CN110779585A - 多相流量计及相关方法 - Google Patents

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杨坤
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Abstract

公开了多相流量计和有关的方法。示例性装置包括流量计和用于提供流体相对于流量计的流动路径的流体管道。示例性装置包括传感器，该传感器耦连到流体管道以产生指示流体流通过流体管道期间流体中存在固体、不存在固体或固体的质量流量中的至少一个的数据。示例性装置包括处理器。传感器通信地耦连到该处理器。该处理器基于由流量计生成的数据以及基于传感器数据所选择的第一算法模式或第二算法模式来选择性地确定流体的一个或多个相的流量。

Description

多相流量计及相关方法
技术领域
本公开总体上涉及流量计，更具体地，涉及多相流量计，以及相关的方法。
背景技术
在石油和天然气生产行业中，因为固体可能会损坏生产设备，所以管理固体(例如，砂产生，压裂支撑剂回流)是持续关注的问题。例如，当流体流量高时，即使少量的砂也会随着时间的推移而引起侵蚀，并且支撑剂固体的过量回流可能会对压裂岩层产生不利的损坏。因此，对砂或支撑剂的监测可以提供有关固体开始产生和/或所产生的固体量的信息，作为表征流体流动、维护生产设备和压裂的页岩油气井的生产率的一部分。
发明内容
本文公开的一些实施例的某些方面如下所述。应当理解，提供这些方面仅仅是为了向读者提供本发明可能采取的某些形式的简要概述，并且这些方面不旨在限制本发明的范围。实际上，本发明可以包括可能未在下面阐述的各种方面。
示例性装置包括流量计和用于提供流体相对于流量计的流动路径的流体管道。示例性装置包括传感器，该传感器耦连到流体管道以产生指示流体流通过流体管道期间流体中存在固体、不存在固体或固体的质量流量中的至少之一的数据。示例性装置包括处理器。传感器要通信地耦连到该处理器。该处理器基于由流量计生成的数据以及基于传感器数据所选择的第一算法模式或第二算法模式来选择性地确定流体的一个或多个相的流量。
示例性方法包括基于流过流体管道的多相流体的相组成来选择第一算法模式或第二算法模式。在示例性方法中，该选择基于在流体流过流体管道期间产生的传感器数据。该传感器数据指示流体中存在固体、不存在固体或固体的质量流量中的至少之一。该示例性方法包括基于所选择的第一算法模式或所选择的第二算法模式确定流体的一个或多个相的流量。
另一示例性装置包括用于在多相流体流过管道期间产生流体流动数据的流量计。该示例性装置包括用于检测流体中的固体的器件。该用于检测的器件在流体流过管道期间产生传感器数据。该示例性装置包括处理器，用于基于传感器数据选择第一算法模式或第二算法模式之一，以确定流体的一个或多个相的流量。
对于本公开实施例的各个方面，可以存在上述特征的各种改进。其他特征也可以包含在这些不同方面中。这些改进和附加特征可以单独存在或以任何组合存在。例如，以下对于所示实施例讨论的各种特征可以单独或以任何组合结合到本公开的任何上述方面中。同样，以上呈现的简要概述旨在使读者熟悉一些实施例的某些方面和上下文，而不是对所要求保护的主题的限制。
附图说明
图1示出了根据本公开的教导的包括用于分析多相流体流的流量分析仪的示例性***；
图2是可以通过图1的示例性流量分析仪实现的油-水-气体线性衰减三角形的示例图；
图3是可以通过图1的示例流量分析仪实现的固体-液体-气体线性衰减三角形的示例图；
图4是根据本公开的教导的用于分析多相流体流的示例性过程的图；
图5示出了根据本公开的教导的示例性砂检测器；
图6示出了包括图5的砂检测器和图1的流量分析仪的示例性***；
图7示出了包括图5的砂检测器和图1的流量分析仪的另一示例性***；
图8是根据本公开的教导的固体-液体-气体线性衰减三角形和油-水-气体解三角形的示例曲线图；
图9是根据本公开的教导的固体-液体-气体线性衰减三角形和油-水-气体解三角形的另一示例曲线图；
图10A和10B包括可以被执行以实现图1、6和/或7的示例性流量分析仪的示例性方法的流程图；
图11是用于执行指令以实现图10A和10B的方法、和/或更通常地是图1、6和/或7的示例性流量分析仪的处理器平台。
这些附图未按比例绘制。只要可能，在全部附图和所附的书面描述中将使用相同的附图标记来表示相同或相似的部分。
具体实施方式
应当理解，本公开提供了许多不同实施例或示例，用于实现各种实施例的不同特征。下面，出于解释以及简化本公开的目的，来描述部件和布置的具体示例。当然，这些仅仅是示例，而不是限制性的。
当介绍各种实施例的元件时，冠词“一(a)”、“一(an)”和“该(the)”旨在表示存在一个或多个元件。术语“包括”、“包含”和“具有”旨在是包括性的，并且意味着可能存在除所列元件之外的其它元件。此外，使用“顶部”、“底部”、“上方”、“下方”、以及其它方向术语以及这些术语的变体都是为了方便，而不是要求这些部件必须具有特定方向。
在石油和天然气生产行业中，多相流量计(例如，基于多能伽马射线的流量计)用于监测多相流体流的各个相，包括例如油相、水相和气相。在某些情况下，多相流可包括四相，即，水/盐水；油；气体；和固体，如砂、支撑剂和/或钻出的碎屑。在储层描述和生产测试中，关于流体流中固体检测的误报可能不利地影响从流量计收集的数据获得的测量准确性。在后水力压裂作业(例如压裂塞钻孔(frac-plug drillout)、清理和/或压裂回流)中，进行多相支撑剂(例如，砂)的监测以验证从井中产生的支撑剂的量在预定的操作范围内以防止损害压裂作业，当大量支撑剂从井的近井眼区域移出时可能发生这种损害。然而，尽管本领域中已知的三相多相流量计可以提供对油、水和气体的流量的测量，但是在流动具有四个相的情况下，这种已知的流量计可能无法提供每个相的准确流量。
