【技术实现步骤摘要】
本申请涉及钻井，尤其涉及一种钻杆的控制方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、在实际的钻井作业中由于受海水、地底岩层、钻井设备等多方面的影响，钻井过程常常会伴有扰动，而且井下底层结构多变，环境复杂，钻杆之间、钻杆与地层之间、钻杆与井壁之间会产生各异的摩擦情况，从而引发振动。最终钻井下的钻杆会产生“粘滞-滑动-粘滞”的振动状态，称为粘滑现象，即井底钻杆介于完全粘着接触和滑动接触之间的一种运动形式，而粘滑现象的出现，将会严重影响实际作业成本和风险。目前虽然存在有一些应对方案用于针对钻井时出现的粘滑现象，但是已有的应对方案大多会存在有附加缺陷，从而难以满足实际钻井需求。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种钻杆的控制方法，旨在解决目前应对粘滑现象的已有方案大多会存在有附加缺陷，难以满足实际钻井需求的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提供一种钻杆的控制方法，所述钻杆的驱动器集成预设软扭矩控制算法和所述钻杆的数学模型，所述方法包括：
3、接收钻井指令，通过所述数学模型得到第一钻杆状态参数，所述第一钻杆状态参数用于表征所述钻杆的状态；
4、基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述预设软扭矩控制算法对电机控制算法进行补偿，得到电机控制指令；
5、基于所述电机控制指令控制用于驱动所述钻杆的电机，以控制所述钻杆。
6、可选地，所述基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述预设软扭矩控制算法对电机控制算法进行补
7、将所述第一钻杆状态参数输入至所述预设软扭矩控制算法得到所述电机控制算法的电流环控制指令和速度环控制指令；
8、将所述第一钻杆状态参数、所述钻井指令、所述电流环控制指令以及所述速度环控制指令输入至所述电机控制算法，得到所述电机控制指令。
9、可选地，所述驱动器还配置有钻杆的观测模型，所述观测模型用于预测所述钻杆的状态，所述方法还包括：
10、基于所述观测模型，得到第二钻杆状态参数；
11、通过所述第二钻杆状态参数对所述钻杆的控制环路进行修正，其中，所述控制环路包括所述数学模型、所述预设软扭矩控制算法以及所述电机控制算法。
12、可选地，所述基于所述观测模型，得到第二钻杆状态参数的步骤包括：
13、获取所述电机的电机实际状态参数以及所述钻杆的钻杆实际状态参数；
14、将所述电机实际状态参数和所述钻杆实际状态参数输入至所述观测模型，得到所述第二钻杆状态参数。
15、可选地，所述控制环路用于生成所述电机控制指令，所述通过所述第二钻杆状态参数对所述钻杆的控制环路进行修正的步骤包括：
16、基于所述第二钻杆状态参数，对所述电机控制指令进行补偿修正，以约束所述钻杆的扭矩波动。
17、可选地，所述数学模型包括钻杆动力学模型以及钻杆摩擦力模型，所述通过所述第二钻杆状态参数对所述钻杆的控制环路进行修正的步骤还包括：
18、通过所述第二钻杆状态参数分别对所述数学模型中的钻杆动力学模型以及钻杆摩擦力模型进行修正，以使所述第一钻杆状态参数与所述第二钻杆状态参数趋近于一致。
19、可选地，在所述基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述预设软扭矩控制算法对电机控制算法进行补偿，得到电机控制指令的步骤之前，所述方法包括：
20、基于所述第一钻杆状态参数或所述第二钻杆状态参数，确定所述钻杆是否存在进入粘滑现象的趋势；
21、若存在进入粘滑现象的趋势，则执行所述基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述预设软扭矩控制算法对电机控制算法进行补偿，得到电机控制指令的步骤；
22、若不存在进入粘滑现象的趋势，则基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述电机控制算法，生成所述电机控制指令，并执行所述基于所述电机控制指令控制用于驱动所述钻杆的电机，以控制所述钻杆的步骤。
23、可选地，在所述通过所述数学模型得到第一钻杆状态参数，所述第一钻杆状态参数用于表征所述钻杆的状态的步骤之前，所述方法包括：
24、接收钻杆属性参数、电机属性参数以及工作环境属性参数；
25、将所述钻杆属性参数、所述电机属性参数以及所述工作环境属性参数输入至预设数学模型框架得到所述数学模型。
26、为实现上述目的，本申请还提供一种钻杆的控制装置，所述钻杆的驱动器集成预设软扭矩控制算法和所述钻杆的数学模型，所述钻杆的控制装置包括：
27、估计模块，用于接收钻井指令，通过所述数学模型得到第一钻杆状态参数，所述第一钻杆状态参数用于表征所述钻杆的状态；
28、补偿模块，用于基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述预设软扭矩控制算法对电机控制算法进行补偿，得到电机控制指令；
29、控制模块，用于基于所述电机控制指令控制用于驱动所述钻杆的电机，以控制所述钻杆。
30、为实现上述目的，本申请还提供一种钻杆的控制设备，所述钻杆的控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的钻杆的控制程序，所述钻杆的控制程序被所述处理器执行时实现如上述的钻杆的控制方法的步骤。
31、为实现上述目的，本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有钻杆的控制程序，所述钻杆的控制程序被处理器执行时实现如上述的钻杆的控制方法的步骤。
