抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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炭層ガス(CSG)井戸において,水は坑井から周期的に除去され,底穴流圧を低レベルで保ち,石炭層からのメタンガスの脱着を促進する。ガス流速を計算し,さらに良好な性能を最適化するために,リアルタイムで液体レベルを正確に監視する必要がある。本論文では,強雑音条件下でCSG井戸中の液体レベルを決定するための自己相関関数(ACF)解析に基づく新しい方法を示した。この方法は,高バックグラウンドノイズの下で弱いエコーを抽出するために,円環における音響移動時間の計算と自己相関信号を処理する。以前の研究とは対照的に,温度および圧力に対する音響速度の非線形依存性を考慮した。炭層ガス井の液体レベルを見つけるために,移動時間を非線形速度モデルで反復的に計算した。その後,提案した方法を,低圧,弱信号,および気体流と漏れによって発生する強い雑音の組み合わせを表す2つのシナリオの下で,液体レベル検出用に開発した実験的実験室調査を用いて検証した。Crest因子と呼ばれる評価指標を採用することによって,結果は,Fourierフィルタリング(FFT)と比較してACFベースの方法の優位性を示した。2つのシナリオにおいて,提案した方法からの最大測定誤差は,それぞれ0.34%と0.50%であった。反射信号の潜在周期特性は,雑音が1.42Paより大きいときでさえ,ACFベースの方法によって抽出することができ,それはFFTベースの雑音除去のために不可能であった。特定のCSG井戸に焦点を当てた事例研究を提示して,提案した方法の実現可能性を説明し,また,自己相関解析による信号処理が検出システムの感度を改善できることを実証した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