本文公开了对包括油、水/盐水、气体和固体(例如砂)的流的四相流量进行测量的示例性***和方法。这里公开的示例使用例如多能伽马射线和基于文丘里管的多相流量计，其能够结合固体检测传感器(例如，电导率探针、压电传感器)分析三相流以检测以下至少一个：(a)不同流动间隔的固体如砂的存在或不存在，或(b)不同流动间隔的固体如砂的流量(即质量流量)。基于给定时刻的固体的存在、不存在或质量流量，本文公开的示例选择性地采用不同的算法来确定三相流或四相流的流量。在本文公开的示例中，当在流中检测到没有固体或基本上没有固体时，使用多能伽马射线和基于文丘里管的流量计的油-水-气体(OWG)线性衰减解三角形来确定油、水和气体的流量。相反，当在流中检测到固体时，本文公开的示例自动调整或切换用于确定流量的算法模式。在这种示例中，使用多能伽马射线和基于文丘里管的流量计的砂-液体-气体(SLG)线性衰减解三角形来确定四相流的砂、液体(水和油)和气体的流量。
流体流的相组成在井中发生的整个工作流中发展。例如，在压裂塞钻孔和压裂回流工作流期间，通常在压裂清理阶段期间发生同时存在四相的流体流动。在这些阶段，水-液比(WLR)以相对缓慢和可预测的速率变化。此外，在压裂清理阶段期间，流中的固体可能作为离散的砂渣存在，并与无砂流动的期间交错。基于对不同工作流状态下的流成分和流体行为的这些理解，本文公开的示例利用基于多能伽马射线的三相流量计的功能来测量水、油和气体相。特别地，本文公开的示例基于流中的固体的检测以及OWG和SLG解三角形之间的自动切换将三相流量计的功能扩展到四相流。本文公开的一些示例进一步确定流体流性质，例如WLR和/或固液比。
本文还公开了示例性砂检测器，其可设置在流体管道的流动路径中，用于与例如流体流中的砂直接或基本上直接接合。本文公开的示例性砂检测器包括一个或多个压电声学传感器，用于在流体流动期间检测砂对检测器的冲击。由本文公开的砂检测器作为示例生成的数据可用于检测以下至少之一：(a)流体流中的砂的存在或不存在，或(b)流体流中的砂的质量流量，并且可以调整用于相应地确定各自流量的算法模式(例如，OWG或SLG解三角形)。
图1示出了用于确定流体流在不同流动间隔下的各个相流量的示例性***100，包括三相(例如，油，水和气体)和四相(例如，砂、液体、气体，其中液体包括油和水)。该示例性***100包括多相流量计(MPFM)102。MPFM 102例如基于多能伽马射线传输衰减和文丘里压差测量。MPFM 102测量在流体管道108的入口104和出口106之间流动的井流体(例如，气体、油、水)的各个相流量，如图1的箭头110所示。在图1的示例中，MPFM 102生成的数据被传送(例如，通过一个或多个有线或无线通信协议)到流量分析仪112。MPFM数据被存储在数据库114中，数据库114可位于流量分析仪112中或位于其它地方并与流量分析仪112通信。
图1的示例性***100包括用于检测流体流中的固体(例如砂)的器件。在图1的示例中，用于检测固体的器件包括一个或多个传感器116。该一个或多个固体检测传感器116可包括在一个或多个位置处例如在流体管道出口106附近耦连到流体管道108的压电声学传感器。在一些示例中，示例性***100可以包括其它传感器，例如水电导率传感器128。水电导率传感器128可以包括在一个或多个位置处例如在流体管道108的盲T形入口118(例如，端部凸缘)处耦连到流体管道108的一个或多个微波传感器。该一个或多个固体检测传感器116和/或水电导率传感器128可以在流动期间以周期性的、非周期性的、基本上连续的等方式收集数据。例如，一个或多个固体检测传感器116和/或水电导率传感器128可以在流体流动期间每秒收集数据。由一个或多个固体检测传感器116和/或水电导率传感器128产生的数据被传送到流量分析仪112并存储在数据库114中。
图1的示例性流量分析仪112基于流体流中固体的存在或不存在或质量流量中的至少一个或者基于流体流中水的电导率(例如，盐度)的变化来选择性地确定各个相流量。在图1的示例中，由一个或多个固体检测传感器116和/或水电导率传感器128收集的数据被流量分析仪112使用，以判断流体流中固体的存在或水的盐度值并动态调整流量分析仪112所采用的算法来确定流的一种或多种流体性质，例如各个相流量、WLR和/或固液比(SLR)。
图1的示例性流量分析仪112包括固体检测器120。固体检测器120分析从一个或多个固体检测传感器116接收的数据。基于对数据的分析，固体检测器120识别流体流在特定的时间间隔内是否含有固体。固体检测器120可以基于传感器数据检测流体流中固体的存在，该传感器数据相对于例如由压电声学传感器产生的信号数据的幅度满足一个或多个预定的阈值。
示例性流量分析仪112包括解模式切换器122和计算器124。在图1的示例中，如果固体检测器120确定流体流中不存在固体(例如，砂)，则解模式切换器122确定计算器124应当使用油-水-气体(OWG)解三角形来测量三相流体流中的油、气体和水的流量。如果固体检测器120确定流体流中存在固体，则解模式切换器122确定计算器124应当使用砂-液-气(SLG)解三角形来测量四相流的砂、液体(水和油)和气体的流量。稍后，如果固体检测器确定流体流中不再存在固体，则解模式切换器122确定计算器124将返回使用OWG解三角形，因为流体流可以被表征为三相流。因此，解模式切换器122基于流体流中固体的存在或不存在自动切换计算器124使用的算法模式来确定流体相流量。计算器124可以使用由水电导率传感器128提供的水电导率(盐度)数据来验证在使用OWG或SLG解三角形时水盐度发生显著变化的示例中确定WLR和流体相的流量的准确度。
计算器124使用由解模式切换器122选择的OWG解三角形或SLG解三角形来确定各个相流量。如本文所公开的，OWG解三角形和SLG解三角形可以提供用于分析流体流的相的行为的参考点。在一些示例中，计算器124还确定一个或多个流体性质，例如WLR和SLR。
