CN116856895A - 一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及油藏工程技术领域，具体涉及一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，通过安装采集设备并进行数据采集调试；进行数据采集，并将采集的数据进行云端传输；接收云端传输的数据，进行数据分析；根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别。为压裂效果评估提供了简便实用的技术，能够检测和计算射孔簇的射孔次数；检测并确认桥塞是否泄漏；根据进液点位置确定裂缝开启位置等，为油田致密油气、页岩气及煤层气的开发提供了技术支撑。
Description
技术领域
本发明涉及油藏工程技术领域，尤其涉及一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法。
背景技术
由于大规模压裂需要数万方液和数千吨砂，每口井成本数千万甚至高达亿元人民币，对压裂实时评价的有助于了解压裂各事件是否成功，如射孔是否***、桥塞是否漏失、裂缝是否开启等，为提高压裂成功率提高技术保障。
压力实时监测有多种方法，其中微地震监测较为常见，其原理是：压裂时由于地层压力的升高，根据摩尔-库伦准则，沿着压力升高区边缘会发生微地震。在水力压裂过程中，地层破裂或裂缝延伸扩张产生微地震波，微地震波在地层中以球面波的形式向四周传播，监测这些微震，确定震源位置，就可以确定裂缝轮廓。
微地震监测分为地面监测和井中监测两种方式。地面监测就是在监测目标区域（比如压裂井）周围的地面上，布置若干接收点进行微地震监测。井中监测就是在监测目标区域周围临近的一口或几口井中布置接收排列，进行微地震监测。由于地层吸收、传播路径复杂化等原因；与井中监测相比，地面监测所得到的资料存在微震事件少、信噪比低、反演可靠性差等缺点。
微地震监测主要包括数据采集、数据处理(震源成像)和精细反演等几个关键步骤。通过在井中或地面布置检波器排列接收生产活动所产生或诱导的微小地震事件；并通过对这些事件的反演求取微地震震源位置等参数；最后，通过这些参数对生产活动进行监控或指导。
从微地震原理及对裂缝监测方式可知：现有技术无论在地面还是井中监测，都需要布置大量的硬件设备，获得数据后还要进一步处理，最后通过精细反演进行压裂监测。所以微地震监测投入大、施工复杂，监测的参数也只有裂缝高度、长度及裂缝方位。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，以解决微地震监测投入大、施工复杂，监测的参数也只有裂缝高度、长度及裂缝方位的问题。
基于上述目的，本发明提供了一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，包括：安装采集设备并进行数据采集调试；进行数据采集，并将采集的数据进行云端传输；接收云端传输的数据，进行数据分析；根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别。
可选的，所述安装采集设备并进行数据采集调试包括：在井口四通阀上安装高频压力计，高频压力计与管道中的压裂液直接接触；安装电池保持高频压力计的供电；信号电缆线连接高频压力计、数采设备及电脑，完成设备的安装；给***供电，打开电脑，运行采集软件，调试测量压裂管道中的压力，通过信号电缆线及数采设备将压力采集到电脑。
可选的，高频压力计的参数为：耐压140MPa及耐酸20%；压力量程：0~120MPa；压力分辨率：0.1‰MPa；供电部分：24VDC，输出0~10VDC；连接部分：M18×1.5锥面密封；电器连接：防水航插式连接；信号电缆线：PVC聚氟乙烯屏蔽电缆，防水航插式，含BNC数采转接线端子，4个电缆转接头；高频压力计电性连接HC7804A数据采集器及笔记本电脑，采样频率设置为1000HZ。
可选的，所述进行数据采集包括：在压裂前保持高频压力计的正常采集，采样时以毫秒级高频测量管道中的压力，由输出线、采集卡将数据直传电脑，完成数据采集；采用HTF-5数据格式存储。
可选的，所述将采集的数据进行云端传输包括:采集的高频压力数据通过云端发送到解释中心；通过建立TCP长状态连接，将数据以http报文形式发送至云服务器，存储数据库。
