摘 要(yao)：在一體化分層注(zhu)水工藝中，每個層(ceng)段的流量都要✍️正(zheng)确測量，而其所需(xu)的流量計 必須能(neng)長期置于井下，綜(zong)合考慮選擇渦街(jie)流量計 作爲智能(neng)分層注水工藝中(zhōng)的流量檢測裝置(zhì)。但渦街流量計易(yì)🏒于受到管道震動(dòng)和流場擾動引起(qi)的噪聲幹擾☁️，且注(zhù)水管道在注水的(de)過程中更容易産(chan)生幹擾🔴信号，尤其(qi)在小流量處💁很難(nan)分辨出傳感器産(chan)生的頻率信号。根(gen)據渦街流量計的(de)特點，提出一種以(yi)硬件和Mallat算法相結(jie)合，處理低頻段無(wú)法分辨的問題，并(bing)進行♻️了試驗驗證(zheng)和現場應用。實驗(yàn)結果表明，使用該(gai)種方法，能有效💯的(de)減少噪聲幹擾，降(jiàng)低了流量計的下(xià)限，提高🔴了精度。
　　分(fen)層注水工藝目前(qian)具有機電一體化(huà)特色數字化全❓自(zì)動控制🍉技術，但其(qí)技術壁壘爲流量(liàng)計的長期檢測。在(zài)傳統工藝上測調(diao)⭕儀上使用的電磁(ci)流量計和超聲波(bō)流量計對長💃🏻期置(zhi)于井下進行單層(ceng)段的注入流量檢(jiǎn)測存在一定不适(shi)用性，例如表面存(cún)在💘結垢等将使其(qi)失效。由于🐆以上原(yuan)因和須長時間放(fang)置井下及空間尺(chi)寸等因素，一體化(hua)分層注水工藝中(zhōng)選擇了渦街流量(liàng)計，但渦街流量計(ji)其最大的缺點是(shì)量程下限高，當測(cè)量小流量的時候(hou)🔴測量很不準确。随(suí)着油田進入特✉️高(gāo)含水期，單層小流(liu)量層段逐年增加(jia)，直接影📞響剩餘油(you)的挖潛，其配套的(de)單層小流量分注(zhu)技術成爲生産首(shǒu)要解決問題，這也(ye)導緻一體化分層(céng)注水工藝中流量(liàng)下限成爲了一個(ge)重要指标🌏。
　　鑒于此(ci)，開展了一體化分(fèn)層注水工藝單層(céng)流量檢測的研究(jiū)工作，提出了信号(hao)的前期硬件預處(chù)理和采用小波分(fen)解提取小流量時(shí)産生的渦街信号(hào)這一綜合方法。
1 井(jing)下渦街流量計測(cè)量原理及工程分(fen)析
　　随着石油采油(yóu)工藝的發展及技(jì)術的進步，水驅工(gong)藝已從籠統注水(shui)轉變爲分層注水(shui)，現大規模使用的(de)分層注水工藝爲(wei)橋式偏心、同心高(gao)效測調兩大主體(ti)技術［1-2］，雖然達到分(fen)層注水的目的，但(dan)每次調配都需測(ce)調車及現場作業(yè)，随着井數和層段(duan)數逐年♌增加，現有(yǒu)測試隊伍已不能(néng)滿足測試要求，導(dao)緻注🧑🏽‍🤝‍🧑🏻水合格率下(xià)降💔，水驅效果差。爲(wei)解決這一問題，油(yóu)田采用預置電纜(lan)或存儲的♌方式，每(měi)層段配備一體化(huà)⚽配水器，内置流量(liang)計👈、壓力計和調節(jiē)總成⚽，直接獲取每(mei)一層段的流量和(he)壓力，利用流量檢(jian)測值調節注水閥(fa)的開度，實現流量(liàng)閉環控制，達到配(pei)注的要求。以預置(zhi)電纜注水工藝爲(wei)例，其工藝管柱如(rú)圖 1 所示。每一💃🏻層段(duan)用過電纜可洗井(jǐng)封隔器隔開，達到(dào)分層的目的，注入(rù)層段長期放置一(yī)體化配水器，與油(you)管連接，通過調節(jiē)注水閥的開度來(lai)配注該層段的注(zhù)📱入流量和壓力，單(dān)層🈲段采用渦街流(liu)量❓計實現流量注(zhù)入的檢測。但由于(yu)渦街流量計探頭(tóu)受井下流體的噪(zào)聲、注水閥截流壓(yā)差♌大導❄️緻穩流場(chang)性💔能差等影響，在(zai)小流量檢測時很(hen)難采集到準😘确的(de)渦街信号，因此渦(wō)街流量計的下限(xiàn)🌈很高，難以滿足小(xiao)流量注水井檢測(ce)的生産要求。

