摘 要(yao)：在一體化分層注(zhu)水工藝中，每個層(céng)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(zhong)的流量檢測裝置(zhì)。但渦🌈街流❄️量計易(yì)于受到管道震動(dong)和流場擾動引起(qi)的噪聲💰幹擾，且注(zhu)水管道在注水的(de)過程中更容易産(chǎn)❌生幹擾信号，尤☔其(qi)在小流量處很難(nán)分辨出傳感器🌂産(chǎn)生的頻💁率信号。根(gēn)據渦街流🌍量計的(de)特點，提出一🏒種以(yǐ)硬件和Mallat算法相結(jie)合，處理低頻段🔴無(wú)法分辨的問題，并(bìng)進行了🔞試驗驗證(zhèng)和現場應用。實驗(yàn)結果表明，使用該(gāi)種方法，能有效的(de)減少噪聲幹擾，降(jiang)低了流量計的下(xia)限，提高了精度。
　　分(fen)層注水工藝目前(qian)具有機電一體化(hua)特色數字化全自(zì)動控制技術，但其(qi)技術壁壘爲流量(liang)計的長期檢測。在(zài)傳👉統工藝上🌈測調(diào)儀上使用的電磁(cí)流量計和超聲波(bō)流量計對長期置(zhi)于井下進行單層(céng)段的注入流量檢(jian)測存在🈲一定不适(shi)用性，例如表面存(cun)在結垢等将使其(qi)失效。由于以上原(yuán)因和✔️須長時間放(fang)置井下及空✨間🐉尺(chǐ)寸等因素，一體化(huà)分層注水工藝中(zhōng)選擇了渦街流量(liàng)計，但渦街流量計(jì)其最大的缺點是(shi)量程下限高，當測(cè)量小流量的時候(hou)⁉️測量很不☂️準确。随(sui)着油田進入特高(gao)含水期，單層小流(liú)量層段逐年增加(jia)，直接影響剩餘❗油(yóu)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(ceng)注水工藝⭕中流量(liàng)💜下限成爲了一個(gè)重要指标♈。
　　鑒于此(ci)，開展了一體化分(fèn)層注水工藝單層(ceng)流量檢測📞的研究(jiu)工🌈作，提出了信号(hao)的前期硬件預處(chu)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(ce)量原理及工程分(fen)析
　　随着石油采油(you)工藝的發展及技(ji)術的進步，水驅工(gong)藝🐉已從💃籠統注水(shui)轉變爲分層注水(shuǐ)，現大規模使用✊的(de)分層注水工藝爲(wèi)橋式偏心、同心高(gao)效測調兩大主體(tǐ)技術［1-2］，雖然達到分(fèn)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(duàn)數逐年增加，現有(yǒu)測試隊伍已不能(neng)滿足測試要求，導(dǎo)緻注水合格率下(xià)降✍️，水驅效果差。爲(wèi)❓解決這一問題，油(yóu)田采用預置🛀🏻電纜(lǎn)或存儲的方式，每(měi)層段配備一體化(huà)配水器，内置流量(liàng)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(jiǎn)測值調節注水閥(fá)的開度，實現流量(liàng)閉環控制，達到配(pèi)注的要求。以預置(zhì)電纜注水工藝爲(wei)例，其工藝管柱如(rú)圖 1 所示🛀🏻。每一層段(duàn)用過電纜可洗井(jing)封隔器隔開，達到(dao)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(zhu)入的檢測。但由于(yu)渦街流量計探頭(tóu)受🥵井下流體的噪(zao)聲、注水閥截流壓(yā)差大導緻穩流場(chǎng)性能差等影響，在(zài)小流量檢測時很(hěn)難采集到🥰準确的(de)渦街信号，因此渦(wo)街流量計的下限(xian)很高，難以滿💔足小(xiao)流量🙇🏻注水井檢測(ce)的生産要求。

