Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Задачи, информативные признаки и алгоритмы распознавания технологических ситуаций в бурении 14
1.1. Задачи распознавания и классификация технологических ситуаций 14
1.2. Информационная основа и принципы распознавания ситуаций 21
1.3. Измерение информативности признаков в задачах распознавания 35
1.4. Сокращение числа признаков в задачах распознавания 39
1.5. Алгоритмы распознавания технологических ситуаций в бурении 43
1.6. Постановка цели и задач исследований 54
Глава 2. Аппаратные средства распознавания технологических ситуаций при управлении процессом бурения скважин 56
2.1. Принципы управления технологическим процессом бурения скважин 56
2.2. Создание средств распознавания технологических ситуаций 63
2.3. Разработка средств технического диагностирования бурильной колонны 70
2.4. Полученные результаты и выводы 82
Глава 3. Разработка и оптимизация конструкции емкостного датчика виброакустических сигналов 84
3.1. Устройства для распознавания виброакустических сигналов 84
3.2. Исследование механических свойств мембраны емкостного датчика методом конечных разностей с помощью уравнений гиперболического типа 89
3.3. Оптимизация конструкции емкостного датчика виброакустических сигналов в заданном диапазоне рабочих частот 98
3.4. Полученные результаты и выводы 103
Глава 4. Математические критерии верификации виброакустических сигналов бурильной колонны для оптимального управления процессом бурения 104
4.1. Верификация виброакустических стохастических сигналов, описываемых авторегрессионной моделью 104
4.2. Оптимальное управление процессом бурения скважин на основе идентификации виброакустических сигналов бурильной колонны 108
4.3. Полученные результаты и выводы 123
Заключение 125
Литература 128
Приложение. Акт об использовании диссертационной работы 139
- Информационная основа и принципы распознавания ситуаций
- Разработка средств технического диагностирования бурильной колонны
- Оптимизация конструкции емкостного датчика виброакустических сигналов в заданном диапазоне рабочих частот
- Оптимальное управление процессом бурения скважин на основе идентификации виброакустических сигналов бурильной колонны
Информационная основа и принципы распознавания ситуаций
Традиционные меры предупреждения аварий и осложнений сводились в основном к предупредительному контролю состояния оборудования, инструмента, бурового раствора и выполнению заданных технологических параметров ведения процесса, устанавливаемых на основе опыта бурения [45, 78]. Предупреждение аварийных ситуаций в процессе бурения основывалось на Опыте бурильщика, обобщить который и формализовать в виде рекомендаций без соответствующих средств фиксации процесса довольно трудно.
Первыми исследованиями по формализации и систематизации, информа ционных моделей в виде аналоговых записей затрат мощности при алмазном бурении явились работы О. И. Шерстюка, Н. Н. Михеева и др. Информацион ной основой для распознавания технологических ситуаций служили специаль ные формы записи затрат мощности для различных забойных процессов (пред прижог и прижог коронки, заполирование алмазов и др.). Однако анализ анало говых записей самопишущего ваттметра показал большое: разнообразие и, что особенно важно, невозможность однозначного истолкования форм записи, а следовательно, и распознавания ситуаций. , Распознавание некоторых забойных ситуаций, например заполирование алмазов, осложняется тем, что затраты мощности на разрушение породы малы по сравнению с затратами мощности на холостое вращение и при большой глу 22 бине скважин возникновение этих ситуаций слабо отражается на характере записи затрат мощности. На практике, кроме диаграмм затрат мощности, бурильщик использует множество дополнительных параметров и признаков при распознавании замеченных ситуаций. Для повышения информативности бурения и возможности формализации процесса распознавания необходимо использовать комплекс доступных для измерения параметров и показателей бурения и выявлять принципиально новые признаки [66, 17]. Для исследования процесса бурения и возникающих технологических си туаций проведены специальные наблюдения на буровых агрегатах ЗИФ-1200 MP, оснащенных самопищущими ваттметрами Н-348 (скорость протяжки лен ты 60 