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    油氣井套管變形段位置及其缺陷的渦流檢測(cè)

    2020-10-17 06:09:58劉半藤黃平捷
    無(wú)損檢測(cè) 2020年10期
    關(guān)鍵詞:渦流測(cè)井套管

    黃 華,徐 菲,羅 慶,周 瑩,劉半藤, 黃平捷

    (1.中國(guó)石化 中原油田分公司 石油工程技術(shù)研究院,濮陽(yáng) 457000;2.浙江樹人大學(xué) 信息科技學(xué)院,杭州 310015;3.浙江大學(xué) 控制科學(xué)與工程學(xué)院,杭州 310027)

    在高含硫氣田的開發(fā)過(guò)程中,硫化氫的安全管控是核心,如果套管破裂或錯(cuò)斷,就會(huì)發(fā)生地下井噴事故。一旦發(fā)生硫化氫泄漏,有害氣體就會(huì)進(jìn)入大氣和水,不僅嚴(yán)重影響氣田的正常生產(chǎn),還將造成難以預(yù)計(jì)的環(huán)境污染、人身傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。因此,對(duì)油氣套管的變形檢測(cè)十分必要且急迫。

    目前,常規(guī)井下監(jiān)測(cè)套管的測(cè)井技術(shù)有溫度流量測(cè)井、井下電視測(cè)井、多臂井徑測(cè)井和渦流測(cè)井等。由于某氣田具有氣體流動(dòng)性和結(jié)構(gòu)復(fù)雜性,且溫度變化不定,所以溫度流量測(cè)井并不適用;井下電視測(cè)井技術(shù)利用光學(xué)或超聲波成像原理[1]檢測(cè)套管內(nèi)的腐蝕、變形和錯(cuò)斷情況;多臂井徑測(cè)井技術(shù)是檢測(cè)套管損傷的主要手段之一[2],其利用展開的機(jī)械臂測(cè)量套管內(nèi)徑;但由于高含硫氣田的H2S和CO2含量高,腐蝕性、危害性強(qiáng),投產(chǎn)時(shí)采用多層一體化管柱生產(chǎn),現(xiàn)有的井下電視測(cè)井技術(shù)和多臂井徑測(cè)井技術(shù)都無(wú)法穿透某氣田的多層管柱。而渦流測(cè)井技術(shù)可穿透管柱[3-5],實(shí)現(xiàn)套管變形的監(jiān)測(cè),因此可采用渦流電磁技術(shù)實(shí)現(xiàn)氣田井下套管狀況的監(jiān)測(cè)。

    目前,國(guó)內(nèi)外有部分學(xué)者研究了基于渦流的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)[6-8]。如唐高峰等[9]設(shè)計(jì)了一種專門用于油罐車內(nèi)部缺陷檢測(cè)的渦流傳感器,可檢測(cè)出油罐車的損壞情況。余劍武等[10]設(shè)計(jì)出一種超細(xì)硬質(zhì)合金棒材缺陷的渦流檢測(cè)系統(tǒng),可識(shí)別出不合格的硬質(zhì)合金棒材。但是這些裝置沒(méi)有將套管的結(jié)構(gòu)特異性考慮在內(nèi),因此其不適用于氣田井下套管的監(jiān)測(cè)。HE等[11]提出了一種基于交流磁場(chǎng)測(cè)量和渦流檢測(cè)方法組合的無(wú)損檢測(cè)方法,但該方法容易受溫度和外磁場(chǎng)等因素的影響。劉素貞等[12]結(jié)合電磁超聲技術(shù)與渦流復(fù)合技術(shù),實(shí)現(xiàn)了不同深度缺陷的識(shí)別。但隨著缺陷深度的增加,線圈的電阻和電阻抗近似線性變化,且存在的缺陷導(dǎo)致線圈電感差值增大,使得該方法對(duì)缺陷的深度檢測(cè)不敏感。王少平等[13]結(jié)合漏磁檢測(cè)和渦流檢測(cè)技術(shù),提出了基于三軸漏磁與渦流檢測(cè)的管道內(nèi)外壁缺陷的識(shí)別方法。