可选的，所述接收云端传输的数据包括：云端数据接收采用TCP长状态连接，并且设置最快更新间隔为1秒。
可选的，所述接收云端传输的数据包括高频压力数据处理：
数据低通滤波：采用低通FIR滤波进行噪音处理；假设FIR低通滤波器的输入信号为x(n)与b(n)的卷积，其中，单位抽样的响应b(n)是N+1点有限长序列，N为滤波器阶数，因此输出为：
；
其中，y(n)为经过滤波器的输出；x(n)为输入信号；b(n)为单位抽样的响应；
该滤波器的递函数B(z)可以表示为：
。
可选的，所述进行数据分析包括：
采集数据的频谱分析；
采集数据的倒谱分析：
假设S(n)为长度为N的高频压力信号，根据褶积理论，在时间域S(n)为子波．x(n)与反射系数h(n)的褶积：
（1.1）；
式中：S（n）表示原始压力信号；x（n）表示裂缝处反射产生的信号；×表示卷积符号；n表示时间域采样点；h（n）是卷积方程中的未知参数，将采样点n改写为连续函数，通常是由压力脉冲振荡周期t延迟的衰减最小相位回波脉冲序列，脉冲振幅a取决于相应的反射系数和井筒中波的衰减；
（1.2）；
0<|a|<1，δ（t）是单位脉冲；
（1.3）；
对于水击波，水击压力与震荡流量的比值称为阻抗，它是一个由振幅、频率与相位定义的复数：
（1.4）；
式中：Z—阻抗，单位为s/m2；H—水头，单位为m；—流量，单位为m3/s；t—时间，单位为s；ω—角频率，单位为rad/s；φ—水头与流量相位角，单位为rad；g—重力加速度，单位为m/s2；
方程（1.4）的特征阻抗表示压力与流量运动方向均相同的情况，假设压力与流量发生震荡的套管中摩擦是常数，此时的相位角等于0或π/ω，特征阻抗可以简化：Zc=（1.5）；
式中：c为波速，单位为m/s；A为压力管道横截面对应的面积，单位为m2；
从卷积方程（1.1）中估计未知的井筒反射率x（t），应用倒谱算法，倒谱的计算过程为：首先对上述信号进行傅里叶变换：
（1.6）；
式中：为傅里叶变换；
对乘积信号进行对数变换，成为相加信号；
（1.7）；
（1.7）将乘积信号变换为相加信号，将信号重新变换回时间域：
（1.8）；
式中：为傅里叶逆变换。
可选的：根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别包括：
波速的确定：井筒中的波速表达式为：
，/>（1.9）；
式中：Keff为有效体积模量，单位为Pa；K为流体体积模量，Pa；ρ为流体密度；G为周围地层剪切模量，单位为Pa；E为套管剪切模量，单位为Pa；D为套管直径，单位为m；ε为套管壁的壁厚，单位为m；
高频压力计射孔诊断：对原始数据进行滤波再由射孔产生的波峰与波谷间的时间确定波速：c=2L/ts（1.10）；
式中：L为射孔孔眼位置，单位为m；ts为射孔***后相邻两次反射波的时间间隔，单位为sec；
确定桥塞及裂缝启裂位置：对压裂停泵压力瞬时数据进行倒谱分析，确定桥塞及裂缝启裂位置；定义反射系数如下：（1.11）；
式中：Z1为水击波在井筒管道直径没有变化前的阻抗，单位为s/m2；Z2为水击波管道形状或面积发生变换后的阻抗，单位为s/m2；
本发明的有益效果：一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，通过安装采集设备并进行数据采集调试；进行数据采集，并将采集的数据进行云端传输；接收云端传输的数据，进行数据分析；根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别。为压裂效果评估提供了简便实用的技术，能够检测和计算射孔簇的射孔次数；检测并确认桥塞是否泄漏；根据进液点位置确定裂缝开启位置等，为油田致密油气、页岩气及煤层气的开发提供了技术支撑。本发明具有两大优势：操作简便：只需在井口安装一个压力计，部署简单易行，仅依靠地面采集和解释算法，它不需要任何改变或额外的步骤，利用的事件是压裂作业的一部分；实时指导压裂，通过提供的射孔次数、桥塞状况及裂缝启裂位置等不仅对压裂效果进行评价，而且对压裂中出现的偏差，可以及时纠正。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法的实时采集的井口压力高频数据；
