基于可信度分析的鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別方法

段友祥， 張洋弘， 李洪強(qiáng)， 孫歧峰

(1.中國石油大學(xué)(華東)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，山東青島 266580；2.中石化勝利石油工程有限公司鉆井工藝研究院，山東東營 257000)

隨鉆測(cè)量目前已經(jīng)成為復(fù)雜油氣藏勘探開發(fā)的重要輔助手段。其基本原理是在鉆進(jìn)過程中利用傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量近鉆頭處的工程參數(shù)與地質(zhì)信息，通過井下數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)將這些信息傳輸至地面，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理、分析后用于地質(zhì)導(dǎo)向和儲(chǔ)層評(píng)價(jià)。隨著該技術(shù)應(yīng)用的深入，井下測(cè)量采集的數(shù)據(jù)種類越來越多，這不僅對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求越來越高，還對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛡鬏斔俣忍岢隽烁叩囊蟆?/p>

鉆井液脈沖信號(hào)傳輸是目前應(yīng)用最為普遍的隨鉆數(shù)據(jù)傳輸方式[1]。該技術(shù)是將隨鉆測(cè)量信息以鉆井液脈沖信號(hào)的方式傳遞到地面，地面系統(tǒng)通過立管壓力傳感器采集脈沖信號(hào)，然后將采集還原之后的含噪信號(hào)進(jìn)行信號(hào)識(shí)別、解碼并實(shí)時(shí)顯示[2-3]。該技術(shù)成熟、容易實(shí)現(xiàn)，且成本低不受場地條件限制，但鉆井液脈沖信號(hào)在鉆柱內(nèi)的傳輸會(huì)受到現(xiàn)場各種因素的影響：1)脈沖信號(hào)在傳輸過程中會(huì)隨著傳輸距離增加而大幅度衰減[4]；2)脈沖信號(hào)傳輸過程中會(huì)摻雜大量的噪聲信號(hào)，這些噪聲信號(hào)主要是由于井下各種機(jī)械振動(dòng)引起的；3)鉆井液材料也會(huì)直接影響脈沖信號(hào)的傳輸效果；4)在實(shí)際鉆井過程中，井下復(fù)雜環(huán)境的影響和鉆進(jìn)過程中泵壓的變化也會(huì)造成脈沖信號(hào)發(fā)生變化。一旦地面系統(tǒng)無法檢測(cè)到有效脈沖信號(hào)或者解碼錯(cuò)誤，就無法正確判斷井下實(shí)時(shí)工況。因此，研究如何從無規(guī)律的強(qiáng)噪聲背景下檢測(cè)出有用的脈沖信號(hào)，提高鉆井液脈沖傳輸信號(hào)的信噪比，是鉆井液脈沖傳輸技術(shù)的關(guān)鍵[5]。傳統(tǒng)的信號(hào)識(shí)別方法是采用脈沖檢驗(yàn)門限的方式，然而人為的介入會(huì)很大程度影響結(jié)果，閾值設(shè)定得不合理也會(huì)導(dǎo)致噪聲和脈沖信號(hào)檢驗(yàn)錯(cuò)誤。為彌補(bǔ)脈沖檢驗(yàn)門限方式的不足，筆者提出了利用波形相似性檢驗(yàn)信號(hào)的方案，并結(jié)合仿真領(lǐng)域可信度分析方法理論，以便準(zhǔn)確、智能地識(shí)別復(fù)雜礦場環(huán)境中的真實(shí)信號(hào)波形，保證測(cè)量信號(hào)的準(zhǔn)確和可靠。

1 鉆井液脈沖信號(hào)特征屬性選取

鉆井液脈沖信號(hào)特征屬性是用于鑒別待檢驗(yàn)脈沖是否為真實(shí)信號(hào)的特征參數(shù)值。特征屬性不僅可以反映出信號(hào)本身的物理特性，還能反映出脈沖波形的幾何形態(tài)。一般特征屬性是一個(gè)屬性組，通過分量的組合和匹配，能夠準(zhǔn)確反映出真實(shí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。特征屬性的選擇一般遵循以下3個(gè)原則：

1) 特征屬性應(yīng)具備代表性。不同特征屬性所反映的真實(shí)數(shù)據(jù)也應(yīng)不同，不同脈沖、不同形態(tài)波形的特征屬性應(yīng)有明顯區(qū)別。