　　渦街(jiē)流量計是利用流(liu)體力學中著名的(de)卡門渦街原理，即(jí)在流動的流體中(zhōng)，垂直于流體流向(xiang)安放一根非流線(xiàn)型旋渦發生體，随(sui)着流體流動，當管(guǎn)道雷諾數達到一(yi)定值時，在發生體(ti)兩側就會交替地(di)分離出卡門✉️渦街(jiē)，旋渦頻率和流速(su)成線性關系，流量(liàng)測量的關鍵在于(yu)測定渦🤟街流量信(xin)号的頻率，渦街流(liu)量計就是基于“卡(ka)門渦街”原理而研(yan)制的新一代流量(liang)測量儀表。
　　依據卡(kǎ)曼的研究，渦街列(liè)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(liang)旋渦的間距 l 之比(bǐ)滿足 h l = 0.281（對圓柱形旋(xuán)渦發生體）時，渦街(jiē)列才穩定［3-4］。設旋🔞渦(wo)的發生頻率爲 f ，被(bèi)測流體的平均流(liú)速♈爲 U ，旋渦發生體(ti)迎面寬度爲 d ，表🧑🏽‍🤝‍🧑🏻體(ti)通徑爲 D ，根據卡曼(màn)渦街原理，有如下(xià)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(wei)旋渦發生體兩側(ce)弓形面積與管道(dao)橫截面面積🏃之比(bi)。

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(yǒu)關外，還有斯特勞(lao)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(dào)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(suo)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(gou)成，當流體流經渦(wō)街發生體之後産(chan)生渦街列，渦街傳(chuán)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(xin)号的分析與處理(lǐ)
　　渦街流量計具有(yǒu)穩定性好、體積小(xiǎo)、功耗小、溫度漂移(yí)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(xiao)流量情況下，存在(zai)低流速㊙️産生的🌈渦(wō)街信号難以分析(xi)的問題，影響其在(zài)油田注水井中适(shi)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(ju)處理兩個方面提(ti)出了一種解決渦(wo)街信号低頻段難(nán)以分辨的方法。
2.1 渦(wō)街流量計輸出信(xìn)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(shi)🏃‍♂️際中由于受到管(guǎn)壁震動、電磁幹擾(rao)、白噪聲的影響，其(qi)信号爲複合信号(hao)。根據實際情況及(ji)理論分析，用下面(mian)的式子表達渦街(jiē)傳感器的輸🐉出信(xìn)号模型［5-6］：

　　該幹擾噪(zào)聲主要由震動的(de)幹擾信号産生，如(rú)井下電機的👉震動(dòng)、注水井管壁的震(zhen)動引起的震動噪(zào)音💚傳到傳感器上(shàng)，也有🛀一部分爲電(diàn)磁幹擾，但由于在(zai)🔱井下，電磁幹擾部(bù)分相對來說較少(shao)。
　　fai和 fbj中還包含了一(yī)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(sui)機❓性。圖 4 爲渦街流(liú)量計采集🚩到的實(shi)際數據。

