上的不足,以及优化系统处理结构、提高系统适用性、实现更加高效的监测,本文进行了基于FPGA的相控阵列出砂监测方法与系统的研究,首先进行了相控阵出砂信号的在线监测建模方法和仿真分析,从砂粒撞击信号的近场聚焦理论着手,建立了出砂信号DOA算法的系统结构,进行了波束形成算法的探讨等。另外,为满足对油气井出砂信号的采集需求,针对传统出砂监测系统采集数据量小、分辨率低、结构复杂等问题,进行了基于相控阵列的硬件和软件系统设计。采用FPGA+ARM组合的“漏斗形”设计架构,结合油气井出砂信号采集的指标要求,设计基于AD9650的多通道采集电路,实现对线性阵列分布探头信号的采集。此外,为减少无效通信数据量,准确捕获有效信号区域,同步缓存多通道数据,设计了出砂信号抽取检测模块,提出了多体并行缓存模组解决方案等软件方案。通过仿真测试和搭建实验平台,验证了该系统对油气井出砂信号数据有着高效、快速的采集处理能力,满足了复杂环境下的数据采集要求,结... 

【文章来源】：西安石油大学陕西省

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

国外出砂监测设备

13图2-5最大焦距与系统接收时间延迟估计精度关系对于时间延迟估计精度和空间纵向分辨率之间的关系，则需要对式（2-17）进行微分变换，并且将等式两边的时间值和阵元焦距作微分处理，由此得到系统时间延迟估计精度与焦点在纵向的分辨率数学关系式为：F={{1[1+]}+()}τ(2-18)式中，F即为相控阵在轴向的空间分辨率，选取M为8阵元传感器阵列，阵元间距d=3mm，钢管中声波传播速度c=5500m/s，当时间精度τ分别取τ=50ns、100ns、200ns时，通过代入公式计算，可得仿真结果如图2-6所示。由图可知，在不同的时间延迟估计精度下，当延迟精度越小，焦点的轴向分辨率越高，也即监测的精度越高。图2-6时间延迟精度不同时，轴向分辨率与焦距关系0100200300400500600700800900时延控制精度△τ/ns020406080100120

16P(θ)=(θ)(θ)=E[|d(t)|]+σ||||(2-30)由此可知，通过约束条件得到的权向量使干扰信号能量为零，但同时也可能使噪声的输出变大。因此，对于抑制干扰和噪声应同时分析考虑，式(2-30)中，E[|d(t)|]为常量，为了最小化P(θ)，则波束形成器最佳权矢量可以描述为：在约束（2-28）和（2-29）的条件下，求解minE[|y(t)|]=min{(θ)(θ)}(2-31)通常可利用Lagrange乘子法求解约束最优化问题，可求得的最佳权矢量为=()()()(2-32)式中，θ为扫描方向，将式（2-32）代入到式（2-24）中，可求出当阵列的权矢量取得最优值时，此时，阵列的输出功率为：P(θ)==()()(2-33)式（2-33）即是MVDR算法的空间谱函数。与谱峰对应的θ值即为波达方向的估计值。θ=argmax{P(θ)}=argmin{(θ)(θ)}(2-34)2.5.3实验仿真与分析针对实际砂粒撞击模型，研究常规波束形成算法和MVDR聚焦波束形成算法在单信号条件下的方位估计性能，设传感器阵列为8阵元的均匀线阵，阵元间距大小为半波长，采样频率为10MHz，快拍数为1024，信号方位为40°，信噪比为10dB。其仿真结果如图2-8所示：图2-8归一化阵列输出功率由图可知：MVDR频谱具有更高的分辨率。光谱中的峰更窄，MVDR算法对信号源


本文编号：3225465