Sonda vlaken se pogosto uporablja na področju večfaznega zaznavanja plinske faze zaradi svojih anti-elektromagnetnih motenj, enostavnega matrika in visoke občutljivosti. V tem prispevku je predlagana metoda slikanja z dvofaznim pretokom plinsko-tekočine, ki temelji na sondi z enim modom. Zlivanje tehnologije merjenja vlaken z enim načinom in algoritma kriging interpolacije ne moreta samo zagotoviti bolj celovite in podrobnejše vizualizacije porazdelitve zadrževanja na merilnem območju, ampak tudi učinkovito premagati omejitve tradicionalnih metod.
Kriging interpolacijski algoritem
Kriging interpolacijski algoritem je lokalna metoda ocenjevanja, ki temelji na funkciji variance, ki ne samo, da upošteva razmerje prostorskega položaja med ocenjevalno točko in opazovalno točko, ampak tudi upošteva prostorsko korelacijo med njimi, s čimer učinkovito ublaži vpliv podatkov o interpolaciji in izboljšuje rezultat interpolacije. Specifični postopek izvajanja interpolacijskega slikanja zraka, ki temelji na algoritmu krigiranja
Zbiranje in predhodno obdelavo podatkov:Z uporabo podatkov o zadrževanju plina, merjene s sondo optičnih vlaken, je izdelan izvirni nabor podatkov, ki vsebuje koordinate vsake merilne točke in njegovo ustrezno zadrževanje plina, odpravljene pa se nenormalne in manjkajoče podatkovne točke.
Namestite funkcijo eksperimentalne variance:Za vsak par merilnih točk se izračuna razdalja med njimi (tj. Razdalja zamika), nato pa se izračuna pol-varianca zadrževanja plina med parom točk. Pol-variacije vseh parov merilnih točk so razvrščene glede na zaostajanje. Za vsak interval zaostajanja se izračuna povprečna vrednost pol-variance vseh točk v intervalu, da se tvori vrednost funkcije eksperimentalne variance. Glede na izračunane vrednosti eksperimentalne variacijske funkcije je za namestitev izbran ustrezen model in nato reši z metodo posredne prilagoditve, vrednost Nugget Effect C 0, lahko dobimo delno vrednostno vrednost C in spremenljivo območje alfa, tako da se vzpostavi model funkcije eksperimentalne variacijske funkcije.
Rešite koeficient teže:Funkcija variance med ocenjeno točko in znano točko se izračuna z uporabo uveljavljene funkcije eksperimentalne variance. V iskalnem območju, ki jo je treba oceniti kot središče, se izračuna variacijska vrednost med točko in vsemi znanimi točkami in v kombinaciji z vrednostjo pol-variance med vsemi znanimi točkami, pridobljenimi v koraku 2, so kriging enačbe substituirane, m +1 so enačbe (kjer je m znane točke v iskanju.
Rešite oceno:Pridobljeni koeficienti teže M so bili nadomeščeni v formulo za ocenjevanje plina za izračun interpolacije in dobimo ocenjeno vrednost zadrževanja plina v tej točki.
Vizualizirajte rezultate:Z uporabo programske opreme za obdelavo slik se te podatkovne točke preslikajo v omrežje v interpolacijskem območju, da ustvarijo slikovno hitrost plina z dvema vzdrževanjem v preseku stolpca. Na sliki različne barve ali sive ravni predstavljajo velikosti zadrževanja plina različnih interpolacijskih točk na prerezu stolpca, kar intuitivno prikazuje prostorsko porazdelitev zadrževanja plina.
Analiza eksperimentalnih rezultatov
Glede na to, da proces interpolacije kriging vključuje veliko matričnih in vektorskih operacij, izračun formule modela, raztopino inverzne matrice in vizualizacijo rezultatov interpolacije, ta članek izbere DACE Toolbox v programski opremi MATLAB za dokončanje povezanega dela. DACE Toolkit združuje napovedne funkcije kriging modela in z njimi povezane pomožne funkcije za učinkovito ravnanje z zgoraj navedenimi kompleksnimi matematičnimi operacijami. Na splošno območja z večjim zadrževanjem plina pomenijo, da so mehurčki združeni ali obstajajo večji mehurčki, medtem ko območja z nižjo zadrževanjem plina kažejo, da so mehurčki bolj razpršeni ali manjši. S povečanjem pretoka plina se poveča tudi zadrževanje plina, zlasti na sredini cevi, medtem ko se zadrževanje plina v bližini stene cevi postopoma zmanjšuje. Ta sprememba odraža težnjo koncentracije mehurčkov do središča stolpca. Razlog je v tem, da trenje med tekočino in steno cevi upočasni pretok v bližini stene, kar poveča odpornost mehurčka, da se dvigne. Zato se mehurčki ponavadi zbirajo v središču vrvice z večjo hitrostjo pretoka in manjšo odpornostjo, kar ima za posledico največjo koncentracijo mehurčkov in zadrževanje plina v tej regiji. V nasprotju s tem je v bližini stene cevi manj mehurčkov, zadrževanje plina pa je relativno nizko, ki tvori vzorec porazdelitve mehurčkov z gosto središčem in redkim robom. Simetrija slike zadrževanja plina vzdolž radialne smeri stolpca cevi kaže, da je porazdelitev mehurčkov na odseku stolpca cevi sorazmerno enakomerna in ni oblikovana velika skupina mehurčkov ali mehurčkov. Poleg tega stabilnost zadrževanja plina še dodatno dokazuje stabilnost procesa pretoka, ki je značilna za pretok mehurčkov.
Zaključek
Ta metoda ne rešuje le omejitve tradicionalne sonde optičnih vlaken pri merjenju zadrževanja plina, ampak ima tudi odlično stabilnost in trajnost senzorja optičnih vlaken, ki je zelo primeren za uporabo v zapletenih okolju, kot so naftne in plinske vrtine. Z zagotavljanjem intuitivne podobe porazdelitve plinske faze lahko tehnologija slikanja pomaga pri prilagajanju proizvodnih strategij, optimizaciji shem vbrizgavanja vode in učinkovito podpira stimulacijo. Poleg tega sta spremljanje v realnem času in vizualizacija sprememb v zadrževanju plina ključnega pomena za zgodnje prepoznavanje varnostnih tveganj, kot je kopičenje mehurčkov, ki bi lahko privedle do nestabilnosti tlaka ali okvare opreme. Zato ima ta tehnologija pomemben vodilni pomen in praktično vrednost pri preprečevanju morebitnih težav.