示例性流量分析仪112包括通信器126。通信器126可以发送由计算器124生成的一个或多个输出(例如，WLR、SLR、流量)，以通过例如与流量分析仪112通信的显示屏进行呈现。所述输出可以以文本和/或视觉(例如，图形)形式显示。
图2是示例性OWG线性衰减解三角形200的图形描绘，图1的示例性流量分析仪112的计算器124在确定包括油、水和气体在内的三相流体流的各个相流量时使用该示例性OWG线性衰减解三角形200。图3是示例SLG线性衰减解三角形300的图形描绘，图1的流量分析仪112的计算器124在确定包括固体、液体(即油和水)和气体的四相流体流的各个相流量时使用该SLG线性衰减解三角形300。伽马射线衰减MPFM(例如，图1的MPFM 102)测量穿过流体管道(例如，图1的流体管道108)中的流体的伽马射线。伽马射线的衰减受到流体的相组成的影响。在图2和3的曲线图中，x轴表示穿过流体的伽马射线的低能量(LE)线性衰减，而y轴表示穿过流体的伽马射线的高能量(HE)线性衰减。
参照图2，OWG解三角形200的包络线可以通过油工作点202、水工作点204和气体工作点206限定在水液比(WLR)值的范围内。类似地，图3的SLG解三角形300的包络线可由固体工作点302、液体工作点304和气体工作点306限定。各相的工作点可以基于相应单相流体的校准数据。在发生水盐度显著变化的示例中，水工作点204或液体工作点304可以基于由图1的水电导率传感器128提供的水盐度数据自动重新校准。
在图3的示例中，SLG解三角形300中的液体点304可以基于(a)和(b)基本上实时地确定：其中(a)为与OWG解三角形200相关联的、流过流体管道108的三相流体在最后已知WLR值的比例下的水和油的分析，(b)为假设当存在固体(例如，砂)时WLR的变化基本上可忽略不计。为了计算液体点304，可以由流量分析仪112的示例计算器124执行以下计算。根据Beer-Lambert方程，对图1的MPFM 102中的砂和水混合物的现场分析得到混合物λmix的线性衰减系数：
λmix＝λsαs+λwαw (方程1)
其中α是等于给定恒定光束横截面积的体积分数的线性分数。方程1可以重新排列以求解砂线性衰减系数λs
Figure BDA0002145269710000071
现场期间砂的孔隙率(体积比)可表示为
Figure BDA0002145269710000072
因此，砂线性衰减系数λs可以用孔隙率表示如下：
Figure BDA0002145269710000073
其中λmix是由现场砂和水混合物确定的，水线性衰减系数λw最初由现场水确定，并且Φ由例如在实验室测量期间获得的已知数据确定。由于砂的比重ρs是已知的，因此砂的质量衰减可以计算如下：
Figure BDA0002145269710000074
方程5适用于图1的MPFM 102的单能量窗。MPFM 102可以与放射性元素或人造源的一个或多个能量窗(例如，第一能量窗EW1、第二能量窗EW2、第n能量窗EW_N等)相关联。在一些示例中，能量窗包括低能量窗(LE)、高能量窗(HE)和用于例如放射性元素的极高能量窗(VHE)。在一些这样的例子中，MPFM的低能量、高能量和极高能量窗中的每一个是几种同位素发射的组合(例如钡133Ba，LE＝32，HE＝81，VHE＝356千电子伏特(keV)))。因此，方程5可以用作第一度近似，如下：
Figure BDA0002145269710000081
其中e∈{LE，HE，VHE}(keV)。
如果用于现场水点的相同盐水也用于现场砂和盐水混合物中，则前述分析也适用于盐水。可以使用盐水电导率(盐度)传感器128测量盐水盐度的变化，以自动调节盐水的值λw,e和ρw。
在前面的分析中，因为水和油的线性衰减系数λw和λo可以由现场水(并且λw可以通过由水电导率传感器128测量的盐度值自动调节)和现场油获得，因此复合液体线性衰减可表示为：
λL＝λw·(WLR)+λo·(1-WLR) (方程7)
复合液体的质量衰减的计算可以定义如下：
Figure BDA0002145269710000082
ρL＝ρw·(WLR)+ρo·(1-WLR) (方程9)
基于前述方程，图1的示例性流量分析仪112的计算器124可以使用SLG解三角形确定固体、液体和气体的分数以及它们的比率，例如固液比(SLR)。
图4是根据本公开的教导的用于分析多相流体流的示例过程的图400。特别地，图4的图400示出了由图1的流量分析仪112的示例性解模式切换器122在算法模式(例如，OWG解三角形200，SLG解三角形300)之间切换。如上所述，解模式切换器122基于由固体检测器120检测到的流体流中固体(例如，砂)的存在、不存在或质量流量来指示计算器124使用特定的解三角形。
如图4所示，在时间t1之前的时刻，流基本上不含砂，因此，解模式切换器122基于OWG解三角形和由基于多能伽马射线的MPFM 102生成的数据指示计算器124确定水流量率值Qw、油流量值Qo和气体流量值Qg。在图4的示例中，计算器124还基于由MPFM 102针对三相流生成的数据来计算WLR值。计算器124可以使用由水电导率传感器128生成的数据来验证在存在显著的水盐度变化的示例中WLR值的计算的准确度。
在图4中示例中，在时刻t1，固体检测器120基于来自一个或多个固体检测传感器116的数据检测流中砂的存在。因此，解模式切换器122确定计算器124应该使用SLG解三角形来计算四相流体的各相流量。解模式切换器122指示计算器124使用SLG解三角形来计算固体(Qs)、气体(Qg)和液体(油和水)(Ql)的流量。在一些示例中，一个或多个固体检测传感器116可以提供独立的固体质量流量测量。
如图4所示，在一些示例中，计算器124使用OWG解三角形计算的WLR值被计算器124用于确定SLG解三角形中的液点。计算器124可以使用来自水电导率传感器128的数据来验证在存在显著的水盐度变化的示例中SLG解三角形中所确定的液体点的准确度。因此，在这样的示例中，计算器124使用流中不存在砂时测量的最后已知的WLR值。这种使用最后已知的WLR值是基于这样的假设：与不存在砂的间隔相比，存在砂的间隔期间WLR值的变化可忽略不计。如图4所示，在一些其它示例中，WLR值被提供为由流量分析仪112接收的手动输入。
