Разработка методов оценки технического состояния шарошечных долот в процессе бурения Москвин Сергей Анатольевич

Содержание к диссертации

Введение

1 Методы и способы оценки технического состояния забойного оборудования. Применение интеллектуальных систем в бурении 7

1.1 Способы получения забойной информации 7

1.2 Обзор способов и методов оценки технического состояния забойного оборудования 11

1.3 Автоматизированные и интеллектуальные системы, разработанные для бурения скважин 21

1.4 Выводы 26

2 Основные положения виброакустической диагностики применительно к забойному объекту диагностирования 30

2.1 Общая теоретическая схема поиска и выбора диагностических признаков 30

2.2 Особенности формирования информативного сигнала для диагностирования породоразрушающего инструмента 32

2.3 Некоторые характеристики колебательных процессов, используемые в диагностических целях 36

2.4 Метод распознавания образов для оценки технического состояния 42

2.5 Основные допущения, принимаемые при анализе экспериментальных сигналов. Стратегия анализа данных для оценки износа долота 46

2.6 Выводы 47

3 Промысловые исследования колебательных процессов при бурении. Анализ спектров колебаний 48

3.1 Исследовательский комплекс для измерения колебаний при бурении 48

3.2 Исследования колебаний бурильной колонны и промывочной жидкости на буровой 52

3.3 Построение спектральной плотности мощности сигналов, сравнение спектров 62

3.4 Анализ площади спектра продольных колебаний 65

3.5 Анализ площади спектра поперечных колебаний 70

3.6 Выводы 72

4 Оценка технического состояния и отказа долота 74

4.1 Применение дихотомического метода распознавания образов для обработки экспериментальной информации 74

4.2 Разработка критерия оценки технического состояния долота 76

4.2.1 Состав информативных частот. Анализ изменения амплитуд информативных частот в процессе долбления 81

4.2.2 Подбор вида функциональной зависимости 87

4.2.3 Критерий оценки технического состояния долота 93

4.3 Прогнозирование отказа породоразрушающего инструмента 95

4.3.1 Определение доверительных интервалов критической глубины с использованием «универсальных» множеств информативных частот 98

4.3.2 Доверительные интервалы критической глубины с использованием различных множеств информативных частот 102

4.4 Алгоритм оценки технического состояния долота 107

4.5 Выводы 111

Основные выводы 112

• Автоматизированные и интеллектуальные системы, разработанные для бурения скважин
• Некоторые характеристики колебательных процессов, используемые в диагностических целях
• Исследования колебаний бурильной колонны и промывочной жидкости на буровой
• Состав информативных частот. Анализ изменения амплитуд информативных частот в процессе долбления

Введение к работе

Актуальность проблемы. Оценка технического состояния оборудования является актуальным вопросом на современном этапе развития техники. С каждым годом диагностике машин и агрегатов, оценке технического состояния и прогнозированию остаточного ресурса объектов нефтяной промышленности уделяется все большее внимание.

Большое значение имеет полное использование ресурса бурового оборудования и инструмента. Поэтому в практику бурения все больше внедряются методы диагностики и оценки технического состояния оборудования. При бурении скважин наиболее сложным объектом для диагностирования является глубинное оборудование - забойный двигатель и породоразрушающий инструмент. Для практики бурения знание и особенно прогнозирование состояния забойного оборудования в процессе работы позволяет избежать многих осложнений при бурении, полнее использовать ресурс забойного двигателя и долота. Рациональное использование ресурса долота и забойного двигателя является актуальной проблемой и связано с периодической оценкой состояния по определенным критериям. Особенно важно оценить техническое состояние и спрогнозировать остаточный ресурс бурового долота.

Цель работы

Разработка методики оценки технического состояния и прогнозирования отказа породоразрушающего инструмента в процессе бурения.

Основные задачи работы

1. Анализ существующих методов оценки технического состояния глубинного бурового оборудования.

