研究电容层析成像的非金属基于管线蜡堆积物检测中的应用

抽象的

在非金属管道蜡堆积物检测是在石油工业中的一个重要要求。在本文中，一个ECT（电容层析成像）传感器被用于在非金属管道蜡沉积检测显影。建立检测四蜡模不同浓度。这些模型是通过仿真和实际实验同时分析和数据进行了比较。线性反投影算法应用于与两个模拟和实验数据来重建图像。用不同浓度的层流的二进制图像的比较证明;这说明了在实验结果和剖面分布之间的浓度差小于1.2％。实验结果表明，该ECT系统是用于非金属管线检测蜡沉积的程度有效和可行的。

1.介绍

热和压力被广泛应用于石油和天然气管道传输以降低原油的粘度和蜡的沉积。然而，由于在径向温度差，辐射损耗迅速发生。蜡逐渐分离出来并沉积在管壁，这可导致冷凝管事故[1]．这种情况在中国更为严重，因为在中国生产的原油有几个显着的特点，如高含蜡馏分油和低温粘度。因此，开发能够检测管​​道内蜡的沉积程度的技术是很重要的和必要的。在考虑对管道的操作环境，以及检测成本，在实际应用中，强烈推荐基于非破坏性的技术。许多无损技术已经取得了一定程度的管线探测领域取得成功，例如，涡流探伤方法[2那3.，超声波技术[4.-10[放射图像方法[11]，和漏磁探伤方法[12-14]．然而，这些技术大多用于检测管道缺陷，由于各种原因，使用上述技术很难检测到管道的沉积物(即石蜡)。

在管道中检测蜡沉积基本上是多相检测，其由蜡层，油层和气体组成。ECT（电容断层扫描）是一种从测量电容到对象分布的视觉游行。该方法是一种非侵入性和非破坏性技术。ECT传感器是典型的“软”场传感器，这意味着电磁（EM）场在整个探测体积上传播，如图所示1．在体积表面的测量取决于体积中每一处被测量量的值。

该相关研究始于20世纪80年代在曼彻斯特大学，从硬件，图像建设算法到传感器设计取得了相当大的进展[15-21]．约翰逊等人。开发了由8电极ECT传感器组成的双传感器系统和-Ray传感器。应用新系统以重建油气水三相流的图像[22]．Dyakowski等人在此传感器结构的基础上，提出了一种图像重建算法，该算法可用于评估测量截面的浓度[23]．Schmitz和Mewes将ECT应用于化工行业，该系统用于检测鼓泡塔内的瞬态多相流动[24]．2010年，杨介绍了一种使用ECT传感器来分析药物流化床的干燥，颗粒和涂布过程的应用程序[25]．Ismail等。将ECT应用于石油工业中的油气分离过程，以确定每个阶段的浓度和流速[26]．Al Hosani等人建议使用窄带通滤波器来提高生成图像的分辨率;实验结果表明，该方法可以提高重构图像的分辨率[27]．

传感器优化是ECT系统的重要组成部分。Xie等人提出了灵敏度分布均匀性作为确定ECT传感器性能的评价标准[28]．Peng等分析了电极长度对ECT传感器灵敏度分布的影响。结果表明，ECT传感器的电极长度应至少等于传感器电极的宽度[29]．2012年，彭等人。讨论了ECT传感器电极数对图像重建质量的影响，建议电极数为12 [30.]．ren等人。提出了一种重建三维夹杂物形状的新算法;该方法有效且有效[31]．

本文的目的是开发一种用于非金属管道的蜡沉积检测的ECT系统。最佳传感器结构是根据我们之前的研究确定的[32]．实验部分演示了ECT系统，并通过仿真和实验结果对比验证了该系统的可行性。

2.方法

2．1.蜡模型

在长距离输送过程中，由于热辐射作用，原油温度降低，形成蜡沉积。蜡的介电常数为1.9~2.5。蜡沉积在管道内壁，在实验室环境下，结构可简化为分层流型。建立了一系列蜡沉积模型，其截面如图所示2．注意图的最后一个模型2是一个特殊的模式，即，异形流。为了进一步阐明所述蜡的不同的结构，被定义为浓度。注意 （1）为2D的问题是有效的： 在哪里是蜡的地区为传感区域的面积，即管道的横截面。

2.2。设置测量系统

ECT传感器电极由铜组成，在传感器电极周围放置接地屏蔽板。测量系统及传感器结构如图所示3.．

屏蔽线和BNC接头用于防止干扰。在这项研究中，管道由PVC材料组成。端子保护板由铜构成，接地屏蔽板由铝构成。根据我们以前的研究[32]时，ECT传感器的参数确定如表所示1：为电极数;指电极的中心角;和那,是管道内部和外部的半径和地球屏蔽板的半径。表示传感器电极的长度。端部保护板的宽度是，及护板和传感器电极的端部之间的距离被定义为．

3.结果与讨论

实际分层模型如图所示4.和浓度你沉积的蜡分别为11％，18.5％，52.2％和62.5％。为了校准测量结果，应考虑两种情况，即空管和充满蜡的管道的其他情况。此外，分别处理和分析模拟和实际实验，呈现和分析，呈现，如和．结果列于表中2．仿真模型为三维模型;采用有限元法对灵敏度分布进行了分析。仿真模型的条件与实际模型相同。但是由于采用了静电模块，所以在仿真时没有考虑激励的频率。