图3为本发明实施例一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法的原始采集曲线；
图4为本发明实施例一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法的低通滤波后曲线；
图5为本发明实施例一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法的射孔期间高频压力滤波前（a）后（b）图；
图6为本发明实施例一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法的孔期间高频压力滤波前（a）后（b）时间放大图；
图7为本发明实施例一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法的压裂停泵的压力脉冲倒谱分析谱图；
图8为本发明实例1的2022年3月10日某井采集的井口压力高频数据；
图9为本发明实例1的射孔期间井口压力曲线；
图10为本发明实例1的第一射孔段局部放大数据；
图11为本发明实例1的压裂停泵(0:52:57)数据的倒谱分析；
图12为本发明实例1的本井例倒谱同态谱图显示3条裂缝。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1所示，本发明具体实施例提供一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，包括：
步骤101，安装采集设备并进行数据采集调试；
步骤102，进行数据采集，并将采集的数据进行云端传输；
步骤103，接收云端传输的数据，进行数据分析；
步骤104，根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别。
在一些可选的具体实施中，所述安装采集设备并进行数据采集调试包括：在井口四通阀上安装高频压力计，高频压力计与管道中的压裂液直接接触；安装电池保持高频压力计的供电；信号电缆线连接高频压力计、数采设备及电脑，完成设备的安装。给***供电，打开电脑，运行采集软件，调试测量压裂管道中的压力，通过信号电缆线及数采设备将压力采集到电脑，保证压力计采集、传输及电脑采集软件正常运行。
在一些可选的具体实施例中，高频压力计的参数为：耐压140MPa及耐酸20%；压力量程：0~120MPa；压力分辨率：0.1‰MPa。供电部分：24VDC，输出0~10VDC；连接部分：M18×1.5锥面密封；电器连接：防水航插式连接。信号电缆线：PVC聚氟乙烯屏蔽电缆，防水航插式，含BNC数采转接线端子，4个电缆转接头；高频压力计电性连接HC7804A数据采集器及笔记本电脑，采样频率设置为1000HZ。
在一些可选的具体实施例中，如图2所示，所述进行数据采集包括：在压裂前保持高频压力计的正常采集，采样时以毫秒级高频测量管道中的压力，由输出线、采集卡将数据直传电脑，完成数据采集；高频压力计采集的数据量大，为方便数据调用及共享采用HTF（HydrographicTransferFormat）-5数据格式存储。
在一些可选的具体实施例中，所述将采集的数据进行云端传输包括:采集的高频压力数据需要通过云端发送到解释中心。这个过程包括，数据上传：压力信号由本地服务器采集后，通过数据分发至不同的***，包括：本地数据分析***，负责本地数据的存储和实时数据分析；云服务***，通过建立TCP长状态连接，将数据以http报文形式发送至云服务器，存储数据库。长状态连接的好处：建立一条持久化的连接，不需要每次都建立连接，再中断，减轻了服务器端的负载，减少开销的那部分时间，使http请求和响应都能更快的结束。
在一些可选的具体实施例中，所述接收云端传输的数据包括：由于高频压力计数据采集期间，服务器负载较大，尤其是多路采集的时候，因此云端数据接收也是采用TCP长状态连接，并且设置最快更新间隔为1秒。不仅能保证实时可视化的需要，也减少部分服务器开销。
在一些可选的具体实施例中，所述接收云端传输的数据包括：高频压力数据处理，专用于压裂现场服务，压裂现场噪音多，实测的压力波动数据需要消除噪音后，再进行频谱分析等，高频压力数据处理包括：