2. Экспериментальное исследование работы бурильного инструмента в процессе бурения скважины.

3. Разработка критериев оценки технического состояния долота.

4 Разработка способа определения технического состояния долота в

процессе бурения.

5 Разработка способа прогнозирования отказа породоразрушающего
инструмента в процессе бурения.

Научная новизна работы.

4. Для оценки состояния породоразрушающего инструмента впервые предложен дихотомический метод распознавания образов

5. Построена регрессионная экспоненциальная модель, характеризующая зависимость информативных признаков, полученных из спектров продольных и поперечных колебаний бурильной колонны, от технического состояния долота.

6. Разработан критерий оценки технического состояния долота, который определяется как отношение значений регрессионной экспоненциальной модели в начале и в процессе бурения.

Практическая ценность работы.

7. Разработана методика оценки технического состояния породоразрушающего инструмента и прогнозирования отказа породоразрушающего инструмента в процессе бурения с использованием методов распознавания образов, которая используется в Азнакаевском филиале ООО «Татнефть-бурение» -Азнакаевском управлении буровых работ.

8. Разработано программное обеспечение для прогнозирования отказа породоразрушающего инструмента, которое используется в учебном процессе филиала УГНТУ в г.Октябрьском.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на:

научно-практическом семинаре «Опыт, проблемы и перспективы внедрения виброакустических методов контроля и диагностики машин и агрегатов». (Октябрьский, февраль 2000);

»

втором международном симпозиуме «Наука и технология углеводородных дисперсных систем». (Уфа, октябрь 2000);

IV Всероссийской научно-практической конференции «Современные технологии в машиностроении-2003». (Пенза, февраль 2003);

научно-технической конференции «АлНИ-2002». (Альметьевск, апрель 2003);

международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии». (Пенза, май 2003); Публикации.

Основные результаты диссертационной работы отражены в 11 публикациях, из которых 8 статей и 3 тезиса.

7 1 МЕТОДЫ И СПОСОБЫ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

ЗАБОЙНОГО ОБОРУДОВАНИЯ. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В БУРЕНИИ

В і процессе бурения возникают колебания бурильной колонны, пульсация бурового раствора, колебания осевой нагрузки. Все эти колебания несут информацию на фоне многочисленных помех о процессах, которые происходят на забое скважины. Выделению полезной информации посвящены работы многочисленных авторов. Работы ведутся по многим направлениям, среди; которых оценка состояния долота и забойного двигателя является одним из основных. Получение информации: с забоя осуществляется несколькими способами.

111 СПОСОБЫ ПОЛУЧЕНИЯ ЗАБОЙНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Информация с забоя передается на устье скважины по так называемым «каналам связи». Изучением каналов связи и получением информации в процессе бурения занимались А.В. Алиев, Т.М. Алиев, В .П. Варламов, А.С. Галеев, Б.А. Грачев, Ю.В; Грачев, И:Л. Гуреев, Т.П: Даева, В.И. Демихов, В.Е. Копылов, А.Иі Леонов, A.F. Мамиконов^ А.Мі Мелик-Шахназаров, К.Б. Пальчик, А.А. Погарский,.Г.И: Рзаева, Ю.А. Савиных, А.Г. Черемных, В1П. Чупров, Ю.К. Шлык и многие другие.

Существуют две классификации. каналов связи. Одни < авторы систематизируют каналы как искусственные (проводные) и естественные (массив: горных пород, бурильная колонна, промывочная: жидкость). Другие авторы подразделяют их на электрические:и неэлектрические каналы [40,59]. Однако получение информации с забоя можно представить общей; схемой, которая характеризует все разновидности каналов связи (рисунок 1).

На рисунке 1 показано, что передача сигнала от забойного источника до устья осуществляется либо посредством; специального забойного передатчика, либо без него (например, по колонне бурильных труб). На устье сигнал принимается приемным устройством и передается в блок обработки, а затем отобра-

жается в удобной для восприятия форме. Блоком для обработки и отображения информации служит компьютер.