    綜上所述,如果氣田是高溫、高壓、高含硫的復(fù)雜環(huán)境,以及氣田套管是自身多層一體化的特殊結(jié)構(gòu),渦流檢測(cè)信號(hào)采集就有困難,信號(hào)衰減快,且易受管柱間電磁互感的影響,現(xiàn)有的渦流檢測(cè)技術(shù)就無(wú)法滿足氣田套管變形檢測(cè)的需求。因此,筆者提出一種油氣井套管變形段位置與缺陷類型的渦流檢測(cè)方法。該方法根據(jù)電磁探傷測(cè)井儀輸出的23個(gè)渦流信號(hào),計(jì)算23個(gè)信號(hào)和的波峰,采用自適應(yīng)閾值識(shí)別變形段,針對(duì)每一個(gè)變形段進(jìn)行差分處理,并將連續(xù)多組數(shù)據(jù)合并構(gòu)成多層數(shù)據(jù),對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行Fisher降維,選擇降維后的多維數(shù)據(jù)作為特征值。筆者采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行樣本訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)的識(shí)別,能識(shí)別出所有變形段的位置以及變形段中的缺陷類型。

    1 檢測(cè)原理

    1.1 測(cè)量工具介紹

    某氣田具有超深、高壓、高含硫等特點(diǎn),施工中使用的設(shè)備必須滿足測(cè)井作業(yè)各項(xiàng)技術(shù)參數(shù)和防硫化氫安全的要求。論文的數(shù)據(jù)來(lái)源于多臂井徑測(cè)井儀和電磁探傷測(cè)井儀。其中,多臂井徑測(cè)井儀測(cè)量試驗(yàn)井套管的實(shí)際半徑。多臂井徑測(cè)井儀采用抗硫化氫材料生產(chǎn),抗硫性能符合美國(guó)腐蝕工程師協(xié)會(huì)的要求。多臂井徑測(cè)試儀主要性能參數(shù)如表1所示。

    表1 多臂井徑測(cè)試儀主要參數(shù)

    電磁探傷測(cè)井儀采用某公司生產(chǎn)的渦流測(cè)厚探測(cè)器。該儀器采用抗硫化氫材料,其抗硫性能符合美國(guó)腐蝕工程師協(xié)會(huì)的要求。電磁探傷測(cè)試儀由縱向長(zhǎng)探頭、橫向探頭、縱向短軸探頭、溫度探頭等組成,探頭主要性能參數(shù)如表2所示。

    表2 電磁探傷測(cè)試儀主要參數(shù)

    1.2 輸出數(shù)據(jù)介紹

    電磁探傷測(cè)井儀的基本原理是電磁感應(yīng)定律(見圖1),測(cè)井時(shí),工作區(qū)給發(fā)射線圈提供一個(gè)直流脈沖,接收線圈采集隨時(shí)間變化的感生電動(dòng)勢(shì)。當(dāng)被測(cè)對(duì)象發(fā)生變化或者存在缺陷時(shí),感生電動(dòng)勢(shì)隨之變化。

    圖1 電磁測(cè)井儀的原理示意

    測(cè)井儀包括縱向長(zhǎng)探頭A,縱向短探頭C,橫向交叉的2個(gè)探頭B和BB(見圖2)。每激勵(lì)一次,A探頭采樣11個(gè)點(diǎn),C探頭采樣6個(gè)點(diǎn), B探頭采樣3個(gè)點(diǎn),BB探頭采樣3個(gè)點(diǎn),共輸出23個(gè)信號(hào),具體信號(hào)如下所述。

    圖2 測(cè)井儀內(nèi)部探頭示意

    A1~A11信號(hào)由縱向長(zhǎng)探頭A采集。探頭A軸距最長(zhǎng),線圈垂直放置,與儀器軸和井軸方向一致,探測(cè)深度最深。通常,A1~A3信號(hào)主要受第一層管柱的影響,A4~A6信號(hào)主要受第一層和第二層管柱的影響,A7~A11信號(hào)探測(cè)深度最深,可以識(shí)別第三層管柱的損傷。這些信號(hào)主要用于計(jì)算第一層、第二層管柱的壁厚,探測(cè)第二層管柱的垂直裂縫,以及探測(cè)第二、第三層管柱的損傷。

    C1~C6信號(hào)由縱向短探頭采集。探頭C軸距較探頭A的短,垂直放置,與儀器軸和井軸方向一致。探測(cè)深度較探頭B和BB的深,較A的淺。通常,C1~C4信號(hào)主要受第一層管柱的影響,C5~C6受第一層和第二層管柱的影響。這些信號(hào)主要用于測(cè)量第一層管柱的壁厚,探測(cè)第一層內(nèi)管柱的垂直裂縫和損傷。