数据低通滤波：无论射孔、桥塞坐封及裂缝启裂都是在远离高频压力计远处井筒中某个位置发生，高频压力计的传感器接收到的是一个反射信号，因此这些信号都是低频信号。考虑FIR滤波器具有很好的线性相位特性，采用低通FIR滤波进行噪音处理。假设FIR低通滤波器的输入信号为x(n)与b(n)的卷积，其中，单位抽样的响应b(n)是N+1点有限长序列，N为滤波器阶数，因此输出为：。
其中，y(n)为经过滤波器的输出；x(n)为输入信号；b(n)为单位抽样的响应。
该滤波器的递函数B(z)可以表示为：
。
采用Matlab编程语言，其计算代码如下：
function[b,a]=Buttord_Filter(Wp,Ws,Rp,Rs,N,Fs)
%%设计巴特沃斯低通滤波器
%滤波器设计参数(计算归一化角频率)
Wp=Wp/(Fs/2);%通带截止频率
Ws=Ws/(Fs/2);%阻带起始频率
%计算滤波器的最低阶数n和3dB截止频率Wn
[n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);
%计算***函数H(z)的分子、分母多项式系数
[b,a]=butter(n,Wn);
%计算***函数H(z)的幅频响应：freqz(b,a,计算点数,采样速率);
[H,F]=freqz(b,a,N,Fs);
%计算滤波器的相位
pha=angle(H)×180/pi;
%%低通滤波器的幅频特性
figure;
subplot(2,1,1);plot(F,20×log10(abs(H)));
xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值(dB)');
axistight;
gridon;
subplot(2,1,2);plot(F,pha);
xlabel('频率(Hz)');ylabel('相位');
axistight;
gridon;
title('低通滤波器');
end
图3和图4给出了采集原始数据曲线与滤波后曲线的对比，原始采集数据存在大量噪声图3所示，经滤波处理后噪声消除，但压裂曲线固有的停泵水击波曲线形态仍然存在。
在一些可选的具体实施例中，所述进行数据分析包括：
采集数据的频谱分析：压裂期间高频压力计采集到的压力数据是时间序序列，数据纵轴是井口压力值，相当于幅值，横轴是时间，对实时数据进行频谱分析，可以在Matlab中直接用fft或pwelch函数可以得到频谱数据。
采集数据的倒谱分析：在大型水力压裂过程中发生很多事件，如射孔、桥塞坐封、裂缝启裂及停泵等操作，这些事件都是产生一个激励，再通过井筒中的水介质传播到井口而被高频压力计监测到。以停泵时产生的水击波为例，停泵的动作将激发一个源压力脉冲S(t)，这是一个稀疏波，该波将在管道水介质中传播，当遇到裂缝或桥塞波就反射，反射波被井口高频压力计监测。根据相关研究，语音信号处理中的声学模型与压裂水击波卷积模型相近，可以借鉴语音信号的处理方法提取压裂反射系数信息。
假设S(n)为长度为N的高频压力信号，根据褶积理论，在时间域S(n)为子波．x(n)与反射系数h(n)的褶积：
（1.1）；
式中：S（n）表示原始压力信号；x（n）表示裂缝处反射产生的信号；×表示卷积符号；n表示时间域采样点；h（n）是卷积方程中的未知参数，将采样点n改写为连续函数，通常是由压力脉冲振荡周期t延迟的衰减最小相位回波脉冲序列，脉冲振幅a取决于相应的反射系数和井筒中波的衰减；
（1.2）；
0<|a|<1，δ（t）是单位脉冲；
（1.3）；
对于水击波，水击压力与震荡流量的比值称为阻抗，它是一个由振幅、频率与相位定义的复数：
（1.4）；
式中：Z—阻抗，单位为s/m2；H—水头，单位为m；—流量，单位为m3/s；t—时间，单位为s；ω—角频率，单位为rad/s；φ—水头与流量相位角，单位为rad；g—重力加速度，单位为m/s2；
方程（1.4）的特征阻抗表示压力与流量运动方向均相同的情况，假设压力与流量发生震荡的套管中摩擦是常数，此时的相位角等于0或π/ω，特征阻抗可以简化：Zc=（1.5）；
式中：c为波速，单位为m/s；A为压力管道横截面对应的面积，单位为m2。
考虑压力波在裂缝处的反射，由于裂缝提高了井筒的截面积，此时的反射系数R为负值。注：为方便函数表达，以下的方程是将方程采样点改变为连续函数形式。