линия (канал)

связи забоя с

устьем

_—г

прием информации

Обработка информации

Отображение информации

забойный: передатчик

источник информации

Рисунок 1.1- Схема передачи информации с забоя скважины

Учитывая вышеперечисленные классификации и приведенную схему, рассмотрим характерные особенности каналов связи с забоем скважины.

Электропроводный канал связи выполняется из изолированного провода, размещаемого внутри колонны бурильных труб.

Преимуществом проводной линии связи является достоверность передаваемых сигналов, высокая скорость передачи по сравнению с другими линиями связи, большое число передаваемых параметров как геологического, так и технологического характера, высокая помехозащищенность. Проводной электрический канал обладает заранее известной амплитудно-частотной характеристикой, поскольку является искусственно организованным каналом. Существенным недостатком является наличие кабеля внутри колонны бурильных труб. Даже у современных электропроводных каналов есть проблема надежности кабеля, обеспечения герметичности и виброзащищенности забойных устройств. Каналом связи может служить токоподвод электробура, причем как при турбинном бурении, так и при бурении электробуром.

В беспроводном электрическом канале в качестве линии связи используется колонна бурильных труб, окружающие ее промывочный раствор

9 и горные породы. В результате существования разницы между

сопротивлениями материала труб, окружающей её промывочной жидкости и

массива пород колонна используется как канал для передачи электромагнитных

сигналов с забоя на поверхность.

Беспроводный; электрический; канал связи обладает наихудшей помехоустойчивостью, высоким уровнем затухания электромагнитных колебаний [35]. Затухание зависит от глубины скважины, удельных электрических сопротивлений материала бурильных труб и горных пород, от частоты колебаний. Существует проблема дальности передачи. Использование труб как электрического канала > связи возможно' в скважинах глубиной 1000-1500м при низких удельных сопротивлениях окружающих пород (удельное сопротивление пород приблизительно ЗОм*м) и до больших глубин, порядка 2200-3900 м, при бурении в породах, представленных высокими удельнымш сопротивлениями (удельное сопротивление около 40Ом*м) [16]. Вследствие сильного затухания сигналов передачу информации с забоя скважин на поверхность в общем случае можно' производить до глубины 2-3 км [16]. Для; передачи с больших глубин: потребуется применение весьма значительных мощностей (около 1000 * кВт и более) забойного передатчика, или применение ретрансляционных пунктов для приема сигналов, идущих от забойного передающего устройства, их усилении и дальнейшей передачи на поверхность. Для районов с малым; удельным сопротивлением горных пород канал может использоваться только с применением принципа, ретрансляции, расстояние между ретрансляторами (800-1000 м) выбирается из условия гарантированного приема сигнала. Забойная аппаратура* для ввода информации (в виде электромагнитного сигнала) в линию довольно сложна, требует тщательного обслуживания и специально подготовленного персонала.

В гидравлической линии? связи передача; ведется сигналами; в виде акустических колебаний звуковых частот или ударных волн давления, возбуждаемых тем или иным; способом; в- среде промывочной жидкости. Использование промывочной жидкости в качестве естественного канала связи может осуществляться по двум основным направлениям — по линии нагнетания

10 промывочной жидкости, которая в литературе часто называется гидроканалом

передачи информации, и по жидкости затрубного пространства. Огромным

преимуществом гидроканала является высокая степень однородности его

акустических свойств, несмотря на то, что гидроканал заполняется как

технической водой, так и глинистым раствором, содержащим микрочастицы и

растворенную газовую смесь [40]. В гидроканале низкая пропускная

способность и запаздывание сигналов из-за ограниченной скорости!

распространения ударных волн давления в среде промывочной жидкости [38].

Кроме того, для передачи информации по гидроканалу, необходимо

предъявлять высокие требования к качеству промывочной жидкости.

Все вышеперечисленные каналы требуют специальных забойных устройств для ввода информации в канал.