2) 特征屬性應(yīng)具備合理性。特征屬性的選擇或計(jì)算方法應(yīng)有一定的理論依據(jù)或者與實(shí)際相符，特征屬性應(yīng)反映客觀事實(shí)，不應(yīng)按照主觀意愿發(fā)生變化。

3) 屬性分量應(yīng)具備依賴性。屬性組中的分量應(yīng)該相互聯(lián)系，相互影響，其中一個(gè)分量變化，其他分量也應(yīng)隨之變化，否則同一分量可能會(huì)有多個(gè)其他分量與之對(duì)應(yīng)，在判別特征屬性時(shí)出現(xiàn)多解的情況。

隨鉆測(cè)量無線傳輸中使用的PPM(脈沖位置調(diào)制)編碼的正脈沖鉆井液信號(hào)，所表示的數(shù)據(jù)由脈沖所在時(shí)間序列的位置決定[6]。特征主要表現(xiàn)為脈寬一致、波形為梯形波。由于信號(hào)的衰減是受各種因素影響的遞變過程，因此信號(hào)局部脈沖波形的幾何形態(tài)相似，故脈沖信號(hào)特征屬性的選取可從脈沖波形所表現(xiàn)出的幾何特征入手。

如圖1所示，信號(hào)波形的幾何形態(tài)可用相接梯形表示，指定高度不同，會(huì)相應(yīng)產(chǎn)生不同的相接梯形，這里指定梯形高度H為固定值，以確保信號(hào)的相接梯形唯一。

圖1 鉆井液信號(hào)波形幾何形態(tài)示意圖Fig.1 Sketch of signal waveform geometry

選定梯形高H、兩斜邊斜率k1和k2、下底邊長度L為信號(hào)特征屬性參數(shù)。其中H反映信號(hào)強(qiáng)度(即泵壓)；k1值反映信號(hào)增強(qiáng)速度，k2值反映信號(hào)減弱速度，二者絕對(duì)值關(guān)系反映信號(hào)對(duì)稱性，若|k1|=|k2|則波形相對(duì)信號(hào)峰值完全對(duì)稱，若|k1|≈|k2|則波形相對(duì)信號(hào)峰值基本對(duì)稱；L反映脈寬。

2 鉆井液脈沖信號(hào)波形相似性分析

為彌補(bǔ)傳統(tǒng)脈沖檢驗(yàn)方式的不足，提出了利用波形相似性檢驗(yàn)信號(hào)的方案。首先對(duì)鉆井液脈沖信號(hào)在時(shí)間序列上的波形進(jìn)行分析研究。通過實(shí)際數(shù)據(jù)的模擬重放，將360個(gè)脈沖按照獲取時(shí)間的先后分為30組，計(jì)算每組脈沖的特征屬性值(H，L，k1，k2)，并求得每組特征屬性的平均值。

繪制各屬性值與時(shí)間的關(guān)系圖，結(jié)果見圖2—圖4。圖2是梯形高與時(shí)間的關(guān)系，由圖2可以看出4 320 s以后屬性值H隨時(shí)間變化有一點(diǎn)波動(dòng)，但未出現(xiàn)突變情況，波動(dòng)范圍較小。圖3是脈寬與時(shí)間的關(guān)系，由圖3可看出，屬性值L隨時(shí)間變化基本保持一致，與正脈沖鉆井液信號(hào)的脈寬一致特征相吻合。圖4是斜率與時(shí)間的關(guān)系，k1和k2隨時(shí)間的變化規(guī)律與H屬性相似，根據(jù)等腰梯形的幾何特點(diǎn)，上下底不變的情況下，斜邊斜率隨高的變化而變化，由此也驗(yàn)證各屬性值計(jì)算方法的正確性。

圖2 梯形高隨時(shí)間的變化Fig.2 Graph of trapezoidal height versus time

圖3 脈寬隨時(shí)間的變化Fig.3 The relationship diagram of trapezoidal lower base and time