计算器124使用SLG解三角形来确定砂流量率值Qs、气体流量值Qg和液体流量值Ql。计算器124使用流中没有砂的时间期间的液体流量值Ql和WLR值来计算流在流中有砂的时间期间的水流量率值Qw和油流量率值Qo。这样，计算器124确定四相流的各个相流量率。图1的示例性***100因此扩展了MPFM 102在分析多相流体方面的能力。
在时刻t1之后的某个时间，例如，图4中的时间t1+n，固体检测器120基于从一个或多个固体检测传感器116接收的数据确定流中基本上不存在砂。因此，解模式切换器122指示计算器124返回使用OWG解三角形。在时刻t1之前的时间间隔期间，计算器124使用OWG解三角形来计算三相流的水流量率值Qw，油流量值Qo和气体流量值Qg。计算器124还计算当前时间间隔中的流的WLR值，当在流中再次检测到固体时，该WLR值也可以用在将来的计算中。计算器124可以使用由水电导率传感器128生成的数据来验证在存在显著的水盐度变化的示例中WLR值的计算准确度。
如上面参照图1所公开的那样，可以基于由一个或多个固体检测传感器116产生的数据在流体流中检测诸如砂的固体。此外，由水电导率传感器128产生的用于检测盐水/水盐度的数据可用于验证所确定的WLR和流体相流量(可包括固体的流量)的准确度。在本文公开的一些其它示例中，压电砂检测器可设置在流体管道108中以检测流体流中的砂。
图5示出了示例性砂检测器500，其可设置在流体管道中，例如图1的流体管道108中。示例性砂检测器500包括设置在检测器主体504中的压电(声学)传感器502。检测器主体504和压电传感器502由心轴506支撑。检测器主体504通过例如设置在检测器主体504和心轴506之间的一个或多个弹性体505机械隔离，以减少机械噪声。压电传感器502经由同轴电缆508通信地耦连到电子器件507(例如，处理器)。如下所述，砂检测器500可以实施为砂流量计的一部分，该砂流量计包括用于响应于当砂撞击检测器主体504时压电传感器502检测到砂而生成数据的电子器件507。
在操作中，砂检测器500可以暴露于含有砂的高速多相流中，因此，砂检测器500可能随时间而受到侵蚀。在一些示例中，检测器主体504包括金属测试件510和与其耦连的参考探针512。在将砂检测器500暴露于流体流之前，可以收集通过检测器主体504上的金属测试件510的基线电阻测量值。可以在流体流动期间收集周期性或连续的电阻测量值，并对它们进行分析(例如，通过图1的流量分析仪112)来确定与基线测量值的偏差，这可以指示由侵蚀引起的金属损失。
图6描绘了第一示例性***600，其包括多相流量计(MPFM)602和耦连到流体管道604的图5的示例性砂检测器500。MPFM 602测量在多相流体流过的流体管道604的入口606和出口608之间流动的多相流体的流量，如图6的箭头610所示。示例性***600包括在流体管道604的第一盲T形入口614(例如，端部凸缘)处耦连到流体管道604的水电导率传感器612。水电导率传感器612测量例如水盐度的变化。由MPFM 602和水电导率传感器612产生的数据被传送(例如，通过一个或多个有线或无线通信协议)，以由图1的流量分析仪112进行处理。
示例性***600包括砂流量计616，其包括图5的砂检测器500。砂流量计616设置在流体管道604的第二盲T形入口618(例如，端部凸缘)。如图6所示，砂检测器500在进入的流体离开MPFM 602之后基本上垂直于进入的流体流动的方向设置在流体管道604中(即，在流体管道604的流动路径中)。结果，流体流中的固体(例如，砂)对砂检测器500的检测器主体504具有直接或基本上直接的冲击。
图7描绘了第二示例性***700，其包括多相流量计(MPFM)702、水电导率传感器704和砂流量计706，砂流量计706包括耦连到流体管道708的砂检测器500，基本上如上面结合图6所公开的那样。与图6的示例相比，在图7的示例中，水电导率传感器704耦连到流体管道708的竖直(例如，顶部)端部凸缘710。在图7的示例中，水电导率传感器704在油和水在流体管道708的竖直部分712的下游混合之后产生数据。除了盐度测量，由水电导率传感器704收集的数据还可用于确定WLR测量值。此外，当流体流过水电导率传感器704时，水电导率传感器704与竖直端部凸缘710的耦连减少了砂堆积在电导率探针704的测量表面上的机会。
在图6和7的示例性***600、700中，砂检测器500位于流体管道604、708中以在流体离开竖直安装的MPFM 602、702之后遇到流体。流过MPFM 602、702的流体(可包括诸如文丘里管(例如，用于差压流量测量)的流动限制装置)，与尚未通过MPFM 602、702的流体相比，通常表现出增加的均匀性。不那么均匀的流体流或流中的砂可能难以准确地被砂检测器500检测，因为砂粒可能以非代表性的方式撞击砂检测器500。因此，与砂检测器500位于MPFM 602、702的上游相比，将砂检测器500放置在MPFM 602、702的下游促进了流体流中的砂的检测。然而，示例性砂检测器500可以在除了图6和/或图7所示的位置之外的其它位置定位在流体管道604、708中。
在图6和7的示例中，表示砂检测器500检测砂的数据(例如，由压电传感器502产生的数据)被传送到流量分析仪112。流量分析仪112的固体检测器120(图1)使用由砂检测器500产生的砂检测数据来确定流体流中是否存在固体或确定砂质量流量。如果流体流中存在固体，则固体检测器120与解模式切换器122(图1)通信以调整计算器124使用的三相或四相算法模式(例如，OWG或SLG解三角形)，由此来计算流量，如上面结合图1-4所公开的。