Канал получения информации с забоя посредством окружающих горных пород называется сейсмоакустическим или акустическим каналом. Основными недостатками сейсмоакустического вида передачи информации являются высокий уровень затухания и низкая помехозащищенность. Названные недостатки этого метода связаны с тем, что массив горных пород неоднороден по своим свойствам, то есть «не определен» в акустическом смысле. Пласты имеют анизотропные свойства и различные. углы залегания. В горных породах встречаются локальные неоднородности, называемые пропластками, часто пласты насыщенны флюидами. Все это делает картину сейсмического поля сложной- для' интерпретации^ поскольку регистрируемый на* поверхности акустический сигнал, многократно преломляется- и отражается при прохождении массива пород от забоя к поверхности:

Механической линией связи в бурении служит колонна бурильных труб; Передача информации по колонне осуществляется в виде волн упругих деформаций[50, 55, 73, 87]. Вї отличие от сейсмоакустического данный канал более однороден по своим физическим свойствам, волновые характеристики \. отдельных его звеньев заранее известны.

Механический канал позволяет обойтись без дополнительных устройств для ввода колебаний в линию связи. Особенности механического канала связи следующие:

возможность одновременного контроля ряда забойных параметров без искусственной линии связи и без специального забойного устройства (датчика), которое является наиболее слабым узлом всех применяющихся телесистем;

искажение сигнала при его прохождении по каналу вследствие рассеяния и отражения энергии упругих волн, наличия помех и возможности резонансных явлений;

' временная задержка информации, получаемой с забоя, которая

определяется скоростью упругих волн в буровой колонне.и её длиной, в

скважине глубиной 1 км эта задержка равна 0,2 сек;

Зарегистрированный на устье сигнал требует специальных методов обработки, что усложняет интерпретацию полученной информации;

Электропроводный канал связи, беспроводный электрический канал, гидроканал используются в современных телеметрических системах российского и зарубежного производства, механический» канал нашел применение в основном в исследовательских работах [52].

1.2 ОБЗОР СПОСОБОВ И МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЗАБОЙНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

Забойное оборудование представляет собой машинный агрегат, к которому энергия подводится по бурильной колонне. Машинный агрегат состоит из рабочей машины — долота, и забойного двигателя, преобразующего подводимую по колонне энергию во вращательное движение долота [13]. Отказ машинного агрегата приводит к остановке бурения. Причиной отказа машинного агрегата может быть отказ долота или забойного двигателя. Элементы машинного агрегата могут быть неработоспособными либо в результате дефекта производства или сборки, либо в результате изнашивания и выработки ресурса оборудования. Первая причина связана с технологией

12 изготовления и обеспечением надежности производства; от чего и зависит

длительность эксплуатации.

Вопросы; надежности долот рассматривались с начала их применения. Исследователи изучали различные факторы, влияющие на вероятность безотказной работы и интенсивности отказов шарошечных долот. Это физико-механические свойства горных пород, конструкция долот, тип вооружения[16,33,74]. В других источниках [19,77,75] рассматривается надежность долот, обеспечиваемая в процессе изготовления, т. е. рассматриваются пути и способы повышения качества в процессе изготовления долота. Вопросы оценки технического состояния в процессе бурения не рассматриваются в перечисленных работах.

Как показывает практика бурения, долото является наиболее изнашиваемым элементом машинного агрегата. Как правило, для бурения интервала скважины необходимо при использовании одного забойного двигателя несколько долот. При бурении пятьдесят процентов аварий от общего количества приходится на аварии с долотами. Причиной выхода долота из строя является износ вооружения шарошек долота и износ опор шарошек. Предназначенные для высокооборотного' бурения долота с негерметизированной опорой изнашиваются по опоре в восьмидесяти процентах случаев выхода долот из; строя [77]. У долот для низкооборотного бурения с герметизированными опорами и улучшенным вооружением, часто происходит разгерметизация опоры, в і результате долота отказывают из-за интенсивного усталостно-абразивного изнашивания; подшипников [77]. Согласно [34], стойкость опоры должна быть выше стойкости его вооружения, поскольку износ вооружения; грозит лишь остановкой' бурения для смены долота; а неконтролируемый или преждевременный износ опоры может вызвать аварийную ситуацию. Однако в практике часто происходит наоборот -при мало изношенном вооружении шарошки заклинены или имеют большой люфт, что связано с износом опор.