为了更直观地说明比较结果，根据（2），结果显示在图中5.．考虑 在哪里诺茨为归一化值和和分别用低介电常数和高介电常数的材料填充测量电容。例如，在这项研究中电容是空管时，和是管中充满蜡时的电容。

根据图5.，可以导出以下内容。观察到来自模拟和实验的测量结果的相同趋势。对于常规分层的流动模式，两条曲线的差异随浓度的增加而降低，如图所示5(一个)-5 (c)．造成这种现象的原因有两个方面:(1)ECT传感器的灵敏度分布不均匀;靠近传感器电极的灵敏度远高于位于传感区域中心的灵敏度;(ii)不准确的正演模拟或测量中的噪音。注意，图中两条曲线的差值增大了5 (d)相比之下,图5 (c)，其原因是异态模型影响了测量结果。

为了检查设计因素的影响，有必要执行图像重建。已经开发出大量算法以在过去几十年中导出重建图像，例如线性背投（LBP），Landweber迭代和稀疏性启动图像重建方法。在 [19[阳和彭分析了五个图像重建算法的特征，三个标准用于评估重建图像的性能：（1）相对图像错误,（2）相对电容残差，（3）测试对象与重构之间的相关系数。

考虑 在哪里为测试对象的真实介电常数分布，是重建的介电派分布，和和是平均值和， 分别。为归一化电容矢量，表示归一化灵敏度矩阵是指像素的数量。根据 [19[LBP的图像误差和相关系数优于SVD和Tikhonov，比迭代Tikhonov方法更糟糕。LBP的电容残留类似于迭代Tikhonov和预计的Landweer，但比SVD和Tikhonov方法更糟糕。由于非特性算法通常在实际应用中使用并且时间消耗小于迭代算法中的时间，为了简化比较，LBP算法用于重建图像[32]．此外，LBP方法比迭代算法更适合处理分层流型。重建图像如图所示6.．请注意，图像是基于仿真和实验数据的归一化数据，分别。数字6(一)是基于所述模拟结果的一系列重构的图像，并且图6 (b)是在实验结果的基础上重建的一系列图像。

实验的成像结果与模拟的重建图像一致，这表示设计的ECT系统有效可行。对于不同浓度的蜡，重建的图像变化。特别是对于异常流动模式，难以识别半圆形凸起的形状。异统流模式的边界难以确定，并且分层流动类似于倾斜平面。根据 [19那21]，这个问题可以在两个方面，即算法的改进和ECT传感器优化方面来解决。为了评价使用重构的图像以识别所述蜡的浓度的验证，阈值处理被完成，并且不同浓度​​的层流的二进制图像中，并和标准型号相比。阈值处理是根据其通过解等人提出的自适应阈值滤波的方法。[33，如图所示7.．

在图7.那是初始浓度，可以通过非接收成像结果和经验来确定。在这项研究中，我们定义， 在哪里是像素的数目，表示标准二值图像，表示标准二值图像中值为1的像素个数表示标准二值图像中的像素总数。浓度增加和初始值被设定为0，其中;表示像素在处理后的图像，其值是1的数目和表示处理过的图像中的像素总数。指阈值，和是初始值设置为0的阈值增量。以流程图为例，每个迭代步长增量为0.0005;步骤可根据实际操作进行修正。阈值由下式确定:

阈值以最小像素值为参考;增量是像素值差与阈值增量的乘积。本文对四幅重建图像的阈值分别为0.705、0.78、0.38、0.395。

不同浓度的分层流的二值图像如图所示8.，表格中列出了浓度和相关系数3.．标准模型和重建图像之间的浓度差异小于1.2％，表示ECT系统的验证。然而，浓度的定义是蜡沉积与总感测横截面的比率。评估重建图像的质量可能是不当的。因此，表中列出了不同模型的相关系数3.．

从表中可以看出3.，当浓度为52.5％（模型3）时，相关系数是最好的（98.01％）。当浓度为11％和18.5％（模型1和模型2）时，相关系数彼此相似，并且图像的质量是可接受的。然而，当浓度为62.5％时（模型4），相关系数是最差的（87.04％）。主要原因是对LBP算法的限制不擅长异常流动的成像，尤其是边缘成像。

4.结论

在非金属管道蜡沉积检测中，演示了ECT传感器的使用。采用LBP算法进行图像重建。对四种模型进行了测试，重建图像表明该传感器是可行的。然而，由于算法的局限性，对特殊的分层模型的识别比较困难。在重建图像中，异型流型的边界被识别为一个斜面。当浓度为11%、18.5%、52.5%和62.5%时，剖面与重建图像的差异分别为1.2%、0.7%、0.47%和0.4%。标准图像与重建图像的相关系数分别为93.79%、92.78%、98.01%和87.04%。这证明了本文设计的系统可以应用于非金属管道的蜡沉积检测。

相互竞争的利益

作者声明本文的发表不存在利益冲突。

致谢

国家自然科学基金资助项目(no . 51475013, no . 51505013, no . 51405381)。关键词:岩石力学，有限元，数值模拟，数值模拟

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