基于曼徹斯特編碼的鉆井液脈沖信號(hào)提取算法

涂 兵， 李靜怡， 王思成， 劉 航， 湛騰西

(1.湖南理工學(xué)院信息與通信工程學(xué)院，湖南岳陽(yáng) 414006；2.復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化與控制湖南省普通高等學(xué)校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(湖南理工學(xué)院)，湖南岳陽(yáng) 414006)

井下數(shù)據(jù)傳輸和地面數(shù)據(jù)的采集與識(shí)別是無(wú)線隨鉆測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)[1-2]。無(wú)線隨鉆測(cè)量技術(shù)在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用已經(jīng)非常普遍，但是噪聲處理方法不完善，信號(hào)幅度較小或者噪聲較強(qiáng)時(shí)無(wú)法對(duì)鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。鉆井液脈沖在傳輸過(guò)程中受到復(fù)雜測(cè)量條件的影響，安裝在井口立管處的鉆井液脈沖壓力傳感器檢測(cè)到的信號(hào)中含有大量噪聲。因此，如何從頻率不固定的強(qiáng)噪聲背景下提取出微弱的鉆井液脈沖信號(hào)并進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，是鉆井液脈沖傳輸技術(shù)中的一個(gè)難題。

張恒等人[3]提出了小波變換的無(wú)線隨鉆系統(tǒng)信號(hào)提取算法；趙建輝等人[4]根據(jù)信號(hào)干擾及噪聲的特點(diǎn)，在采用線性濾波方法還原脈沖信號(hào)的基礎(chǔ)上，采取非線性“平頂消除”的方法對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集到的信號(hào)進(jìn)行處理；廖琪梅等人[5]提出了一種基線漂移的矯正算法；蘇義腦等人[6-7]根據(jù)曼徹斯特編碼鉆井液脈沖信號(hào)的特點(diǎn)建立了識(shí)別模型;鄭一等人[8]對(duì)鉆井液脈沖信號(hào)采用基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)的降噪算法進(jìn)行處理。但是，目前的算法在鉆井液脈沖信號(hào)的識(shí)別和起始時(shí)刻存在識(shí)別不準(zhǔn)確和提取不精確的問(wèn)題。針對(duì)無(wú)線隨鉆測(cè)量中微弱鉆井液脈沖信號(hào)提取與識(shí)別問(wèn)題，筆者對(duì)井下曼徹斯特編碼的數(shù)據(jù)傳輸格式進(jìn)行了分析，對(duì)采集到的鉆井液脈沖信號(hào)采用形態(tài)濾波算法進(jìn)行去噪處理；針對(duì)去噪后的鉆井液脈沖信號(hào)，提出了基于周期內(nèi)16等份分割算法來(lái)提取鉆井液脈沖信號(hào)的開(kāi)始時(shí)刻，并將模式相識(shí)度識(shí)別算法應(yīng)用到了鉆井液脈沖識(shí)別上。

1 鉆井液脈沖信號(hào)去噪算法研究

1.1 噪聲分析

由于井下條件復(fù)雜多變，鉆井液脈沖信號(hào)在傳輸過(guò)程中受到各種噪聲的干擾，導(dǎo)致地面采集系統(tǒng)采集到的鉆井液脈沖信號(hào)幅值小、噪聲大。圖1為采集到的一段現(xiàn)場(chǎng)鉆井液壓力波原始波形。從圖1可以看出，鉆井液壓力值波動(dòng)范圍為0.01～0.10 MPa。圖2為對(duì)圖1中原始波形進(jìn)行頻譜分析后的示意圖。從圖2可以看出，采集到的鉆井液脈沖信號(hào)存在有較大的高頻噪聲和低頻噪聲。因此，在提取鉆井液脈沖信號(hào)前需要先對(duì)其進(jìn)行去噪處理[9-10]。

