随钻测量系统的自适应消噪算法研究_窦新宇.pdf

在随钻测量(MWD)过程中,将井下数据传输到地面最常用的方法是泥浆脉冲遥测技术。钻井过程中包含众多噪声,其中泵噪声最为强烈,并且泵噪声的二次谐波频率接近有用信号,幅值也大于信息信号,这对地面接收信号产生强烈的干扰。如何消除泵噪声产生的干扰是准确并且及时获取井下信息的关键。通过分析已有算法的优缺点,提出一种改进的变步长 LMS 算法,该方法的基本原理在于利用信号间的相关特性强,噪声间的相关特性弱,并根据均值定理对步长进行调整,动态优化随钻测量系统泥浆信道噪声消除输出。仿真结果表明,该方法能够在强噪声的环境下成功地提取出有用信号,与其他几种消噪方法对比,该方法具有更快收敛速度。关键词:MWD 系统;泥浆脉冲;消噪算法中图分类号:P634文献标志码:A文章编号:1008-9446(2023)03-0027-05Adaptive Denoising Algorithm for MWD SystemDOU Xin-yu(Intelligence and Information Engineering College,Tangshan University,Tangshan 063000,Hebei,China)Abstract:In the process of Measurement While Drilling(MWD),the most commonly used methodof transmitting downhole data to the surface is mud pulse telemetry technology.Among the many noi-ses in the drilling process,the pump noise is the strongest,and the second harmonic frequency ofthe pump noise is close to useful signal,and the amplitude is also greater than information signal,which has a strong interference to ground received signal.How to eliminate the interference causedby pump noise is the key to obtain downhole information accurately and timely.By analyzing the ad-vantages and disadvantages of existing algorithms,an improved LMS variable step size algorithm isproposed.The basic principle of the method is to use the strong correlation characteristics betweensignals and weak correlation characteristics between noises,adjust the step size according to themean value theorem,and dynamically optimize the mud channel noise elimination output of MWDsystem.Simulation results indicate that this method can successfully extract useful signals in strongnoise environment.Compared with other denoising methods,the proved method has faster conver-gence speed.Key words:MWD system;mud pulse;denoising algorithm基金项目:2022 年河北省高等学校科学技术研究项目(丛式井电磁防碰方法研究):ZC2022048;2020-2021 年度河北省教育厅高等教育教学改革研究与实践项目(阶梯式 OBE 和 PBL 融合的电气控制及 PLC 原理课程改革研究):2020GJJG411;唐山学院博士创新基金(复杂结构井邻井间距电磁定位方法研究):1402003收稿日期:2022-03-07第一作者简介:窦新宇(1984-),男,河北唐山人,副教授,博士,主要研究方向为石油钻探智能控制,E-mail:doux-inyu2007 。随钻测量(MWD)是衡量钻井自动化程度高低的重要指标,随钻数据传输技术又是 MWD 技术的核心,此核心技术一直掌握在国外钻探公司1。井下数据信息传输技术是泥浆脉冲(MPT)系统的核心技术之一,也是 MPT 系统研究的热点和难点2。如何从强噪声、工况复杂的环境中实时提取、准确识别微DOI:10.13377/ki.jcpc.2023.03.017承德石油高等专科学校学报2023 年第 25 卷第 3 期弱的泥浆脉冲信号,这是 MWD 系统信号处理领域的研究难点和热点。首先,介绍了连续波 MPT 系统的特点和信号,并分析了连续波泥浆信道信号和噪声的特性。