圖4 梯形兩斜邊斜率隨時(shí)間的變化Fig.4 Graph of trapezoidal hypotenuse slopes versus time

以上分析可知，信號(hào)波形特征值在時(shí)間序列上變化波動(dòng)不大，可以認(rèn)為在短時(shí)間范圍內(nèi)，脈沖信號(hào)波形的幾何形態(tài)保持相似。結(jié)合工程實(shí)際情況，即為隨鉆鉆遇地層環(huán)境相似，除特殊噪聲干擾外，通過立管壓力收集的信號(hào)數(shù)據(jù)的衰減也相似。因此，鉆井液脈沖信號(hào)波形在時(shí)間序列上具有局部相似性。通過合理設(shè)定特征屬性標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)隨著檢驗(yàn)過程中信號(hào)的衰減變化，利用合理的方法對(duì)其進(jìn)行調(diào)整，可有效檢驗(yàn)波形是噪聲還是信號(hào)。利用波形特征進(jìn)行信號(hào)識(shí)別不僅準(zhǔn)確，還可以彌補(bǔ)脈沖檢驗(yàn)門限方式需要人工實(shí)時(shí)干預(yù)的不足。

3 基于可信度分析的鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別方法

可信度是對(duì)事物結(jié)果定性判定或定量分析可以依賴的程度，多用于仿真試驗(yàn)，是基于仿真模型來反映真實(shí)對(duì)象本身。鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別過程也類似一個(gè)仿真系統(tǒng)，通過采集信號(hào)數(shù)據(jù)，利用數(shù)學(xué)模型或其他特征分析方法模擬原始信號(hào)，最終目的在于還原原始信號(hào)。因此，將可信度分析引入鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別過程中是可行的。

可信度分析方式根據(jù)分析層次可分為2種[7]：1)定性分析，通過相似比較反映事物“質(zhì)”的差別；2)定量分析，通過分析數(shù)據(jù)反映事物的數(shù)據(jù)特征及關(guān)系，具體方法主要有相似度方法、層次分析法和模糊評(píng)判法等。這2種方式都能作為檢驗(yàn)評(píng)價(jià)中重要的參考依據(jù)，但在實(shí)際應(yīng)用中，定量分析更能滿足工程實(shí)際需求。針對(duì)鉆井液脈沖信號(hào)的識(shí)別，可通過4種特征屬性相結(jié)合的定量分析，計(jì)算得到信號(hào)波形的漸變性與局部相似性，從而為信號(hào)的定性判斷提供參考依據(jù)。

基于此，提出一種基于可信度分析的鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別方法。其基本思想是：通過策略制定信號(hào)特征屬性標(biāo)準(zhǔn)值獲得標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)，根據(jù)待測(cè)信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)的特征屬性值計(jì)算每個(gè)待測(cè)信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)的相似度，通過分析相似度，判別待測(cè)信號(hào)是真實(shí)信號(hào)還是噪聲干擾信號(hào)，流程如圖5所示。

圖5 基于可信度分析的信號(hào)識(shí)別方法流程圖Fig.5 Flow chart of signal identification method based on credibility analysis

3.1 信號(hào)預(yù)處理

對(duì)經(jīng)過去噪處理后的脈沖信號(hào)預(yù)處理的目的在于確定待檢驗(yàn)信號(hào)在時(shí)間序列上的具體位置。對(duì)于脈沖信號(hào)而言，單位脈寬的時(shí)間跨度是固定的，根據(jù)信號(hào)具有上升沿、下降沿的基本特征，通過計(jì)算單位脈寬時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)變化情況，即可得到初始的待檢測(cè)信號(hào)。具體方法如下。

設(shè)定寬度略大于脈寬的時(shí)間窗口，窗口大小記作N，并將窗口從中間分為左右2個(gè)子窗口，左窗口用于判定脈沖信號(hào)上升沿，右窗口用于判定脈沖信號(hào)下降沿。隨著窗口在時(shí)間序列上的滑動(dòng)，窗口與波形的關(guān)系可分為如圖6所示的4種情況。4種情況下都需要求得全窗口的極大值wmax，記錄并判定極大值所在窗口位置Pmax。根據(jù)極大值反映的位置信息可判定當(dāng)前時(shí)刻，窗口與波形屬于哪種情況。