圖1 鉆井液脈沖信號(hào)原始波形Fig.1 Original waveform of pulse signal in drilling fluids

1.2 形態(tài)濾波算法

對(duì)鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行一維處理時(shí)，運(yùn)用膨脹與腐蝕運(yùn)算來(lái)設(shè)計(jì)信號(hào)的形態(tài)濾波器。夾雜在正常信號(hào)中的噪聲可以視為是由“尖峰”和“波谷”組成的，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論認(rèn)為：由腐蝕與膨脹組成的開(kāi)運(yùn)算可以消除信號(hào)的“尖峰”，閉運(yùn)算則可以填充信號(hào)的“波谷”，并且開(kāi)、閉運(yùn)算均具有低通特征[11-12]。由于鉆井液脈沖信號(hào)既具有高頻特性也具有低頻特性，因此能有效抑制鉆井液脈沖信號(hào)中的各種噪聲，具體應(yīng)用時(shí)采用2種濾波器的組合平均形式,形態(tài)濾波結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖2 信號(hào)頻譜分析Fig.2 Analysis of signal spectrum

圖3 形態(tài)濾波結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of morphological filtering

設(shè)待處理信號(hào)f(n)是采樣得到的一維多值信號(hào)，其定義域?yàn)镈[f]={0，1，2，3，…，N}；g(x)為一維結(jié)構(gòu)元素序列，其定義域?yàn)镈[g]={0，1，2，3，…，P}；其中，P和N為整數(shù)。

腐蝕與膨脹運(yùn)算分別定義為[11-12]:

(f?g)(n)=min{f(n+x)-g(x):x∈D[g]}

(n=1,2,3,…，N)

(1)

(f⊕g)(n)=max{f(n-x)+g(x):x∈D[g]}

(n=1,2,3,…，N)

(2)

式中:?為腐蝕運(yùn)算; ⊕為膨脹運(yùn)算。

由式(1)和式(2)可引出形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算、 閉運(yùn)算的定義,分別為:

(f°g)(n)=(f?g⊕g)(n)

(3)

(f·g)(n)=(f⊕g?g)(n)

(4)

式中：°為開(kāi)運(yùn)算符號(hào)；·為閉運(yùn)算符號(hào)。

設(shè)鉆井液脈沖輸入信號(hào)為x(k)=s(k)+n(k)，(k=1，2，…，N)，其中s(k)為原始信號(hào)，n(k)為噪聲，則濾波輸出信號(hào)為：

(5)

其中OC[x(n)]=(x°g·g)(n)

(6)

CO[x(n)]=(x·g°g)(n)

(7)

為了能夠同時(shí)消除泵沖基值的漂移和鉆井液脈沖信號(hào)的高頻噪聲，需要設(shè)計(jì)不同長(zhǎng)度的結(jié)構(gòu)元素組成2組形態(tài)濾波，濾除鉆井液脈沖信號(hào)噪聲,流程如圖4所示：第一組形態(tài)濾波濾去基線漂移，形態(tài)濾波算法中g(shù)(n)采用方波信號(hào)，所選結(jié)構(gòu)元素的長(zhǎng)度至少應(yīng)大于基線漂移的波形長(zhǎng)度，實(shí)驗(yàn)中選取結(jié)構(gòu)原素長(zhǎng)度為200，g(n)=1,g(100+n)=0,n=(1，2,…，100)；第二組形態(tài)濾波濾去高頻噪聲，所選結(jié)構(gòu)元素的長(zhǎng)度較小，實(shí)際選取結(jié)構(gòu)原素長(zhǎng)度為50，g(n)=1,g(25+n)=0,n=(1，2,…，25)。圖5為消除高頻噪聲和泵沖基值后的波形，從圖5可以看出，信號(hào)的噪聲得到有效消除。

圖4 鉆井液脈沖信號(hào)去噪流程Fig.4 Flow chart of denoising for pulse signal in drilling fluids

