(57)【要約】  磁気流量計（２００）は、導管（２０８）を通る液体の流れを示すセンサ信号を生成する電極センサ（２１２、２１４）を含む。ノイズ識別モジュール（２４２）は、センサ信号のノイズレベルを識別し、汚染物質識別モジュール（２４４）は、ノイズレベルを使用して、導管（２０８）内の液体に汚染物質が存在するか否かを判断する。
2022500629.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
導管を通る導電性液体の流量を示すセンサ信号を生成する複数の電極センサと、
前記センサ信号のノイズレベルを識別するノイズ識別モジュールと、
前記ノイズレベルを使用して、前記導管内の前記導電性液体内に汚染物質が存在するか否かを判断する汚染物質識別モジュールと、
を備える磁気流量計。
【請求項２】
前記センサ信号が、周期的な矩形波を含み、
前記磁気流量計が、選択されるサンプルを、前記矩形波の各半周期の終端で生じるサンプルに制限することによって、前記センサ信号のサンプルを選択するデータ収集モジュールを更に含む、
請求項１に記載の磁気流量計。
【請求項３】
前記センサ信号が、第２の周波数の矩形波に重ね合わされた第１の周波数の矩形波を有する多段階パルスＤＣ波を含み、
前記磁気流量計が、選択されるサンプルを、前記第１の周波数の矩形波の各半周期の終端で生じるサンプルに制限することによって、前記センサ信号のサンプルを選択するデータ収集モジュールを更に含む、
請求項１に記載の磁気流量計。
【請求項４】
前記センサ信号が、正弦波を含み、
前記磁気流量計が、前記センサ信号のサンプルをハイパスフィルタに適用するデータ収集モジュールを更に含む、
請求項１に記載の磁気流量計。
【請求項５】
前記ノイズ識別モジュールは、複数のノイズレベルを識別する、
請求項１に記載の磁気流量計。
【請求項６】
前記汚染物質識別モジュールは、前記複数のノイズレベルをフィルタ処理して、フィルタ処理されたノイズレベルを生成するフィルタを更に備え、
前記汚染物質識別モジュールは、前記フィルタ処理されたノイズレベルを使用して、汚染物質が前記導電性液体内に存在するか否かを判断する、
請求項５に記載の磁気流量計。
【請求項７】
前記ノイズ識別モジュールは、前記センサ信号の周波数領域表現において前記ノイズレベルを識別する、
請求項１に記載の磁気流量計。
【請求項８】
前記センサ信号の前記周波数領域表現は、フィルタ処理された表現であり、駆動信号の高調波の周波数とラインノイズの周波数とは、前記フィルタ処理された表現から除去されている、
請求項７に記載の磁気流量計。
【請求項９】
前記ノイズレベルの一部が、ガス汚染物質によるものである、
請求項１に記載の磁気流量計。
【請求項１０】
前記導電性液体が水である、
請求項９に記載の磁気流量計。
【請求項１１】
前記導電性液体が水であり、
前記ノイズレベルの一部が、オイル汚染物質によるものである、
請求項１に記載の磁気流量計。
【請求項１２】
前記ノイズレベルの一部が、固体汚染物質によるものである、
請求項１に記載の磁気流量計。
【請求項１３】
駆動信号を印加して、導電性液体を運ぶ導管内に磁場を生成すること、
前記導管に沿って配置された電極からセンサ信号を受信すること、
前記センサ信号のノイズレベルを決定すること、及び、
前記ノイズレベルを使用して、前記導電性液体が汚染物質を含むか否かを判断すること、
を含む方法。
【請求項１４】
前記センサ信号のノイズレベルを決定することは、前記センサ信号を周波数領域表現に変換することと、前記周波数領域表現から前記ノイズレベルを決定することとを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記周波数領域表現から前記ノイズレベルを決定することは、前記周波数領域表現をフィルタに適用して、前記駆動信号の高調波の周波数に対する値とラインノイズの周波数に対する値とを除去することを更に含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記センサ信号のノイズレベルを決定することは、前記センサ信号の半周期の終端において前記センサ信号のサンプルを選択することと、前記選択されたサンプルを使用して前記ノイズレベルを決定することとを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記ノイズレベルを決定することは、前記選択されたサンプルの最大値と最小値との間の差を決定することをさらに含む、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記ノイズレベルを決定することは、複数のノイズレベルを形成するために前記センサ信号の複数のセクションのそれぞれについて別個のノイズレベルを決定することと、前記複数のノイズレベルをフィルタ処理することとを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記導電性液体が汚染物質を含むか否かを判断することは、前記導電性液体がガスを含むか否かを判断することを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記導電性液体が汚染物質を含むか否かを判断することは、前記導電性液体がオイルを含むか否かを判断することを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記導電性液体が汚染物質を含むか否かを判断することは、前記導電性液体が固体微粒子を含有するか否かを判断することを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項２２】