мм/ч), расходомерами ЭМР и приборами для измерения скорости буре ния [24, 85]. Цель исследований - выявление характерных форм записи затрат мощности при различных ситуациях, возникающих в процессе бурения, и взаи- мосвязи при этом различных параметров и показателей бурения. При бурении скважин глубиной до 1800 м с использованием комплекса КССК проводили точный хронометраж всего процесса, а также фиксировали его параметры и по казатели по приборам. После каждого цикла по методике ВИТРа определяли показатели трещиноватости керна и петрографическую характеристику пород. Результаты исследований рассмотрены с учетом классификации технологиче ских ситуаций (табл. 1.1). ! Сложность распознавания ситуаций заключается в тесной взаимосвязи показателей процесса бурения, по которым можно оценивать состояние в скважине. Большинство ситуаций обусловлено изменением свойств породы в процессе углубления. Правильная оценка свойств пород и момента их смены в ! процессе бурения - гарантия своевременного изменения его режима, что, в свою очередь, предупреждает развитие многих неблагоприятных ситуаций: за-полирование алмазов при встрече твердых неабразивных пород, аномальный износ коронки и самозаклинивание керна в трещиноватых породах, разрушение керна легкоразмываемых или истираемых пород и др. На современном этапе можно оценивать свойства пород и их изменение в относительных понятиях: менее твердая, более твердая, менее трещиноватая, более трещиноватая, а петрографическую характеристику и ! физико-механические свойства определять по проектному геологическому разрезу [94, 51, 68]. В перспективе не исключена возможность оценки количественных показателей свойств породы по различным сигналам (акустическим, электриче I ским и др.) с помощью специальных средств их интерпретации. При этом, однако, не уменьшатся значения скорости бурения, затрат мощности и др. Механическая скорость бурения -информативный показатель оценки буримости пород, однако она постепенно снижается по мере износа коронки, в то время как свойства породы остаются неизменными. Поэтому для оценки свойств породы следует использовать и другие параметры, например затраты мощности на бурение. Исследования показали, что при глубине скважины 700- 900 м смена ! близких по твердости пород, таких, как аргиллиты, алевролиты, песчаники, известняки V-VII категорий по буримости, базальты VIII-IX категорий и другие, не вызывает изменения затрат мощности. Буримость этих пород не изменяется скачкообразно и для определения границы между ними необходимо црименять статистические критерии (пороговые значения), позволяющие выделить границу при неконтрастном изменении показателя во времени.
При смене пород, которые резко отличаются по свойствам, влияющим на буримость, например долеритов IX категории по буримости на песчаники и I алевролиты VI-VII категорий, происходит увеличение давления в гидроцилиндрах подачи станка при бурении с разгрузкой, отмечаемое индикатором веса, а на диаграмме киловатт-метра - уменьшение затрат мощности. На рис. 1.1 показано изменение затрат мощности при встрече на глубине 843 м угольного про-пластка V категории по буримости в песчаниках VII категории. Скорость бурения при этом увеличилась в 1,5 раза. Если при бурении внезапно происходит встреча пород, значительно отличающихся по крепости от вышележащих, то часто происходит самозаклинивание керна. Непредвиденная встреча угольных пластов чревата и полной потерей керна, поэтому очень важно заранее распознать встречу угля при бурении разведочных скважин [37, 39, 80, 93, 28, 102, 54,100].
Таким образом, при контрастном изменении буримости пород, кроме механической скорости бурения, признаком распознавания могут быть затраты ! мощности на разрушение породы, определяемые как разность полной мощности, расходуемой на вращение бурильной колонны до и после изменения буримости пород [90]. Надежность показателя механической скорости увеличивается при бурении самозатачивающимся породоразрушающим инструментом (им-прегнированными коронками и др.). В этом случае при постоянном режиме бурения можно ожидать надежного распознавания границ буримости. Однако режимы бурения меняются, причем часто произвольно вследствие динамики работы бурильной колонны и бурового оборудования [20, 22, 58].