圖5 鉆井液脈沖信號(hào)噪聲消除Fig.5 Pulse signal denoising in drilling fluids

2 鉆井液脈沖信號(hào)提取算法

2.1 基于等份分割的初步時(shí)刻分辨算法

鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行去噪處理后，地面解碼系統(tǒng)對(duì)采集到的鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行解碼時(shí)，如果鉆井液脈沖信號(hào)開(kāi)始時(shí)刻分辨不準(zhǔn)確，會(huì)導(dǎo)致解碼誤碼率的增大。因此，如何準(zhǔn)確確定鉆井液脈沖信號(hào)的開(kāi)始時(shí)刻，是正確解碼時(shí)的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。

對(duì)曼徹斯特編碼的井下信號(hào)發(fā)出的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：井下儀器開(kāi)始啟動(dòng)后，會(huì)發(fā)送出一連串二進(jìn)制編碼為“1”的數(shù)據(jù)，反映到立管壓力波上的壓力，則變換為一連串重復(fù)性好的波形信號(hào)，可以利用這一連串重復(fù)性好的鉆井液脈沖波形進(jìn)行開(kāi)始時(shí)刻的初步捕捉。以傳輸速率0.5 bit/s的曼徹斯特編碼鉆井液脈沖為例，算法步驟如下：

1) 將經(jīng)過(guò)去噪處理后的鉆井液脈沖信號(hào)在一個(gè)周期內(nèi)分成16等份，采樣頻率為200 Hz，每等份采樣的點(diǎn)數(shù)為25，把16等份點(diǎn)各自區(qū)間中的數(shù)據(jù)進(jìn)行求和。

設(shè)一個(gè)周期內(nèi)鉆井液脈沖信號(hào)數(shù)據(jù)x=(1，2，3，…，399，400)。x周期內(nèi)的采樣值劃分為16等份，每等份的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

圖6中A點(diǎn)為需要提取的鉆井液脈沖信號(hào)的開(kāi)始時(shí)刻。通過(guò)計(jì)算y(x)<0，y(x+1)>0的位置，即圖6中B點(diǎn)所在位置為符合y(x)<0，y(x+1)>0條件的點(diǎn)。

圖6 鉆井液脈沖信號(hào)時(shí)間點(diǎn)的初步捕捉算法Fig.6 Preliminary capture and algorithm of time point for pulse signal in drilling fluids

2) 圖7中y(12)<0，y(13)>0，即y(12)為B點(diǎn)位置：根據(jù)B點(diǎn)在步驟1)中劃分的等份位置，可以初步判斷出A點(diǎn)時(shí)刻所在位置。

設(shè)數(shù)據(jù)傳輸比特率為0.5 bit/s，鉆井液脈沖信號(hào)采用頻率為200 Hz，采用16等份提取鉆井液脈沖信號(hào)初始時(shí)刻位置，區(qū)域分辨率為2/16=0.125 s，采用模式相識(shí)度波形識(shí)別算法,在一個(gè)數(shù)據(jù)編組內(nèi)能對(duì)鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

圖7 計(jì)算的各等份分割值Fig.7 Calculation of signal value for each equal segment

2.2 鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別模型建立

曼徹斯特編碼的規(guī)則是：在一個(gè)比特周期內(nèi)，信號(hào)由高電平到低電平代表的數(shù)據(jù)位為“1”，相反則為“0”。井下DSP對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行曼徹斯特編碼時(shí)，如果存在連續(xù)的“11”或者“00”時(shí)，表示鉆井液脈沖波形在一個(gè)比特周期內(nèi)有連續(xù)上升或者連續(xù)下降波形，連續(xù)上升波形識(shí)別為“1”，相反則為“0”。采用2比特周期內(nèi)的鉆井液壓力波進(jìn)行波形識(shí)別時(shí)，波形存在有8種形狀特征，對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制編碼值為00～11。圖8為分別對(duì)8種形狀進(jìn)行二進(jìn)制編碼的結(jié)果。