磁気コイルと、
センサ信号を生成するように構成された電極センサと、
前記センサ信号のノイズレベルを決定するように構成されたノイズ識別モジュールと、  決定された前記ノイズレベルに基づいて、導電性液体が汚染物質を含有することを識別するように構成された汚染物質識別モジュールと、
を備えるプロセストランスミッタ。
【請求項２３】
前記ノイズ識別モジュールが、前記センサ信号のセクションを周波数領域表現に変換し、前記周波数領域表現における前記ノイズレベルを識別するようにさらに構成される、
請求項２２に記載のプロセストランスミッタ。
【請求項２４】
前記ノイズ識別モジュールが、前記ノイズレベルを決定する前に、ラインノイズの周波数に関連する値と、前記磁気コイルに適用される駆動信号周波数の高調波周波数に関連する値とを除去するように更に構成される、
請求項２３に記載のプロセストランスミッタ。
【請求項２５】
前記ノイズ識別モジュールが、前記センサ信号のサンプルを選択して、前記センサ信号の前記ノイズレベルを決定するために使用するようにさらに構成され、前記選択されたサンプルは、前記センサ信号の周期信号の半周期の始めのサンプルを除外する、
請求項２２に記載のプロセストランスミッタ。
【請求項２６】
前記汚染物質がガスを含む、請求項２２に記載のプロセストランスミッタ。
【請求項２７】
前記汚染物質がオイルを含む、請求項２２に記載のプロセストランスミッタ。
【請求項２８】
前記汚染物質が砂を含む、請求項２２に記載のプロセストランスミッタ。
【請求項２９】
プロセスシステム内の導管を通る導電性液体の流量を示すセンサ信号を生成する複数の電極センサと、
前記センサ信号のノイズレベルを識別するノイズ識別モジュールと、
前記ノイズレベルを使用して、前記プロセスシステム内のバルブのチャタリングを示す警報を発行するか否かを決定するバルブのチャタリング識別モジュールと、
を備える磁気流量計。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
油井は、化石燃料を地下から地表に運ぶ。多くの油井では、油井産出物には、オイル、天然ガス、水、及び砂や沈泥（silt）などの固形物の混合物が含まれる。セパレータは、陸上の油井パッドと沖合のプラットフォーム上に存在し、オイル及び天然ガスを互いから分離すると共に、オイル及び天然ガスを水や固形破片から分離するために使用される。
【０００２】
比重（density）セパレータには多くの種類があるが、それらはすべて、重力と乳化剤層を使用して油井産出物の成分を分離することによって、同様に機能する。特に、セパレータは、流体の流れを遅くして、オイルより重い砂と水とをオイルから分離できるようにする。水及び固形物は乳化剤層を通過するが、オイルは乳化剤層の上に残る。天然ガスをオイルから分離できるように、オイルの上には空間が設けられている。天然ガス中に浮遊し得る油滴を収集するために、１つ又は複数のミストコンバータが提供され得る。
【０００３】
セパレータは、油井産出物をセパレータに供給する流入管、天然ガス出力管、オイル出力管、及び水出力管を含む。オイル液位又は水位が低下しすぎると、天然ガスが、オイル出力管又は水出力管に流入する可能性がある。また、オイルや砂が排水管に入る可能性がある。これを防止するために、一部のセパレータでは、オイル液位又は水位が低すぎる場合に閉じるように設計されたバルブを、オイル出力管と水出力管とに配置する。しかしながら、これらのバルブは、セパレータへの流入物に存在する砂やその他の破片による固着の影響を受けやすい。ガス、オイル又は砂が水フロー中に存在するかどうかを判断すると共に、ガスがオイルフロー中に存在するかどうかを判断することが有用であろう。
【発明の概要】
【０００４】
磁気流量計は、導管を通る液体の流量を示すセンサ信号を生成する電極センサを含む。ノイズ識別モジュールは、センサ信号のノイズレベルを識別し、汚染物質識別モジュールは、ノイズレベルを使用して、導管内の液体内に汚染物質が存在するか否かを判断する。
【０００５】
別の実施形態によれば、駆動信号が印加されて、液体を運ぶ導管内に磁場が生成される。導管に沿って配置された電極からセンサ信号が受信され、センサ信号のノイズレベルが決定される。ノイズレベルを使用して、液体が汚染物質を含むか否かを判断する。
【０００６】
さらに別の実施形態によれば、プロセストランスミッタは、磁気コイルと、センサ信号を生成するように構成された電極センサとを含む。ノイズ識別モジュールは、センサ信号のノイズレベルを決定するように構成され、汚染物質識別モジュールは、決定されたノイズレベルに基づいて、液体が汚染物質を含むことを識別するように構成される。
【０００７】
