油井动液面是指抽油井正常生产过程中,地表以下油管和套管环形空间中的动态原油液面。动液面深度值作为反映地层原油储量和供液能力的重要指标,是实现油井产量和综合效率最大化的重要依据。现阶段广泛采用声波反射法来测量动液面深度值。然而,由于井下环境复杂,通过声波传感器采集到的声波信号伴随着大量噪声,导致原本清晰的动液面声波曲线难以识别,从而无法通过波形辨识来计算动液面深度值。因此,本文研究的重点集中于动液面声波反射信号的去噪问题。论文的主要工作和研究成果如下:一、以油井动液面声波反射信号为研究对象,引入一种改进的双变量阈值函数对小波变换的阈值选择方法进行改造,它克服了硬阈值函数不连续和软阈值函数存在恒定偏差的缺点,并在小波系数的绝对值小于阈值的区间上进行压缩处理。对比仿真实验的结果表明,本文提出的双变量阈值函数在MSE,SNR比较中均优于传统的软硬阈值函数,验证了此阈值函数对解决油井动液面反射波信号去噪问题的有效性。二、本文将稀疏分解应用于油井动液面声波反射信号去噪,研究了稀疏表示算法,详细介绍了经典MP算法的原理与步骤,并对其不足进行分析。引入了OMP算法和StOMP算法进行修正;通过去噪仿真实验,验证了OMP算法和StOMP算法,改进了动液面信号去噪效果,并与经典小波阈值函数去噪算法所得结果进行对比,表明了本文引入的基于稀疏分解的油井动液面信号去噪算法的优越性。三、本文提出两种动液面信号过完备字典,一种是根据动液面信号先验知识选取生成函数,再通过离散化生成函数构造无训练动液面过完备字典,第二种用KSVD算法对动液面样本数据进行训练,并结合OMP算法构造动液面信号过完备训练字典。通过对比稀疏分解领域常用的Gabor字典,验证了使用本文提出的两种过完备字典为基的稀疏分解算法能大大提高对动液面信号的去噪性能。