    B1~B3與BB1~BB3信號(hào)由橫向探頭B和BB采集。探頭B和BB軸距較短,橫向放置,其線圈軸向垂直于儀器和井軸,探測(cè)深度最淺。探頭B和BB正交放置,每個(gè)探頭對(duì)每個(gè)管道深度采樣3個(gè)點(diǎn)。這些信號(hào)主要用于測(cè)量?jī)?nèi)層管柱的橫向裂縫斷開或脫節(jié)。

    1.3 變形段判別

    變形段判別原理框圖如圖3所示,根據(jù)設(shè)備輸出的渦流數(shù)據(jù),變形段判別方法包括信號(hào)求和、閾值自適應(yīng)選擇、變形點(diǎn)判別、變形段判別和識(shí)別結(jié)果修正等步驟。

    圖3 變形段判別原理框圖

    1.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    將每一個(gè)管道深度的23個(gè)渦流電壓數(shù)據(jù)求和,得到電壓總值,即

    (1)

    式中:h為管道深度;x(i,h)為管道深度h的第i個(gè)渦流電壓數(shù)據(jù);y(h)為管道深度h的渦流電壓數(shù)據(jù)和。

    尋找電壓總和數(shù)據(jù)相對(duì)平緩的N個(gè)連續(xù)信號(hào)段(平緩段),即當(dāng)管道深度為h時(shí),將該深度的連續(xù)N個(gè)深度點(diǎn)的電壓信號(hào)總值分別與該點(diǎn)的信號(hào)總值做差,若差值均小于所設(shè)閾值Y1,即滿足式(2),則判定該連續(xù)的N個(gè)深度點(diǎn)為平緩段,此時(shí)獲得第j個(gè)平緩段的起始點(diǎn)Zj。

    (2)

    式中:N為設(shè)定的連續(xù)深度點(diǎn)的個(gè)數(shù);Y1為選取的閾值。

    1.3.2 變形段判別

    分析所有平緩段的起始點(diǎn)數(shù)據(jù),自適應(yīng)選擇無(wú)損閾值。將第一個(gè)平緩段的起始點(diǎn)數(shù)據(jù)Z1為參考數(shù)據(jù),若其他數(shù)據(jù)與Z1的差值小于閾值Y2,則滿足式(3),則認(rèn)為該平緩段為無(wú)損段。則可獲得n個(gè)無(wú)損段,并取所有無(wú)損段起始點(diǎn)的均值為無(wú)損閾值。

    (3)

    在變形點(diǎn)判別時(shí),比較所有高度的數(shù)據(jù)電壓總值與無(wú)損閾值,若兩者差值小于閾值Y3,則認(rèn)為該點(diǎn)判斷值為0,即判定為無(wú)損點(diǎn);否則該點(diǎn)判斷值為1,判定為變形點(diǎn),具體如式(4)所示。

    (4)

    完成變形點(diǎn)判別后,認(rèn)為連續(xù)出現(xiàn)的變形點(diǎn)的渦流數(shù)據(jù)段為變形段。為消去個(gè)別突兀點(diǎn)對(duì)整體數(shù)據(jù)造成的影響,需要對(duì)變形段判別結(jié)果進(jìn)行修正。具體修正方法如下:針對(duì)無(wú)損點(diǎn)0及變形點(diǎn)1兩種狀態(tài),若一種狀態(tài)沒(méi)有連續(xù)出現(xiàn)20個(gè)及以上的數(shù)據(jù)點(diǎn),則將該段數(shù)據(jù)狀態(tài)修正為另一種數(shù)據(jù)狀態(tài)。

    1.4 缺陷類型識(shí)別

    在試驗(yàn)中,需要識(shí)別的套管類型有單面擠壓、3*90擠壓、2*90擠壓、雙面擠壓、4*90擠壓、彎曲變形、無(wú)缺陷、節(jié)箍和孔縫。各類型套管的三維圖如圖4所示,單面擠壓是由于該段套管受到來(lái)自某一個(gè)方向的外力擠壓造成套管一側(cè)向內(nèi)凹陷;3*90擠壓表示該段套管受到來(lái)自3個(gè)90°方向的外力擠壓造成套管3面向內(nèi)凹陷;2*90擠壓表示套管受到來(lái)自兩個(gè)相互90°方向的外力擠壓造成套管兩側(cè)向內(nèi)凹陷;雙面擠壓表示該段套管受到兩個(gè)對(duì)稱方向的外力擠壓,造成套管兩側(cè)對(duì)稱向內(nèi)凹陷;4*90擠壓表示該段套管受到來(lái)自成90°方向的4個(gè)外力擠壓造成套管4面向內(nèi)凹陷;彎曲變形表示該套管受外力擠壓造成彎曲;無(wú)缺陷是沒(méi)有發(fā)生變形或微小變形;節(jié)箍是套管間接口處;孔縫為套管受流體腐蝕或應(yīng)力腐蝕造成的孔洞損傷。