この概要及び要約は、以下の詳細な説明でさらに説明される概念の選択を簡略化された形成で紹介するために提供される。概要及び要約は、特許請求される主題の主要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図するものではなく、特許請求された主題の範囲を決定する際の補助として使用されることを意図するものでもない。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、セパレータの断面図である。
【図２】図２は、一実施形態による流量計のブロック図である。
【図３】図３は、磁気流量計の駆動信号のグラフである。
【図４】図４は、汚染物質を含まない液体についての、図３の駆動信号に応答する磁気流量計のセンサ信号のグラフである。
【図５】図５は、汚染物質を含む液体についての、図３の駆動信号に応答する磁気流量計のセンサ信号のグラフである。
【図６】図６は、液体中のガスボイド率の関数としての磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルのグラフである。
【図７】図７は、一実施形態によるデータを収集する方法のフローチャートである。
【図８】図８は、図７の方法で使用される要素のブロック図である。
【図９】図９は、一実施形態による磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルを識別する方法のフローチャートである。
【図１０】図１０は、図９の方法で使用される要素のブロック図である。
【図１１】図１１は、一実施形態による、ノイズレベルを使用して汚染物質を識別する方法のフローチャートである。
【図１２】図１１の方法で使用される要素のブロック図である。
【図１３】図１３は、ガスボイド率の異なるパーセンテージに対する磁気流量計のセンサ信号の高速フーリエ変換のグラフを提供する。
【図１４】図１４は、磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルを決定するために使用されるサンプルを示す、図１３のグラフのうちの１つの拡大図である。
【図１５】図１５は、ガスボイド率の増加中に異なる周波数範囲について決定された磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルのグラフである。
【図１６】図１６は、送水管（water line）内のオイル含有率（oil percentage）の増加中に、異なる周波数範囲について決定された磁気流量計のセンサ信号におけるノイズレベルのグラフである。
【図１７】図１７は、２つの別々の流量に対するガスボイド率の関数として、磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルのグラフを示す。
【図１８】図１８は、送水管内のオイルレベルの関数として、磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルのグラフを示す。
【図１９】図１９は、送水管内の砂のポンド数の関数として、磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルのグラフを示す。
【図２０】図２０は、別の実施形態によるノイズデータを収集する方法のフローチャートである。
【図２１】図２１は、図２０の方法で使用される要素のブロック図である。
【図２２】図２２は、別の実施形態による磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルを識別する方法のフローチャートである。
【図２３】図２３は、図２２の方法で使用される要素のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に記載される実施形態は、導管によって運ばれる導電性液体が、汚染物質（例えば、ガス、別の液体、又は砂などの粒子）を含む場合を検出するプロセストランスミッタ（process transmitter）を提供する。プロセストランスミッタは、磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルを監視することによって、これらの判定を行う。本発明者らは、液体中の汚染物質の量が増加するにつれて、磁気流量計のセンサ信号のノイズレベルが増加することを発見した。
【００１０】
図１は、様々な実施形態の流量計１０４を利用することができる例示的な環境１００を提供する。環境１００は、流入物１０８を、水１１０、オイル１１２、及びガス１１４を含む種々の成分に分離することができるセパレータタンク１０６を含む。いくつかの実施形態では、流入物１０８は、油井口（well head）からのものであってもよい。
【００１１】
セパレータタンク１０６は、流入物１０８の速度を低下させて、流入物１０８の成分が互いに分離してガス層１２２、オイル層１２４、及び水層１２６を形成することを可能にするために使用される入口バッフル（inlet baffle）１１６及び静止バッフル（quieting baffle）１１８を含む。ミストパッド１２０は、ガス層１２２内に存在する水滴及び油滴を収集し、収集されたオイル及び水をオイル層１２４及び水層１２６内に落下させる。オイル層１２４及び水層１２６は、オイル層１２４を水層１２６から分離する堰１２８に向かって流れる。特に、オイル層１２４は、堰１２８の頂部を越えてオイルチャンバ１３０に流れ込む。水層１２６は、オイルチャンバ１３０の下を流れ、水チャンバ１３２に流れ込む。
【００１２】