Разработка средств технического диагностирования бурильной колонны
Методы и алгоритмы распознавания технологических ситуаций зависят от характера проявления ситуации (дискретный, непрерывный); и соответствующего распределения признаков, возможностей измерения признаков и бы- } строго вычисления критериев распознавания. Быстродействие и память ЭВМ позволяют эффективно и своевременно распознавать большинство ситуаций в бурении. Для распознавания дискретных ситуаций можно применять как детерминированные, так и вероятностные методы распознавания. Для использования вероятностных методов необходим большой объем информации об авариях в конкретных условиях. В детерминированных методах распознавания пороговые значения можно определять на основе расчетов прочности бурильных труб и инструмента. Наиболее сложно распознавать стадии развития ситуаций, так как необходимо реализовать вероятностные методы для непрерывных распределений признаков. Из множества известных алгоритмов для распознавания технологических ситуаций подходят лишь те, которые не требуют получения всего множества признаков для их классификации и отнесения к тому или иному классу распознаваемых объектов.
Рассмотрим возможные подходы к обоснованию алгоритмов распознавания технологических ситуаций при алмазном бурении. Из большого числа ситуаций (см. табл. 1.1) ограничимся несколькими, наиболее важными для управления процессом бурения: сменой пород по буримости, аномальным износом алмазной коронки (заполирование алмазов и предприжоговая ситуации) и самозаклиниванием керна. При постоянном режиме бурения самозатачивающимся инструментом в однородной по свойствам породе наиболее вероятным является нормальный закон распределения технологических параметров и показателей процесса бурения, так как они представляют результат влияния большого числа независимых факторов.
Экспериментальная проверка распределения скорости бурения в однородной по буримости породе и некоторых параметров режима бурения подтвердила гипотезу о нормальном распределении показателей [40]. Отклонения от нормального закона наблюдаются в выборках значений случайных величин, в которых не исключено преобладающее влияние каких-то измерений, отражающих условия, не являющиеся однородными для данной выборки. Это происходит, например, при объединении в одну группу пород с различными свой-ствами, но примерно с одинаковыми показателями буримости или при рассмотрении выборки, в которой показатели буримости соответствует разным состояниям износа коронки и т. д.
Некоторые исследователи считают, что скорость бурения не может иметь нормального распределения вследствие ограничения слева нулевым уровнем, так как с вероятностью, равной единице, скорость больше нуля и, следовательно, кривая плотностей вероятностей асимметрична. Однако это верно в том случае, если рассматривать показатели нескольких пород, отличающихся по буримости. Таким образом, если проверять текущую выборку показателя буримости пород на нормальность распределения, то отклонения от нормального закона могут свидетельствовать о том, что изменились условия бурения. Для нормального распределения с вероятностью 0,997 справедливо соотношение где Хг - текущее z -e измеренное значение в выборке; х - среднее (текущее) значение измеряемого показателя; а - среднее квадратическое отклонение.
Добавляя к выборке следующее значение, можно проверять, выполняется J ли это неравенство, и считать совокупность однородной, пока оно выполнено, и неоднородной, когда оно нарушается. Таким образом, можно решить задачу разделения пород по буримости в процессе бурения. В качестве критерия выделения однородных условий при нормальном распределении можно использовать и коэффициент вариации, определяемый по формуле кт =а/х. Известны попытки доказать, что при нормальном распределении предельное значение коэффициента вариации не может быть более 0,33 [88]. При этом отмечается условность критического значения коэффициента вариации, справедливого лишь для «идеального» нормального распределения.
Фактические значения коэффициента вариации не имеют указанного предела, так как оих могут изменяться независимо друг от друга. Тем не менее использование коэффициента вариации для разделения пород по буримости более целесообразно, чем среднего квадратического отклонения а, поскольку за критическое значение о нужно либо принимать результат расчета первых двух или нескольких текущих (скольких - неизвестно) показателей, либо определять пороговое значение о по статистическим данным. Пороговое значение коэффициента вариации, вообще говоря, также надо определять по опытным данным, но поскольку коэффициент вариации - относительная величина, с ней удобнее оперировать в практических расчетах.
С учетом этого задача определения границ пород одинаковой буримости может быть решена следующим образом. По мере поступления цоказателей буримости на вход вычислительного устройства рассчитываются коэффициенты ! вариации изменяющейся по объему выборки. Тот показатель, который будучи присоединенным к выборке, привел к коэффициенту вариации, превышающему допустимый порог, считается граничным, соответствующим породе (интервалу глубины), которая отличается по буримости от предыдущей. В качестве показателя буримости можно использовать значения механической скорости, если режим бурения не меняется, или удельные показатели буримости, например углубка - за оборот, с учетом возможности решения задач распознавания.
