多传感器下基于遗传算法的钻头与套管间距离研究

为确保海上丛式井组钻井作业的安全,在造斜前必须实时监测钻头与邻井套管的距离。基于钻头振动波的特征,提出了一种基于多传感器计算钻头与套管间距离的理论模型;该模型将四个传感器布置在邻井风险段的环空套管内壁,同步接收钻进时的振动信号,通过分析钻头与传感器组的空间位置关系,推导得到钻头距邻井套管距离的计算公式,且确定了振动波的衰减系数;设计开展了模型验证试验,采集到振动波在弱胶结地层中传播的振动信号,基于遗传算法对信号数据进行处理,优化采集数据,增加模型的容错率。试验结果表明,该模型可以有效预测钻头与邻井套管的距离,提高防碰监测中井间距离的预测精度。     

基于小波包分析的含砂流中砂粒信号特征识别

针对高含水期的油井出砂监测问题,基于小波包分析方法对管壁处出砂振动信号进行识别研究。通过设计出砂监测室内试验,获取出砂振动信号,对该信号进行db4小波包3层分解,归一化每组分量的能量,分析含有出砂特征的信号分量,并进行重构。采用高频段精细分解方法,突出了出砂信号的频域局部化特征。重构信号的频域特征表明,出砂信号的频率区间为19~25k Hz。重构信号的功率谱特征表明,出砂信号功率谱幅值与含砂量之间呈二次增长关系,采用小波包分析方法可以有效地识别油井出砂振动信号。所得结论可为识别复杂流体条件下的油井出砂信息提供参考。