オイルチャンバ１３０内のオイルの液位は、液面（liquid level）コントローラ１３４及びバルブ１３６によって制御される。液面コントローラ１３４が降下すると、流体がバルブ１３６を通って流れるのを防ぐために、バルブ１３６が閉じられる。液面コントローラ１３４の例には、機械的コントローラ、空気圧コントローラ、及び電子コントローラが含まれる。正常に動作している場合、液面コントローラ１３４は、オイル液位が下降管１３８の取入れ口より下に低下したときにバルブ１３６を完全に閉じ、それによってガス１１４が出力オイル導管１４０を通って流れるのを防ぐべきである。ガスが導管１４０を通って流れるのを防止することは重要である。なぜなら、そのようなガスは貴重であるし、適切に取り扱われなければ危険である可能性があるからである。
【００１３】
水チャンバ１３２内の水位は、液面コントローラ１４２及びバルブ１４４によって制御される。水チャンバ１３２内の水位が低下すると、液面コントローラ１４２は、流体が出力水導管１４６を通って流れるのを防ぐために、バルブ１４４を閉じる。液面コントローラ１４２は、機械的コントローラ、空気圧コントローラ、又は電子コントローラであってもよい。バルブ１４４を閉じることにより、液面コントローラ１４２は、チャンバ１３２内の水１１０が下降管１４８の取入れ口より下に低下したときに、ガス１１４が導管１４６を通って流れるのを防止する。これにより、貯水タンクへのガスの侵入を防ぎ、貴重なガスの損失を防ぎ、貯水タンク内で爆発性ガスが発生するのを防ぐ。
【００１４】
さまざまな理由から、随伴ガス及び／又は砂がオイル導管１４０又は水導管１４６を通って時折流れることが可能であり、オイルが水導管１４６を通って流れることが可能である。以下に説明する実施形態では、流量計１０４は、ガス、オイル、又は砂などの汚染物質が水導管１４６内を流れている場合を検出する。汚染物質が導管内に存在することを検出すると、流量計１０４は、警報メッセージ及び／又は導管内にある汚染物質の量の表示を提供することができる。
【００１５】
図２は、種々の実施形態による、流量計１０４の一例である磁気流量計２００の形態のプロセストランスミッタの概略図を提供する。磁気流量計２００は、導管２０８の両側に配置された２つのコイル２０４及び２０６を通して電流を駆動するコイルドライバ２０２を含む。コイル２０４及び２０６内の電流は、導管２０８を通過する磁場２３０を生成する。大部分の実施形態によれば、コイル２０４及び２０６内の電流は周期的に反転され、磁場２３０の方向が、コイル２０４からコイル２０６に延在する方向と、コイル２０６からコイル２０４に延在する方向との間で交互に切り替わる。
【００１６】
導管２０８は、導管２０８を通って流れ方向２１０に移動する導電性液体を運ぶ。液体内の極性分子、又は荷電分子及び荷電原子は、流れ方向２１０において磁場２３０を通って移動するため、磁場２３０に直交する力を受ける。特に、正に帯電した分子及び原子は一方向に移動し、負に帯電した分子及び原子は反対方向に移動する。極性分子は、分子の正の端部がすべて一方向を指し、分子の負の端部が反対方向を指すように整列する。磁場の方向が変化すると、荷電分子及び荷電原子が移動する方向と、極性分子の配向とが切り替わる。これは、導管内の磁場の方向に直交する線に沿って配置された２つの電極又は電極センサ２１２及び２１４の間に交流電圧をもたらす。電圧の大きさは液体の流量の影響を受け、流速が速くなると電圧が大きくなる。
【００１７】
電極２１２及び２１４は、ハウジング２２８内のアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ：analog-to-digital convertor）２１６に接続されている。アナログ／デジタル変換器２１６は、電極２１２と電極２１４との間のアナログ電圧をサンプリングして、データ収集モジュール２１８のための一連のデジタルサンプルを生成する。データ収集モジュール２１８は、流量計算機２２０による使用に供するために、デジタルサンプルの一部又は全部を選択的に保存する。流量計算機２２０は、デジタルサンプルの大きさを利用して液体の流量を推定する。この流量は、入出力回路２２４に定期的に供給され、入力／出力回路２２４は、２線式プロセスループ２２６のような通信チャネルに沿ってコントロールルームに流量を伝える。
【００１８】
図３は、一実施形態による、磁場を生成するためにコイル２０４及び２０６に印加される矩形波駆動信号のグラフ３００を提供する。図３では、電流の大きさが縦軸３０２に沿って示され、時間が横軸３０４に沿って示されている。図３に示すように、電流は、同じ大きさの正の電流と負の電流との間で交互に切り替わる。他の実施形態によれば、駆動信号は、例えば、正弦波、又は５Ｈｚの矩形波に重畳された７５Ｈｚの矩形波のような多段階パルスＤＣ（直流）波である。
【００１９】
図４は、汚染物質を含まない流体が導管２０８を通って流れ、駆動信号３００がコイル２０４及び２０６に印加されたときに、電極２１２と電極２１４との間に生成されるセンサ信号のグラフ４００を示す。図４では、電極２１２と電極２１４との間の電圧が、アナログ／デジタル変換器２１６によって生成されたカウントを単位として縦軸４０２上に示されている。時間は、横軸４０４に沿って示されている。図４に示すように、電圧は、同様の大きさの正の値と負の値との間で交互に切り替わり、正の値と負の値の各々では比較的安定している。
