井漏压力波特征辨识理论方法【附代码】

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（1）瞬态激励信号设计与井筒传播模型建立：

在节流管汇入口处安装电磁式激励锤，锤头质量0.5千克，由步进电机驱动以30毫秒为周期撞击井筒内壁，产生主频范围为20赫兹至200赫兹的宽频压力脉冲。激励信号采用七阶二进制序列调制幅值，序列长度为127，保证了自相关特性尖锐。压力传感器阵列沿井筒轴向间隔50米布置三层，每层安装四个高频动态压力计，采样率同步设为2500赫兹，量程0至70兆帕。建立基于瞬变流理论的频域传递矩阵模型，将井筒离散为N个长度为10米的微元段，每个微元段包含摩擦系数、管径膨胀系数和裂缝漏失导纳三个未知参数。漏失导纳采用非线性阻尼孔模型表示，与漏失孔直径的三次方成正比。利用阻抗法求解频域下每个测点对激励信号的频率响应函数，得到幅频特性曲线族。针对不同漏失位置(深度1000米、2000米、3000米)和不同漏失强度(0.5升每秒、2.0升每秒、5.0升每秒)分别生成36组理论特征库，每组包含1024个频点上的复数响应值，作为后续辨识的基准模板。

import numpy as np from scipy import signal from vmdpy import VMD import pywt def generate_excitation(): # 七阶巴克码序列调制 barker7 = np.array([1,1,1,0,0,1,0])*2 -1 carrier = np.sin(2*np.pi*85*np.linspace(0,0.127,320)) exc = np.kron(barker7, carrier[:int(320/7)])[:320] return exc def vmd_denoise(pressure_signal, alpha=2000, tau=0, K=5, DC=0, init=1, tol=1e-7): u, u_hat, omega = VMD(pressure_signal, alpha, tau, K, DC, init, tol) reconstructed = np.sum(u[1:], axis=0) # 去除残余分量 return reconstructed def extract_time_delay(ref_sig, meas_sig, fs=2500): corr = np.correlate(meas_sig, ref_sig, mode='full') lag = np.argmax(corr) - len(ref_sig) + 1 return lag/fs # 模拟井漏压力波信号 t = np.linspace(0, 2, 5000) excitation = generate_excitation() excitation_padded = np.pad(excitation, (1000, len(t)-len(excitation)-1000), mode='constant') reflected = 0.03 * np.roll(excitation_padded, 210) # 210点延时对应漏层深度 noise = 0.01*np.random.randn(len(t)) received = excitation_padded + reflected + noise denoised = vmd_denoise(received) delay = extract_time_delay(excitation, denoised[1000:1000+len(excitation)]) print(f'估算漏层位置延时: {delay*3400:.1f}米 (实际210采样点对应约357米)')