在一些示例中，图5-7的砂检测器500的砂检测可以被图1、6和7的流量分析仪112使用，以在砂浓度太低而不能单独通过多相流计量进行测量时，在存在砂时调节和/或校正油、水和气体的流量测量值。
在一些其它示例中，来自MPFM 602、702的气体体积分数和流速测量值可用于自动调节砂检测器的信号放大增益。流量分析仪112可以帮助放大砂检测器信号数据以考虑砂是否由气体或液体占优势的携带流体携带。例如，如果砂由液体主导流携带，则砂检测器信号数据可能需要放大，因为砂不会像砂由气体主导流携带时那样重地冲击砂检测器500。
与湍流相比，层流可以导致压电砂检测器500的不同检测响应。因此，图1、6和7的示例性流量分析仪112可以校正不同流动状态的效果，以提供对来自砂检测器500的指示砂的存在和质量流量的数据的改进分析。例如，图1、6和7的流量分析仪112的计算器124可以使用诸如雷诺数的流体特性来确定对于砂检测的可信度。对于气液段塞流，计算器124可以利用段塞流特性来确定砂检测测量的可信度。
如上所述，在四相流的情况下，油和水的流量(Qw和Qo)基于手动输入的WLR值或从MPFM测量***获得的WLR值来确定，使用水电导率传感器跟踪盐水/水盐度的变化，以提高MPFM在水盐度变化情况下的WLR测量精度。
在手动输入WLR值的示例中，流量分析仪112的计算器124使用手动输入的WLR值进行计算器124执行的计算，直到WLR值被手动更新。然而，WLR和水盐度值可能在诸如压裂回流的工作流期间改变。在压裂回流的早期阶段，水盐度值会在短时间内快速上升。WLR和盐度值会下降，直至达到压裂后的稳定期，然后WLR值可能在正常井生产期间连续增加。例如，一个井可以在压裂后开始于100％WLR，在压裂回流后完成于30％WLR，然后随着井在压裂生产模拟后生产率降低而增加。
为了解决WLR的变化可能未反映在手动输入的WLR值中的情况，图1的示例性流量分析仪112在流体流中不存在固体时自动更新计算中使用的WLR值(即，手动输入的WLR值)。图8示出了包括SLG线性衰减解三角形800和OWG线性衰减解三角形802的曲线图。在图8的示例中，三角形800、802的顶点表示每个单独相的100％相分数(其中液体被认为是一相)。在一些示例中，实际WLR值可以低于手动输入的WLR值。当工作点804在SLG解三角形800中的气液线之外时，流量分析仪112的解模式切换器122确定WLR已经改变以在无固体期间包括更多的油和更少的水。计算器124自动调节油和水的分数以重新计算WLR。因此，计算器124沿着OWG解三角形802的水油线调节液点806。如图9所示，作为WLR值的调整的结果，工作点804在SLG解三角形800的内部移动。在工作点804在SLG解三角形800的固液线之外的其它示例中，计算器124自动增加WLR值。结果，液体点806朝向水点移动，直到工作点804位于SLG解三角形800的内部。计算器124可以执行有关调整OWG解三角形802或SLG解三角形800中的液点的若干次迭代，直到工作点落在所述三角形内。
尽管实现流量分析仪112的示例性方式在图1、6和7中示出，但是图1、6和7中示出的元件、过程和/或装置中的一个或多个可以以任何其它方式组合、分割、重新布置、省略、消除和/或实现。此外，图1、6和7中的示例性数据库114、示例性固体检测器120、示例性解模式切换器122、示例性计算器124、示例性通信器126、和/或更一般地是示例性流量分析仪112可以通过硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任何组合来实现。因此，例如，图1、6和7中的示例性数据库114、示例性固体检测器120、示例性解模式切换器122、示例性计算器124、示例性通信器126、和/或更通常地是示例性流量分析仪112中的任一个可以通过一个或多个模拟或数字电路、逻辑电路、可编程处理器、可编程控制器、图形处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)和/或现场可编程逻辑器件(FPLD)来实现。当阅读本专利的涵盖纯软件和/或固件实现的任何装置或***时，图1、6和7中的示例性数据库114、示例性固体检测器120、示例性解模式切换器122、示例性计算器124、示例性通信器126、和/或更一般地是示例性流量分析仪112中的至少一个在此明确地限定包括非暂时性计算机可读存储设备或存储盘，例如存储器、数字通用光盘(DVD)、光盘(CD)、蓝光光盘等，它们包括软件和/或固件。此外，除了图1、6和7所示的以外或者代替图1、6和7所示的，图1、6和7的示例性流量分析仪112可包括一个或多个元件、过程和/或装置，和/或可以包括任何或所有示出的元件、过程和装置中的一个以上。如这里所使用的，“通信”，包括其变体，包括直接通信和/或通过一个或多个中间元件的间接通信，并且不需要直接物理(例如，有线)通信和/或持续通信，而是还包括以周期性间隔、调度间隔、非周期性间隔和/或一次性事件的选择性通信。
图10A和10B示出表示可用于实现图1、6和7的示例性流量分析仪112的示例硬件逻辑、机器可读指令、硬件实现状态机和/或其任何组合的流程图。机器可读指令可以是可执行程序或可执行程序的一部分，由计算机处理器执行，例如下面结合图11讨论的示例性处理器平台1100中示出的处理器1112。该程序可以包含在存储在非暂时性计算机可读存储介质上的软件中，例如CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、DVD、蓝光光盘或与处理器1112相关联的存储器，但是整个程序和/或其部分可以替代地由除处理器1112之外的设备执行和/或包含在固件或专用硬件中。此外，尽管参考图10A和10B中所示的流程图描述了示例程序，但是可以替代地使用实现示例性流量分析仪112的许多其它方法。例如，可以改变框的执行顺序，和/或可以改变、消除或组合所描述的框中的一些。附加地或替代地，任一或所有框可以由一个或多个硬件电路(例如，离散和/或集成的模拟和/或数字电路、FPGA、ASIC、比较器、运算放大器(op-amp)、逻辑电路等实现，它们被构造成在不执行软件或固件的情况下执行相应的操作。
