[发明专利]地层水污染率井下实时监测方法与装置

权利要求书

1.地层水污染率井下实时监测方法，当要求地层水污染率的误差在10％-30％时，所述方法包括：

1)在水基泥浆存在的条件下，使取样装置进入井下目标地层；

2)通过取样探针将地层流体抽入所述取样装置内，并使所述地层流体通过所述取样装置中设置的电导率测量装置，所述取样装置测量得到的地层流体泵抽体积为V；测量得到的地层流体的电导率为C；测量完成后将所述地层流体从所述取样装置的出口排出；

3)测量所述水基泥浆的电导率C_sjnj，并将步骤2)中得到的所述V和所述C带入式(1)得到地层水的电导率C_dcs；

式(1)中，C为所述地层流体的电导率，单位为S/m；C_dcs为所述地层水的电导率，单位为S/m；参数n和m取-1≤n＜m≤4的整数，α_i单位为S/m⁴，α_i的取值通过最小二乘法根据实际抽吸过程实时测量到的电导率C以及对应的地层流体泵抽体积V进行拟合、调试获取得到；地层流体泵抽体积V的单位为m³；

4)人为设定地层水污染率k’的值，所述k’的取值范围是0％-70％，

将所述k’、步骤3)中得到的所述C_dcs和所述C_sjnj带入式(2)，计算当污染率为k’时的地层流体的电导率C′，并将所述C′带入式(1)中，结合步骤3)中得到的所述C_dcs、步骤3)计算所述C_dcs时的参数n、m以及α_i，得到理想的地层流体泵抽体积V′；

式(2)中，k为实际污染率；C为地层流体电导率，单位为S/m；C_dcs为地层水电导率，单位为S/m；C_sjnj为水基泥浆的电导率，单位为S/m；

按照步骤2)的操作方式测量抽取V′时的地层流体电导率C″，并使用所述V′作为输入神经元，所述C″作为输出神经元构建第二神经网络模型；构建完成后，预测特定地层流体泵抽体积时的地层流体电导率，即为地层水电导率C_dcs′；

5)将步骤4)中得到的C″，C_dcs′和步骤3)中得到的C_sjnj带入式(2)，即可得到实际的地层水污染率。

2.根据权利要求1所述的地层水污染率井下实时监测方法，其中，

步骤4)中所述地层水电导率C_dcs′的获取方法包括：

构建所述第二神经网络模型：所述第二神经网络模型为输入1个神经元、10个隐藏神经元，输出1个神经元的BP神经网络模型，激活函数使用sigmoid函数，所述输入神经元为V′，所述输出神经元为C″；带入步骤4)测量得到的V′和C″进行训练，训练完成后得到所述第二神经网络模型，设置输入神经元抽取特定地层流体泵抽体积时对应的输出神经元地层流体电导率即为地层水电导率C_dcs′。

3.根据权利要求2所述的地层水污染率井下实时监测方法，其中，所述特定地层流体泵抽体积为6500-10000立方厘米。

4.根据权利要求1所述的地层水污染率井下实时监测方法，其中，步骤2)中所述取样装置的取样探针座封于井壁上。

5.根据权利要求4所述的地层水污染率井下实时监测方法，其中，步骤3)中所述水基泥浆的电导率C_sjnj在地面测量得到。