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孔内典型工况识别技术研究及其在高精度钻参仪中的实现

张杰  
【摘要】: 国务院“关于加强地质工作的决定”(国发(2006)4号文)指出,应大力推进深部和外围找矿工作,提高基础地质调查程度。钻探技术正是获取地下深部勘探对象实物地质资料的唯一手段。由于地质条件复杂、加之钻进过程发生在地下深部,使得钻探工程具有耗资大、风险高的特点。随着找矿工作的难度和深度加大,凭经验控制钻探过程更加困难,孔内事故时有发生。据不完全统计,每年因孔(井)内钻探事故造成的经济损失数以亿元计。因此,国内外钻探(井)界都清醒地认识到,为钻探机械配上“钻探参数监测仪表”,实施钻探过程的连续监测,识别并预报孔内异常工况,是由凭经验打钻走向科学施工的必由之路。为此国家启动了863重点项目“2000m地质岩心钻探关键技术与装备”(项目号:2007AA06701)。本文主要研究的孔内典型工况识别技术是该项目的二级课题“高精度钻探参数监测系统研制”(下文简称“钻参仪”)中的主要技术难点和创新点之一。 目前大部分钻参仪只提供实时监测钻探参数曲线,而不具有工况自动识别功能,这要求钻探技术人员和工人具有根据钻探参数曲线变化判断孔内工况的能力,否则无法发挥钻参仪的实际功能,为了实现科学钻探,及时识别孔内工况突变引起的钻探事故,必须深入进行工况识别技术研究。由于地层的复杂性,仅仅利用几个地表钻探参数来识别发生在地层深处的孔内工况是非常困难的,加之目前国内外在借助地表钻探参数识别孔内工况的研究成果较少,更增加了孔内工况识别技术的研究难度。 本文在研究传统钻参仪工况识别原理的基础上,结合现代事故检测与诊断理论、孔内工况识别机理、专家经验,提出了本文孔内典型工况识别的思路:以传统工况识别方法(“阀值”、“方差”等与工况识别相关的约束条件)为基础首先进行快速初步工况识别;利用小波分析定位工况发生的时刻,提取工况突变特征信息,进行孔内典型工况识别;利用时间序列分析进行未来工况预测识别。 本文工况识别方法的核心算法是小波分析、时间序列分析。其中小波分析是近年来发展起来的一种崭新的时频分析方法,具有良好的时频局部化特性和对信号的自适应变焦距和多尺度分析能力。小波的多分辨率分析是将信号在不同尺度上展开,提取信号在不同频带上的特征,同时又保留信号在各个尺度上的时频特性,因此在突变信号检测研究中具有无可比拟的优势,非常适合处理非稳定信号,这为获取孔内工况突变的特征信息提供了一种有效手段。时间序列分析是将数据看作一个按时间次序排列的序列,并通过相邻数据之间的相关性来建立拟合时间序列的数学模型,通过对信号进行参数高阶双谱估计可找出特征信号突变的区域,通过滚动预测的方法,可一步预测推广到N步预测。 文中首先介绍“2000m全液压钻机高精度钻探参数监测系统”的整体设计、具体叙述用于孔内典型工况识别的钻探参数检测方法设计及传感器在钻机和水泵上的安装与标定,并简要介绍钻参仪的检测电路设计。然后重点研究孔内典型工况识别机理,在分析传统钻参仪特点基础上,提出本文的工况识别思路;接着根据识别思路研究了小波分析、时间序列分析的数学理论,根据孔内典型工况识别机理得出孔内典型工况的判据,之后完成识别软件的设计,并利用DDW-3微机钻参仪实际钻探测得的钻探数据进行分析验证。最后简要介绍了钻参仪的软件系统设计与实现,并利用本文开发的孔内典型工况识别软件处理大陆科学钻探1#井的某段钻探数据,实际验证了该识别软件功能。 论文第六章总结了笔者的主要研究内容,归纳了本文主要创新点,针对所开发的孔内典型工况识别软件和识别算法的不足,提出了今后研究中待改进和继续完善之处。


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