如上所述，图10A和10B的示例过程可以使用存储在信息被存储任何持续时间(例如，长时间存储、永久、短暂、暂时缓冲和/或缓存信息)的非暂时性计算机和/或机器可读介质(例如硬盘驱动器、闪存、只读存储器、光盘、数字通用光盘、缓存、随机存取存储器)和/或任何其它存储设备或存储盘上的可执行指令(例如，计算机和/或机器可读指令)来实现。如本文所使用的，术语非暂时性计算机可读介质明确地定义为包括任何类型的计算机可读存储设备和/或存储盘并且排除传播信号并排除传输介质。
图10A和10B包括用于在流体包括三相(例如，油、水和气体)的时间间隔和流体包括四相(例如，固体、油、水和气体)的时间间隔期间分析流过管道的多相流体的示例方法1000的流程图。图10A和10B的示例方法1000可以通过图1、6和7的示例性流量分析仪112来实现。
图10A和10B的示例方法1000包括：获取表示在第一时间间隔流过流体管道的流体的数据(框1002)。该数据可以由例如图1、6和7的MPFM 102、602、702、图1的一个或多个固体检测传感器116、和/或包括图5的压电砂检测器500的砂流量计616、706在流体流过流体管道108、604、708时生成。数据被传输到图1的流量分析仪112并存储在数据库114中。该时间间隔可以具有例如一秒的持续时间。
示例性方法1000包括确定第一时间间隔中流体流中是否存在固体(例如，砂)(框1104)。例如，流量分析仪112的固体检测器120分析从MPFM 102、602、702、一个或多个固体检测传感器116和/或包括砂检测器500的砂流量计616、706接收的数据，以判断流体中是否存在诸如砂的固体。固体检测器120可以基于满足一个或多个预定的阈值(例如，一个或多个幅度阈值)的信号数据来检测固体。
如果流体流在第一时间间隔中不包括固体，则示例性方法1000包括检查在前一时间间隔期间的流体流是否包括固体(框1006)。例如，固体检测器120可以分析先前在较早时间间隔收集并存储在数据库114中的数据。如果前一时间间隔中的流体流包括固体，则示例性流量分析仪112的解模式切换器122确定应当将流量分析仪112的计算器124所使用的算法模式(例如，解三角形200、300、800、802)从用于四相流体流的算法模式(例如，SLG解三角形300、800)更新到用于三相流体流的算法模式(例如，OWG解三角形200、802)。在这样的示例中，方法1000包括在算法模式之间切换以使计算器124能够使用用于三相流体流的算法模式来分析第一时间间隔中的流体(框1008)。
示例性方法1000包括应用第一算法模型(例如，OWG解三角形200、802)来确定三相流的一个或多个流体流动特性(框1010)。例如，计算器124使用OWG解三角形200、802和由MPFM 102、602、702产生的数据来确定气体、水和油的流量。在一些示例中，计算器124基于从MPFM 102、602、702和一个或多个固体检测传感器116接收的数据来确定水液(WLR)比。在一些示例中，水电导率传感器128、612、704提供水盐度测量值，由计算器124使用以校正由于盐度变化引起的OWG解三角形的水点的变化，从而提高确定WLR的准确度。流量分析仪112的通信器126可以输出由计算器124生成的值以用于呈现。
示例性方法1000包括获取指示在第二时间间隔中流过流体管道的流体的流体相的数据(框1012)。例如，在流体流过流体管道108、604、708期间，流量分析仪112继续从MPFM102、602、702、水电导率传感器128、612、704、一个或多个固体检测传感器116和/或包括砂检测器500的砂流量计616、706接收数据。
示例性方法1000包括判断在第二时间间隔中流体流中是否存在固体(框1014)。例如，固体检测器120分析在第二时间间隔(例如，从一个或多个固体检测传感器116、500)中接收的数据，以判断数据是否指示流体流中存在砂。
在图10A和10B的示例中，如果在第二时间间隔中在流体流中检测到固体，则示例性方法1000包括在第一算法模式和第二算法模式之间切换(框1016)。例如，如果固体检测器120检测到流体流中存在固体，则解模式切换器122确定计算器124应使用SLG解三角形300、800来分析四相流体。
示例方法1000包括应用第二算法模型(例如，SLG解三角形300、800)以确定四相流的一个或多个流体流动特性(框1018)。例如，计算器124使用SLG解三角形300、800和由MPFM102、602、702生成的数据来确定固体、气体和液体的流量。在一些示例中，计算器124基于由计算器124在第一时间间隔中使用OWG解三角形计算的WLR值来确定SLG解三角形300、800中的液点。在其它示例中，WLR值在流量分析仪112处手动输入。此外，在一些示例中，计算器124基于液体流量和水液(WLR)值来确定水和油的流量。在一些示例中，计算器124确定固液比(SLR)。在一些示例中，水电导率传感器128、612、704提供水盐度测量值，计算器124使用该测量值来校正由于盐度变化引起的SLR解三角形的液点的变化，从而提高了WLR和SLR确定中的准确度。流量分析仪112的通信器126可以输出计算器124生成的值以用于呈现。
示例性方法1000包括获取指示在第三时间间隔中流过流体管道的流体的流体相的数据(框1020)并判断在第三时间间隔中流体流中是否存在固体(框1022)。在图10A和10B的示例中，如果固体检测器120确定第三时间间隔中的流体流不包括固体(即，与第二时间间隔相比，流体中现在不存在固体)，则解模式切换器122意识到应该调整计算器124使用的分析流体的算法模式。示例方法1000包括在第一和第二算法模式之间切换(框1024)。