　　圖 4 中爲采(cǎi)集渦街信号的真(zhēn)實值，首先在無流(liu)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(neng)看出一定的波動(dong)，但是無法進😄行分(fen)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(shàng)可知，該渦街流量(liàng)計在測量大流量(liàng)的時候可準确的(de)測🈲量，但其測量小(xiao)流量的時候由于(yu)産生的😘渦街信号(hao)🚶‍♀️幅值✍️較小和受到(dao)幹擾噪聲的影響(xiǎng)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(hou)，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(shi)輸出的高頻信号(hào)），無需對該段進行(hang)處理。在試驗中流(liú)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(shi)當流體的流量🥰在(zai) 10 m3/d 以下即産🏃🏻‍♂️生的頻(pín)率在✨ 760Hz 以下的時候(hou)，無法進行分辨，需(xu)對低頻段的信号(hào)進行處理。由于流(liu)體在小流量時其(qí)産生的渦街幅值(zhi)較小和噪聲影響(xiang)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(chù)理，另一個從噪聲(sheng)影響方面進行處(chù)理☎️。
2.2.1 低頻段渦街流(liu)量計的信号放大(dà)
　　低頻段産生的信(xin)号無法進行分辨(bian)的一個重要原因(yin)就是其🏃信噪比比(bǐ)較小，即渦街産生(sheng)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(háng)放大，增加信号的(de)信噪比，在♋信号檢(jiǎn)測環節設計一個(ge)前置🐪放大電路。
　　由(you)于壓電晶式傳感(gan)器的輸出阻抗比(bǐ)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(ru)📐的電荷量轉化成(chéng)電壓量👌［7-10］。圖5爲渦街(jiē)傳感器的放大等(deng)效電路，其自身有(yǒu)一個很大的電阻(zǔ)（幾十兆歐級），輸出(chu)的能量很小，設計(ji)放🌐大檢測器，将輸(shu)出的弱信号放大(da)，同時将檢出器的(de)高阻抗輸出變換(huàn)爲低阻抗輸🏃‍♂️出。

　　圖(tú)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(dà)電路的反饋電阻(zu)；R1 爲匹配電阻，爲了(le)與傳感器的阻抗(kang)匹🛀🏻配，一般爲 10~20 MΩ；R2 與 R3 爲(wèi)電荷放大器的直(zhí)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(rù)🌏，此時電荷放器🌏也(yě)有差分放大🐇的作(zuò)用，輸出爲兩輸入(rù)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(shuāi)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(qián)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(rong)和電阻，在小流量(liang)處得到的渦街信(xin)👅号如🐆圖6所示。
根據(jù)圖6所示，a1曲線爲未(wei)加放大器的效果(guo)，a2曲線爲加放大☔器(qi)之後的效果，可見(jiàn)，增加了前置放大(dà)器，有效的增加了(le)信号比，但🌏是幹擾(rǎo)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(dàn)是對數據的🈲直接(jiē)應用還有一定的(de)難處，對采集的數(shù)據進行波形整理(li)，提取有效信号，去(qu)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(wo)街信号是在不同(tong)流量時，其🍓産生的(de)🌈渦街頻率也不一(yī)樣，是一個變頻過(guò)程🚩，而小波對處理(lǐ)此類的變頻信号(hao)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✊［12-17］。小波變(biàn)換♉中有三種㊙️小波(bō)變換比較常用，分(fèn)别爲連續小波變(bian)換、離散小㊙️波變換(huàn)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(xu)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(ju)渦街流量計💯特性(xing)與噪聲信💚号的特(te)點，所用到的濾波(bo)器均😘爲正交小波(bo)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(lǜ)波器💘，實💜際上是濾(lü)波器系數；Aj爲信号(hào) A0s(n) 在第j層的近似部(bù)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(bu)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(dù)（第j層）的近似部分(fen)，即✍️低頻部分的小(xiǎo)波系數Aj是通過第(dì) 2j - 1尺度（第 j-1 層）的近似(si)部分的小波系數(shu) 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(di) 2j尺度（第j層）的細節(jie)部分，即高頻部分(fèn)的小㊙️波系數 Dj是通(tōng)過第 2j - 1尺度（第j-1層）的(de)近似部分的小波(bo)系數 Aj - 1與分解濾波(bo)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(xìn)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(hé)細節部分的小波(bo)系數 Dj（在高頻子帶(dài)上）。以上分解算法(fa)可🌈用圖7表示。