然后,提出了一种改进的基于相关特性的自适应滤波算法。最后,通过仿真验证了该方法的性能,在 MWD 测量系统中,微弱的泥浆脉冲信号能够更快、更实时地从复杂的背景噪声中识别出来。1连续波 MPT 系统1.1连续波 MPT 系统工作原理连续波 MPT 系统由井下和井上两部分组成。井下部分包括:数据信息检测单元、数据信息控制器、数据信息发射单元、数据信息传送单元;井上部分包括:数据信息接收单元、数据信息处理单元、数据信息显示单元1-2。连续波信号传输如图 1 所示,工程技术人员通过监测钻进过程中获得的测量数据作为依据,进而根据钻头的位置信息控制钻头的钻进方向。首先,井下传感器检测的数据信息按照规定进行编码调制;随后,井下编码调制后的数据信息驱动泥浆连续波发生器中转子运动,转子的运动控制阀门开度的变化,伴随着钻杆中泥浆流体压力的变化,形成泥浆压力脉冲信号。然后,井下钻杆中泥浆压力脉冲信号通过泥浆钻井液传送到井上数据信息接收单元。最后,井上数据信息数据处理单元中的压力传感器先后检测和处理井上数据信息接收单元中的连续泥浆脉冲信号,获得有用的井下数据信息。整个钻进过程中泥浆流动的方向如箭头所示:首先,井上环节中泥浆依次经过泥浆泵、空气补偿器、主管和钻杆送至井下;然后,井下环节泥浆依次经过泥浆脉冲连续波发生器、钻头和井筒再次返回井上的泥浆池;最后,泥浆实现循环利用,达到降本增效的目标。1.2连续波 MPT 系统信号检测由于连续波泥浆脉冲信号频谱与泥浆泵噪声频谱相互叠加,必须采用有效的信号处理技术提高信噪比,达到消除噪声、增强有用信号的效果。常用到的泵噪声消噪方法包括泵噪声特征消噪法、小波变换消噪法、经验模态分解(EMD)消噪法、自适应滤波消噪法等2。泵噪声消噪法又分为频率特性法和周期特性法,此类方法都是通过重构噪声波形,利用原始检测信号与重构噪声信号之差获得有用信号3-6。该方法的优点是数学模型简单,不足之处是获得有用信号的误差较大。小波变换消噪法的优点是可以实现时域和频域分析,具有实现实时性的动态跟踪分析;缺点是母小波的选择缺乏理论依据,不同母小波的选择可能对消噪效果产生较大影响,导致消噪效果出现较大偏差6-9。EMD 消噪方法克服了小波变换消噪法的不足,无须预先设定任何基函数,其优点是滤波消噪效果较好,自适应性较强;其劣势是 EMD 分解层数选择缺乏理论依据,消噪效果与有用信号幅值成反向关联,由此不利于信噪比提升10-13。自适应滤波消噪法(LMS)是通过动态调整滤波器参数来实现对有用信号的实时跟踪14-15,其优点是具有实时跟踪性、无需研究泵噪声特性;劣势是算法的稳定性与收敛性存在矛盾。因此,有必要在分析 MTP 系统泥浆信号特性的基础上,有针对性地改进相关自适应滤波消噪算法16,17。1.3连续波 MPT 系统地面接收信号的模型在连续波 MPT 系统传输信道中,泥浆泵噪声是连续波中最大的干扰噪声。在钻井现场通常使用三缸泥浆泵,泥浆泵的基本钻速为 600 1 200 r/m;一次谐波 f1的频率范围为 10 20 Hz,高通滤波器可以滤除此频率区间的干扰信号。二次及以上谐波 fn的频率范围主要集中在 20 160 Hz,该频率范围与连续泥浆脉冲的频率范围相一致。虽然泵噪声振幅衰减了,但其幅值仍然大约是接收端检测到连续泥浆脉冲信号幅值的 6 倍16。MPT 系统噪声还包括井底动力机噪声、泥浆中的气泡噪声、空气室噪声等;由于这些噪声的频域较宽,幅值较小,故可近似为高斯白噪声。82窦新宇:随钻测量系统的自适应消噪算法研究由以上连续波泥浆信道信号和噪声的特性分析可知,连续波 MPT 系统地面接收信号 x(t)的模型可表示为:x(t)=a1s(t)+a2p(t)+a3n(t)(1)式中,井下连续波泥浆信号发生器产生的频率 s(t)为 24 Hz 的正弦信号;泥浆泵产生的频率 p(t)为20 30 Hz 的二次谐波干扰,泵噪声的频率时变、幅值较大,对 s(t)的检测形成严重干扰;n(t)是高斯白噪声,其幅值较小;a1,a2,a3为主通道信号中各分量信号对应的幅度,有用信号与泵干扰信号的幅值之比约为 1 5。2泥浆信道自适应原理根据信号与噪声的特性,本文拟采用自适应噪声抵消方法,滤除泵干扰与其他噪声源所带来的干扰。通过自适应消噪系统达到滤除泥浆液连续压力波信道噪声的目的,自适应消噪系统原理如图 2 所示。本文根据连续波泥浆信道信号的特性,构建主通道信号模型如下:d(n)=a1s(n)+a2p(n)+a3n1(t)(2)除了泥浆泵带来的周期性干扰噪声外的其他噪声是 n1(n),n1(n)为高斯白噪声且信噪比较大。构建参考信号模型如下:x(n)=b1s(n)+b2p(n)+b3n2(t)(3)式中,参考信号中各分量信号对应的幅度分别是 b1和 b2,混入辅助传感器中的有用信号幅值 b1较小,在理想情况下可认为是 0;n2(n)为高斯白噪声且信噪比较小。泥浆信道自适应滤波的基本思路是:在 n 时刻以 J=|e(n)|2(代价函数)最小作为条件,使得反馈误差 e(n)的大小进行自动调节,其中 e(n)为主通道信号 d(n)与滤波器输出 y(n)之差。滤波器输出y(n)逼近干扰信号 p(n),逼近有用信号 p(n),err(n)即算法公式为:y(n)=W(n)x(n)e(n)=d(n)-y(n)W(n+1)=W(n)+e(n)x(n)(4)err(n)表示为:err(n)=y(n)-(a2/b2)x(n)(5)式中,迭代次数 n,为保证算法的稳定收敛步长 (0,max)。