　　渦街(jie)流量計是利用流(liú)體力學中著名的(de)卡門渦街原理，即(jí)🥰在💛流動的流體中(zhong)，垂直于流體流向(xiang)安放一根非流線(xian)型旋渦發生體🌍，随(sui)着流體流動，當管(guan)道雷諾數達到一(yi)定值時，在📞發生體(tǐ)兩側就會交替地(dì)分離出卡門渦街(jie)，旋渦頻率和流速(su)成線性關系，流量(liàng)測量的關鍵在于(yú)測定渦街流量信(xin)号的頻率，渦街流(liú)量計就是基于“卡(kǎ)門渦街”原理而研(yan)制的新一代☁️流量(liàng)測量儀表。
　　依據卡(kǎ)曼的研究，渦街列(lie)多數是不穩定的(de)，隻有形成相互交(jiao)替的内旋的兩排(pai)渦列，且渦列寬度(du) h與同🎯列相🈲鄰的兩(liǎng)旋渦的間距 l 之比(bi)滿足 h l = 0.281（對圓柱形旋(xuán)渦發生體）時，渦街(jie)列才穩🌈定［3-4］。設旋渦(wō)的發生頻率爲 f ，被(bèi)測流體的平均流(liu)速爲 U ，旋渦發生體(tǐ)迎面寬度爲 d ，表體(tǐ)通徑爲 D ，根據卡曼(man)渦街原理，有如下(xia)🌏關系式：

　　式中：U1爲旋(xuán)渦發生體兩側平(ping)均流速，單位是 m/s，Sr 爲(wei)斯特勞哈爾數；m 爲(wèi)旋渦發生體兩側(cè)弓形面積與管道(dao)橫截面面積🈲之比(bǐ)☔。

式中：K —流量計的儀(yí)表系數，脈沖數/m3。
　　K 除(chu)與旋渦發生體、管(guan)道的幾何尺寸有(you)關外，還有斯🏃🏻特勞(láo)哈爾數有關。斯特(te)勞哈爾數爲無綱(gang)參數，它與旋渦發(fā)生體形🐉狀及雷諾(nuò)數有關。

　　圖 2 所示爲(wèi)渦街流量計的實(shí)物圖，虛線爲流道(dao)及方向。根據經驗(yàn)設計的液體通道(dao)直徑爲 15 mm，其穩流場(chǎng)的長度爲 150 mm，其原始(shi)量程範圍爲 10m3/d~100 m3/d。圖 3 所(suǒ)示爲渦街流量計(jì)的剖面圖，由渦街(jiē)發生體、渦街列檢(jiǎn)測傳感器、鋼體構(gòu)成，當流❓體流經渦(wō)街發生體之後産(chan)生渦街列，渦街傳(chuan)感器會㊙️将此渦街(jie)列轉化成電信号(hao)用于之後的處理(lǐ)。

2 渦街流量計信(xìn)号的分析與處理(lǐ)
　　渦街流量計具有(you)穩定性好、體積小(xiao)、功耗小、溫度漂移(yi)🌈小等👈優點，但受檢(jiǎn)測探頭制作工藝(yi)空間尺寸的限制(zhi)，流道内徑目前隻(zhi)能做到 15 mm，在低于 10m3/d 小(xiǎo)流量情況🔴下，存在(zài)低流速産生的渦(wo)街信✔️号難以🏒分析(xī)的問題，影響其在(zai)油田注水井中适(shì)用範圍。爲進一步(bù)擴大💞流量下線的(de)檢查範圍，從硬件(jiàn)電路采集和數據(jù)處❓理兩個方面提(ti)出了一種解決渦(wō)街信号低頻段難(nan)以分辨的方法。
2.1 渦(wō)街流量計輸出信(xin)号分析
　　渦街流量(liang)計采用壓電應力(lì)式傳感器，流體經(jing)渦街發生體後所(suo)産生的渦街信号(hào)理論上爲純正的(de)正👅餘弦信号，但實(shí)際中由于受到管(guǎn)壁震動、電磁幹擾(rao)、白噪聲的影響，其(qí)信号爲複合信号(hào)。根㊙️據實際情況及(jí)理論分析，用下面(miàn)☔的式子表達渦街(jiē)傳感器的輸出信(xin)号模型［5-6］：