【００２０】
図５は、汚染物質が流体中に存在し、駆動信号３００がコイル２０４及び２０６に印加されたときに、電極２１２と電極２１４との間に生成されるセンサ信号のグラフ５００を提供する。図５では、電極２１２と電極２１４との間の電圧が、アナログ／デジタル変換器２１６によって生成されたカウントを単位として縦軸５０２上に示され、時間が横軸５０４に沿って示されている。加えて、汚染物質は、駆動信号３００の定常状態部分の間に検知された電圧に、変動を引き起こす。本発明者らは、この電圧の変動を、センサ信号のノイズと呼ぶ。
【００２１】
以下にさらに議論するように、本発明者らは、磁気流量計のセンサ信号におけるこのようなノイズを定量化するための幾つかの技術を開発した。そのような技術の１つを使用して、本発明者らは、ノイズの大きさが、液体中の汚染物質の量と相関していることを発見した。例えば、図６は、液体中のガスボイド率とセンサ信号のノイズレベルとの間の相関を示すグラフ６００及び６０２を提供する。具体的には、グラフ６００は、実験中のガスボイド率の経時的な変化を示し、軸６０４は、導管内の体積パーセンテージとしてガスボイド率を示す。グラフ６０２は、グラフ６００に示されるガスボイド率の変化中に形成されるセンサ信号のノイズの大きさを示し、ノイズの大きさは、縦軸６０６に示されている。図６では、ガスボイド率が増加し始めた直後に、センサ信号のノイズの大きさも増加することが分かる。
【００２２】
センサ信号のノイズの大きさを識別するために、アナログ／デジタル変換器２１６によって出力されたデジタル値がデータ収集モジュール２４０に提供される。このデータ収集モジュール２４０は、デジタル値を選択的にサンプリングし、フィルタ処理して、ノイズ識別モジュール２４２のために一連のデジタル値を生成する。ノイズ識別モジュール２４２は、デジタル値を使用して、センサ信号の一連の期間又はセクションの各々でノイズの大きさを表す一連のノイズ値を識別する。一連のノイズ値は、汚染物質／バルブチャタリング（valve chatter）識別モジュール２４４に提供される。汚染物質／バルブチャタリング識別モジュール２４４は、一連のノイズ値をフィルタ処理してノイズ中のスパイクを除去し、フィルタ処理されたノイズ値を使用して、液体に汚染物質が含まれているか否か、又はプロセスシステム内のバルブでバルブチャタリングが発生しているか否かを判断する。フィルタ処理されたノイズ値が、液体に汚染物質が含まれていることを示す場合、汚染物質／バルブチャタリング識別モジュール２４４は、任意選択で、液体中の汚染物質の量の推定値を提供する。液体に汚染物質が含まれているか、又はバルブのチャタリングが存在する場合、汚染物質／バルブチャタリング識別モジュール２４４は、入出力回路２２４及び通信チャネル２２６を介して、汚染物質及び任意選択で汚染物質の推定量を示す警報を送信する。
【００２３】
図７は、一実施形態による、データ収集モジュール２４０によって実施される方法のフローチャートを提供する。図８は図７の方法で使用される要素のブロック図である。図７のステップ７００において、アナログ／デジタル変換器２１６は、アナログ／デジタル変換器２１６がセンサ信号の新しいデジタルサンプルを有することを示す割り込み信号を発行する。割り込みに応答して、アナログ／デジタル変換器２１６によって出力されたデジタルサンプルは、ステップ７０２で、ローリングバッファ又は循環バッファ８００に格納される。ステップ７０４において、サイクルモニタ８０２は、駆動信号の半周期の終端に到達したかどうかを判断する。ここで、半周期の終端は、駆動信号が極性を変える点である。例えば、図３の時点３０６及び３０８は、それぞれ、駆動信号３００の半周期の終端を示す。一実施形態によれば、サイクルモニタ８０２は、駆動信号の極性を以前の時点で決定された極性と比較して、極性が変化したかどうかを確認することによって、半周期の終端に到達したかどうかを判断する。他の実施形態によれば、アナログ／デジタル変換器２１６からの最新の出力値とアナログ／デジタル変換器２１６の以前の出力値とを、アナログ／デジタル変換器２１６からの出力値の平均値と比較することによって、半周期の終端が決定される。出力値の一方が平均よりも大きく、他方が平均よりも小さい場合、最新の出力値は、次の半周期の一部であると見なされ、以前の出力値は、前の半周期の最後の値と見なされる。例えば、図５において、線５０６は、アナログ／デジタル変換器２１６からの出力値の平均値を表す。サンプル５０２は、半周期５１２の終端にあり、平均５０６よりも大きいことが示されている。一方、サンプル５０４、すなわちサンプル５０２の直後のサンプルは、次の半周期５１４の始めにあり、平均値５０６よりも小さいことが示されている。同様に、サンプル５０８は、半周期５１４の終端にあり、平均値５０６よりも小さいことが示されているが、サンプル５０８の直後のサンプル５１０は、次の半周期５１６の始めにあり、平均値５０６よりも大きいことが示されている。
【００２４】
