摘 要(yao)：在一體化分層注(zhù)水工藝中，每個層(ceng)段的流量🐆都要正(zheng)确測量，而其所需(xū)的流量計 必須能(néng)長期置于井下，綜(zōng)合考慮選擇渦街(jiē)流量計 作爲智能(néng)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(dòng)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(wu)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(fèn)層注水工藝目前(qián)具有機電一體化(huà)特色數字化👉全🚶‍♀️自(zi)㊙️動控制技術，但其(qí)技術壁壘爲流量(liàng)計的長期檢測。在(zai)傳統工藝上測調(diào)儀上使用的電磁(cí)流量計和超聲波(bo)流量計對長💛期置(zhì)于井下進🔴行單層(céng)段的注入流量檢(jiǎn)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(yuan)因和須長時間放(fàng)💃🏻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(liang)計，但渦街流量計(ji)其最大的缺點是(shì)量程下限高，當測(ce)量小流量的時候(hòu)測量很不準确。随(sui)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(yóu)的挖潛，其配套的(de)單層小流量分注(zhu)技術成爲生🈲産首(shou)要解決問題，這也(yě)導緻一體化分層(céng)注水工藝中流☔量(liang)下限成爲了一個(ge)重要指标👨‍❤️‍👨。
　　鑒于此(cǐ)，開展了一體化分(fen)層注水工藝單層(céng)流量檢測的👄研究(jiu)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(jǐng)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(wei)橋式偏心、同心高(gāo)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(dàn)每次調配都需測(ce)調車及現場作業(ye)，随着井數和層段(duan)數逐年增加，現有(yǒu)測試隊伍已不能(neng)滿足測試💋要求，導(dao)緻注🤞水合格率下(xia)降，水驅效果差。爲(wei)解決這一問題，油(you)田采用預置㊙️電纜(lǎn)或☀️存儲的方式，每(mei)層段配備一體化(huà)配水器，内置流量(liang)計、壓力計和調節(jie)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(fa)的開度，實現流量(liang)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(ru)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(ru)層段長期放置一(yī)體化配水器，與油(you)管💚連接，通過調節(jie)注水閥的開度來(lái)配注該層段的注(zhù)入流量和壓力，單(dan)層段采用渦街流(liú)量計實現流量注(zhu)入的檢測。但由于(yu)渦街流量計探頭(tou)受🏃‍♂️井下流體的噪(zao)聲、注水閥截流壓(yā)差大導緻穩流場(chang)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(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(jiē)流量計是利用流(liu)體力學中著名的(de)卡門渦街🌈原👅理，即(ji)在流動的流體中(zhong)，垂直于流體流向(xiàng)安放一根非流線(xian)型旋渦發生體，随(sui)着流體流動，當管(guǎn)道雷諾數達到一(yī)定值時，在發生體(ti)🈲兩側就會交替地(dì)分離出卡門渦街(jie)，旋渦🏃頻率和流💞速(sù)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(liú)量計就是基于“卡(kǎ)門渦街”原理而研(yán)制的新一代👉流量(liang)測量儀表。
　　依據卡(ka)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(liǎng)旋渦的👨‍❤️‍👨間距 l 之比(bǐ)滿足 h l = 0.281（對圓柱形旋(xuan)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(liu)速爲 U ，旋渦發生體(ti)迎面寬度爲 d ，表☎️體(tǐ)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(xuan)渦發生體兩側平(píng)均流速，單位是 m/s，Sr 爲(wèi)斯特勞😘哈爾數👨‍❤️‍👨；m 爲(wèi)旋渦發生體兩側(ce)弓形面積與管道(dào)橫截面面積之比(bi)。

式中：K —流量計的儀(yi)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(gāng)參數，它與旋渦發(fa)生體形狀及雷諾(nuò)數有關。

　　圖 2 所示爲(wei)渦街流量計的實(shi)物圖，虛線爲流道(dào)及方向。根據📞經⁉️驗(yan)設計的液體通道(dào)直徑爲 15 mm，其穩流場(chang)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(ji)的剖面圖，由渦街(jiē)發生體、渦街列檢(jian)測傳感器、鋼體構(gòu)成，當流體流經渦(wo)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(hào)用于之後的處理(lǐ)。