　　該幹擾噪(zao)聲主要由震動的(de)幹擾信号産生，如(ru)井下電機的震動(dòng)、注水井管壁的震(zhèn)動引起的震動噪(zào)音傳到🐇傳感器上(shang)，也有一部分爲電(diàn)磁幹擾，但由于在(zai)🔴井下，電磁幹擾部(bu)分相對來說較少(shǎo)。
　　fai和 fbj中還包含了一(yi)些不規則的随機(ji)噪聲的各個諧☀️波(bō)分🌐量，這🈲種噪音有(yǒu)環境引起，頻率和(he)幅值都無一定的(de)規律，有很大的随(suí)機性。圖 4 爲渦街流(liú)量計采集到的實(shí)🏃‍♀️際數據。

　　圖 4 中爲采(cǎi)集渦街信号的真(zhen)實值，首先在無流(liú)量下采集一組白(bai)噪聲a1，可看到其有(yǒu)一定的噪聲幹擾(rao)，圖4中的💃🏻a2曲線爲在(zài)小流量的時候産(chan)生的信号，雖然能(néng)✉️看出一👈定的波動(dong)，但是無法進行分(fèn)辨，監測出有效頻(pín)率（對應流量爲 6 m3/d），圖(tú) 4 中的 a3 曲線爲大流(liú)量的時候産㊙️生的(de)渦街信号（測試的(de)流量爲18m3/d），可清晰的(de)分辨出該渦街信(xin)号，其産生的渦街(jie)頻率⛱️大緻爲1 500 Hz。
　　由上(shang)可知，該渦街流量(liàng)計在測量大流量(liang)的時候可準确的(de)🔞測量🥰，但其測量小(xiǎo)流量的時候由于(yú)産生的🚶‍♀️渦街信号(hao)幅值較小和受☂️到(dao)幹擾噪聲的影響(xiang)無法測量出真實(shí)值。
2.2 渦街流量計的(de)信号處理
　　由上面(miàn)的分析可知流體(ti)在大流量的時候(hòu)，該流量計可準确(que)的測量也就是能(néng)檢測出可分辨的(de)渦街信号（也就是(shì)輸👅出的高頻💋信号(hao)），無需對該段進行(hang)處理。在試驗中流(liu)量在 10 m3/d 以上時即産(chan)生的😄頻率爲760 Hz以上(shang)的時候，可準确的(de)測量出流量。但是(shì)當流體的流量在(zai) 10 m3/d 以下即産生的頻(pin)率在 760Hz 以下的時候(hou)🐉，無法進行分辨，需(xū)對低頻⁉️段✨的信号(hao)進行處理。由于流(liu)體在👨‍❤️‍👨小流量時其(qi)産生的渦街幅值(zhi)較小和噪聲影響(xiǎng)較大，分兩個方面(miàn)進行處理，一個是(shì)根據渦街⛷️幅值較(jiao)小的方面進行☔處(chu)理，另一個從噪聲(shēng)☔影響方面進行處(chu)理。
2.2.1 低頻段渦街流(liú)量計的信号放大(dà)
　　低頻段産生的信(xin)号無法進行分辨(biàn)的一個重要原因(yin)就是🌈其信噪比比(bǐ)較小，即渦街産生(shēng)的幅值和噪🌈聲信(xìn)📱号産生的幅值比(bǐ)較接近，無法進行(hang)識别，采用💛硬件手(shǒu)段将渦街流量計(ji)産生的信号進行(hang)放大，增加信号的(de)信噪比，在信号檢(jiǎn)測💁環節設計一個(gè)前置📞放大電路。
　　由(yóu)于壓電晶式傳感(gan)器的輸出阻抗比(bi)較高，因此放大器(qì)的設計也比較特(te)殊，須設計專用的(de)前置放大器，才能(néng)較理想的将輸入(rù)的電荷量轉化成(chéng)電壓量［7-10］。圖5爲渦街(jie)傳感器的放大等(deng)效電路，其自身有(you)一個很大的電阻(zu)（幾十兆歐級），輸出(chū)的能量很小，設計(ji)放⭕大檢測器，将輸(shu)出的弱信号放大(dà)，同時将檢出器的(de)高阻抗輸出變換(huàn)爲低阻抗輸出。