ステップ７０４で半周期の終端に達していない場合、プロセスはステップ７００に戻り、アナログ／デジタル変換器２１６からの別の割り込みを待つ。半周期の終端に到達すると、サンプル選択モジュール８０６がトリガされて、ステップ７０６において、最後の半周期の間に生成されたサンプルのパーセンテージを選択する。一実施形態によれば、半周期におけるサンプルの最後の２０パーセントが選択される。例えば、図５において、半周期５１２の終端におけるサンプル５２０のセットが、ステップ７０６を通る最初のパスの間に選択され、半周期５１４の終端におけるサンプル５２２のセットが、ステップ７０６を通る次のパスの間に選択される。これにより、サンプルを使用してセンサ信号のノイズを検出する前に、コイルの駆動信号及びセンサ信号が、駆動信号の極性の前回の切り替え後に安定することが保証される。一実施形態ではサンプルの２０パーセントが使用されているが、他の実施形態では他のパーセンテージが使用される。ステップ７０６におけるサンプルの選択は、ノイズレベルを決定するためのセンサ信号の一部の選択であり、ステップ７０６の実行毎に選択されたセンサ信号の各部分について、別個のノイズレベルが決定される。
【００２５】
図７の実施形態では、矩形波が駆動信号として使用される。多段階パルスＤＣ波が駆動信号として使用される実施形態では、高周波数の矩形波の各半周期の最後の２０％のサンプルが、サンプル選択モジュール８０６によって選択される。（例えば、７５Ｈｚの矩形波が５Ｈｚの矩形波に重畳されてパルスＤＣ波を形成する場合の、７５Ｈｚの矩形波）。駆動信号が正弦波である実施形態では、ノイズを測定するためのサンプルのサブセットを選択するために、サンプル選択モジュール８０６によってハイパスフィルタが使用される。
【００２６】
次に、選択されたサンプルは、ノイズ識別モジュール２４２において、図９の方法及び図１０のブロック図の要素を使用して処理され、選択されたサンプルのノイズレベルが識別される。ステップ９００において、データ収集２４０によって選択されたサンプルが、処理されるために準備される。ステップ９０２で、サンプルは、サンプルからＤＣ値を減算するＤＣフィルタ１０００に適用される。一実施形態によれば、ＤＣ値は、選択されたサンプルの平均値である。ステップ９０４で、ＤＣフィルタで処理されたサンプルは、ハイパスフィルタ１００２に適用され、ハイパスフィルタ１００２は、汚染物質を含まない純粋な液体から生成されたセンサ信号に共通の低周波信号を除去する。
【００２７】
フィルタ処理後、フィルタ処理された信号のノイズレベルは、ステップ９０６における標準偏差計算機１００４、ステップ９０８における範囲計算機１００６、ステップ９１０におけるステップ当たりの平均移動量計算機１００８、及び／又はステップ９１２におけるステップ当たりの最大移動量計算機１０１０のうちの１つ又は複数を使用して決定され得る。標準偏差計算機１００４は、フィルタ処理されたサンプルの標準偏差を決定し、ノイズレベルを標準偏差に設定する。範囲計算器１００６は、半周期について選択されたサンプルのセット内のフィルタ処理された最大のサンプルとフィルタ処理された最小のサンプルとの間の差を決定し、ノイズレベルをその差に設定する。
ステップ当たりの平均移動量計算機１００８は、半周期について選択されたサンプルのセット内の連続するフィルタ処理されたサンプル間の平均差を決定し、ノイズレベルをこの平均差に設定する。ステップ当たりの最大移動量計算機１０１０は、半周期について選択されたサンプルのセット内の連続するフィルタ処理されたサンプル間の最大差を決定し、ノイズレベルをこの最大差に設定する。いくつかの実施形態では、これらのノイズレベルのうちの２つ以上が、例えば、２つ以上のノイズレベルを一緒に平均化することによって組み合わされる。
【００２８】
各半周期のノイズレベルは、汚染物質識別モジュール２４４に供給される。図１１は、一実施形態による、ノイズレベルについて汚染物質を識別する方法のフローチャートを提供する。図１２は、図１１の方法で使用される要素のブロック図を提供する。
【００２９】
図１１のステップ１１００では、ノイズレベルは、４つの連続するノイズレベルなど、連続するノイズレベルのウィンドウを形成し、それらのノイズレベルの中央値をウィンドウのノイズレベルとして選択するメディアンフィルタ１２００に適用される。ステップ１１０２では、メディアンフィルタ１２００によって出力されたるノイズレベルは、高周波ノイズを除去するために、ローパスフィルタ１２０２に適用される。ステップ１１０４で、フィルタ処理されたノイズレベルがコンパレータ１２０４に適用され、コンパレータ１２０４は、フィルタ処理されたノイズレベルを閾値１２０６と比較する。フィルタ処理されたノイズレベルが閾値を超えない場合、図１１のプロセスはステップ１１１２で終了する。ステップ１１０４において、フィルタ処理されたノイズレベルが閾値１２０６を超える場合、ステップ１１０６において、警報生成１２１２により、警報が入出力回路２２４及び通信チャネル２２６を介してホストシステムに送信される。
代替的に又は追加的に、フィルタ処理されたノイズレベルは、汚染物質推定器１２１０に適用され、汚染物質推定器１２１０は、ステップ１１０８で、ノイズと汚染物質との相関関係（noise-to-contaminant function）１２０８を用いて液体中の汚染物質の量を推定する。ノイズと汚染物質との相関関係１２０８は、フィルタ処理されたノイズレベルと液体中の汚染物質の量との間の関係を記述し、実験データから決定することができる。例えば、汚染物質推定器１２１０は、液体中のガスの量、液体中のオイルの量、及び／又は液体中の固体粒子の量を推定することができる。ステップ１１１０において、汚染物質推定器２４８は、液体中の汚染物質の量を警報生成１２１２に送信し、警報生成１２１２は、汚染物質の量を入出力回路２２４及び通信チャネル２２６を介してホストに転送する。一実施形態によれば、液体が汚染物質を含むことと、液体中の汚染物質の量とを伝えるために、警報生成１２１２によって単一の警報が送信される。