    圖4 各類型套管三維圖

    缺陷類型識(shí)別原理框圖如圖5所示,首先根據(jù)試驗(yàn)井套管數(shù)據(jù),提取各種缺陷類型的樣本。對(duì)每一個(gè)缺陷類型的樣本進(jìn)行差分處理,并構(gòu)建多層數(shù)據(jù)。對(duì)每類缺陷樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Fisher處理和提取特征值,進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建。接著導(dǎo)入1.3節(jié)輸出的變形段數(shù)據(jù),進(jìn)行差分處理和多層數(shù)據(jù)構(gòu)建等預(yù)處理后,通過(guò)Fisher處理和提取特征值,并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行識(shí)別。最后,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的缺陷類型識(shí)別結(jié)果進(jìn)行孔縫、彎曲和節(jié)箍修正,輸出識(shí)別結(jié)果。

    圖5 缺陷類型識(shí)別原理框圖

    1.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1.4.2 特征處理

    Fisher線性鑒別(FLD)是基于樣本類別進(jìn)行整體特征提取的有效方法。FLD的基本思想是把高維的樣本集合投影到最佳鑒別矢量空間,可以降低機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算量,且投影后保證樣本在新子空間的類間距盡可能大,而類內(nèi)距盡可能小,從而使樣本點(diǎn)在該空間中有最佳的可分離性,因此是一種有效的特征抽取方法。

    設(shè)特征樣本集X中有n個(gè)樣本,C個(gè)樣本類別數(shù)量,令xIJ表示第J類別的第I個(gè)樣本,每個(gè)樣本xIJ均為L(zhǎng)維列向量,定義類間離散度SB和類內(nèi)離散度Sw為

    (5)

    (6)

    式中:μJ為第J類的均值;μ為所有類中心。

    Fisher判據(jù)函數(shù)是離散度矩陣比的跡,其表達(dá)式如式(7)所示。

    (7)

    式中:F為判據(jù)值,在相同維度的特征集中,F(xiàn)值越大,類別的區(qū)分性越好,包含更多的鑒別信息;w為特征向量映射方向。

    (8)

    使得F取得最大值的w為

    (9)

    利用得到的w對(duì)特征樣本集X進(jìn)行投影,得到新的特征樣本。

    1.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別

    徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種三層前向網(wǎng)絡(luò)。其能夠逼近任意的非線性函數(shù),可以處理系統(tǒng)內(nèi)部難以解析的規(guī)律,具有良好的泛化能力,并有很快的學(xué)習(xí)收斂速度,因此利用訓(xùn)練特征樣本構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。徑向基函數(shù)為高斯核函數(shù),第Λ個(gè)隱含層單元的高斯核函數(shù)RK為

    (10)

    式中:‖‖為歐式范數(shù);X′為輸入的訓(xùn)練特征樣本;cΛ為第Λ個(gè)高斯核函數(shù)中心;σ為高斯核函數(shù)的方差。

    采用自組織選取中心學(xué)習(xí)方法計(jì)算基函數(shù)的中心、方差以及隱含層到輸出層的權(quán)值?Λ。其中,基函數(shù)的中心確定采用K-means算法,方差σ和權(quán)值?Λ如式(11),(12)所示。

    (11)

    (12)

    式中:cmax為所選取中心點(diǎn)之間的最大距離;M為隱含層單元個(gè)數(shù)。

    利用訓(xùn)練樣本得到方差σ和權(quán)值?Λ,構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為

    (13)

    式中:Γ為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的缺陷類型識(shí)別結(jié)果。

    分析各種缺陷數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)孔縫缺陷的渦流數(shù)據(jù)在差分處理后均小于0,因此選擇用閾值法判斷孔縫缺陷。即先對(duì)所有電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理,并將每一個(gè)高度的差分后的電壓求和。根據(jù)某高度電壓總值與其下一個(gè)高度電壓總值的比較,提取出各個(gè)波谷點(diǎn)和其波動(dòng)范圍。若波動(dòng)范圍總長(zhǎng)度大于閾值m,且差分后的電壓總值小于閾值Y4,則判定該段長(zhǎng)度的套管形變類型為孔縫。

