水平井流量含水率测试仪的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 水平测井介绍 | 第10-11页 |
| 1.1.2 含水率测量在油井开发中的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 水平井产液的主要测量方法 | 第12-13页 |
| 1.2.1 连续油管传输技术 | 第12页 |
| 1.2.2 井下牵引器输送技术 | 第12-13页 |
| 1.3 原油含水率检测的国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 两相流相关参数测量原理与分析 | 第17-29页 |
| 2.1 油水两相流概述 | 第17页 |
| 2.2 两相流主要参数 | 第17-20页 |
| 2.2.1 相含率 | 第17-18页 |
| 2.2.2 流型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 密度 | 第19页 |
| 2.2.4 流量与流速 | 第19-20页 |
| 2.3 原油含水率测量方法研究 | 第20-23页 |
| 2.3.1 密度法 | 第20页 |
| 2.3.2 射线法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 电导率法 | 第21页 |
| 2.3.4 电容法 | 第21-23页 |
| 2.4 含水率测量的影响因素 | 第23-25页 |
| 2.4.1 温度对电容式含水率传感器测量的影响 | 第23-25页 |
| 2.4.2 压力对电容式含水率传感器测量的影响 | 第25页 |
| 2.5 消除原油含水率测量影响因素的补偿方法 | 第25-27页 |
| 2.5.1 BP神经网络 | 第26页 |
| 2.5.2 RBF神经网络 | 第26-27页 |
| 2.6 两种神经网络的比较 | 第27-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 含水率测量系统建立 | 第29-39页 |
| 3.1 水平井测量仪器概述 | 第29页 |
| 3.2 传感器选取 | 第29-37页 |
| 3.2.1 温度测量传感器 | 第29-31页 |
| 3.2.2 流量测量传感器 | 第31-33页 |
| 3.2.3 压力测量传感器 | 第33-35页 |
| 3.2.4 含水率测量传感器 | 第35-37页 |
| 3.3 仪器的数据采集与储存电路设计 | 第37页 |
| 3.3.1 含水率测量仪电路设计 | 第37页 |
| 3.4 仪器主体机械构造设计 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于RBF神经网络的多传感器数据融合 | 第39-51页 |
| 4.1 多传感器数据融合 | 第39-40页 |
| 4.2 数据融合系统结构模型 | 第40-41页 |
| 4.3 RBF人工神经网络 | 第41-43页 |
| 4.3.1 人工神经网络在数据融合上的应用 | 第41-42页 |
| 4.3.2 RBF神经网络的基本原理 | 第42-43页 |
| 4.3.3 映射关系 | 第43页 |
| 4.4 基于RBF神经网络数据融合算法 | 第43-46页 |
| 4.4.1 RBF神经网络数据融合原理 | 第43-44页 |
| 4.4.2 RBF神经网络数据融合中心 | 第44-46页 |
| 4.5 RBF神经网络的特征层融合 | 第46-50页 |
| 4.5.1 特征层融合 | 第46-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 水平井含水率检测试验及试验结果分析 | 第51-63页 |
| 5.1 水平井含水率检测试验 | 第51-54页 |
| 5.1.1 试验的目的 | 第51页 |
| 5.1.2 测试作业现场环境 | 第51-52页 |
| 5.1.3 传感器的标定 | 第52-54页 |
| 5.2 测试参数值的计算方法 | 第54-56页 |
| 5.2.1 温度计算 | 第54-55页 |
| 5.2.2 压力计算 | 第55-56页 |
| 5.2.3 含水率的计算 | 第56页 |
| 5.3 含水率计的刻度方法 | 第56-57页 |
| 5.4 多传感器数据融合处理 | 第57-61页 |
| 5.4.1 神经网络的创建与训练 | 第57-59页 |
| 5.4.2 含水率测量影响因素验证 | 第59-60页 |
| 5.4.3 数据融合处理结果和分析 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