【００３０】
第２の実施形態によれば、データ収集２４０及びノイズ識別２４２は、センサ信号の周波数領域分析を使用して、センサ信号のノイズレベルを識別する。図１３は、毎秒３フィートで流れ、それぞれ２０％、１０％、５％、１％及び０％のガスボイド率を含む液体から生成された、磁気流量計からのセンサ信号の高速フーリエ変換のグラフ１３００、１３０２、１３０４、１３０６、及び１３０８を示す。図１３では、信号の大きさが縦軸１３１０に沿って示され、周波数が横軸１３１２に沿って示されている。図１３に示すように、ガスボイド率が増加するにつれて、センサ信号の大きさはすべての周波数にわたって増加する。
【００３１】
センサ信号に対する汚染物質の寄与の識別を簡単にするために、駆動周波数の高調波周波数における信号の大きさは無視される。なぜなら、それらの周波数には、磁場に対する液体の応答による大きな信号（large magnitudes）を含むからである。例えば、図１４は、ノイズ決定に使用される各周波数に配置されたドットを有するグラフ１３００の拡大図を示す。グラフ１３００では、駆動周波数は５Ｈｚであり、この周波数の偶数倍及び奇数倍の値はノイズレベルを決定するために使用されない。したがって、１０Ｈｚ、２０Ｈｚ、３０Ｈｚ、及び４０Ｈｚでは、ドットはグラフ１３００上に存在しない。（図１４では、奇数倍の周波数領域信号の大きさが図のスケールを超えているが、大きさが確認される場合であっても、５Ｈｚ、１５Ｈｚ、２５Ｈｚ、３５Ｈｚ、及び４５Ｈｚで得られるドット及び値はないことに留意されたい。
【００３２】
一般に、ノイズは、図１５のグラフに示されているように、多くの周波数にわたって分布している。ここでは、ガスボイド率のゼロから３０パーセントまでの増加について、２Ｈｚ〜５０Ｈｚ、２Ｈｚ〜１００Ｈｚ、及び２Ｈｚ〜２００Ｈｚの３つのそれぞれの周波数帯を使用して、時間に対するノイズの３つの別個のグラフ１５００、１５０２、及び１５０４が示されている。図１５では、ノイズの大きさは、縦軸１５０６に沿って示され、時間は、横軸１５０８に沿って示されている。各周波数帯域について、液体中のガスの量が増加するにつれてノイズレベルが増加する。加えて、ノイズレベルは、周波数の狭い帯域１５００よりも、周波数の広い帯域１５０４の方が増加することが見られ、これはノイズが周波数の広いスペクトルにわたって分布していることを示している。２Ｈｚ〜２００Ｈｚの周波数帯域では、ガスボイド率の３０％の増加に対して、ノイズレベルが１７５倍に増加することが示されている。
【００３３】
同様に、図１６では、時間に対するノイズの３つのグラフ１６００、１６０２及び１６０４は、２Ｈｚ〜５０Ｈｚ、２Ｈｚ〜１００Ｈｚ、及び２Ｈｚ〜２００Ｈｚのそれぞれの周波数帯域について、送水管内のオイルのパーセンテージが、ゼロから１０パーセント、次いで２０パーセントに増加するにつれてノイズが増加することを示す。図１６では、ノイズの大きさは、縦軸１６０８に沿って示され、時間は、横軸１６１０に沿って示されている。図１６に示されるように、ノイズは、各周波数帯域について送水管内のオイルのパーセンテージが増加するたびに増加する。
【００３４】
周波数領域で決定されたノイズレベルと液体中のガスボイド率との間の関係は、発明者らによって、液体の流量とは無関係であることも見出されている。例えば、図１７では、２つのグラフ１７００及び１７０２が、３フィート／秒及び１０フィート／秒の２つのそれぞれの流量について示されている。グラフ１７００及び１７０２は、縦軸１７０４上のノイズと、横軸１７０６上のガスボイド率との関係を示す。図１７に示されるように、グラフ１７００及び１７０２は、同様の勾配及び切片を有し、これは、ノイズとガスボイド率との間の関係が、流量とは無関係であることを示す。
【００３５】
図１８は、周波数領域で決定されたノイズと、水流に加えられるオイルのパーセンテージとの間の関係を示すグラフ１８００を提供する。図１８において、ノイズの大きさが、縦軸１８０２に沿って示され、オイルのパーセンテージが、横軸１８０４に沿って示されている。グラフ１８００は、水流中のオイルのパーセンテージが増加するにつれて、ノイズレベルが一般に増加することを示す。
【００３６】
図１９は、周波数領域で決定された、ノイズと水流における砂のポンド数との間の関係を示すグラフ１９００を提供する。図１９では、ノイズの大きさが、縦軸１９０２に沿って示され、砂の量は、横軸１９０４に沿って示されている。グラフ１９００は、砂の量が増えるにつれてノイズレベルが増加することを示している。
【００３７】
図２０は、周波数領域ノイズレベルの識別を実行するためのデータを収集するためにデータ収集モジュール２４０によって使用される方法のフロー図を提供する。図２１は、図２０の方法で使用される要素のブロック図を提供する。
【００３８】