    為消除彎曲程度較小的彎曲,對(duì)識(shí)別結(jié)果做彎曲修正,具體操作方法如下:提取被識(shí)別為彎曲的數(shù)據(jù),設(shè)定一個(gè)閾值,若提取彎曲的峰值小于閾值,則將其修正為無(wú)缺陷。

    在識(shí)別中,會(huì)因?yàn)槟承┰驅(qū)?jié)箍產(chǎn)生誤判,如連續(xù)兩端電壓較大的波峰等,需要對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行節(jié)箍修正??紤]到節(jié)箍之間的距離為9 m,則如果識(shí)別結(jié)果中節(jié)箍距離大于15 m,則計(jì)算缺失節(jié)箍的數(shù)量,等間隔補(bǔ)充節(jié)箍。如果9 m內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)節(jié)箍,則根據(jù)前后節(jié)箍的位置,刪除多余的節(jié)箍,從而輸出修正后的節(jié)箍結(jié)果。

    2 檢測(cè)方法

    套管無(wú)損檢測(cè)方法流程如圖6所示,對(duì)套管缺陷的無(wú)損檢測(cè)方法包括變形段判別和缺陷類型識(shí)別,具體實(shí)現(xiàn)步驟為:① 初始化方法的各個(gè)參數(shù);② 讀入測(cè)試數(shù)據(jù),將所有數(shù)據(jù)求和獲得電壓總值,尋找平緩段和無(wú)損段,計(jì)算無(wú)損閾值;③ 比較測(cè)試數(shù)據(jù)與無(wú)損閾值,若該數(shù)據(jù)與無(wú)損閾值的差值小于閾值Y3,則表示該數(shù)據(jù)為無(wú)損數(shù)據(jù),否則為變形點(diǎn);④ 根據(jù)變形點(diǎn)的結(jié)果,認(rèn)為連續(xù)出現(xiàn)的變形點(diǎn)為變形段。對(duì)變形段判別結(jié)果進(jìn)行修正,消去個(gè)別突兀點(diǎn)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響,獲得變形段判別結(jié)果;⑤ 根據(jù)試驗(yàn)井套管缺陷數(shù)據(jù),提取各種缺陷樣本。對(duì)每一個(gè)缺陷樣本進(jìn)行差分處理,并構(gòu)成多層數(shù)據(jù),即將連續(xù)的多組數(shù)據(jù)合并為一組數(shù)據(jù);⑥ 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Fisher處理,選擇Fisher處理后的數(shù)據(jù)作為特征值,進(jìn)行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)模型的建立;⑦ 根據(jù)無(wú)損閾值,對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理,并構(gòu)建多層數(shù)據(jù)。使用Fisher進(jìn)行特征值提取,達(dá)到特征降維效果;⑧ 通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別該變形段中每一個(gè)高度的缺陷類型;⑨ 選擇用閾值法判斷孔縫缺陷,進(jìn)行孔縫識(shí)別,并修正識(shí)別結(jié)果。對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行彎曲修正,消去彎曲程度極小的彎曲,并對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行節(jié)箍修正;⑩ 輸出變形段和缺陷類型識(shí)別的結(jié)果。

    圖6 套管無(wú)損檢測(cè)方法流程

    3 試驗(yàn)結(jié)果

    3.1 試驗(yàn)參數(shù)

    根據(jù)試驗(yàn)井渦流數(shù)據(jù),通過(guò)仿真分析和比較發(fā)現(xiàn),選擇如表3所示的參數(shù),所提方法的性能較好。

    表3 試驗(yàn)參數(shù)

