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随着地下石油与天然气资源的大量开发,油气井工程对于固井泥浆流量计检测精度的要求越来越高。因为某些测量误差无法在设计时合理避免,依据实测结果实现自动修正成为提高流量计检测精度的关键。BLTD型固井流量计是由沈阳白云机械有限公司根据辽宁某钻井公司的具体要求设计的新产品,已应用于部分固井作业检测,但其检测精度在不同的外部环境影响下仍不够准确,需要在固井现场由有经验的操作者人为控制,亟需研究可行的替代方法。本文的目的是以不同环境中实际采集的固井检测数据为基础,针对泥浆流量测量的特殊性,分析造成误差的原因,建立合理的固井泥浆流量计检测曲线的数学模型,从设计上扩大该流量计检测范围并提高检测精度。本文基于最小二乘法与混合最小二乘法提出了递推模糊加权最小二乘法(RFWLS)和带聚类算法的混合最小二乘法(CA-LS-TLS)两种新方法。分别采用多种方法对检测数据进行拟合,结合相关系数对拟合效果进行了比较,采用CA-LS-TLS方法得到了更好的曲线拟合效果。基于该类型流量计的切向式涡轮结构,推导出叶轮的控制方程,并建立了该流量计的综合检测模型。同时,也验证了拟合结果与理论模型的一致性。为了消除因压力变化和介质粘度等因素造成的影响,依据数据间的线性关系,采用分段线性插值法和叶轮转动惯量定理分别对流量特性曲线和惯性区间数据进行修正、补偿,得到了测量下限更低、量程范围更宽、重复性更好的BLTD型固井泥浆流量计的流量检测模型。采用多组实际采集的固井流量数据进行实验。结果表明,在自变量和因变量均存在误差时,RFWLS方法和CA-LS-TLS方法的曲线拟合误差较现存曲线拟合方法更小,且CA-LS-TLS方法的优势更为明显。通过提高拟合精度和误差补偿,流量检测误差可控制在5.12%以内,能够完全满足工程应用的需要。本文所提出的拟合算法具有一般性,能够显著降低曲线拟合的误差,所建立的模型和方法,也可以为其他切向式涡轮流量计的设计提供一定的理论依据。