2 渦街流量計信(xin)号的分析與處理(li)
　　渦街流量計具有(yǒu)穩定性好、體積小(xiao)、功耗小、溫度漂移(yi)小等優點，但受檢(jian)測探頭制作工藝(yì)空間尺寸的☀️限制(zhì)，流道内徑目前隻(zhī)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(wo)街信✂️号難以🔞分析(xi)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(jian)電路采😍集和數據(ju)處理兩個方面提(tí)出了一種解決🐆渦(wō)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(jīng)渦街發生體⁉️後所(suǒ)産生的渦街信号(hao)理論上爲純正的(de)正🙇🏻餘弦信号，但實(shí)際中由于受到管(guan)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(jie)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(zhèn)動引起的震動噪(zào)音傳到傳感器上(shàng)，也有一部分爲電(dian)磁幹擾，但由于在(zài)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(yi)些不規則的随機(jī)噪聲的各個諧波(bō)分量，這種噪音有(yǒu)環境引起，頻率和(hé)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(liú)量下采集一組白(bai)🔴噪聲a1，可看到其有(you)一定的噪聲幹擾(rao)，圖4中的💜a2曲線爲在(zai)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(fen)辨⭕，監測出有效頻(pin)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(jiē)頻率大緻爲1 500 Hz。
　　由上(shang)可知，該渦街流量(liang)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(yú)産生的渦街信号(hào)幅值較小和受👈到(dào)幹擾噪聲的影響(xiang)無法測量出真實(shi)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(què)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(háng)處理。在試驗中流(liu)🛀🏻量在 10 m3/d 以上時即📧産(chǎn)生的頻率爲760 Hz以上(shàng)的時候，可🏃準确的(de)測量出流量。但是(shi)當流體的流量在(zài) 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(hao)進行處理。由于流(liú)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(mian)進行處理🔆，一個是(shì)根據渦街幅值較(jiào)小的方面進行處(chù)理，另一個從噪聲(shēng)🆚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(yīn)就是☂️其🧡信🌈噪比比(bi)較小，即渦街産生(sheng)的幅值和噪聲信(xin)号産💰生的幅值比(bǐ)較接近，無法進行(hang)識别，采用🏃硬件手(shou)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(gè)前置放大電路。
　　由(you)于壓電晶式傳感(gǎn)器的輸出阻抗比(bi)較高，因此放大器(qi)的設🈲計也比較特(tè)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(cheng)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(shū)出的弱信号放大(da)，同時☎️将檢出器的(de)☁️高阻抗輸出變換(huan)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(da)電路的反饋電阻(zǔ)；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(wei)電荷放大器的直(zhí)流反饋電阻，一般(ban)爲兆歐級，起到穩(wen)定放大器直流工(gong)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(fèn)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(yong)的流量計的口徑(jìng)選取🐆合适的電容(róng)和電阻，在小流量(liàng)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(rǎo)信号對渦街信号(hào)的影響還是比較(jiao)大🌈，雖然能🛀有效的(de)😄改變輸出波形，但(dàn)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(qu)除幹擾信号。

2.2.2 渦街(jiē)流量計信号的小(xiǎo)波分解
　　由于渦街(jie)流量計産生的渦(wō)街信号是在不同(tóng)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(hao)有一定的優越性(xing)，在時間域和頻率(lǜ)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［12-15］。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(huàn)以及小波變換的(de)快速🏃‍♂️算法-Mallat 算法［13-16］。根(gen)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(xiào)數據。
　　由于渦街産(chǎn)生的信号爲連續(xu)信号，所處理的信(xìn)号爲離散信号，須(xū)将連續的的時間(jian)離散化。渦街流量(liang)計所産生⭐的連續(xu)信号爲 s(t) ，采樣進行(hang)離散化得到 A0s(n) 。根據(jù)渦街流量計特性(xìng)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(jian)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(hao) 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(hao) A0s(n) 爲 A0，信号在第2j尺度(du)（第j層）的近似部分(fèn)，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(sì)部🥰分的⁉️小波系數(shu) Aj - 1與分解濾波器 h?卷(juan)積，然後将卷積的(de)結果隔點采樣得(dé)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(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(chǐ)度 2j上（或第 j 層上），信(xin)号 Aj - 1被分解爲近似(si)部分的小波系數(shu) Aj（在低頻子帶上）和(he)細節部分的小✊波(bō)系數 Dj（在高頻子帶(dai)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(hào)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(cì)，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(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(xian)波，可被✔️系統識别(bié)；a1的雜波比較多，a2有(yǒu)些不光滑㊙️，存在奇(qí)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(wo)街信号。
　　圖 9 中所示(shì)爲信号的細節部(bù)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(pín)🔞噪音，原始信号去(qu)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(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(xìn)号💃，d4 不能做處理，這(zhè)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(lǐ)和小波分解後的(de)三種情況對比圖(tú)，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(háng)小⭐波分解💜，提取的(de)有效信号，圖中的(de)第三個明顯的可(ke)知該渦街流量計(jì)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(fen)辨率更高，波動更(gèng)少。說明小波分解(jie)在處💋理渦街流量(liàng)計的🥰低頻信号是(shì)可行的。進行了大(dà)量的低頻段的數(shù)據分析，發現小波(bo)分解後所得的近(jìn)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(zuò)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(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(liàng)計信号無法檢測(cè)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(hen)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(hào)能檢測的頻率較(jiào)低，但是其在 5 方時(shí)檢測的信号不準(zhǔn)，最低檢測的信号(hao)在每天 7 方以上比(bǐ)較準，通🌈過小波分(fèn)解後的🌈信号處理(li)起來，其識别的頻(pin)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(jīng)處理的渦街信号(hao)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(dà)器以及小波分解(jie)後提取有效信号(hào)之後，解決了流量(liàng)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(céng)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(shī)了一口先導井作(zuò)業，采集了✊井下🎯的(de)流量，分⭐别和沒有(you)進行處理的渦街(jie)流量計進行了對(dui)比，其對比如圖所(suǒ)示。
　　如圖 11 所示爲未(wèi)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(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(liu)量的大小，波動較(jiào)大，圖 12 爲處理後的(de)流量計在同等情(qing)況下檢測出☎️的流(liú)量大小，可以看出(chū)，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(lǐ)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(chù)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(wō)街發生體産生的(de)渦街信号幅值小(xiǎo)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(xiao)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(liang)下限大大減小，有(you)效的改善了渦街(jie)流量計低流量測(cè)🎯不準的問題，解決(jue)了🎯機電一體化分(fèn)層注水井中低流(liú)🏃‍♀️量井中流量難測(cè)量的問題。

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