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文檔簡介
1、石油鉆井系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜,工作環(huán)境復(fù)雜多變且工況惡劣,鉆井系統(tǒng)鉆進(jìn)過程實時狀態(tài)監(jiān)測與診斷是鉆井工程的重要研究方向。鉆進(jìn)過程實時信息的獲取、處理及傳輸技術(shù)是鉆進(jìn)過程實時狀態(tài)監(jiān)測與診斷的關(guān)鍵技術(shù)。本文圍繞自動化鉆井過程的信息獲取和信息處理開展研究工作。
自動化鉆井是鉆井技術(shù)未來重要的發(fā)展方向,在總結(jié)自動化鉆井技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上提出自動化鉆井信息模型,認(rèn)為自動化鉆井系統(tǒng)應(yīng)該包含地面和井下兩個信息處理系統(tǒng),地面信息處理系統(tǒng)是自動化鉆
2、井的核心,井下信息處理系統(tǒng)、井下隨鉆測量儀器以及井下工具組合構(gòu)成的井下控制系統(tǒng)將起到越來越重要的作用。鉆井過程實時狀態(tài)監(jiān)測與異常狀態(tài)診斷是兩個信息處理系統(tǒng)的核心內(nèi)容之一,鉆井系統(tǒng)及其工作環(huán)境的復(fù)雜性決定了鉆井狀態(tài)的判別不能只依靠單一的傳感器信息,鉆井過程反映狀態(tài)的參數(shù)多,利用鉆井過程地面及井下各種傳感器信息的冗余性和互補性,提出采用多傳感器信息融合原理對鉆井過程進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與異常狀態(tài)診斷,論證了基于多傳感器信息融合方法改善鉆井過程狀態(tài)監(jiān)
3、測和診斷結(jié)果魯棒性的可行性。
在總結(jié)多傳感器信息融合方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合鉆井系統(tǒng)復(fù)雜多變的特點,提出采用不依賴于精確數(shù)學(xué)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論多傳感器信息融合方法。多傳感器信息融合方法在刻畫系統(tǒng)狀態(tài)、系統(tǒng)行為等方面具有比單一傳感器信息更強的能力,但是當(dāng)多傳感器信息存在矛盾或融合模型不完善時,信息融合的結(jié)果可能異常,在鉆進(jìn)過程中可能得出錯誤的狀態(tài)判別,本文針對此種情形提出了沖突證據(jù)處理的基本框架,采用修改證據(jù)組合規(guī)則的方法對
4、沖突證據(jù)進(jìn)行分配,以提高證據(jù)融合處理結(jié)果的合理性。
鉆井地面系統(tǒng)的信息獲取系統(tǒng)技術(shù)尚不完善,提出建立基于無線數(shù)據(jù)傳輸?shù)男滦豌@井地面數(shù)據(jù)采集監(jiān)測系統(tǒng),制訂無線數(shù)據(jù)通訊協(xié)議,開發(fā)鉆井地面數(shù)掘采集系統(tǒng)。按照鉆井專家知識,總結(jié)形成了鉆井異常狀態(tài)診斷判據(jù),建立不同鉆井過程狀態(tài)測量參數(shù)的特征提取模型。
結(jié)合鉆井專家經(jīng)驗建立鉆井狀態(tài)空間,鉆井狀態(tài)空間包括鉆具刺穿、井涌、井漏等九種鉆井異常狀態(tài)和正常狀態(tài)共十種鉆井狀態(tài)。采用神
5、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立鉆井過程狀態(tài)的多傳感器信息融合模型,實現(xiàn)鉆井狀態(tài)參數(shù)特征到鉆井狀態(tài)空間的映射,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本和教師樣本,提取鉆井過程實際異常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)并形成異常樣本,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過訓(xùn)練后進(jìn)行異常狀態(tài)辨識,模型的診斷結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的診斷能力。
D-S證據(jù)理論是融合不確定性信息的有效方法,鉆井系統(tǒng)中各傳感器信息均存在不確定性,嘗試采用D-S正據(jù)理論進(jìn)行多傳感器信息融合。證據(jù)理論采用基本信任指派對狀態(tài)空間內(nèi)的
6、狀態(tài)進(jìn)行辨識,基本信任指派的獲取是進(jìn)行證據(jù)融合的前提,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論結(jié)合方法對鉆井過程進(jìn)行異常狀態(tài)診斷的集成多傳感器多層次融合診斷模型,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對異常狀態(tài)辨識輸出作為D-S證據(jù)理論融合輸入,即把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出經(jīng)歸一化之后作為狀態(tài)辨識的基本信任指派,運用D-S證據(jù)理論沿時間軸進(jìn)行證據(jù)融合,產(chǎn)生決策輸出。結(jié)果表明,集成多層次狀態(tài)監(jiān)測與異常狀態(tài)診斷模型具有較好的診斷能力。多層次診斷模型不僅實現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)多傳感器
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