Необходимо отметить, что критерии а и ка, как показали экспериментальные проверки, довольно чувствительны к изменению среднего и дисперсии показателей. Неоднородность выборки заключается в том, что новые значения относятся к генеральной совокупности с другими параметрами (х и а) и критерии это обнаруживают. Хотя в некоторых случаях, например при I встрече пропластков пород, резко отличающихся по буримости от вмещающих, чувствительность критерия может привести к ложному сигналу об изменении буримости, а точнее, этот сигнал может опоздать, так как пропласток будет пробурен. Поэтому статистический критерий должен обосновываться в конкретных условиях.
Главный же недостаток критерия заключается в том, что алгоритм позволяет установить лишь факт изменения буримости пород без указания рричины, а также не распознает другие ситуации. Для распознавания причины изменения буримости пород и других технологических ситуаций можно использовать известные, закономерности, частично рассмотренные выше.
Оптимизация конструкции емкостного датчика виброакустических сигналов в заданном диапазоне рабочих частот
В настоящее время при бурении скважин широко используются различ ные программно-аппаратные средства, имеющие в своем составе системы ис кусственного интеллекта. Их функциональные, логические и арифметические возможности позволяют реализовать сложные алгоритмы управления процес сом бурения. При этом проблема создания информационно-измерительной сис темы (ИИС) для управления технологическим процессом бурения; скважин на базе персонального компьютера (ПК) связана с разработкой алгоритмов и про- .. . грамм, что позволяет без больших затрат времени и средств изменить логику работы ИИС, причем не только на этапе разработки и отладки, но и в процессе эксплуатации, т. е. модернизировать ИИС по мере накопления опыта бурения и совершенствования моделей и алгоритмов управления. Таким образом, при создании ИИС важное значение приобретают разработка эффективных матема тических критериев и алгоритмов управления и их качественное программиро вание. ИИС должна обеспечивать управление процессом бурения и спуско подъемными операциями, а также решение других задач, возникающих при бу рении скважины. Основную сложность и актуальность на современном этапе представляет оптимальное управление режимом бурения. Эффективность вращательного бу- рения зависит от определенного соотношения частоты вращения коронки п, осевой нагрузки Р и расхода промывочной жидкости Q. Создание самонастраивающейся системы управления процессом бурения необходимо рассматривать как важный этап в повышении производительности бурения, поскольку выбор оптимального сочетания параметров режима бурения оператором вследствие ограниченности его физических возможностей по восприятию и анализу текущей информации не всегда обеспечивает правильность ведения процесса бурения. Сущность оптимального управления процессом заключается в выборе таких значений входных регулируемых параметров, которые обеспечивали бы экстремальное значение целевой функции. Используются следующие критерии оптимальности управления: максимум механической скорости, максимум рейсовой скорости и минимум стоимости 1 м бурения скважины при соответст- I вующих ограничениях по качеству бурения [32]. Критерий минимума стоимости более точно отражает цель оптимального управления бурением, чем критерий максимума механической скорости. Однако при соблюдении некоторых требований можно достичь пренебрежительно малого отличия результата управления по максимуму механической скорости от управления по минимуму стоимости. Кроме того, управление по минимуму стоимости требует решения задачи прогнозирования времени спуско-подъемных операций и износа поро-доразрушающего инструмента, что сделать с требуемой точностью трудно, а это приводит к тому, что управление по критерию минимума стоимости может оказаться даже менее эффективным.
Поэтому на данном этапе развития ИИС параметры бурения относите ль- ! но неглубоких скважин целесообразно оптимизировать по критерию максимальной механической скорости с учетом эмпирических ограничений, определяющих допустимые граничные режимы работы буровых инструментов. Указанные ограничения могут в достаточной степени отражать критерий минимума стоимости. В процессе развития ИИС по мере накопления опыта эксплуатации их в реальных условиях должны совершенствоваться методы оптимизации, и, в конечном счете, возможна непосредственная реализация управления по критерию минимума стоимости.
Необходимо также заметить, что критерий оптимальности следует выбирать исходя из производственных и геолого-технических условий, т. е. в одних условиях требуется вести бурение с максимальной механической скоростью, в j других - с минимальной стоимостью, при определенных условиях основным .-; требованием может стать требование высокого выхода керна или требование.