示例性方法1000包括判断结合算法模式使用的WLR值是否是手动输入值(框1026)。如果WLR值是手动输入值，则示例性方法1000包括重新计算WLR值以考虑由于流中没有固体而导致的WLR的变化(框1028)。例如，如果流体的工作点落在外部，例如SLG解三角形800的气液线，则计算器124意识到WLR值在流体中没有固体的情况下已经改变。计算器124迭代地移动三角形中的液体点以使工作点在三角形的内部，如上面结合图8和图9所讨论的。
示例性方法1000包括应用第一算法模式以确定三相流的流体流动特性(框1030)。例如，计算器124应用OWG解三角形200、802来确定现在具有三相的流体的流量。
在图10A和10B的示例中，如果在不同的时间间隔内没有检测到流体流中的固体存在或不存在的变化(例如，框1006、1014、1022)，则计算器124继续使用特定的算法模式(例如，SLG解三角形300、800，OWG解三角形200、802)，直到固体检测器120检测到流体相组成的变化。示例性方法1000继续在相组成和相应的流体性质方面分析流体，直到决定停止监测流体流动(框1032、1034)。
图11是被配置为执行指令以实现图10A和10B的方法和图1、6和/或7的流量分析仪112的示例性处理器平台1100的框图。处理器平台1100可以是例如服务器、个人计算机、工作站、自学***板电脑如iPadTM、个人数字助理(PDA)、互联网设备或任何其它类型的计算设备。
所示示例的处理器平台1100包括处理器1112。所示示例的处理器1112是硬件。例如，处理器1112可以来自任何期望的家族或制造商的一个或多个集成电路、逻辑电路、微处理器，GPU、DSP或控制器实现。硬件处理器可以是基于半导体的(例如，基于硅的)设备。在该示例中，处理器实现示例性固体检测器120、示例性解模式切换器122、示例性计算器124和示例性通信器126。
所示示例的处理器1112包括本地存储器1113(例如，缓存)。所示示例的处理器1112经由总线1118与包括易失性存储器1114和非易失性存储器1116的主存储器通信。易失性存储器1114可以由同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、
Figure BDA0002145269710000171
动态随机存取存储器和/或任何其它类型的随机存取存储器设备实现。非易失性存储器1116可以由闪存和/或任何其它期望类型的存储器设备实现。对主存储器1114、1116的获取由存储器控制器控制。
所示示例的处理器平台1100还包括接口电路1120。接口电路1120可以由任何类型的接口标准实现，例如以太网接口、通用串行总线(USB)、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口和/或PCI express接口。
在所示示例中，一个或多个输入设备1122连接到接口电路1120。输入设备1122允许用户将数据和/或命令输入到处理器1112中。输入设备可以通过例如音频传感器、麦克风、相机(静态或视频)、键盘、按钮、鼠标、触摸屏、跟踪板、轨迹球、等点(isopoint)和/或语音识别***来实现。
一个或多个输出设备1124还连接到所示示例的接口电路1120。输出装置1124可以例如通过显示装置(例如，发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)、液晶显示器(LCD)、阴极射线管显示器(CRT)、就地切换(IPS)显示器、触摸屏等)、触控输出设备、打印机和/或扬声器来实现。因此，所示示例的接口电路1120通常包括图形驱动器卡、图形驱动器芯片和/或图形驱动器处理器。
所示示例的接口电路1120还包括通信设备，诸如发射器、接收器、收发器、调制解调器、住宅网关、无线接入点和/或网络接口，以使数据易于通过网络1126与外部机器(例如，任何类型的计算设备)交换。通信可以通过例如以太网连接、数字用户线(DSL)连接、电话线连接、同轴电缆***、卫星***、现场无线***、蜂窝电话***等。
所示示例的处理器平台1100还包括用于存储软件和/或数据的一个或多个大容量存储设备1228。这种大容量存储设备1128的示例包括软盘驱动器、硬盘驱动器、压缩盘驱动器、蓝光盘驱动器、独立磁盘冗余阵列(RAID)***和数字通用盘(DVD)驱动器。
图11的编码指令1132可以存储在大容量存储设备1128中、易失性存储器1114中、非易失性存储器1116中、和/或存储在可移动的非暂时性计算机可读存储介质(例如CD或DVD)上。
从前述内容可以理解，上面公开的装置、***和方法实现了在整个流动中以不同间隔对包括三相或四相的流体流进行动态分析。在本文公开的示例中，流量分析仪分析从监测流体流以检测流中是否存在固体的传感器接收的数据。示例性流量分析仪基于流中固体的存在或不存在选择性地实现特定的算法模式(例如，以解三角形的形式)。因此，本文公开的示例提供了对四相流体和/或随时间在三相与四相组成之间变化的流体的有效分析。本文公开的示例适应并扩展了基于多能伽马射线的多相流量计的能力，作为分析四相流体的流量的一部分。本文还公开了示例性压电声学砂检测器，其可安装在流体管道的流动路径中，以使砂能够直接撞击检测器，以改善流体流中固体的检测。
在说明书和所附权利要求中：术语“耦连”用于表示“直接耦连在一起”或“经由一个或多个元件耦连在一起”。如本文所使用的，术语“上游”、”下游“和其它在本说明书中使用以表示在给定点或元件之上或之下的相对位置的术语，系用于更清楚地描述本公开的一些实施例。
