基于惯性测量参数的地质预测方法技术

根据不同地质对钻头运动的影响，探测矿产资源、地质灾害或及时更换钻头，设计一种惯性测量参数的多维时间序列分段模式的地质预测方法：把采集的信号进行分段，数据补偿处理后，采用多参数ARMA模型把多维时间序列转为一维时间序列，根据第一段数据计算地质模式，新采集的数据处理后代入，利用欧氏距离判断与地质模式的匹配程度，如果相匹配说明钻头还在同一种地质中，如果部分匹配说明进入地质重叠区域，如果完全不匹配说明进入一种新的地质，以此数据建立地质模式，以此循环计算多种地质模式。结合位置信息计算地质区域大小及位置，结合实例地质数据预测是什么地质。本发明专利技术简单易于实现，可信度高，不用附加其他传感器。

【技术实现步骤摘要】
基于惯性测量参数的地质预测方法
本专利技术涉及惯性随钻测量领域，特别是在钻井、钻探和钻孔中的地质预测方法。技术背景在钻井、钻探和钻孔中需要预测地质信息，判断是否寻求的矿产资源或灾害地质(如瓦斯)，或及时更换相应的钻头进行钻进(不同的地质需要不同的钻头钻进)。由于钻头环境十分恶劣，尤其温度高和冲击振动厉害。现在的地质测量方法主要有电阻率法、放射性法、(超)声波法、核磁共振法和(密度)成像法等，体积大，成本高、并且受外界环境影响大。钻头的磁环境十分复杂，通过超高频电磁波和声波测量地质层变化，由于实际的地质层界面不会十分清晰，可能导致较大测量误差。还有随钻地震的方法，通过振动信号来预测地质信息，一般通过钻柱振动或地面振动，如果钻进很深，采集的数据会有大量噪声，并且振动信号可能包括由外界激励产生的振动加速度、不同地质因素产生的振动加速度和重力加速度信号等，具有一定的混沌性和随机性，信号特征没有那么明显，并且属于弱信号，采用滤波或分解的方法很难真实提取由地质因素产生的振动信号，因为每种滤波或分解方法都是有一定使用条件的，因此完全靠振动信号来预测地质信息可能是不准确的。利用振动信号的相关分析法预测地质，而相关分析是一种非确定性的分析，是一种统计上的概念。由于振动信号是多种因素造成的，存在随机性，如果直接采用振动相关函数法，可能会出现较大出入。另外，采用功率谱密度分析也是基于相关函数的基础上进行的，假如振动功率谱统计表现为功率谱密度——频率的简单关系曲线，那是能够预测地质的，但实际上是很复杂的。由于不同的地质引起会钻头运动参数变化，为了能够准确的预测地质信息，并且体积小、成本低和抗振能力强，结合MEMS惯性随钻测量系统提供的惯性测量参数，设计一种基于振动、角速度、速度、位置和实例数据的地质预测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于把MEMS惯性导航技术与地质测量技术结合在一起，设计一种基于惯性测量参数的地质预测方法，实现及时发现资源、预警和是否更换钻头。为了实现上述目的，设计MEMS惯性随钻测量系统，对陀螺仪输出的角速度和加速度计输出加速度的进行信号处理和解算，得到加速度、角速度、速度和位置信息。不同地质会引起钻进速度、加速度、角速度等一系列的变化，设计基于加速度、角速度、速度和位置的多维时间序列分段模式的地质预测方法。惯性随钻测量系统包括信号采集模块、信号处理与预测模块和传输模块三部分。信号采集模块包括三轴加速计、三轴陀螺仪、温度传感器和放大部分。考虑钻头所处的环境特别恶劣，需提高抗冲击能力和减小体积，传感器均采用MEMS固态传感器。三轴加速度计用以测量钻头的三个轴向上的加速度信号，三轴陀螺仪用以测量钻头的三个轴向上的角速度，温度计用于陀螺仪和加速度计的温度补偿。信号处理与预测模块的功能包括信号处理和地质预测。信号处理：钻头的加速度和角速度信号进行温度补偿，进行小波滤波处理，然后通过加速度的积分得到速度信号和位置信号。所述的地质预测——基于加速度、角速度、速度和位置的多维时间序列分段模式的地质预测方法：把采集的加速度信号、角速度信号和速度信号，每采集长度数据为一段，每滑动个数取一次平均，消除偶然误差。考虑加速度、角速度和速度时间序列之间的关联性，建立滑动自回归模型，进行模型参数估计和误差检验，把多维时间序列转为一维时间序列，其中为不同的数据段。把地质分为不同的模式：模式、模式、、模式，每一个模式代表一种地质。把采集的第1段的数据，经过平均和模型处理后，作为第1段的数据，后期采集的第段的数据，也经过平均和模型处理后，形成第不同数据段。根据第1段的数据，建立模式函数，得到第1种地质模式。由于在同一种地质中时间序列会基本保持一致，所以采用线性分段模式函数，利用最小二乘估计模式函数参数。把第2段的数据带入模式函数，得到。计算与之间的相似性，以欧式距离来度量。把进行归一化处理，由于数据有一定误差，考虑误差因素，附加一个误差因子，即，为最大欧式距离。说明与地质模式匹配，视为相同地质；说明与地质模式部分匹配，视为部分相同地质——重叠地质；说明即与地质模式不匹配，视为不同地质。如果与之间相似，说明与地质模式匹配，进而计算与地质模式是否匹配，直至计算到第段的数据与地质模式部分匹配，说明此时钻头进入重叠地质区域。