Kiudude sondi on laialdaselt kasutatud mitmefaasilise gaasi faasi tuvastamise valdkonnas selle elektromagnetiliste häirete, hõlpsa massiivi ja kõrge tundlikkuse tõttu. Selles artiklis pakutakse välja ühe režiimiga kiudude sondil põhinev gaasi-vedelik kahefaasiline vooluhulga pildistamise meetod. Üherežiimiliste kiudude sondide mõõtmistehnoloogia ja Krigingi interpolatsiooni algoritmi sulandumine ei saa mitte ainult pakkuda HOLDUP-i jaotuse põhjalikumat ja üksikasjalikumat visualiseerimist mõõtmispiirkonnas, vaid ka tõhusalt ületada traditsiooniliste meetodite piirangud.
Krigingi interpolatsiooni algoritm
Kriging interpolatsiooni algoritm on dispersioonifunktsioonil põhinev lokaalne hindamismeetod, mis mitte ainult ei arvesta hindamispunkti ja vaatluspunkti vahelist ruumilist positsiooni seost, vaid kaalub ka nende vahelist ruumilist korrelatsiooni, leevendades sellega tõhusalt andmete hõõrdumise mõju ja parandades interpoleerimise tulemust. Krigimise interpolatsiooni algoritmil põhinev õhuhoitupi interpolatsiooni kujutise konkreetne rakendusprotsess on järgmine
Andmete kogumine ja eeltöötlus:Kasutades optilise kiudondi abil mõõdetud gaasihoitupi andmeid, konstrueeritakse algne andmekogum, mis sisaldab iga mõõtepunkti koordinaate, ja selle vastav gaasihoinatus ning ebanormaalsed ja puuduvad andmepunktid elimineeritakse.
Sobivad eksperimentaalse dispersioonifunktsiooniga:Iga mõõtmispunktipaari jaoks arvutatakse nende vaheline vahemaa (st viivituse kaugus) ja seejärel arvutatakse gaasi holsupi poolvuriatsioon punktipaari vahel. Kõigi mõõtmispunktide paaride poolväärtused rühmitatakse vastavalt viivitusele. Iga mahajäämuse intervalli jaoks arvutatakse kõigi punktide poolväärtuse keskmine väärtus intervalli raames, et moodustada eksperimentaalse dispersioonifunktsiooni väärtus. Vastavalt eksperimentaalse variatsioonifunktsiooni arvutatud väärtustele valitakse sobiv mudel paigaldamiseks ja seejärel kaudse reguleerimise meetodil lahendatakse Nuggeti efekti väärtus C 0, et eksperimentaalse variatsioonifunktsiooni mudeli kehtestamiseks võib saada osalise tugiväärtuse C ja muutuva vahemiku alfa.
Lahendage kaalu koefitsient:Hinnangulise punkti ja teadaoleva punkti dispersioonifunktsioon arvutatakse väljakujunenud eksperimentaalse dispersioonifunktsiooni abil. Otsinguvahemikus, mille keskpunktiks tuleb hinnata punkt, arvutatakse variatsioonifunktsiooni väärtus punkti ja kõigi teadaolevate punktide vahel ning kombineeritakse kõigis 2. etapis saadud punktide vahel poolvariatsiooniväärtusega, asendatakse Krigingi võrrandid, m +1 võrrandid (kus M on kõigi teadaolevate punktide arv otsinguvahemikus) ja M kaalukonten.
Lahendage hinnang:Saadud M kaalukoefitsiendid asendati interpolatsioonide arvutamiseks gaasi holsupi hindamisvalemiga ja saadi selle punkti hinnanguline gaasi hoidmisväärtus.
Tulemusi visualiseerima:Kasutades pilditöötlustarkvara, kaardistatakse need andmepunktid interpolatsiooni piirkonna ruudustikku, et genereerida kolonni ristlõike kahe hooldusega gaasi kiiruse pilt. Pildil tähistavad erinevad värvid või hallid tasemed kolonni ristlõike erinevate interpolatsioonipunktide gaasisuurused, mis näitavad intuitiivselt gaasi holdupi ruumilist jaotust.
Aeksperimentaalsete tulemuste nalüüs
Arvestades, et Krigingi interpolatsiooniprotsess hõlmab palju maatriksi ja vektoritoiminguid, mudeli valemi arvutamist, maatriksi pöördvõrdelist lahendust ja interpolatsiooni tulemuste visualiseerimist, valib see artikkel DACE tööriistakasti MATLAB -i tarkvaras, et sellega seotud töö lõpule viia. DACE tööriistakomplekt integreerib ülaltoodud keerukate matemaatiliste toimingute tõhusaks käsitsemiseks Krigingi mudeli ennustatavad funktsioonid ja sellega seotud abifunktsioonid. Üldiselt tähendavad kõrgema gaasipeetusega piirkonnad, et mullid on rühmitatud või on suuremad mullid, madalama gaasipeetusega alad näitavad, et mullid on rohkem hajutatud või väiksemad mahult. Gaasi voolukiiruse suurenemisega suureneb ka gaasihoogu, eriti toru keskel, toru seina lähedal asuv gaasi hoidmine väheneb järk -järgult. See muutus kajastab mullide kontsentratsiooni kalduvust kolonni keskpunkti. Põhjus on see, et vedeliku ja toru seina vaheline hõõrdumine aeglustab seina lähedal asuvat voolukiirust, suurendades mulli tõusu takistust. Seetõttu kipuvad mullid kogunema kõrgema voolukiiruse ja väiksema takistusega nööri keskele, mille tulemuseks on maksimaalne mullide kontsentratsioon ja gaasipeetus selles piirkonnas. Seevastu toruseina lähedal on vähem mullid ja gaasipeetus on suhteliselt madal, moodustades mullide jaotusmustri tiheda keskpunkti ja hõreda servaga. Gaasi HoldUpi pildi sümmeetria piki torusamba radiaalset suunda näitab, et mullide jaotus on torusamba lõigul suhteliselt ühtlane ja suurt mulli ega mullirühma ei moodustu. Lisaks tõestab gaasihoogu stabiilsus veelgi mullide voolule tüüpilise vooluprotsessi stabiilsust.
Järeldus
See meetod ei lahenda mitte ainult traditsioonilise massiivi optilise kiudude sondi piiramist gaasipeetuse mõõtmisel, vaid ka kasu optilise kiudainete anduri suurepärasest stabiilsusest ja vastupidavusest, mis sobib väga keerukasse keskkonda, näiteks nafta- ja gaasikaevudesse. Pakkudes gaasifaasi jaotuse intuitiivse pildi, aitab pilditehnoloogia kohandada tootmisstrateegiaid, optimeerida vee sissepritse skeeme ja toetada tõhusalt stimulatsiooni. Lisaks on gaasihoogude reaalajas jälgimine ja muutuste visualiseerimine kriitilise tähtsusega ohutusriskide varajaseks tuvastamiseks, näiteks mullide kogunemine, mis võib põhjustada rõhu ebastabiilsuse või seadmete rikke. Seetõttu on sellel tehnoloogial potentsiaalsete probleemide ennetamisel oluline olulisus ja praktiline väärtus.