情況1：脈沖峰值未進(jìn)入窗口(Pmax=N)。這種情況下，從窗口邊界N求得右窗口信號(hào)極小值所在位置PR,max，并清空窗口中N/2到PR,max的數(shù)據(jù)。如此操作是保證窗口內(nèi)只存儲(chǔ)待檢測(cè)信號(hào)部分，清除不相干數(shù)據(jù)。

情況2：脈沖峰值進(jìn)入右窗口(N/2

情況3：脈沖峰值處于窗口中間位置(Pmax=N/2)。這種情況所反映出的窗口與波形的關(guān)系是目標(biāo)狀態(tài)。通過計(jì)算左右子窗口的極小值和每段三等分點(diǎn)的窗口位置可大致確定待測(cè)信號(hào)是否滿足左窗口遞增，右窗口遞減的判定條件。若滿足則記錄信號(hào)信息并將右子窗口極小值之前的數(shù)據(jù)清空。

情況4：脈沖峰值進(jìn)入左窗口(Pmax

圖6 時(shí)間窗口與波形的關(guān)系Fig.6 A diagram of relationship between window and waveform

3.2 特征標(biāo)準(zhǔn)制定

特征標(biāo)準(zhǔn)是衡量待檢測(cè)信號(hào)是否為真實(shí)信號(hào)的準(zhǔn)則，標(biāo)準(zhǔn)制定的合理與否直接影響后續(xù)識(shí)別的準(zhǔn)確性。根據(jù)鉆井液脈沖信號(hào)波形相似性分析結(jié)論，隨著信號(hào)的變化，對(duì)特征標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。為此將特征標(biāo)準(zhǔn)的制定分為2個(gè)階段。

1) 開始階段標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定。根據(jù)正脈沖信號(hào)的編碼特點(diǎn)，每種編碼都在數(shù)據(jù)傳輸前有一組同步信號(hào)，一般同步信號(hào)的特點(diǎn)為2個(gè)或3個(gè)連續(xù)脈沖信號(hào)[8]。在獲取脈沖數(shù)據(jù)的開始階段，利用連續(xù)脈沖這一特點(diǎn)，計(jì)算相鄰脈沖的時(shí)間差與特征屬性值，在符合連續(xù)脈沖的條件下，根據(jù)波形局部相似性，判斷連續(xù)脈沖的特征屬性值是否相近或一致，最后求得算術(shù)平均值作為序列開始階段的特征標(biāo)準(zhǔn)值。計(jì)算公式為：

(1)

式中:p0為特征屬性標(biāo)準(zhǔn)值；n為連續(xù)脈沖個(gè)數(shù)；pi為第i個(gè)連續(xù)脈沖的特征屬性分量值。

識(shí)別過程中的特征標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整值計(jì)算分式為：

(2)

隨著信號(hào)的不斷采集，緩沖池中的待測(cè)數(shù)據(jù)不斷更新，特征標(biāo)準(zhǔn)也隨之更新，從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整。

另外，考慮到實(shí)際應(yīng)用的需要，增加人工調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)值的備用方式，以確保復(fù)雜、無規(guī)律的鉆井條件下特征標(biāo)準(zhǔn)真實(shí)可靠。

3.3 鉆井液脈沖信號(hào)相似度計(jì)算

相似度即仿真系統(tǒng)與被模仿對(duì)象的相似程度，是由兩者的相似元數(shù)量、相似元的值及每個(gè)相似元對(duì)系統(tǒng)相似度影響權(quán)值等因素共同決定的，相似度越高，表示仿真系統(tǒng)還原被模仿對(duì)象越完整[9]。設(shè)仿真系統(tǒng)為A，被仿對(duì)象為B，A、B之間相似元個(gè)數(shù)為X，每個(gè)相似元的值為qi，每一相似元對(duì)相似度的影響權(quán)值為βi，則A與B的相似度可以定義為:

(3)

式中：Q(A，B)為A與B的相似度。

權(quán)值βi通過層次分析法[5]計(jì)算得到，而相似元值qi的計(jì)算式為：

(4)

式中：ys為仿真系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的結(jié)果；yr為被模仿對(duì)象對(duì)應(yīng)的結(jié)果。

若相似元分量是由動(dòng)態(tài)變量計(jì)算求得，則其計(jì)算公式為:

(5)