从卷积方程（1.1）中估计未知的井筒反射率x（t），应用倒谱算法，倒频谱是对信号估计频谱的对数进行傅里叶反变换，它是一种非线性信号处理技术，倒谱的计算过程为：首先对上述信号进行傅里叶变换：
（1.6）；
式中：为傅里叶变换；
傅里叶变换能够将卷积信号变换为乘积信号，但是乘积域信号仍然难以区分两个不同的信号，因此对乘积信号进行对数变换，成为相加信号。
（1.7）；
（1.7）将乘积信号变换为相加信号，此时的变换仍然在频率域，需要将信号重新变换回时间域。
（1.8）；
式中：为傅里叶逆变换；
倒谱变换就是对信号进行上述一系列的处理，变换得到的结果仍然在时间域，为了与原始时间相区别，将自变量称为倒频。倒谱变换在地震信号处理、声音信号处理中有着广泛的应用（1.8）。
由泵关闭引起的压力脉冲x（t）具有平滑的频谱，因此其倒频谱位于低的频率值附近，可以很容易地从倒频谱域的井筒反射率响应h（t）中分离出来，h（t）仅在（T、2T、3T…）倒谱处有非零峰值。水力裂缝管波反射引起的井筒压力振荡在相应频率下的倒谱图上表现为强烈的负峰。同样，由于井筒限制引起的管波反射引起的井筒压力振荡会在倒谱图上产生强正峰，如图7所示。
在一些可选的具体实施例中，根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别包括：
波速的确定：倒谱变换给出了事件发生的时间，如果定位必须给出波在管道中的速度，根据水击波在管道中传播理论，井筒中的波速表达式为：
，/>（1.9）；
式中：Keff为有效体积模量，单位为Pa；K为流体体积模量，Pa；ρ为流体密度；G为周围地层剪切模量，单位为Pa；E为套管剪切模量，单位为Pa；D为套管直径，单位为m；ε为套管壁的壁厚，单位为m。
波在井筒中的传播速度取决于许多参数，如流体性质、井筒几何形状和弹性性质，以及地层参数，甚至流体的体积模量和密度也主要取决于压力、温度、空气的存在和波的频率。完全采用公式计算波速会产生计算误差，从而导致了深度的不确定性。
高频压力计射孔诊断：水力压裂前首先要射孔，为解决计算的误差，本专利采用高频压力监测射孔，由于每个射孔的位置是确定的，而射孔的能量较强，射孔期间的井筒及地面干扰相对较小，只需要对原始数据进行滤波再由射孔产生的波峰与波谷间的时间确定波速，如图5和图6所示。
图5（a）是压裂前射孔产生的波被井口高频压力计监测到的压力数据，可以看出井口压力数据有明显的压力波动，但由于数据存在噪音，这些波动特征与噪音有时难以分辨，通过数据滤波可以让射孔特征更加明显，如图5（b）所示。图6是对一段射孔压力图形放大，图6（a）难以分辨射孔，图6（b）射孔特征十分明显，利用图6（b）可以计算波速c：
c=2L/ts（1.10）；
式中：L为射孔孔眼位置，单位为m；ts为射孔***后相邻两次反射波的时间间隔，单位为sec；
确定桥塞及裂缝启裂位置：对压裂停泵压力瞬时数据进行倒谱分析，可以确定桥塞及裂缝启裂位置。在水力压裂中，停泵后的水击波在井筒中传播时，由于井筒几何形状的变化，包括井筒半径变化或者桥塞的存在，以及井筒完整性的变化，包括裂缝与漏失，水击压力在这些位置会发生变化，可以定义反射系数如下：（1.11）；
式中：Z1为水击波在井筒管道直径没有变化前的阻抗，单位为s/m2；Z2为水击波管道形状或面积发生变换后的阻抗，单位为s/m2。
由上述公式（1.11）可知，压力脉冲沿井筒向下传播，每次相互作用的结果是压力波(反射)的改变返回到表面并被高频压力计监测。由于阻Zk=ρc/Ak与井筒有效截面积（Ak）成反比，Zk为反射点前(k=1)和反射点后(k=2)井筒中的阻抗。可以看出，连通裂缝有效地增加了井视截面，反射系数为负。因此，返回地面的压力脉冲的形状将与送入井下的压力脉冲的形状相反，而桥塞处的反射系数值正值，所以通过高频压力的倒谱确定裂缝启裂位置，如图7所示，在倒谱时间2.06s附近出现负峰较为明显的区域，在4.12s出现正峰。
本发明的工作原理：本发明提供一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，通过安装采集设备并进行数据采集调试；进行数据采集，并将采集的数据进行云端传输；接收云端传输的数据，进行数据分析；根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别。为压裂效果评估提供了简便实用的技术，能够检测和计算射孔簇的射孔次数；检测并确认桥塞是否泄漏；根据进液点位置确定裂缝开启位置等，为油田致密油气、页岩气及煤层气的开发提供了技术支撑。本发明具有两大优势：操作简便：只需在井口安装一个压力计，部署简单易行，仅依靠地面采集和解释算法，它不需要任何改变或额外的步骤，利用的事件是压裂作业的一部分；实时指导压裂，通过提供的射孔次数、桥塞状况及裂缝启裂位置等不仅对压裂效果进行评价，而且对压裂中出现的偏差，可以及时纠正。
