[发明专利]一种基于HHT的波形智能自动分析方法

说明书

本发明公开了一种基于HHT的波形智能自动分析方法，包括：获取液面回波信号、接箍回波信号和数据采样时间；采用小波去噪算法，分别对液面回波信号和接箍回波信号进行去噪处理，得到去噪后的液面回波信号和接箍回波信号；采用快速傅里叶变换，分别对去噪后的液面回波信号和接箍回波信号进行频谱特性分析，获得液面回波信号和接箍回波信号的有效频率段范围；基于HHT变换，分别对有效频率段范围内的液面回波信号和接箍回波信号进行时频特性分析，得到不同时间段内液面回波信号和接箍回波信号的能量分布特性；通过该方法能够减少计算量，对液面回波进行有效辨识和处理，从而计算出不同深度油井的液面深度。

技术领域

本发明属于声反射液位测量技术领域，特别是一种基于HHT的波形智能自动分析方法。

背景技术

在油田生产系统中，经常需要测试油井液面深度，测试通常采用声波回波的方法实现。击发发声枪后，声音经各障碍物反射，由安装在井口的拾音器拾取，经信号调理电路处理，由微电脑系统采集、显示、存储。但是油套环空中的状态十分复杂，声波在其中传播反射时会受到各种噪声的干扰，使液面反射波和接箍反射波不容易辨识，导致很多测得的反射声波信号无法解释得到动液面。

J.N.MCCOY和DIETERBECKER在现有仪器基础上，利用现代模拟/数字技术获取记录反射波，研究了一种新的声波测液面的仪器。该双通道仪器在低频率通道记录液面波的波形，在第二通道用自动增益控制记录接箍波的波形。反射声波信号的频率取决于初始脉冲，传播距离，变化断面的类型和压力等。在井口部位的接箍反射波具有高频能量，深部的接箍回波具有中等频率能量，在液面处反射波具有较低频率的能量。该双频道微处理器控制记录仪提供了更精确的声学液面深度测量方法，微处理器控制的自动接箍和液面放大增益使操作更加简单，双频道仪器使操作者可以同时分析接箍和液面反射波，但是由于各种噪声波干扰，使得反射声波信号经常淹没在所测数据中，造成难以辨认或根本无法辨认的情况，需要更加先进的信号处理技术。

在声波信号的处理方法上，国内外很多学者注重了利用接箍反射波获取声波速度的研究，提出了短时自相关函数(ACF)、短时平均幅度差函数(AMDF)、人工神经网络等方法来研究接箍反射波的周期进而计算声波在油套环空中的传播速度，得到了较好的效果。例如吴新杰利用了神经网络的可训练识别的特点对信号进行处理，把在套管环空中传播的理想声波反射信号作为输入样本来训练神经网络，训练完成后把用回声仪实际测试到的反射声波信号输入到已经训练好的神经网络中，对接箍反射声波进行识别，可以从受到各种噪声影响的接箍反射波中识别出在接箍处反射声波的位置。但此类方法需要较大计算量，且需要较理想的训练样本，实现上对硬件的要求也较高。

对液面反射波的辨识和处理是获取动液面深度的另一个重要的内容，但在这方面的研究较少，主要有张朝晖研究的对液面反射波采用的低通椭圆滤波器滤波的方法，吴新杰等研究的分形模糊控制滤波的方法等。在动液面测试信号的自动辨识方面，孟开元根据液面反射曲线的特点，将幅度宽度积最大的点作为特征脉冲利用计算机进行自动识别，可以避免人工解释的影响，提高识别能力。但在实际应用中，不同井因状况不同，处理结果也会有所不同，特别是对液面回波的辨识和处理效果不够理想。

因此，如何在减少计算量的同时，对液面回波进行有效辨识和处理，从而计算出不同深度油井的液面深度，已经成为当前研究的关键问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种至少解决上述部分技术问题的一种基于HHT的波形智能自动分析方法，该方法可以在减少计算量的同时，对液面回波进行有效辨识和处理，从而计算出不同深度油井的液面深度。

本发明实施例提供了一种基于HHT的波形智能自动分析方法，包括：

S1、获取待分析油井参数，所述待分析油井参数包括液面回波信号、接箍回波信号和数据采样时间；

S2、采用小波去噪算法，分别对所述液面回波信号和接箍回波信号进行去噪处理，得到去噪后的液面回波信号和接箍回波信号；