式中：Δt為變化率；q(t)為相似元隨時(shí)間變化的關(guān)系式；t1為開始時(shí)間；t2為結(jié)束時(shí)間；βt為t時(shí)刻的權(quán)重。

將上述方法應(yīng)用于鉆井液脈沖信號(hào)相似度計(jì)算,則采集信號(hào)系統(tǒng)與標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)系統(tǒng)之間存在4個(gè)相似元，即分別對(duì)應(yīng)H，L，k1和k2這4個(gè)特征屬性值，設(shè)每個(gè)相似元的值為qi(i=1，2，3，4)，每一相似元的權(quán)值為βi(i=1，2，3，4)。權(quán)值計(jì)算過程如下：

(6)

由幾何平均法求得H、L、k1和k2的權(quán)值分別為0.534 4，0.238 4，0.113 6和0.113 6。由規(guī)范列平均法求得H、L、k1和k2的權(quán)值分別為0.500，0.350，0.075和0.075。鉆井液脈沖信號(hào)的特征屬性為靜態(tài)變量，可利用式(3)計(jì)算該信號(hào)的相似度。

3.4 可信度評(píng)價(jià)分析

鉆井液脈沖信號(hào)可信度評(píng)價(jià)，就是利用已經(jīng)計(jì)算出的待測(cè)信號(hào)的相似度，判定待測(cè)信號(hào)是否為真實(shí)信號(hào)。相似度越高，說明待測(cè)信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)越接近，選擇一個(gè)合理值作為可信度門限值，高于該門限值的則定性為真實(shí)信號(hào)，低于該門限值的則定性為噪聲干擾。

在相似度計(jì)算過程中，由于結(jié)果受相似元權(quán)值影響較大，不同層次分析法求得的權(quán)值對(duì)應(yīng)相同信號(hào)的相似度值不同，權(quán)值選定的不合理，會(huì)造成信號(hào)相似度不能反映真實(shí)情況，給定性分析帶來困難，有時(shí)甚至造成相似度計(jì)算錯(cuò)誤，進(jìn)而影響后續(xù)處理結(jié)果。為選取合理的權(quán)值以及可信度門限值，筆者對(duì)上述利用幾何平均法和規(guī)范列平均法求得的2組權(quán)值進(jìn)行了試驗(yàn)分析，將采集的模擬重放鉆井液脈沖信號(hào)原始數(shù)據(jù)采用圖5所示流程處理，用2組不同權(quán)值計(jì)算脈沖信號(hào)相似度，結(jié)果見表1。

表1 基于不同層次分析法的相似度計(jì)算結(jié)果Table 1 Sheet of similarity calculating statistics besed on the different analytic hierachy process

注：*為真實(shí)信號(hào)的計(jì)算數(shù)據(jù)，其余為噪聲干擾信號(hào)的計(jì)算數(shù)據(jù)。

從表1可知：1)真實(shí)信號(hào)的4個(gè)特征屬性值基本相近，未出現(xiàn)突變、跳變情況，這與波形相似度分析結(jié)果保持一致，也表明特征屬性值計(jì)算準(zhǔn)確；2)2種權(quán)值計(jì)算方法得到的真實(shí)信號(hào)的相似度均在0.62以上；同時(shí)，真實(shí)信號(hào)與噪聲信號(hào)在相似度上有一定界限，說明2種權(quán)值的選取和計(jì)算基本合理。

G方案采用幾何平均法求得的權(quán)值計(jì)算相似度，計(jì)算結(jié)果記作G值;S方案采用規(guī)范列平均法求得的權(quán)值計(jì)算相似度，計(jì)算結(jié)果記作S值。將18組相似度從大到小排序并編號(hào)，由上述分析可得：可信度小于0.62的為干擾信號(hào)，大于0.62的為真實(shí)信號(hào)，將真實(shí)信號(hào)與干擾信號(hào)分開并按相似度大小排序，可得4組折線，如圖7所示。

圖7 利用不同層次分析法計(jì)算的相似度Fig.7 Similarity curves calculated by different analytic hierarchy processes