本文使用“包括”和“包含”(及其所有形式和时态)为开放式术语。因此，每当权利要求采用任何形式的“包括”或“包含”(例如，包括、包含、具有等)作为前序或出现在任何种类的权利要求中时，应理解的是，可以存在额外的元件、部件等，而不落在相应的权利要求或限定范围之外。如这里所使用的，当“至少”被用作例如权利要求的前序中的过渡术语时，它以与术语“包括”和“包含”一样是开放式的。术语“和/或”在例如以诸如A、B和/或C的形式使用时是指A、B、C的任何组合或子集，例如(1)单独A、(2)单独B、(3)单独C、(4)A和B、(5)A和C、(6)B和C、(7)A和B和C。
以上概述了若干实施例的特征，使得本领域技术人员可以更好地理解本公开的各方面。本领域技术人员应当理解，他们可以容易地使用本公开作为设计或修改其它过程和结构的基础，以实现相同的目的或实现本文介绍的实施例的相同优点。本领域技术人员还应该认识到，这样的等同构造不脱离本公开的精神和范围，并且在不脱离本公开的精神和范围的情况下，它们可以进行各种改变、替换和变更。
尽管前面的描述是结合特定器件、材料和实施例进行的，但是并不意图受限于这里公开的细节，而是，这些描述延及到所有功能上等同的结构、方法和用途，它们都在所附权利要求的范围内。

Claims (20)

1.一种装置，包括：
流量计；
流体管道，用于提供流体相对于流量计的流动路径；
传感器，耦连到流体管道以产生传感器数据，该传感器数据指示流体流过流体管道期间流体中存在固体、不存在固体或固体的质量流量中的至少之一；和
处理器，传感器通信地耦连到该处理器，该处理器基于由流量计生成的数据以及基于传感器数据所选择的第一算法模式或第二算法模式来选择性地确定流体的一个或多个相的流量。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述传感器包括设置在流体管道的流动路径中的压电声学传感器。
3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述压电声学传感器设置在流量计的下游。
4.根据权利要求1所述的装置，还包括水电导率传感器，用于产生指示在流体流通过流体管道期间流体中水的盐度变化的数据。
5.根据权利要求1所述的装置，其中，如果传感器数据指示流体中不存在固体，则处理器基于第一算法模式确定油流量值、水流量值和气体流量值。
6.如权利要求1所述的装置，其中，如果传感器数据指示流体中存在固体，则处理器基于第二算法模式来确定固体流量值、气体流量值和液体流量值。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，处理器还基于液体流量值和水液比值来确定水流量值和油流量值。
8.一种方法，包括：
基于流过流体管道的多相流体的相组成来选择第一算法模式或第二算法模式，该选择基于在多相流体流过流体管道期间产生的传感器数据，该传感器数据指示多相流体中存在固体、不存在固体或固体的质量流量中的至少之一；和
基于所选择的第一算法模式或所选择的第二算法模式确定多相流体的一个或多个相的流量。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，如果传感器数据指示所述多相流体中存在固体或固体的质量流量，则还包括确定所述多相流体的固液比值。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述传感器数据是第一时间间隔生成的第一传感器数据，第一传感器数据指示所述多相流体中存在固体或固体的质量流量中的至少一个，确定第一时间间隔的流量是基于第一算法模式，并且所述方法进一步包括：
在第一时间间隔之后获取第二时间间隔产生的第二传感器数据，第二传感器数据表示多相流体中没有固体；
基于第二传感器数据从第一算法模式切换到第二算法模式；和
基于第二算法模式确定第二时间间隔的多相流体的一个或多个相的流量。
11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述传感器数据是第一时间间隔生成的第一传感器数据，所述第一传感器数据指示所述多相流体中不存在固体，并且所述方法还包括：
确定第一时间间隔的多相流体的水液比值；和
在第一时间间隔之后获取第二时间间隔产生的第二传感器数据，第二传感器数据指示多相流体中存在固体或固体的质量流量中的至少一个；和
利用水液比来确定第二时间间隔内的多相流体的水流量值或油流量值中的至少一个。
12.如权利要求8所述的方法，还包括基于指示多相流体中不存在固体的传感器数据的变化来调节水液比值的值。
13.根据权利要求8所述的方法，其中，第一算法模式和第二算法模式包括用于包括三相的多相流体和包括四相的多相流体的相应线性衰减三角形。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括在多相流体流过流体管道期间确定第二算法模式的线性衰减三角形中的液点。
15.如权利要求14所述的方法，还包括：
获取由耦连到流体管道的水电导率传感器产生的水电导率传感器数据，该水电导率传感器数据指示多相流体中水的盐度变化；和
基于水电导率传感器数据调整第一算法模式的线性衰减三角形中的水点或第二算法模式的线性衰减三角形中的液点。
16.一种装置，包括：
流量计，用于在多相流体流过管道期间产生流体流动数据；
用于检测多相流体中的固体的器件，该用于检测的器件在多相流体流过管道期间产生传感器数据；和
处理器，用于基于传感器数据选择第一算法模式或第二算法模式之一，以确定多相流体的一个或多个相的流量。
17.如权利要求16所述的装置，其中，用于检测固体的器件包括压电声学传感器。
18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述压电声学传感器设置在检测器主体中，该检测器主体设置在所述管道的流动路径中。
19.如权利要求18所述的装置，其中，所述检测器主体基本上垂直于所述多相流体的流动方向设置在所述管道中。
20.根据权利要求18所述的装置，其中，所述检测器主体设置在所述流量计的下游。
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