为了对以上技术方案进行进一步解释，本发明具体实施例提供一个具体实例1进行说明。本例来源于一口页岩气井，该井完钻井深4390m，垂直井深2317m，总水平位移1750m，共压19段。本井例分析的就是第19段，桥塞位置2708m，第19段的第一簇射孔位置2624.5m。
首先在井口安装高频压力计，通过编制数据采集软件实现数据采集，采集到的井口压力原始数据如图8所示。图8中22:37:34之后有一段停泵时间，而在00:50:54后又一次停泵。
由射孔信号确定水击波在水中传播速度：图8是第19段压裂的井口压力数据，由于射孔是在第18段压裂结束后1小时开始（即2022年3月9日15:26），如果考虑射孔数据图8的时间跨度太大，压裂施工曲线严重压缩。为此，本例单独绘制射孔时的井口。
压力曲线，图9（a）是压裂前射孔产生的波被井口高频压力计监测到的压力数据，图9（b）是数据滤波后井口压力曲线，射孔特征更加明显。对第一射孔段局部放大，图10（a）是局部放大的压裂前射孔高频压力数据，难以分辨出波峰与波谷。图10（b）是滤波后局部放大压力数据，放大部分只有1个波峰和2个波谷，很明显波谷与波峰时间为ts=4389ms，而两个波峰间的时间刚好是2ts=8778ms，根据公式其波速：
（m/s）
裂缝启裂位置的确定：对停泵压力进行倒谱分析，其负峰表明为进液点的位置（也就说裂缝启裂位置），依据倒谱分析理论，对编程（Matlab中的rceps(x)就可以实现倒谱变换）可以对井口压力数据进行倒谱分析。本例中取0:52:57后的一段数据进行倒谱分析，图11中蓝色阴影部分的数据，分5个窗口进行倒谱变换，其倒谱幅值从-215.16到204.367，第一个窗口变化最剧烈，在倒谱时间4.4s附近有明显的负峰，尽管数据已滤波，由于压裂期间的噪音多，压裂是往往出现多条裂缝，每条裂缝的会在井筒中反复反射，但负峰仍然很多，无法确定其准确位置。为此，采用同态谱图识别裂缝启裂位置，增加裂缝识别的几率，图12给出了本井例倒谱同态谱图，图中可以看出有明显的3个负峰条带，对应的倒谱时间分别是4.4203、4.432和4.445s，按当前井波速1195.94（m/s）计算，裂缝启裂对应位置分别为：2643.21、2650.2及2658m。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围（包括权利要求）被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于，包括：
安装采集设备并进行数据采集调试；
进行数据采集，并将采集的数据进行云端传输；
接收云端传输的数据，进行数据分析；
根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于，所述安装采集设备并进行数据采集调试包括：在井口四通阀上安装高频压力计，高频压力计与管道中的压裂液直接接触；安装电池保持高频压力计的供电；信号电缆线连接高频压力计、数采设备及电脑，完成设备的安装；给***供电，打开电脑，运行采集软件，调试测量压裂管道中的压力，通过信号电缆线及数采设备将压力采集到电脑。
3.根据权利要求1所述的一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于，高频压力计的参数为：耐压140MPa及耐酸20%；压力量程：0~120MPa；压力分辨率：0.1‰MPa；供电部分：24VDC，输出0~10VDC；连接部分：M18×1.5锥面密封；电器连接：防水航插式连接；信号电缆线：PVC聚氟乙烯屏蔽电缆，防水航插式，含BNC数采转接线端子，4个电缆转接头；高频压力计电性连接HC7804A数据采集器及笔记本电脑，采样频率设置为1000HZ。