從圖7可以看出，G方案中真實(shí)信號(hào)對(duì)應(yīng)的相似度值與干擾信號(hào)有明顯的分界，分界距離大于0.1，S方案中真實(shí)信號(hào)對(duì)應(yīng)的相似度值與干擾信號(hào)分界不明顯，分界距離僅有0.02。G方案求得的真實(shí)信號(hào)相似度值遞減變化率比S方案小，取值較為集中，干擾信號(hào)的相似度值也呈相同規(guī)律。由以上分析可得，對(duì)于該特征的脈沖信號(hào)幾何平均法求得的權(quán)值作用效果較為理想，可設(shè)定0.70為可信度門限值。

4 試驗(yàn)分析

4.1 信號(hào)識(shí)別試驗(yàn)及分析

已知某井實(shí)際隨鉆過程中的鉆井液脈沖信號(hào)數(shù)據(jù)，該信號(hào)在起鉆與停泵的一段時(shí)間內(nèi)，由于鉆頭機(jī)械振動(dòng)的影響，受到的干擾較大，采用傳統(tǒng)門限值方法很難做到準(zhǔn)確識(shí)別。利用基于可信度分析的鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別方法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬重放，共識(shí)別脈沖480個(gè)，原始信號(hào)包含脈沖468個(gè)，從識(shí)別的脈沖數(shù)量來看識(shí)別誤差為2.56%。

分析實(shí)際數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，誤差多存在于停泵前的不穩(wěn)定階段。圖8為停泵前信號(hào)不穩(wěn)定脈沖序列，圖9為基于該方法實(shí)現(xiàn)的原型系統(tǒng)正在處理圖8方框中的脈沖序列，其中波形窗口中所展示的是經(jīng)預(yù)處理后的待檢測(cè)信號(hào)及其特征值；最右側(cè)大窗口所展示的是特征標(biāo)準(zhǔn)波形及其特征值；第一個(gè)坐標(biāo)系為脈沖信號(hào)去噪后的結(jié)果；第二個(gè)坐標(biāo)系為信號(hào)識(shí)別結(jié)果，其中框出來的脈沖信號(hào)為可信度分析所識(shí)別出的信號(hào)。從圖9中可知，部分噪聲的可信度高達(dá)0.712和0.717，因此被當(dāng)作信號(hào)識(shí)別出來。雖然該方法不能夠完全準(zhǔn)確地識(shí)別脈沖信號(hào)，但是識(shí)別誤差小于3%，已滿足實(shí)際工程要求。根據(jù)分析得出的原因，可提供人機(jī)交互功能，從而有效避免此類問題的發(fā)生。

圖8 不穩(wěn)定脈沖序列波形Fig.8 Unstable pulse sequence waveform

圖9 波形分析界面Fig.9 Waveform analysis interface

4.2 處理效率試驗(yàn)及分析

考慮鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別方法要進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，該識(shí)別方法的處理速率必須要保證信號(hào)識(shí)別實(shí)時(shí)性[10]。識(shí)別過程中涉及的數(shù)據(jù)處理包括信號(hào)預(yù)處理、特征屬性的計(jì)算、特征標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算與調(diào)整、相似度計(jì)算。表2為實(shí)際隨鉆測(cè)量信號(hào)識(shí)別過程中各個(gè)模塊的運(yùn)算時(shí)間。其中,除了信號(hào)預(yù)處理外,其他處理時(shí)間都忽略不計(jì)。信號(hào)預(yù)處理過程中由于不同狀況的處理步驟不同，處理時(shí)長也不同?？傮w而言，該識(shí)別方法處理速度快，可以滿足實(shí)際應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。

表2 識(shí)別算法運(yùn)行時(shí)間Table 2 Running time of identification algorithm

5 結(jié) 論

1) 基于可信度分析的鉆井液脈沖信號(hào)識(shí)別方法，是在仿真系統(tǒng)中可信度評(píng)估分析的思想基礎(chǔ)上提出的，通過提取特征屬性值，選擇合理的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值，即時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)鉆井液脈沖信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別。

2) 該方法的主要優(yōu)點(diǎn)在于避免了傳統(tǒng)信號(hào)識(shí)別方法中人為干預(yù)對(duì)系統(tǒng)識(shí)別結(jié)果的影響，消除了人工操作帶來的不便和干擾。

3) 實(shí)際數(shù)據(jù)模擬試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的識(shí)別效果，能夠用于隨鉆數(shù)據(jù)的傳輸和處理。

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