　　根據(jù)以上分析，對獲取(qǔ)的流量計的信号(hao)進行Mallat 快速分别，将(jiang)其進行 db5 小波分解(jiě)，将數據分解五次(ci)，其分解後的數據(ju)有兩部分組成，一(yī)部分是細節信号(hao)，一部分是近似信(xin)号，其分解後的圖(tú)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(shi)比較完整的正弦(xian)😍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(shi)真，因此最終選取(qǔ)a3作爲低頻段的🌍渦(wo)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(li)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(si)🙇🏻信号 a1，d2 爲頻率比🥵較(jiào)低的幹擾信号，近(jìn)似信号 a2 的獲得是(shi) 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(dé)到了比較理想的(de)信号，d4 有些接近原(yuan)始信号，所以 d1，d2，d3 可近(jìn)似的看爲該渦街(jiē)傳感器的幹擾信(xìn)号，d4 不能做處理，這(zhè)樣有效信号減去(qu) d1，d2，d3 就獲得了最理想(xiǎng)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(lǐ)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(fàng)大器之後增加❤️了(le)信噪比之後的效(xiào)果圖，a3爲将增加信(xin)噪比的信号進行(háng)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(hao)的頻🍉率。小波分解(jie)後去除無用🐇的噪(zào)音，雖然可以看出(chu)其能量減少，但是(shì)比原來的光滑，分(fèn)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(shì)可行的。進行了大(da)量的🈲低頻段的數(shù)據分析，發現小波(bo)分解後所得的近(jin)似數據中a3的波形(xíng)是最接近原始👈波(bō)形的，所以最終選(xuǎn)取了小波分🏃‍♀️解後(hou)的第三個波形作(zuo)爲渦街流量計産(chǎn)生的渦街信号。将(jiang)渦街流量計産生(shēng)的渦⭐街信号進行(hang)處理後，可得到小(xiǎo)✊流量處産生的渦(wo)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(zài)下井之前進行了(le)渦街流量計的性(xing)能對比測試，對比(bi)🌈測試㊙️爲三組，原始(shǐ)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(san)組，其測試結果💰如(ru)表 1 所♊示。測試的時(shí)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(liàng)計信号無法檢測(ce)每天 8 方以🔴下的流(liu)量，其并不是沒有(yǒu)💛輸出的頻率✂️，但是(shi)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(wō)街流量計的信号(hao)能檢測的頻率較(jiao)低，但是其在 5 方時(shí)🔅檢測的信号不準(zhun)，最低檢測的信号(hào)在每天 7 方以上比(bǐ)較準，通☔過小波分(fèn)解後的信号處理(lǐ)起來，其識别的頻(pin)率更低，能準确的(de)識别每天5方的流(liu)量産生的頻率，在(zai)高頻段🔴也就是大(dà)流量的時候各個(ge)渦街流量計的差(chà)别不大，因爲未經(jīng)處理的渦街信号(hào)在大流量的時候(hòu)也是能準确☔識别(bie)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(yan)證穩定後，該設備(bei)應用在一體化分(fèn)層注水井中并💃且(qiě)🏃‍♀️在松原油田實施(shi)了一口先導井作(zuo)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(duì)比，其對比如圖所(suǒ)示。
　　如圖 11 所示爲未(wei)處理的流量計檢(jiǎn)測流量從5 m3/d，7 m3/d，9 m3/d，12m3/d，14 m3/d的變化(hua)⭐過程，可🐆見在5 m3/d，7 m3/d，9 m3/d處根(gēn)本分辨不出其流(liú)量的大小，波動較(jiào)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(liàng)計基本能保持一(yi)緻，所以處理後的(de)渦街流量計不但(dàn)克服了低流量處(chu)采集不準的問題(ti)而且在大流量時(shi)還🚶能保證采集流(liú)量🧑🏾‍🤝‍🧑🏼的準确性。

4 結論(lun)
　　針對渦街流量計(jì)在低流量時産生(sheng)的渦街信号難以(yǐ)🈲測量的問✔️題上開(kāi)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(xiǎo)及幹擾大😄的問題(tí)上着手，分析了幹(gàn)擾原因，設計了首(shǒu)先用硬件手段解(jie)☔決低流量的時渦(wo)街♻️信号幅值🤞小的(de)問題🙇‍♀️，然後運用小(xiao)波分析法分析了(le)各種噪音，提取有(you)效的渦街信号。經(jīng)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(ce)♉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(ce)量的問題📱。

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