Многие исследования направлены на разработку методик и критериев для оценки технического состояния бурового долота: и забойного двигателя;

13 Авторами различных методик и рекомендаций по оценке технического

состояния забойного оборудования являются В.А. Бражников, Е.Г. Иванов, Е.И.

Ишемгужин, В.П. Милованов, Г.Н. Семенцов, Б.З. Султанов, В.У. Ямалиев и

другие.

Перечисленные авторы предлагают различные критерии для оценки износа породоразрушаюшего инструмента.

Одним из предлагаемых критериев является технологический критерий определения момента смены долота по его износу, выраженный величиной Су, равной отношению рейсовой скорости vp и средней за At (3 и б мин) механической скорости v_M [20,59]

Су =--. (1.1)

v_M Был создан прибор, использующий этот критерий [20,59], который прошел испытания в условиях промысла. Максимальные параметры одного долбления, которые может воспринять прибор: проходка долота 100 м, время бурения 20 час, время спуско-подъемных операций 20 час, габариты прибора 250X320X500 мм, вес прибора 15 кг.

В работе [69] рассмотрены следующие критерии отработки долот.

стопроцентная отработка долот;

критерий максимальной рейсовой скорости v_pmax. Он учитывает работу долота и продолжительность рейса, а выбор его обусловлен максимумом на кривой зависимости рейсовой скорости от времени.

v_P =-^-, (1.2)

t + t_Cn

где а, п - опытные коэффициенты, ten — время спуско-подъемных

операций.

Согласно критерию за эффективное время отработки долот принимается время, за которое рейсовая скорость достигает максимума.

h = ^- 0-3)

1-И

14 Отработано 8 долот, продолжительность отработки составила 2,8 - 5,48 ч. По

трем долотам время, через: которое долото было поднято, соответствует

значению /э» при этом износ опоры составил 40-60%, вооружения 40-80%.

Остальные пять долот подняли на 0,5 -1ч позже, чем первые, при этом износ

опоры составил 50-70%, вооружения 60-85%. Долота отрабатывались на

глубине 1300-1400м. На глубинах более 2000 м шарошечные долота

срабатываются до достижения точки максимума рейсовой скорости на

кривой, поэтому в данном случае критерий v_pmax был і признан, непригодным.

Только для; алмазных долот и долот ИСМ на этих глубинах оправдано

применение этого критерия.

Критерий: минимальной себестоимости 1 м проходки, С_тіп. На: практике реализация этого критерия по сравнению с критерием v_pmax связана со значительной передержкой долота на забое, что, естественно, влечет за собой аварии. В крепких и твердых породах долота выходят из строя, не достигнув значения v_pmax, поэтому применение критерия C_min нецелесообразно. Данный критерий реализовывается при бурении в мягких и средних породах, атакже при работе алмазными долотами и долотами ИСМ в глубоком бурении.

Критерий минимума средней и мгновенной скорости. Согласно этому критерию долото должно быть поднято,, когда скорость бурения начинает резко снижаться до определенного минимума, то есть критерий соответствует отработке долот до полного износа. На практике данный критерий используют многие опытные бурильщики: Время отработки долота при использовании этого критерия можно, принять t_on = cty, (коэффициент

с=0,7-0,8). Эту величину определяют опытным путем в каждом конкретном случае: Данный критерий связан с износом долот и может быть реализован для любых типов.

