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油田定向井随钻信号检测及处理

宋传军  
【摘要】:油田定向井钻探过程中需要及时准确地测量出钻具所处井眼方向参数,也要了解已完钻的井眼轨迹,因此随钻信号的检测与处理成为衡量定向井水平的一个重要因素。 传统的钻孔测斜仪采用偏重块和罗盘磁针,现代则采用灵敏度和精度很高的加速度计以及防振性能好的磁通门。把新型传感器和计算机技术相结合,出现了多种单、多点和连续测斜仪器。而把井下记录与实时传输相结合的MWD系统,既能实现实时检测,又保证了随钻测量资料的高质量,所以以MWD系统为主的无线随钻测斜技术代表着定向井未来的发展方向。 随着石油勘探开发的不断深入,地层结构越来越复杂,深井、超深井和高温、高压井等特殊复杂井变得越来越多。因为油田定向井随钻测量参数主要为磁通门与加速度传感信号,为了提高随钻信号检测精度,建立了磁通门传感器数学模型与加速度传感器数学模型,并对随钻测量误差进行了分析。 随钻测量传感器受诸如温度、湿度、电源波动等环境因素的影响,致使其测量准确度大大下降,造成测量精度不高、稳定性差等问题,因此需要对其进行补偿,故开展了磁通门传感器、加速度传感器输出信号的硬件补偿、线性补偿以及非线性补偿,形成了一套综合补偿方案。 随钻传感信号硬件补偿和线性补偿具有一定效果,但由于大部分的传感器本身就是非线性的,而且在测量过程中又受到各种环境因素的干扰,所以采用小波神经网络对距离传感器信号进行了非线性补偿,建立了利用BP算法训练小波对传感器信号进行非线性补偿的算法,取得了比线性补偿更好的效果;之后,根据动态神经网络思想,构造了用于随钻测量信号补偿的Elman神经网络,进一步提高了随钻信号补偿精度,并达到了较高的运算速度。再后,又提出了基于遗传Elman神经网络的补偿方案,经过GA-Elman神经网络补偿后的井斜方位与实测井斜方位相比有了很大的改善,基本接近理论值;最后,基于蚁群算法,根据自适应思想,在Elman神经网络的基础上,提出了一种自适应蚁群Elman神经网络对随钻测量信号的补偿方案,使得补偿误差进一步减小 基于协同设计思想开展了油田定向井随钻测量系统的设计,采用嵌入式设计提高了实时性;采用在线系统的编程技术,缩短了开发时间,节省了开发成本;采用模块化设计,便于扩展与通信。经测试,所设计的随钻测量系统精度高于油田在用的随钻测斜系统,提高了定向井钻井水平,且系统的稳定性、实时性、准确性和安全性均相应提高。 目前,绝大多数的无线随钻测量系统都是采用泥浆脉冲传输方式,因而信号的传输速度是关键因素。然而,钻井液中含有粘土、岩屑、重晶石粉等固相物质,并且其中存在着的游离状态的气体往往形成气泡,从而增加了信号传输速度问题的复杂性。为此,基于泥浆脉冲传输速度的计算模型,分析了钻井液脉冲的传输速度是随着钻井液密度的关系,以及与含气量的关系;分析了固体、液体之间密度和压缩性的差异对传输速度的影响,以及正、负脉冲的传输速度的变化。


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