4.根据权利要求1所述的一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于，所述进行数据采集包括：在压裂前保持高频压力计的正常采集，采样时以毫秒级高频测量管道中的压力，由输出线、采集卡将数据直传电脑，完成数据采集；采用HTF-5数据格式存储。
5.根据权利要求1所述的一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于，所述将采集的数据进行云端传输包括:采集的高频压力数据通过云端发送到解释中心；通过建立TCP长状态连接，将数据以http报文形式发送至云服务器，存储数据库。
6.根据权利要求1所述的一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于，所述接收云端传输的数据包括：云端数据接收采用TCP长状态连接，并且设置最快更新间隔为1秒。
7.根据权利要求1所述的一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于，所述接收云端传输的数据包括高频压力数据处理：
数据低通滤波：采用低通FIR滤波进行噪音处理；假设FIR低通滤波器的输入信号为x(n)与b(n)的卷积，其中，单位抽样的响应b(n)是N+1点有限长序列，N为滤波器阶数，因此输出为：；
其中，y(n)为经过滤波器的输出；x(n)为输入信号；b(n)为单位抽样的响应；
该滤波器的递函数B(z)可以表示为：
。
8.根据权利要求7所述的一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于，所述进行数据分析包括：
采集数据的频谱分析；
采集数据的倒谱分析：
假设S(n)为长度为N的高频压力信号，根据褶积理论，在时间域S(n)为子波．x(n)与反射系数h(n)的褶积：
（1.1）；
式中：S（n）表示原始压力信号；x（n）表示裂缝处反射产生的信号；×表示卷积符号；n表示时间域采样点；h（n）是卷积方程中的未知参数，将采样点n改写为连续函数，通常是由压力脉冲振荡周期t延迟的衰减最小相位回波脉冲序列，脉冲振幅a取决于相应的反射系数和井筒中波的衰减；
（1.2）；
0<|a|<1，δ（t）是单位脉冲；
（1.3）；
对于水击波，水击压力与震荡流量的比值称为阻抗，它是一个由振幅、频率与相位定义的复数：
（1.4）；
式中：Z—阻抗，单位为s/m2；H—水头，单位为m；—流量，单位为m3/s；t—时间，单位为s；ω—角频率，单位为rad/s；φ—水头与流量相位角，单位为rad；g—重力加速度，单位为m/s2；
方程（1.4）的特征阻抗表示压力与流量运动方向均相同的情况，假设压力与流量发生震荡的套管中摩擦是常数，此时的相位角等于0或π/ω，特征阻抗可以简化：Zc=（1.5）；
式中：c为波速，单位为m/s；A为压力管道横截面对应的面积，单位为m2；
从卷积方程（1.1）中估计未知的井筒反射率x（t），应用倒谱算法，倒谱的计算过程为：首先对上述信号进行傅里叶变换：
（1.6）；
式中：为傅里叶变换；
对乘积信号进行对数变换，成为相加信号；
（1.7）；
（1.7）将乘积信号变换为相加信号，将信号重新变换回时间域：
（1.8）；
式中：为傅里叶逆变换。
9.根据权利要求8所述的一种基于高频压力裂缝监测边缘计算数据处理方法，其特征在于：根据数据分析检验射孔质量、桥塞漏失及裂缝启裂识别包括：
波速的确定：井筒中的波速表达式为：
，/>（1.9）；
式中：Keff为有效体积模量，单位为Pa；K为流体体积模量，Pa；ρ为流体密度；G为周围地层剪切模量，单位为Pa；E为套管剪切模量，单位为Pa；D为套管直径，单位为m；ε为套管壁的壁厚，单位为m；
高频压力计射孔诊断：对原始数据进行滤波再由射孔产生的波峰与波谷间的时间确定波速：c=2L/ts（1.10）；
式中：L为射孔孔眼位置，单位为m；ts为射孔***后相邻两次反射波的时间间隔，单位为sec；
确定桥塞及裂缝启裂位置：对压裂停泵压力瞬时数据进行倒谱分析，确定桥塞及裂缝启裂位置；定义反射系数如下：（1.11）；
式中：Z1为水击波在井筒管道直径没有变化前的阻抗，单位为s/m2；Z2为水击波管道形状或面积发生变换后的阻抗，单位为s/m2；通过高频压力的倒谱确定裂缝启裂位置。
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