Критерий максимума функции. Он не имеет физического смысла и точки

dh п ^ ,

максимума vt = —t = ant . Если за функцию принять величину vt, то

15 (^0 max ⁼ ^max > ^чт0 означает достижения максимума проходки на каждое долбление, что соответствует отработке долот до полного их износа.

Критерий коэффициента использования долота. Критерий не имеет

физического смысла, выражается как 77 = 1 + -^-, где Ц — время бурения.

Считается неудобным; поэтому вместо него используют 7]' = 1/т], который показывает долю времени, затраченного на долбление. Утверждается, что критерий т]' соответствует критерию отработки долот до их износа.

Разработаны еще критерии максимума функций hv =- — и

h h

v_v = w = , однако аналитические исследования и практическое

^Р t + t_cnt

применение показало, что применительно к шарошечным долотам

реализовать критерии практически невозможно [69].

Длительность долбления: определяется в одних случаях технологическими особенностями, проводки, конкретной скважины, в других случаях интенсивностью изнашивания долота. Оценить непосредственно износ долота в процессе бурения достаточно сложно, поэтому представляет интерес установления, вероятностной связи между интенсивностью изнашивания и параметрами і бурения, поддающимися измерению [85]. Для этого в процессе бурения электробуром осуществлялась запись механической скорости бурения v, проходки h, давления бурового раствора р_ж, осевой нагрузки Р, напряжение питания электробура U, тока статора электробура в трех фазах I_A, I_B, 1с-Регистрация условного износа долота г, интенсивности условного износа долота Ки осуществлялась при помощи специального устройства [76]. Обработанные методом математической статистики данные с механической скорости бурения v(t), условном износе долота e(t), проходке на долото h(t), интенсивности условного износа Кц(0, об активной мощности P(t), потребляемой двигателем электробура и удельных энергозатратах a(t) приведены на рисунке 1.2.

Как показано на графике уменьшение скорости бурения сопровождается увеличением условного износа долота

(t) = SQ+K_H-t, (1.4)

где q- начальный условный износ долота; Кц- интенсивность условного износа долота, определяется по формуле:

de It

(1.5)

К_И =

Авторы [85] делают вывод, что между условным износом долота и удельным расходом электроэнергии существует функциональная зависимость, исходя из формулы a(t) = Р(є₀ + К_и /), откуда можно судить об износе долота

по уровню удельных энергозатрат. Также между условным и физическим износом существует функциональная зависимость, и степень стохастической связи между ними может быть определена с помощью коэффициента корреляции. По результатам аналитических исследований величина є имеет коэффициент корреляции, близкий к единице. И зависимость между условным износом и абсолютным значением є = /{/л) носит характер функциональной

связи в течение всего времени работы долота на забое, и уравнение регрессии является уравнением прямой s = ₀+k_l- ju, где kj - коэффициент пропорциональности между условным и физическим износом.

а,квт ч/м Y.mm h,M 24П2Г12Г

Р.кВт _Еч/М ..80 А

- 6^

Ки,1/м 0.6

0.6-

0.4- 0.4

20- 0.2- 0.2

0 20 40 60 ^{<^мин 1 - v(t), 2 - e(t), 3 - h(t), 4 - K_u(t), 5 - P(t), 6 - a(t) Рисунок 1.2 - Изменение параметров при бурении электробуром

17 Следовательно, по величине интенсивности условного изнашивания

долота и по уровню удельных энергозатрат можно судить об интенсивности его

физического изнашивания и о физическом износе. На базе этих критериев был

разработан метод оценки износа долота при бурении электробурами.

Предлагается оценивать износ долота; а именно заклинивание опор

шарошек, в процессе; роторного бурения или турбинного бурения с

одновременным вращением ротором по крутильным автоколебаниям,

возникающим в момент заклинивания опор [24]. Появление автоколебаний

обнаруживается по моментомеру, установленному на роторе: Приводятся

критерии для обнаружения автоколебаний и оценке их интенсивности -

относительная величина амплитуды крутильных колебаний; коэффициент

динамичности и текущей величины отношения амплитуд крутильных

колебаний; Приводятся результаты- исследований, в которых определяются

режимы, при которых возникают автоколебания. Если бурение ведется при?

