[发明专利]分布式光纤温度测量数据处理和精度提升的方法

说明书

本发明公开一种分布式光纤温度测量数据处理和精度提升的方法，首先对分布式光纤测得结果进行基于散射强度的自适应滤波，然后对处理后的数据进行简化，包括设立数据阈值，使用均值滑动处理分组数据，取各组均值作为化简数据，然后建立关于复合缆与周围环境的热交换模型，计算复合缆在热交换过程中热量的损耗，最后对出水层位置温度进行修正；该方法通过基于拉曼散射光强度的自适应滤波提取信号在将数据简化，最终结合复合缆和空气热传导系数和传导方式，修正出水层位置的测量结果，从而提高温度测量的精度，准确判断出水层的判断，实现油藏环境温度的动态高精准监测。

技术领域

本发明涉及井下光纤温度监测技术领域，特别涉及一种分布式光纤温度测量数据处理和精度提升的方法。

背景技术

目前井下监测的主要问题是在每年花费大量的油藏测试作业费用的情况下，还无法保证油藏动态监测数据的及时获取，需要对井下监测技术进行深入研究。现利用光纤特点，通过光信号传输实现全井筒的实时多点监测。将光纤和圆形铠装潜油泵电缆复合在一起，可以在给潜油泵供电的同时，利用光纤测量并且传递井下参数。光纤在测量过程中，易受到其他散射信号和电子设备噪声的干扰。此外由于出水层温度的变化以及热量在复合缆和空气中的热传导系数的不同，导致该位置测得温度高于实际温度。因此分布式光纤在测量温度过程中测得数据含有噪声，且数据冗余，同时测量精度也大大降低。基于此，有必要发明一种针对上诉井下复杂环境中的分布式光纤测量数据处理和精度提升的方法，以解决井下温度测量精度低和数据冗余的问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种分布式光纤温度测量数据处理和精度提升的方法，首先对分布式光纤测得结果进行基于散射强度的自适应滤波，然后对处理后的数据进行简化，包括设立数据阈值，使用均值滑动处理分组数据，取各组均值作为化简数据，然后建立关于复合缆与周围环境的热交换模型，计算复合缆在热交换过程中热量的损耗，最后对出水层位置温度进行修正，引入基于散射光强度的自适应滤波算法处理拉曼散射光和电子设备带来的噪声干扰，同时通过对出水层位置测量温度的修正，提高温度测量的精度。

为了实现上述技术方案，本发明提供了一种分布式光纤温度测量数据处理和精度提升的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：基于散射光强度的自适应滤波法对分布式光纤温度测量的原始数据进行处理，首先建立测量系统的状态模型来消除系统的误差，并同时对滤波算法进行调整来滤除散射光和电子设备带来的干扰噪声；

步骤二：对处理后的数据进行简化，根据对测量环境的预测，对测量数据设立阈值，删除超过阈值后的数据；使用均值滑动处理分组数据，根据测量的时间序列，对测量数据进行分组，取各组均值作为简化数据；对于删除和空白数据由上组均值滑动处理后的值进行填充；

步骤三：对出水层位置的温度进行修正，由于热交换系数的不同，光纤实际测得温度出现偏差，测得温度和测量位置不能匹配，所以根据实际温度下空气和复合缆的导热系数的比值对测量结果进行修正，以达到提升温度测量精度和正确判断出水层的目的。

进一步改进在于：在步骤一中，处理过程具体为：

建立测量系统的状态模型

x(k+1)＝f(x(k))+w(k)

其中x(k)为目标状态，f代表非线性状态转换过程，w(k)为过程噪声；

分布式光纤测量值表示为：

z(k)＝h(x(k))+φ(k)+v(k)

h代表非线性测量值的测量映射，v(k)为测量噪声，φ(k)为量测方程模型建立过程中存在的未知系统误差；通过分布式光纤测量结果的噪声分析，过程噪声w(k)和测量噪声v(k)的均值为0的高斯白噪声，方差分别为W(k)和V(k)；

由于在分布式光纤测量系统的采样频率高，φ(k)-φ(k-1)趋于零，因此增量方程简化为：