32、本申请实施例提出的一种钻杆的控制方法、装置、设备及可读存储介质。在本实施例中，钻杆的驱动器集成预设软扭矩控制算法和所述钻杆的数学模型，所述钻杆的控制方法包括：接收钻井指令，通过所述数学模型得到第一钻杆状态参数，所述第一钻杆状态参数用于表征所述钻杆的状态；基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述预设软扭矩控制算法对电机控制算法进行补偿，得到电机控制指令；基于所述电机控制指令控制用于驱动所述钻杆的电机，以控制所述钻杆。也即，一方面本实施例会在驱动器中集成预设软扭矩控制算法和数学模型，相比于现有epst系统中外接软扭矩控制装置的方案，本申请无需考虑软扭矩控制装和驱动器适配的问题，从而保证本申请中钻杆的控制方法的通用性。另一方面，驱动器中内置的预设软扭矩算法会根据内置的数学模型对电机控制算法进行扭矩补偿，得到电机控制指令。而电机控制指令将被用于控制电机，电机再驱动钻杆。可以理解的是，由于电机控制指令是在增加预设软扭矩控制算法对扭矩进行补偿的情况下得到的，基于该电机控制指令控制驱动钻杆的电机，可使得钻杆的扭矩波动趋近平稳，从而抑制粘滑现象，减少作业成本和风险。
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1.一种钻杆的控制方法，其特征在于，所述钻杆的驱动器集成预设软扭矩控制算法和所述钻杆的数学模型，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述预设软扭矩控制算法对电机控制算法进行补偿，得到电机控制指令的步骤包括：
3.如权利要求1所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述驱动器还配置有钻杆的观测模型，所述观测模型用于预测所述钻杆的状态，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述基于所述观测模型，得到第二钻杆状态参数的步骤包括：
5.如权利要求3所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述控制环路用于生成所述电机控制指令，所述通过所述第二钻杆状态参数对所述钻杆的控制环路进行修正的步骤包括：
6.如权利要求3所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述数学模型包括钻杆动力学模型以及钻杆摩擦力模型，所述通过所述第二钻杆状态参数对所述钻杆的控制环路进行修正的步骤还包括：
7.如权利要求3所述的钻杆的控制方法，其特征在于，在所述基于所述
8.如权利要求1至7任意一项所述的钻杆的控制方法，其特征在于，在所述通过所述数学模型得到第一钻杆状态参数，所述第一钻杆状态参数用于表征所述钻杆的状态的步骤之前，所述方法包括：
9.一种钻杆的控制装置，其特征在于，所述钻杆的驱动器集成预设软扭矩控制算法和所述钻杆的数学模型，所述钻杆的控制装置包括：
10.一种钻杆的控制设备，其特征在于，所述钻杆的控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的钻杆的控制程序，所述钻杆的控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的钻杆的控制方法的步骤。
11.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有钻杆的控制程序，所述钻杆的控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的钻杆的控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种钻杆的控制方法，其特征在于，所述钻杆的驱动器集成预设软扭矩控制算法和所述钻杆的数学模型，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述基于所述钻井指令、所述第一钻杆状态参数以及所述预设软扭矩控制算法对电机控制算法进行补偿，得到电机控制指令的步骤包括：
3.如权利要求1所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述驱动器还配置有钻杆的观测模型，所述观测模型用于预测所述钻杆的状态，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述基于所述观测模型，得到第二钻杆状态参数的步骤包括：
5.如权利要求3所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述控制环路用于生成所述电机控制指令，所述通过所述第二钻杆状态参数对所述钻杆的控制环路进行修正的步骤包括：
6.如权利要求3所述的钻杆的控制方法，其特征在于，所述数学模型包括钻杆动力学模型以及钻杆摩擦力模型，所述通过所述第二钻杆状态参数对所述钻杆的控制环路进行修正的步骤还包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：马天驹，朱鑫，魏文，王晓杰，孙磊，孙斌，
申请(专利权)人：深圳市汇川技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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