　　圖(tu)5中Ca爲等效壓電傳(chuan)感器的靜态電容(rong)；Ra爲等效壓電傳感(gan)器的絕緣電阻；C1、C2 爲(wèi)放大電路的輸入(ru)電容；C3、C4 放大電路的(de)反饋電容；R1 爲放大(da)電路的反饋電阻(zu)；R1 爲匹配電阻，爲了(le)與傳感器的🏃阻抗(kàng)匹配，一般爲 10~20 MΩ；R2 與 R3 爲(wei)電荷放大器的直(zhi)流反饋電阻，一般(bān)爲兆歐級🔞，起到穩(wen)定✨放大器直流✂️工(gōng)作點的作用；由于(yu)是兩💃路信号輸入(ru)，此時電荷放器也(ye)有差分放大的作(zuo)用，輸出爲兩輸入(ru)電荷信号的差分(fen)電壓值。

的截止頻(pin)率（-3 d B），信号将大幅衰(shuai)減。綜上所述，CF和 RF的(de)選擇要🔴兼顧信号(hào)放大倍數和當前(qian)信号頻帶的要求(qiu)。
　　根據上面選取的(de)放大器，根據所用(yòng)的流量計的口徑(jing)選取合🏃🏻‍♂️适的電容(róng)和電阻，在小流量(liang)處得到的渦🌈街信(xin)号如圖6所示。
根據(ju)圖6所示，a1曲線爲未(wèi)加放大器的效果(guǒ)，a2曲線爲加放大器(qì)之後的效果，可見(jian)，增加了前置放大(dà)器，有效的增加了(le)信号比，但是幹👅擾(rao)信号對渦街信号(hao)的影響還是比較(jiào)大，雖然能有效的(de)改變輸出波形，但(dan)是對數據的直接(jie)應用還有一定的(de)難處，對采集的數(shu)據進行波形整理(lǐ)，提取有效信号，去(qù)除幹擾信号。

2.2.2 渦街(jie)流量計信号的小(xiao)波分解
　　由于渦街(jiē)流量計産生的渦(wō)街信号是在不同(tong)流量💛時📞，其💋産生的(de)渦街頻率也不一(yi)樣，是一個變頻過(guò)程，而小波對處理(li)此類的變✨頻信号(hào)有一定的優越性(xing)😍，在時間😍域和頻率(lü)域都具有良好的(de)局部化性質，所以(yǐ)選取小波來處理(li)渦街信号［12-16］。小波變(bian)換中有三種小波(bo)變換比較常用，分(fen)别爲連續小波變(biàn)換、離散小波變換(huan)以及小波變換的(de)快速算法-Mallat 算法［13-16］。根(gēn)據渦街流量計的(de)特性，以💃 Mallat 算法爲基(jī)礎對信号進行分(fèn)解，找㊙️到有效的分(fen)解方式尋出有效(xiao)數據。
　　由于渦街産(chan)生的信号爲連續(xu)信号，所處理的信(xin)号爲離散信👉号，須(xū)将連續的的時間(jiān)離散化。渦街流量(liàng)計所産生⭕的連續(xù)信号爲 s(t) ，采樣進行(háng)離散化得到 A0s(n) 。根據(jù)渦街🙇‍♀️流量計特性(xing)與噪聲信号的特(te)點，所用到的濾波(bō)器均爲正交小波(bō)濾波器。在此條件(jiàn)🔞下，算法表🛀🏻達爲：