收敛速度与稳态误差之间的矛盾是固定步长 LMS 算法的劣势,即 越小,e(n)越小,但收敛速度慢;越大,e(n)越大,则收敛速度快。变步长LMS 算法能够克服固定步长 LMS 算法的不足,其原理是:在初始阶段(n 较小),越大,收敛速度越快;随着 n 增加,逐渐减小,进而获得较小的 e(n)。通常变步长 LMS 算法都是利用 与 e(n)之间的联系来实现的 更新16,17。在 MWD 系统泥浆信道噪声的自适应滤波消噪的过程中,由于泵噪声干扰强度远大于泥浆脉冲信号强度,因此设计一种兼顾收敛性和稳态误差并适用于强噪声干扰下的变步长 LMS算法迫在眉睫。3改进自适应算法(NLMS)文献17已经提出了基于相关特性的改进箕舌线算法,其步长函数如公式(6)所示。(n)=1-1e(n)2+e(n-1)2+1|(6)由于应用于泥浆信道滤波仍然存在着收敛性和稳态误差的矛盾,且该算法不适用信号某时刻发生突变的情况。本文改进的算法是利用反馈误差 e(n)和 e(n-1)重新构造了步长函数,根据 e(n)2+e(n-92承德石油高等专科学校学报2023 年第 25 卷第 3 期1)22e(n)e(n-1)可知,改进的步长函数提高了步长因子(n)与反馈误差 e(n)和 e(n-1)之间的联系,故构造出改进型的步长公式(7),进而增强了算法的抗干扰能力,同时提高了算法的收敛性。(n)=+e-e(n)e(n-1)(7)同时,为了兼顾提高收敛速度,在公式(7)中设计了不同时刻权值之间的关系,使得在不改变算法步长的情况下,提高算法收敛速度的同时提高其收敛性能。W(N+1)=W(n)+(n)e(n)X(n)+dW(n)-W(n-1)(8)算法的收敛条件为:0 (1+d)2trR(9)这样可以在不改变步长的前提条件下提高算法收敛速度。4仿真研究为了验证本文所提算法的有效性,分别与定步长算法、NLMS 算法、箕舌线算法、基于相关特性的箕舌线算法做了详细的对比仿真实验。其中,采样点数为 600,滤波器阶数取为 20,s(n)是井下连续波泥浆信号发生器产生的频率为 24 Hz 的正弦有用信号,p(n)是接收单元三缸泥浆泵产生的周期性干扰信号中泵干扰频率的变化,为了避免随机噪扰,用频率为 28 Hz 的正弦信号模拟17。考虑到参考声,进行100 次蒙特卡罗模拟实验。其中主输入、参考输 入、各 种 算 法 的 步 长 公 式 如 表 1所示。表 1步长更新公式表算法步长更新公式定步长 LMS(n)=NLMS(n)=XT(n)X(n)箕舌线(n)=1-1e2(n)+1()相关特性的箕舌线(n)=1-1e(n)2+e(n-1)2+1|本文改进算法(n)=+e-e(n)e(n-1)从系统输出信号(见图 3)可知,在 300 点后几种算法的振幅衰减和相位为输出信号波形基本相同。从均方根误差与迭代次数关系(见图 4)可知,无连续波泥浆脉冲的参考输入在信号 s(n)中,本文所提算法的收敛速度最快经过 100 次迭代后输出信号趋于稳定,与其他四种方法进行比较,该算法具有较快的收敛速度。按照收敛速度由快到慢依次排序为:本文所提算法、相关箕舌线算法、箕舌线算法、NLMS算法、LMS 算法。由此可见,本文所提算法在算法的收敛速度和减少稳态误差方面均优于其他对照算法。03窦新宇:随钻测量系统的自适应消噪算法研究5结论本文提出一种改进的基于相关特性的变步长 LMS 算法,并且在随钻测量系统的泥浆信道噪声滤除中得到新的应用。步长调整基于基本不等式结论,增强步长与反馈误差之间的关系。结果表明,与其他变步长最小均方误差算法相比,该算法在收敛速度和减少稳态失调方面具有更好的性能。此外,当系统突变时该算法比其他算法具有更高的跟踪能力。参考文献:1贾梦之,耿艳峰,闫宏亮,等.高速泥浆脉冲数据传输技术综述J.仪器仪表学报,2018,39(12):160-170.2张春华,刘广华.随钻测量系统技术发展现状及建议J.钻采工艺,2010,33(1):31-35,124.3龙玲,陈庆,刘飞.电磁波随钻测量干扰信号消除算法研究J.仪器仪表学报,2014,35(9):2144-2152.4Ivamberg Navarro de Almeida Jr,Pedro Duarte Antunes,Felipe Orlando Centeno Gonzalezl,et al.A Review of TelemetryData Transmission in Unconventional Petroleum Environments Focused on Information Density and ReliabilityJ.Journalof Software Engineering and Applications,2015,8(9):455-462.5SU Yinao,SHENG Limin,LI Lin,et al.Strategies in High Data-rate MWD Mud Pulse TelemetryJ.Journal of Sustain-able Energy Engineering,2014,2(3):269-319.6Arnaud Jarrot,Andriy Gelman,Julius Kusuma.Wireless Digital Communication 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