сведения к минимуму вероятности аварий и осложнений. Все это надо учиты вать при разработке ИИС, и программные средства должны обеспечивать в принципе реализацию многокритериального управления. Критерий оптималь ности можно выбирать либо автоматически в результате анализа текущих усло вий, либо по командам, поступающим от оператора-бурильщика или с диспет черского пункта. Рассмотрим управление процессом бурения по максимуму механической скорости. Имеются способы нахождения максимума механической скорости путем регулирования одной переменной при стабилизации остальных переменных; двух переменных Р (нагрузки) и п (частоты вращения) при стабилизации количества промывочной жидкости Q. Известны также способы функционального регулирования, заключающиеся в том, что один из параметров регулируется оптимизатором, а другой - при помощи функционального преобразователя на основе предварительно заложенной программы. Однако эти методы обладают существенными недостатками. Управление по одному параметру не может обеспечить оптимального режима бурения, так как не осуществляется поиск оптимальных значений других параметров. Подобное управление долучило распространение благодаря простоте реализации, что важно при создании экстремальных регуляторов. Более совершенно управление по двум параметрам Р и п. Самонастраивающаяся система регулирует параметры режима бурения согласно зависимости Рп - const. При этом мощность, потребляемая приводом і вращателя, остается постоянной.
Регулирование процесса бурения по зависимости Рп = const некоторые исследователи считают наиболее целесообразным при условии, что осевая нагрузка Р обеспечивает объемное разрушение породы забоя. Однако задать заранее оптимальный уровень мощности, обеспечивающий максимум скорости бурения, практически невозможно, тем более что на уровень мощности, потребляемой при бурении, влияют и глубина, и угол наклона скважины, и ее состояние. Регулирование процесса бурения по указанной зависимости приемле мо лишь в ограниченных условиях, когда изменение Р или п одинаково влияет на параметры управления. В колонковом бурении требование сохранности керна ограничивает возможность форсирования нагрузки для многих пород, а особенности разрушения пород алмазными коронками обусловливают большую \ значимость параметра частоты вращения, поэтому управлять процессом бурения по уровню мощности трудно, так как необходимо знать, за счет какого параметра увеличивать или снижать этот уровень.
Оптимальное управление процессом бурения скважин на основе идентификации виброакустических сигналов бурильной колонны
Три сигнала с блока 1 по координатам X, Y и Z усиливаются блоком 2 усилителей и подаются на аналоговый коммутатор 11, который пропускает на свой выход только один из входных сигналов в зависимости от состояния счетчика 26, дешифрируемого дешифратором 25. Этот сигнал поступает на первый фильтрующий элемент 12, выполненный в виде управляемой гребенки фильтров. Амплитудно-частотная характеристика этого фильтрующего элемента яв-ляется регулируемой и пропускает только определенную часть спектра входного сигнала, зависящую от кода на выходе счетчика 27. У выбранной части спектра входного сигнала выделяется огибающая на детекторе 14 и отфильтровываются сигналы несущей частоты на втором фильтрующем элементе 13, вы ! полненном в виде фильтра нижних частот. Напряжение с выхода второго элемента 13 поступает на АЦП 6, где происходит преобразование его в цифровой код по переднему фронту сигнала с выхода триггера 23. По окончании преобразования АЦП 6 формирует положительный фронт на втором выходе, который через третий вход блока 7 управления и открытый элемент И 39 по входу коммутатора 42 проходит на второй выход блока 7 управления. Этот сигнал далее поступает на синхронизирующий вход записи второго блока 4 памяти. По его переднему фронту происходит запись цифрового кода с выхода АЦП! 6 в соответствующую ячейку памяти. Адрес ячейки блока 4 памяти определяется цифровым кодом на втором счетчике 27, разрешающим сигналом на .одном из выходов дешифратора 25 и кодом на выходе блока 30 элементов ИЛИ. Код на выходе блока 30 повторяет код на выходе второго ключа 17, открытого разре- j шающим сигналом с четвертого выхода блока 7 управления, и, следовательно, ; код, задаваемый вручную на первой группе входов устройства, поступает на третью группу адресных входов второго блока 4 памяти. При обучении датчики устанавливаются на объекте, в заранее выбранные места, и на первой группе входов устройства устанавливается код образа.