　　爲(wei)采樣後的原始信(xìn)号；j=1，2，J 爲層數，J = log2N ；h?，g?爲時域(yu)中的小波分解濾(lü)波器，實際上是濾(lǜ)波器系數；Aj爲信号(hào) A0s(n) 在第j層的近似部(bu)分（即低頻部分）的(de)🚶‍♀️小波系數；Dj爲信号(hào) A0s(n) 在第j層的細節部(bù)分（即高頻部分）的(de)小波系數。
　　假定所(suǒ)檢測的離散信号(hào) A0s(n) 爲 A0，信号在第2j尺度(du)（第j層）的近🚶似部分(fen)，即低頻部分的小(xiao)波系數Aj是通過第(di) 2j - 1尺度（第 j-1 層）的近似(si)部分的小波系數(shù) Aj - 1與分解濾波器 h?卷(juàn)積，然後将卷積的(de)結果隔點采樣得(de)到的；而信号 A0在第(dì)🌈 2j尺度（第j層）的細節(jiē)部⁉️分，即高頻部分(fen)的小波系數 Dj是通(tong)過第 2j - 1尺度（第j-1層）的(de)近似部分的小波(bō)⚽系數 Aj - 1與分解🐪濾波(bō)器 g?卷積，然後将卷(juan)積的結果隔點采(cǎi)樣得到的。通過式(shì) 2 的分解，在每一尺(chi)🧡度 2j上（或第 j 層上），信(xin)号 Aj - 1被分解😄爲近似(sì)部分的小波系數(shù) Aj（在低頻子帶📱上）和(he)細節部分的小波(bo)系數 Dj（在高頻子帶(dài)上）。以上分解算法(fǎ)可用圖7表示。

　　根據(ju)以上分析，對獲取(qu)的流量計的信号(hao)進行Mallat 快速分别，将(jiāng)其進行 db5 小波分解(jie)，将數據分解五次(ci)，其分解後的數據(jù)有兩部分組成，一(yi)部分是細節信号(hao)，一部分是近似信(xìn)号，其分解後的圖(tu)🔴像如圖8、圖9所示。

　　如(rú)圖8所示爲分解的(de)近似數據，可見，a3是(shì)比較完整的正🤞弦(xián)波，可被系統識别(bie)；a1的雜波比較多，a2有(yǒu)些不光滑👈，存在奇(qi)異🌈波，a4已❤️經完全失(shī)真，因此最終選取(qu)a3作爲低頻段的渦(wō)街信号。
　　圖 9 中所示(shi)爲信号的細節部(bu)分，也就是信号的(de)噪音⛱️部分，可以理(lǐ)解爲去除有效信(xin)号剩餘的部分，其(qí)中 d1 爲信号的☁️高頻(pin)噪音，原始信号去(qù)除 d1 就可以得近似(sì)信号 a1，d2 爲頻率比㊙️較(jiào)低的🈲幹擾信号，近(jin)似⛱️信号 a2 的獲得是(shì) a1 減去 d2 得到的，其中(zhong) d3 爲信号的低頻噪(zào)音，a2減去該噪🧑🏾‍🤝‍🧑🏼音得(de)到了比較理想的(de)信号，d4 有些接近原(yuán)始信号，所以 d1，d2，d3 可近(jìn)似的看爲該渦街(jie)傳感器的幹擾信(xin)号，d4 不能做處理，這(zhe)💜樣有效信号減去(qù) d1，d2，d3 就獲得了最理想(xiang)的近似信号 a3。有上(shàng)面分析可知，将渦(wo)街信号✨做♉ 3 次分解(jie)即❌可得到理🈚想的(de)信号。