    3.2 試驗(yàn)仿真分析

    3.2.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

    針對(duì)已存在的套損套變情況,建立了套損套變標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)井(試驗(yàn)段長(zhǎng)130 m),其包含9種套損套變類型,覆蓋了某氣田可能的套損套變類型及程度?;诮⒌脑囼?yàn)井,使用某公司的多臂井徑測(cè)井儀MAC(Multi-Arm Caliper)獲知實(shí)際變形段起始點(diǎn)和終止點(diǎn),使用電磁探傷測(cè)井儀EDD(EM-Defect Detection)分別開展了模擬試驗(yàn)及測(cè)試曲線響應(yīng)特征分析,得到A,B,C探頭共23個(gè)電壓數(shù)據(jù)。以試驗(yàn)井A探頭數(shù)據(jù)為例,說(shuō)明渦流數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。A探頭渦流數(shù)據(jù)曲線如圖7所示,根據(jù)多臂井徑測(cè)井儀測(cè)得的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)A探頭的11個(gè)信號(hào)電壓數(shù)據(jù)對(duì)節(jié)箍和各個(gè)變形段的反應(yīng)較明顯。同理,B和C探頭對(duì)節(jié)箍和部分變形段的反應(yīng)也較明顯。

    圖7 A探頭渦流數(shù)據(jù)曲線

    接著,分別對(duì)單個(gè)探頭電壓數(shù)據(jù)曲線和電壓總值數(shù)據(jù)曲線(見圖8)進(jìn)行分析,得知電壓總值數(shù)據(jù)曲線的缺陷特征更明顯,因此后續(xù)試驗(yàn)中選用電壓總值數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行變形段的判別。

    圖8 渦流數(shù)據(jù)電壓總值曲線

    3.2.2 變形段判別

    采用表3的參數(shù)對(duì)套管試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲得各個(gè)類型數(shù)據(jù)的變形段判別結(jié)果如圖9所示,圖中有上下兩條線,分別為藍(lán)色變形段判別直線和黑色無(wú)損閾值直線。該方法通過(guò)自適應(yīng)閾值法,自動(dòng)識(shí)別出無(wú)損閾值。根據(jù)無(wú)損閾值,可實(shí)現(xiàn)變形段的判別,同時(shí)通過(guò)修正識(shí)別結(jié)果降低誤判率,若包含100個(gè)以上數(shù)據(jù)點(diǎn)的變形段中存在5個(gè)以內(nèi)的無(wú)損數(shù)據(jù)點(diǎn),則將該無(wú)損數(shù)據(jù)修正為變形段數(shù)據(jù),因此該方法能判別出單面擠壓、3*90擠壓、2*90擠壓、雙面擠壓、4*90擠壓、孔縫、彎曲和無(wú)損數(shù)據(jù)中的變形段,識(shí)別效果較好。根據(jù)變形段的識(shí)別,可計(jì)算出各變形段的各項(xiàng)識(shí)別指標(biāo),即正確識(shí)別率、錯(cuò)誤接受率和誤判率。令實(shí)際變形段起始點(diǎn)深度為Zstart,實(shí)際變形段終止點(diǎn)深度為Zend,識(shí)別出的變形段起始點(diǎn)深度為start,識(shí)別出的變形段終止點(diǎn)深度為end。則正確識(shí)別率T1定為識(shí)別數(shù)據(jù)中,所有變形段范圍都正確識(shí)別出來(lái)的概率,即

    圖9 變形段判別結(jié)果

    (14)

    誤判率T2定義為識(shí)別數(shù)據(jù)中,變形段中的數(shù)據(jù)識(shí)別為不是變形段的概率,即

    T2=[max(start,Zstart)-Zstart]/(Zend-Zstart+

    [Zend-min(end,Zend)]/(Zend-Zstart)

    (15)

    錯(cuò)誤接受率T3定義為識(shí)別數(shù)據(jù)中,無(wú)缺陷數(shù)據(jù)識(shí)別為變形段的概率,即無(wú)缺陷數(shù)據(jù)識(shí)別為變形段的個(gè)數(shù)除以總數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

    T3=[Zstart-min(start,Zstart)]/(Zend-Zstart)+

    [max(end,Zend)-Zend]/(Zend-Zstart)

    (16)

    在變形段判別過(guò)程中,比較基于任一單一探頭數(shù)據(jù)和探頭數(shù)據(jù)總和的正確識(shí)別率、誤判率和錯(cuò)誤接受率,并選擇了A1,A4,A5,BB2,C3 5個(gè)探頭渦流數(shù)據(jù)和所有探頭電壓總值作為例子,說(shuō)明變形段判別結(jié)果。各探頭變形段判別率如表4所示,由表4可知,與A1,A4,A5,BB2,C3 5個(gè)探頭數(shù)據(jù)相比,基于所有探頭電壓總值的變形段判別方法具有最高的變形段正確識(shí)別率、最小的誤判率和錯(cuò)誤接受率,因此其識(shí)別效果最好。