圖8 建立的識(shí)別模型Fig.8 Establishment of recognition model

2.3 基于模式相似度的波形識(shí)別算法

模式相似度研究的是類與類之間的相似性測(cè)度問(wèn)題。判斷樣品之間的相似性常采用的是近鄰準(zhǔn)則，將待分類樣品與模型樣板進(jìn)行比較，從而確定待測(cè)試樣品的分類。

在建立了如圖8所示的識(shí)別模型后，波形識(shí)別采用模式相似性測(cè)度方法。根據(jù)建立的識(shí)別數(shù)學(xué)模型，設(shè)識(shí)別數(shù)學(xué)模型特征向量為Xi=(xi1,xi2,…,xin)T、經(jīng)過(guò)去噪處理和基值調(diào)整后的實(shí)時(shí)采樣鉆井液脈沖特征向量為Xj=(xj1,xj2,…，xjn)T。

模式相似性度算法公式為[12-15]：

(13)

對(duì)圖9所示的鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行模式相似度計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如圖10所示，可以看出第8號(hào)波形模型與參考模型存在一個(gè)最大值，從而可以把鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別出來(lái)。

圖9 識(shí)別波形Fig.9 Recognition of waveform

圖10 模式相似度識(shí)別算法Fig.10 Algorithm and recognition with pattern similarity

3 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)

該算法在華北油田某井進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)井深3 000 m，鉆井液黏度為10 mPa·s，從井深2 000 m開(kāi)始進(jìn)行定向測(cè)量。為了驗(yàn)證提取算法的可靠性和解碼正確率，進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)同時(shí)利用一臺(tái)Haliburton地面解碼系統(tǒng)對(duì)采集的鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行處理和解碼。對(duì)解碼出來(lái)的比特流數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，可以看出，筆者提出的鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別算法能對(duì)曼徹斯特編碼的鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行有效提取，誤碼率低于1.5%(見(jiàn)表1)。

表1油田現(xiàn)場(chǎng)鉆井液脈沖信號(hào)解碼結(jié)果

Table1Decodingresultsofpulsesignalsindrillingfluidsatwellsite

序號(hào)解碼物理量Sperry_Sum解碼值本文算法解碼值1INC45.345.262INC45.945.873AZ68.268.104AZ69.368.755GTF183.2183.256GTF183.4183.277BTF57.257.158BTF56.957.10

Speery_Sum公司的解碼數(shù)據(jù)精確到小數(shù)點(diǎn)后1位，筆者提出的識(shí)別算法根據(jù)解碼出來(lái)的比特流得到的工程數(shù)據(jù)精確到小數(shù)點(diǎn)后2位，精度更高。

4 結(jié) 論

1) 通過(guò)分析鉆井液脈沖信號(hào)的噪聲特點(diǎn)，提出了形態(tài)濾波去噪算法，能夠?qū)υ肼曔M(jìn)行有效去除，能更精確地提取鉆井液信號(hào),并根據(jù)鉆井液脈沖信號(hào)的編碼特點(diǎn)建立了2比特識(shí)別周期內(nèi)的數(shù)學(xué)模型，提出了模式相似度的波形識(shí)別算法，能對(duì)鉆井液脈沖信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，解出數(shù)據(jù)比特流。

2) 在進(jìn)行去噪時(shí)也存在著部分有用信號(hào)被消除、識(shí)別正確率受到起始時(shí)刻以及有用信號(hào)幅值大小的影響，提出的去噪和識(shí)別算法還不夠完善。針對(duì)這些問(wèn)題，將深入開(kāi)展鉆井液脈沖信號(hào)起始時(shí)刻提取和識(shí)別算法的研究，重點(diǎn)研究解決起始時(shí)刻高分辨和信號(hào)微弱波動(dòng)識(shí)別問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)
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