随钻测井数据声波无线传输方法研究

LWD data transmission is one of the key technologies for achieving intelligent drilling. Acoustic wave wireless transmission technology is a kind of LWD data transmission technology which takes the elastic waves propagating along the drill string as carrier to transmit measure data to the ground. Its transmission rate is much more higher than other transmission technologies such as Mud-Pulse-Transmission and Electromagnetic-Transmission. And it is a emerging, promising technology for LWD data distance transmission. However, acoustic noise, being generated during drilling by the drilling equipment and mud circulation, and signal attenuation in the transmission medium and especially the high reflectivity of the pipe joints caused the impulse response of the drill string lasts for hundreds of milliseconds. All those can cause serious Inter-Symbol Interference and eventually lead to the transmission capacity of the channel dropped significantly. To address this problem, after deeply analyzing the sound propagation characteristics of the drill string, project team proposes a transmission technology based on SC-FDE technology. In order to improve the reliability and reduce the error rate of data transmission, we studied the channel coding/decoding technology and signal modulation/demodulation techniques that suitable for acoustic transmission channel characteristics. Meanwhile, we propose the use of improved particle swarm wavelet neural network for detection and extraction of the acoustic signals with strong noise background noise to maximize this system's noise eliminating and data transmitting capability.

随钻测井数据传输是实现智能化钻井的关键技术之一，声波无线传输技术是利用沿钻柱系统传播的弹性波为载波，将测量数据传输到地面的一种随钻数据传输技术，其传输速率比泥浆脉冲传输、电磁波传输等无线传输技术要高1～2个数量级，是一种新兴的、有发展前途的随钻数据遥传技术。然而钻井过程中由钻井设备、泥浆的循环等产生的声波噪声以及信号在介质中传播的衰减吸收，特别是钻杆接头的高反射性，使得钻柱的脉冲响应持续达数百毫秒，这将造成严重的码间干扰，并最终导致信道的传输能力大幅下降。针对这一难题，本课题在深入分析钻柱系统的声传播特性的基础上，提出基于SC-FDE技术的声波无线传输通信系统模型，并研究适合于声波传输信道特性的信道编解码技术以及随钻数据的调制解调技术，降低误码率、提高传输的可靠性。同时提出利用改进的粒子群-小波神经网络在井口对随钻环境强噪声背景下的声波信号进行检测和提取，最大限度地消除噪声，提高传输能力。

在国家自然基金青年项目资助下，本项目按照申请书的内容和预定目标，以随钻测井数据在周期性钻柱上的声传输为研究对象，围绕以下四点内容展开了系统研究，这其中包括：一、井下周期性钻柱声波信道模型理论分析及仿真；二、构建声波无线传输通信系统模型；三、强噪声背景下微弱声波信号的去噪和检测；四、传输系统工程设计及实验样机研制。项目组首先由钻杆和接箍周期性级联的钻柱声波信道进行了理论建模和仿真分析，结果显示深井的无线信道呈现明显的梳状滤波器特性，由通带和阻带分割，通带和阻带相间分布；同时，可以观察到，频率越高，通带的带宽越窄，而阻带则越宽；随着钻柱级联数增加，信号衰减越大，通带越窄，通阻带向低频偏移。接着研究了基于矢量OFDM技术的随钻数据声波传输系统模型，在此基础上，研究了适用于钻杆信道的编码技术以进一步降低系统的误码率。接着研究了基于改进粒子群小波神经网络算法的强噪声背景下微弱声波信号的去噪和检测方法，探索了三种粒子群寻优算法，并利用改进的粒子群算法来训练小波神经网络，大大提高了网络的收敛速度和收敛精度，实际应用到声波信号检测中，取得了较好的效果。最后项目组从工程实现的角度出发，进行了传输系统工程设计及实验样机研制。. 受本自然基金青年项目资助，项目在执行的三年期间，发表相关期刊和会议论文15篇，授权中国发明专利3项，申请中国发明专利2项，登记软件著作权1项。项目负责人及相关参研人员参与国际学术会议4人次，相关的关键算法作为核心成果获得省部级科技进步三等奖2项。 . 以上取得的成果基本达到本项目的考核指标和预期目标，为寻求适应随钻测井数据声波无线传输的通信系统及应用提供了理论支持与实践指导。