ステップ２０００で、アナログ／デジタル変換器２１６は、新しいデジタルサンプルが磁気流量計のセンサ信号から生成されたことを示す割り込みを発行する。それに応答して、ステップ２００２において、デシメータ２１００は、サンプルにデシメーションアルゴリズムを適用して、サンプルがローリングバッファ２１０２に格納されるべきかどうかを決定する。デシメーティングアルゴリズムは、ローリングバッファ２１０２に格納するためにサンプルのサブセットを選択し、それによってローパスデジタルフィルタとして機能する。ステップ２００４で、モニタ２１０４は、高速フーリエ変換をサポートするのに十分なサンプルがローリングバッファ２１０２に追加されているかどうかを判断する。より多くのサンプルが必要な場合、図２０のプロセスはステップ２０００に戻り、アナログ／デジタル変換器２１６からの別の割り込みを待つ。ローリングバッファ２１０２が高速フーリエ変換のための十分なサンプルを含む場合、ローリングバッファ２１０２内に配置された最後のサンプルの位置が記録され、ノイズ識別モジュール２４２は、ステップ２００６でノイズ識別タスクを開始するように通知される。ステップ２００６の後で、プロセスはステップ２０００に戻り、アナログ／デジタル変換器２１６からの次の割り込みを待つ。
【００３９】
図２２は、周波数領域技術を使用してセンサ信号のノイズを識別するためにノイズ識別モジュール２４２によって実行される方法のフロー図を提供する。図２３は、図２２の方法で使用される要素のブロック図を提供する。
【００４０】
ステップ２２００では、処理されるローリングバッファ２１０２内の次のデータセットの開始位置及び終了位置を使用して、データを、ローリングバッファ２１０２から選択バッファ２３００にコピーする。これらの値をコピーすることによって、ステップ２２００は、周波数領域に変換するためのセンサ信号のセクション又は部分を選択している。ステップ２２０２で、選択バッファ２３００内のデータがＤＣフィルタ２３０２に適用され、ＤＣフィルタ２３０２は、データの各値からＤＣ成分を除去する。一実施形態によれば、ＤＣ成分は、単に、選択バッファ２３００内のすべてのデータの平均値である。ＤＣ成分がデータから除去された後、データは、ハニング窓２３０４に適用され、ハニング窓２３０４は、高速フーリエ変換が適用されるときの周波数漏れを減少させるために、センサ信号の現在のセクションの始め及び終端におけるデータの大きさを減少させる。ステップ２２０４において、得られたデータ値は、時間領域のデータ値を周波数領域のデータ値のセットに変換する高速フーリエ変換２３０６に適用され、各周波数領域のデータ値は、それぞれの周波数に対するセンサ信号の振幅及び位相（magnitude and phase）を表す複素数である。ステップ２２０６では、各周波数の振幅を決定するために、各複素数が振幅計算機２３０８に適用される。ステップ２２０８で、振幅が高調波フィルタ２３１０に適用され、高調波フィルタ２３１０は、コイル駆動周波数の偶数又は奇数の高調波である周波数の振幅を除去する。このような高調波周波数には、駆動信号に対する液体の応答と、液体中の汚染物質による信号のノイズとが含まれる。高調波周波数の振幅を除去することによって、汚染物質によるノイズを、センサ信号の残りの部分から分離することができる。ステップ２２１０では、フィルタ処理された振幅は、平均計算機２３１２によって平均化され、その平均は、ステップ２２００で選択されたセンサ信号のセクションについて、ノイズバッファ２３１４に格納される。
【００４１】
次に、ノイズバッファ２３１４内のノイズ値は、時間領域のノイズ値について上述したのと同じ方法で汚染物質識別モジュール２４４に適用される。特に、図１１の方法及び図１２のブロック図は、それらが時間領域ベースのノイズ値に対して使用されたのと同じ方法で、周波数領域ベースのノイズ値に対して使用され得る。
【００４２】
上述の様々なモジュール及び機能ブロックは、専用回路、プロセストランスミッタ２００内の１つ又は複数のＲＡＭ又はＲＯＭ装置に書き込まれた命令を実行するマイクロコントローラ、又は、プロセストランスミッタ２００内の１つ又は複数のＲＡＭ又はＲＯＭ装置に格納された命令を実行する１つ又は複数のマイクロプロセッサとして実装することができる。
【００４３】
さらなる実施形態によれば、磁気流量計のセンサ信号のノイズは、更に、バルブのチャタリングを検出するために使用され得る。バルブのチャタリング中に、セパレータ１００内のリリーフバルブが急速に開閉し、セパレータ１００内の圧力に急激な変動を生じさせる。この圧力変動は、導管１４０及び導管１４６を通る流れの速度に対応する変動を生じさせる。このような流れの速度の変動は、磁気流量計のセンサ信号にノイズとして現れる。したがって、上述の実施形態のいずれかを使用して、センサ信号のノイズを分離及び測定することにより、バルブのチャタリングを検出することが可能になる。なぜなら、センサ信号のノイズレベルは、バルブのチャタリング中に劇的に増加するためである。
【００４４】
本発明は好ましい実施形態に関して説明されているが、当業者であれば、本発明の主旨及び範囲から逸脱することなく、形態及び詳細において様々な変更がなされてもよいことを認識するであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【国際調査報告】
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