    表4 各探頭變形段判別率 %

    3.2.3 缺陷類型識(shí)別

    考慮到識(shí)別的套管類型有:?jiǎn)蚊鏀D壓、3*90擠壓、2*90擠壓、雙面擠壓、4*90擠壓、彎曲變形、無(wú)缺陷和節(jié)箍,共8個(gè)套損套變類型。根據(jù)試驗(yàn)井的數(shù)據(jù),提取了各個(gè)不同套管類型的缺陷數(shù)據(jù)。其中:單面擠壓數(shù)據(jù)共133行,由7組缺陷數(shù)據(jù)組成;3*90擠壓數(shù)據(jù)共95行,由5組缺陷數(shù)據(jù)組成;2*90擠壓數(shù)據(jù)共95行,由5組缺陷數(shù)據(jù)組成;彎曲變形數(shù)據(jù)共95行,由5組缺陷數(shù)據(jù)組成;4*90擠壓數(shù)據(jù)共95行,由5組缺陷數(shù)據(jù)組成;雙面擠壓數(shù)據(jù)共114行,由6缺陷數(shù)據(jù)組成;無(wú)缺陷數(shù)據(jù)共308行,由2組缺陷數(shù)據(jù)組成;節(jié)箍數(shù)據(jù)共95行,由5組數(shù)據(jù)組成。缺陷類型識(shí)別試驗(yàn)分為R1和R2兩組:R1組利用所有缺陷類型數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,用全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷識(shí)別;R2組利用部分缺陷類型進(jìn)行模型訓(xùn)練,其中包含3組單面擠壓數(shù)據(jù),3組3*90擠壓數(shù)據(jù),3組2*90擠壓數(shù)據(jù),3組彎曲變形數(shù)據(jù),3組四面擠壓數(shù)據(jù),3組雙面擠壓數(shù)據(jù),3組節(jié)箍數(shù)據(jù)和1組無(wú)缺陷數(shù)據(jù),用其余缺陷類型數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。對(duì)兩組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Fisher變換后,各個(gè)類型數(shù)據(jù)的三維特征分布如圖10,11所示。R1組的樣本數(shù)量較多,F(xiàn)isher變換后各個(gè)類型的區(qū)分度較好,R2的樣本數(shù)據(jù)較少,F(xiàn)isher變化后部分類型數(shù)據(jù)重疊在一起。

    圖10 R1組樣本三維特征分布

    圖11 R2組樣本三維特征分布

    根據(jù)Fisher處理后輸出的特征值進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和識(shí)別,并比較Fisher聚類判別法與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法。其中Fisher聚類判別法根據(jù)Fisher聚類后的結(jié)果,計(jì)算到各個(gè)缺陷類型數(shù)據(jù)均值的歐式距離,并識(shí)別為距離最小的缺陷。令各類缺陷的識(shí)別率為

    bJ=100×HNJ/S2

    (17)

    式中:HNJ為正確識(shí)別為第J類缺陷的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù);S2為第J類缺陷的數(shù)據(jù)點(diǎn)總個(gè)數(shù)。

    由表5缺陷識(shí)別結(jié)果可知:R1的識(shí)別率基本上為100%,R2的識(shí)別率在92%以上,且比聚類判別法的識(shí)別率高。另外,因孔縫套變狀態(tài)電壓的特殊性,在孔縫識(shí)別中,使用閾值法判斷識(shí)別,其識(shí)別率基本上達(dá)100%。

    表5 缺陷識(shí)別結(jié)果 %

    4 結(jié)語(yǔ)

    提出了一種油氣井套管變形段位置與缺陷類型的渦流檢測(cè)方法。首先,將設(shè)備輸出的23個(gè)渦流曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行求和處理,根據(jù)自適應(yīng)方法選取閾值,通過(guò)與閾值進(jìn)行比較,實(shí)現(xiàn)變形點(diǎn)和變形段的判別,并對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正;其次,針對(duì)每一個(gè)變形段進(jìn)行差分處理,并將連續(xù)多組數(shù)據(jù)合并構(gòu)成多層數(shù)據(jù),對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行Fisher降維,選擇降維后的多維數(shù)據(jù)為特征值,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行樣本訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)的識(shí)別;最后,提出實(shí)現(xiàn)步驟,給出試驗(yàn)和渦流數(shù)據(jù)、變形段判別結(jié)果和缺陷類型判別結(jié)果。

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