基于局部特征和相关系数的MWD泥浆脉冲信号识别

针对MWD(measure while drilling)泥浆脉冲信号提取和识别问题,对泥浆脉冲信号中夹杂的各种噪声进行分析,用相关去噪算法和移动中值估计算法来消除泥浆脉冲信号中的噪声和基值漂移;然后针对曼彻斯特编码的泥浆脉冲信号特征,将局部特征算法和相关系数算法应用到了泥浆脉冲信号的识别上.现场实验结果表明:提出的去噪和解码算法过程简单实用,具有可靠性高、误码率低等特点,符合工程应用的要求.     

石油钻井用泥浆发电机综述

石油钻井过程中,一般都需要给井下电子测量总成及旋转导向系统中的导向控制模块供电,与传统的锂电池相比,泥浆发电机具有耐高温性好、输出功率大等优势。根据涡轮与发电机本体连接方式的不同以及发电机本体结构形式的不同,论述了泥浆发电机的主要结构形式及其优缺点。结合泥浆发电机的结构示意图,阐明了其工作原理。指明由于发电机本体的直径受限,并且工作在井下高温高压及泥浆排量变化的严酷环境下,导致其输出功率难以大幅度提高,并且给发电机本体制造工艺及涡轮选型等方面带来一系列特殊要求。文章主要以国外产品为例,详细介绍了泥浆发电机在无线随钻测量(MWD)和旋转导向系统(RSS)中的应用情况。最后从耐高温高压、输出电压的稳定性、功率/体积比三方面指明了泥浆发电机的发展趋势。     

基于聚类算法的MWD泥浆脉冲信号识别研究

无线随钻测量MWD(Measurement While Drilling)利用泥浆脉冲进行信号的传输可以实时观测井底的相关数据,地面解码系统对接收到的泥浆脉冲信号进行正确的检测与识别是随钻测量的核心技术之一。然而,信道中存在的各种噪声会对信号的传输与识别造成干扰与误码。首先对曼彻斯特编码泥浆脉冲信号的噪声进行了分析,在此基础上将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波算法去除泥浆脉冲信号的噪声,与传统滤波方法相比,NLMS自适应滤波算法能更有效的去除各种噪声并能有效的消除泵冲基值对波形的影响。然后针对得到的去噪泥浆脉冲信号的特点,建立泥浆脉冲识别模型,将聚类识别算法应用到了泥浆脉冲信号的识别。最后现场试验结果表明,该解码过程简单实用,具有可靠性高、误码率低等特点,符合工程应用的要求。     

无线随钻测量地面解码系统及算法设计

针对目前国内油田无线随钻测量(measure while drilling,MWD)中多采用国外仪器的现状,研制了一套MWD地面解码系统,其硬件将防爆箱、地面采集箱集成在一起,作为MWD地面解码系统泥浆脉冲信号的数据采集单元.首先,地面解码算法采用了有限冲击响应(finite impulse response,FIR)数字滤波对泥浆脉冲信号进行去噪;然后,采用相关基值调整算法对去噪后的泥浆脉冲信号进行泵冲基值的消除;最后,对选取的三比特周期内曼彻斯特编码的泥浆脉冲信号波形形状进行了分析,将模糊聚类算法应用到了泥浆脉冲信号的识别上.现场实验结果表明:研制的装置能正确地对泥浆脉冲信号进行提取和识别,解码过程简单实用,具有可靠性高、误码率低等特点,符合工程应用的要求.     

油井测斜系统数学建模及校准方法研究

通过分析油井测斜系统的结构特征及其数学模型,应用正交设计理论提出一种校准算法,该算法只需要测量少量点的传感器输出数据就可以解算出测斜系统数学模型中的全部系数,最终计算出每个传感器的标定系数、偏置以及安装误差,达到在软件上对测斜系统进行校准的目的.实验数据处理结果表明通过该算法计算的数学模型各系数符合设计要求.该算法已应用到实际工程项目.     

井下涡轮发电机系统特性分析与实验

为了详细了解无线随钻测量仪器中磁耦合器传递扭矩式井下涡轮发电机系统的工作特性,首先分析了其结构及工作原理,基于MATLAB的Simulink仿真环境,给出了井下涡轮发电机系统各组成部分的数学方程,建立了井下涡轮发电机系统的仿真模型。仿真了井下涡轮发电机系统空载和负载2种工作状态下的发电机转速、磁耦合器输出扭矩等各输出量的典型动态响应波形,分析了引起磁耦合器滑脱(失步)的2种情况(钻井液排量超过上限值或者发电机电磁扭矩与阻尼扭矩之和超过给定值)及其预防措施。空载时发电机整流输出电压随钻井液排量变化的实验数据与仿真结果基本吻合,验证了井下涡轮发电机系统仿真模型的正确性。井下涡轮发电机仿真模型为进一步分析磁耦合器传递扭矩式井下涡轮发电机系统的性能提供了很好的平台。