　　圖10是原始信(xin)号、增加硬件處理(li)和小波分解後的(de)三種❗情況對比圖(tu)，a1爲開始采集的數(shu)據，a2爲加入前置放(fang)📧大器之後增加了(le)信噪比👌之後的效(xiào)果圖，a3爲将增加信(xìn)噪比的信号進行(hang)小波分解，提取的(de)有效信号，圖中的(de)第三個明顯的🎯可(kě)知該渦街流量計(ji)☂️産生的渦街信号(hào)的頻💋率。小波分解(jiě)✍️後去除無用的噪(zao)音，雖然可以看出(chū)其能量減少，但是(shi)比原來的光滑，分(fen)辨率更高，波動更(geng)少。說明小波分解(jie)在處♋理渦街流量(liang)計的低頻信号是(shi)可行的。進行了大(da)量的低頻段的數(shu)據分析，發現小波(bō)分解🏃後所得🔴的近(jin)似數據中a3的波形(xing)是最接近原始波(bō)形的🈲，所以最終選(xuan)取了小波分解後(hòu)的第三個波形作(zuò)爲渦街流量計産(chan)生的渦街信号🌈。将(jiang)渦街流量計産生(sheng)的渦街🔅信号進行(hang)處理後，可得到小(xiǎo)🐪流量處産生的渦(wō)街信号，爲降低了(le)流量📧下限提供了(le)可行性。
3 先導井應(ying)用實驗及分析
　　在(zai)下井之前進行了(le)渦街流量計的性(xìng)能對比測試，對比(bǐ)測試爲❓三組，原始(shi)未處理的、增加前(qián)置放大器的、增加(jiā)前置放大器後通(tōng)過小波分解的三(sān)組，其測試結果🐕如(ru)表 1 所示。測試的時(shi)候流量從 0 開始，逐(zhu)次增💰加流量。從表(biao)中可以看出，未經(jīng)處理的渦街流量(liang)計信号無法檢測(cè)每天 8 方以下的流(liu)量，其并不是沒有(you)🈚輸出的頻率，但是(shì)其輸出的頻率很(hěn)不穩定，跳🔞變比較(jiao)大，相對而言放置(zhì)前置⛷️放大器的渦(wo)街流量計的信号(hao)能檢測的頻率較(jiao)低，但是其在 5 方時(shi)檢測的信号不準(zhǔn)，最🌏低檢測的信㊙️号(hao)在每天 7 方以上比(bi)較準，通🥰過小波分(fèn)解後的信号處🔱理(li)起來，其識别的頻(pín)率更低，能準确的(de)識别每天5方的👅流(liú)量産生的頻率，在(zài)高頻段也就是大(da)流量的時候各個(ge)渦街流量計的差(cha)别不大，因爲未經(jing)處理的渦街信号(hào)在大流量的時候(hou)也是能準确識别(bié)🤩的。

　　渦街流量計的(de)信号經前置放大(da)器以及小波分解(jie)後提🧑🏾‍🤝‍🧑🏼取有效信号(hao)之後，解決了流量(liang)下限過高的問🌂題(ti)，其🏃🏻最低能識🔞别的(de)渦街頻率很低，是(shi)原來識别頻率的(de)一半，并且準确的(de)測量出了各個層(ceng)段的流量。
前期驗(yàn)證穩定後，該設備(bei)應用在一體化分(fèn)層注水井中并🚶‍♀️且(qie)在松原油田實施(shī)了一口先導井作(zuò)業，采集了井下的(de)流⛱️量，分别和沒有(yǒu)進行處理的渦街(jiē)流‼️量計進行了對(dui)比，其對比如圖所(suo)示。
　　如圖 11 所示爲未(wei)處理的流量計檢(jian)測流量從5 m3/d，7 m3/d，9 m3/d，12m3/d，14 m3/d的變化(huà)過程，可見👣在🥰5 m3/d，7 m3/d，9 m3/d處根(gen)本分辨不出其流(liú)量的大小，波動較(jiao)大，圖 12 爲處理後的(de)🐇流量計在同等情(qíng)況下檢測出的流(liu)量大小，可以看出(chu)，其小流量處是能(néng)清楚的分辨出來(lai)的，到12 m3/d以後未處理(li)和處理後的流🛀🏻量(liang)計基本能保持一(yi)緻，所以處理後的(de)渦街流量計不但(dan)克服✂️了低流量處(chu)采集不準的問題(tí)💯而且在大流量👣時(shi)還能保證采集流(liu)量的準确性。

4 結論(lun)
　　針對渦街流量計(ji)在低流量時産生(shēng)的渦街信号難以(yi)測量的問題上開(kai)展了分析研究設(shè)計，從流體流經渦(wo)🏃街發生體産生的(de)渦街信号幅值小(xiao)及幹擾大的問題(ti)上着手✍️，分析了幹(gan)擾原因，設計🍉了首(shou)先用硬🔆件手段解(jie)✔️決低流量的時渦(wō)街信号幅值小的(de)問題，然後運用小(xiǎo)波分析法分🏒析了(le)各種噪音，提取有(you)效的渦街信号。經(jing)增大信噪比和👣小(xiǎo)波分解處理的渦(wō)街流量計的流量(liàng)下限大㊙️大減小，有(yǒu)效的改善了渦🆚街(jie)流量計低流量測(cè)不準的問題，解決(jué)🌈了🐅機電一體化分(fen)層注水井中低流(liú)量井中流量難測(cè)量的問題。

以上内(nei)容源于網絡，如有(yǒu)侵權聯系即删除(chu)!