小波去噪在油井动液面检测中的应用

阚玲玲 高丙坤 梁洪卫 路起明 郭建成

(1.东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江 大庆 163318；2.大庆明达韦尔信息系统服务有限公司，黑龙江 大庆 163318)

油井液面的深度是反映油井工作状态的重要参数，对其检测可以防止油井干抽，对油井生产有着重要的意义[1，2]。液面检测中的信号处理部分是其关键技术之一。

1 液面检测原理①

油井液面深度是通过测量声波的回波而计算得出液面深度[3]。测量示意图如图1所示。在井口套管与油管环空处发射声波，测量接箍和液面的反射波，在已知接箍长度时，计算得到声波在环空的传播速度v与液面反射波的时间t，从而得到液面深度s，即：

s=vt/2

看似简单的原理，由于油井环境的不同，尤其需要检测油井正常生产时的液面(此时液面是动态变化的，叫做“动液面”) ，使得接箍波与液面波很难辨识，这成为信号处理部分的关键。

2 傅立叶变换应用于液面波检测

由于接箍长度相等且距离短，使得接箍波具有周期性和频率高的特性，而液面波不具有周期性，且频率低。傅立叶变换可将信号分解成各种不同频率信号的叠加，使得信号的分析从时间域变换到频率域。快速傅立叶变换(FFT)更具实用价值，加快运算速度，为实时处理数据提供保障，笔者采用FFT对原信号波形进行频谱分析。原始信号与频谱图分别如图2、3所示。

图2 原信号波形

图3 频谱分析

由频谱分析可知，低频的液面反射波能量主要集中在15～40Hz之间。需要设计一个FIR低通滤波器对液面反射波进行滤波处理。笔者采用巴特沃斯滤波器对原信号进行滤波，参数设计如下：允许可以通过的频率为0

图4 滤波后波形

3 小波变换应用于液面波检测

傅立叶分析是将整个时间轴的信号进行了分析，信号在某一时间位置处一个小的变化，都会使信号的频谱发生较大的变化，同时也不能显示出信号在某个时间点处的变化情况[4]。利用小波变换具有多分辨率特性，能够捕捉瞬间变化的信息的特性，在小波变换域中寻找瞬时特征参数，通过对特征参数集合的识别实现液面波的自动识别。

笔者采用“sym8”小波对信号分解，在分解的第5层上，分别用软阈值和硬阈值法去噪，分析信号去噪的过程如图5所示。软阈值采用rigrsure：根据无偏似然估计原理进行阈值选择，首先得到一个给定阈值的风险估计，选择风险最小的阈值作为最终选择。硬阈值采用固定的阈值形式：sqtwolog。小波去噪与FFT去噪效果对比如图6所示。

图5 小波分析信号去噪过程

图6 小波去噪与FFT去噪效果对比

从图6中可以直观地看出小波去噪效果优于FFT。选择信噪比(SNR) 和均方根误差(RMSE) 两个参数对降噪效果进行定量评价结果见表1。从表1数据可以看出：SNR和RMSE参数的指标小波去噪方法均优于FFT。

表1 降噪效果的SNR和RMSE对比

4 结论

4.1采用FFT对动液面原始信号进行频谱分析，根据分析结果设计低通滤波器对信号进行滤波，能够滤除接箍波等高频信号，曲线得到了较好的平滑效果。

4.2根据动液面波的特点，分别采用小波软阈值与硬阈值去噪的方法对动液面波进行处理，并与FFT算法进行对比，从直观图形与SNR和RMSE的量化指标都可以得出小波去噪的效果优于FFT算法。