Блок 30 элементов ИЛИ осуществляет дизъюнкцию сигналов с соответствующих выходов второго ключа 17 и третьего счетчика 28. В режиме обучения, т.е. записи информации во второй блок 4 памяти, третий счетчик 28 находится в нулевом состоянии под воздействием сигнала с выхода инвертора 29 и, следовательно, на выходах блока 30 элементов ИЛИ имеется код первой группы входов устройства. В режиме распознавания второй ключ 17 закрыт нулевым сигналом с четвертого выхода блока 7 управления и, следовательно, никаких сигналов на выходе второго ключа 17 нет. Это происходит по той причине, что второй ключ 17 не является запоминающим устройством, а выполнен на основе комбинаторной логики. При подаче нулевого сигнала на управляющий вход на входах элементов ИЛИ-НЕ имеется нулевой сигнал, не мешающий прохождению кода счетчика 28 через блок 30 элементов ИЛИ на адресные входы блоков 4 памяти. По переднему фронту сигнала конца преобразования со служебного выхода АЦП 6 импульс проходит через открытый разрешающим потенциалом триггера 36 элемент 38 И и через элемент ИЛИ 41 блока 7 управления на счетный вход первого счетчика 26, переключая его в следующее со стояние. Соответственно изменяется положение разрешающего потенциала на выходе дешифратора 25, который подключает сигнал с другого датчика на выход коммутатора 11. Кроме того, также по переднему фронту со служебного выхода АЦП 6 формирователь 24 формирует импульс, длительность которого равна времени записи информации во второй блок 4 памяти. По заднему фронту этого импульса происходит сброс АЦП 6 и триггера 23, подготавливая их к следующему опросу.
При опросе всех датчиков в одном частотном диапазоне импульс переполнения с выхода первого счетчика 26 переключает второй счетчик 27 в следующее состояние. Таким образом происходит опрос всех датчиков по всем частотным диапазонам, и их показания в цифровом виде запоминаются во втором блоке памяти 4. При опросе последнего датчика по последнему частотному диапазону импульс переполнения с выхода второго счетчика 27 поступает на второй вход блока 7 управления, где он устанавливает триггеры 35 и 36 в исходное состояние, снимая тем самым разрешение на работу блока памяти, и путем запрета установки триггера 23 в единичное состояние запрещает работу АЦП 6. Нулевой уровень сигнала с выхода триггера 36 закрывает элемент И 38, запрещая прохождение импульсов на вход первого счетчика 26. Код на выходе последнего не изменяется и не изменяется адрес выборки второго блока 4 па 76 мяти. Это происходит в конце обучения отдельного образа и практически озна- ! чает конец работы блока 4 памяти. После этого происходит смена образа у исследуемого объекта и процесс обучения повторяется путем подачи импульса «Пуск» на первый вход устройства. После обучения по всем предусмотренным заранее возможным состояниям контролируемого объекта процесс обучения заканчивается.
В режиме распознавания образов исследуемого объекта коммутатор 42 блока 7 управления переключается в режим «Распознавание». При, этом закрывается второй ключ 17, запрещая внешнюю установку номера образа исследуемого объекта, и закрывается элемент И 39, запрещая подачу импульсов ; синхронизации записи на второй блок 4 памяти. Кроме того, процесс распознавания оканчивается лишь при опросе всех ячеек памяти всех занесенных во j второй блок 4 памяти образов исследуемого объекта. Для этого импульс переполнения с выхода второго счетчика 27 поступает на счетный вход третьего счетчика 28 путем переключения тумблера 42. Сброс триггера 35 в этом случае осуществляется импульсом переполнения третьего счетчика 28.
Процесс распознавания начинается также установкой датчиков блока 1 в исследуемый объект, подлежащий контролю. При подаче импульса «Пуск» на первый вход устройства начинается процесс опроса датчиков, аналогичный режиму «Обучение». Однако цифровые данные исследуемого объекта записываются в первый блок 3 памяти. При опросе всех датчиков по всем частотным диапазонам импульсом переполнения со второго счетчика 27 триггер 36 устанавливается в исходное состояние.