进一步计算第段的数据与地质模式匹配程度，直至第段的数据地质模式不匹配。根据第段的数据，建立模式函数，得到第2种地质模式。继续根据采集的数据段循环计算出第3种地质模式、第4种地质模式，以及第种地质模式。在计算的地质模式中有可能相同的，计算第种地质模式与以前的地质模式的相似性，可根据模式函数的系数比对判断，利用欧氏距离度量相似性，当小于设置的一阈值时，即地质相同。结合钻进的位置，预测重叠区域的位置，根据与时刻的位置，计算地质重叠区域大小。结合钻进的位置，预测地质区域的位置；根据1和时刻的位置，计算第1地质区域的大小，以此类推计算其他地质区域大小和位置。结合实例地质数据，即以前钻探过程中采集的数据，或对构造的不同地质进行钻进，采集的数据作为实例数据，选一些钻探中常见的地质层，如钻砂层的数据、泥沙层的数据、黏泥层的数据、水层的数据、煤层的数据、油层的数据、气层的数据、各种岩石层的数据等其他地质层的数据。根据实例数据建立实例地质模式、、、、、、、、。如果钻头钻进地质与实例地质相同，即地质模式是相同的，由于误差的存在，导致系数有一些差别。根据采集的数据计算的地质模式，与实例地质模式函数的系数比对判断，利用欧氏距离度量两种地质模式的相似性，由于两模式不可能完全相同，设置一个误差因子，当欧氏距离小于时，即可以预测与实例地质是相同的。将原始数据和处理数据送到信号传输模块。本专利技术的优点在于，⑴该方法简单易于实现；⑵考虑加速度、角速度、速度和位置参数，要比单采用振动信号预测地质要好；⑶利用了实例数据，预测结果更可靠；⑷不用附加其他传感器，惯性随钻测量系统提供全部需要的参数。附图说明图1为本专利技术的惯性随钻测量系统结构图；图2为本专利技术的地质预测方法流程图。具体实施方式以下结合附图说明本专利技术的具体实施方式。如图1所示，惯性随钻测量系统包括信号采集模块、信号处理与预测模块和信号传输模块。信号采集模块采用集成模块GY-9150，芯片内置16bitAD转换器，16位数据输出(磁场13位)，直接数字IIC接口，陀螺仪测量范围可调：±250、±500、±1000和±2000ｏ/s，加速度测量范围：±2、±4、±8、±16g。加速度计最大测量精度为0.06mg，陀螺仪最大测量精度为0.008ｏ/s，磁强计测量精度为0.02uT，内置了MEMS温度传感器，很高的热稳定性(易于温度补偿)和紧密的偏移量容限，可抗10000g的冲击抗振(避免钻头钻到岩石等坚硬的物体上使传感器损坏)，噪声非常低(测量的信号为真实的信号)、价格低，功耗低和体积小(4mm×4mm×1.5mm)。数据处理与预测模块采用基于TMS320C6713核心处理芯片，实现惯性随钻测量系统的信号处理和地质预测。对信号采集模块和信号处理与预测模块喷上一层隔热涂料，降低环境温度对陀螺仪和加速度计的影响；另外使用黏合剂加固采集模块和处理与预测模块电路，提高抗振能力和可靠性。传输模块采用耐温光纤双向通信。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于惯性测量参数的地质预测方法，其特征在于所述地质预测方法包括如下步骤：⑴把采集的加速度信号、角速度信号和速度信号，每采集长度数据为一段，每滑动个数取一次平均，消除偶然误差，数据长度减少为；⑵根据滑动自回归模型把多维时间序列转为一维时间序列，其中为不同的数据段；⑶根据处理过的数据，采用线性分段模式函数，利用最小二乘估计模式函数参数，以欧式距度量模式函数的相似性，进行归一化处理，并考虑一定的误差，来判断地质模式是否匹配，如果匹配说明地质相同，部分匹配说明重叠地质，不匹配说明地质不同，即可建立第种地质模式；同样，根据实例数据建立实例地质模式，每一个模式代表一种地质；⑷利用欧氏距离度量实例地质模式与根据采集的数据计算的地质模式的相似性来判断地质；⑸结合钻进位置计算地质区域大小和位置。2.根据权利要求1所述的基于惯性测量参数的地质预测方法，其步骤⑶特征在于建立地质模式的步骤包括：①根据第1数据段的数据，建立模式函数，得到第1种地质模式；②由于在同一种地质中的时间序列特性会基本保持一致，采用线性分段模式函数，利用最小二乘估计模式函数参数和；③把第2数据段的数据带入模式函数，得到；④计算与之间的相似性，以欧式距离来度量；⑤把进行归一化处理，由于数据有一定的误差，考虑误差因素，附加一个误差因子，即，为最大欧式距离；⑥说明与地质模式匹配，视为相同地质；说明与地质模式部分匹配，视为部分相同地质——重叠地质；说明即与地质模式不匹配，视为不同地质；⑦如果与之间相似，说明与地质模式匹配，进而计算与地质模式是否匹配，直至计算到第数据段的数据与地质模式部分匹配，说明此时钻头进入重叠地质区域；⑧进一步计算第数据段的数据与地质模式匹配的程度，直至到第数据段的数据地质模式不匹配；⑨根据第数据段的数据，建立...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨金显，张颖，李志鹏，陈超，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：