режиме, не вызывающем автоколебания при заклинивании, то рекомендуется

переходить в конце долбления на бурение с режимом, когда автоколебания

возбуждаются. Конец долбления, характеризующийся износом (заклиниванием)

опор, определяется по опыту бурения. Однако там же [24]' говориться; что

автоколебания возможны из-за возникновения сальников и обвалов в скважине.

В этом случае рекомендуется при возникновении автоколебаний приподнять

долото и включить ротор. При наличии сальников и обвалов автоколебания не.

исчезнут.

Чи Один из наиболее развитых методов [51,53,54,99] основан на

спектрально-корреляционном анализе колебаний давления промывочной

жидкости. Основными характеристиками были выбраны корреляционная.

функция Кх(т)-и спектральная плотность Sx(w), которые имели вид:

K_x(t) = D_x -e-^A{T) -cos(B-t) (1.6)

~- , ^ A'Dy _r 1 1 -, ,, „_ч

S_x(w) = [— Г ⁺ ~2 Г^; (^L7>

w A²+(B + w²) A²+(B-w²)

18 где Dx - дисперсия случайного процесса; А, В - коэффициенты,

подбираемые по методу наименьших квадратов, w — частота, т -время. Кроме

понятия спектральная плотность применяется понятие нормированная

спектральная плотность S(w) =Sx(w)/Dx.

Корреляционная функция в начале бурения плавная, имеет большее

значение, больший интервал корреляции по сравнению с корреляционной

функцией в конце долбления изношенным долотом (рисунок 1.3).

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 ю,с

Рисунок 1.3 - Корреляционная функция и спектральная плотность давления промывочной жидкости в начале долбления новым долотом (1) и в конце долбления изношенным долотом (2)

За критерий износа породоразрушающего инструмента принимают ширину полосы нормированной спектральной плотности. Работоспособное состояние долота характеризуется узкополосным спектром колебания давления, наблюдается преобладающая частота, при этом основная часть энергии долота расходуется на разрушение горных пород. При износе долота нормированная спектральная плотность смещается в область более высоких частот, становится более широкополосной. Предельный износ в этом методе характеризуется отсутствием преобладающей частоты. Этим же способом производят диагностику осевых опор забойного двигателя, сравнивая эталонные спектральные плотности изношенного двигателя данного типа и текущих спектральных плотностей колебаний давления промывочной жидкости при отрыве от забоя. При этом из рассмотрения исключается долото и буримая

19 порода и спектр колебаний давления, по словам авторов, будет характеризовать

техническое состояние опоры забойного двигателя.

Большой вклад в развитие вышеназванного метода внесла работа [99].

Автором предложено несколько критериев оценки состояния забойного

оборудования по спектру колебаний осевой нагрузки и промывочной жидкости.

Один из них - количественный критерий, определяемый как отношение

мощностей случайных колебаний в начале ив конце бурения:

S
AS = -¹- или Si = а_г Ь-, (1.8)

где S], »% — площади спектра в начале и в конце бурения; Si'— текущая площадь спектра;

а_и -значение нормированной спектральной плотности при преобладающей частоте для текущего спектра;: hi — ширина текущего спектра.

В результате применения критерия установлены корреляционные зависимости между износом долота (элементов вооружения и опоры), интенсивностью искривления ствола: и спектром колебания давления бурового раствора для различных пород.

Также в [99] для статистически независимых критериев - определенных по анализу спектров, выбросов, энтропии, коэффициентам.Джини и вариации случайных колебаний бурового раствора и осевой нагрузки предложены варианты диагностической матрицы Байеса и установлена диагностическая; ценность каждого критерия; Определены наиболее оптимальные сочетания диагностических критериев для оценки состояния глубинного оборудования.

Впервые Ямалиевым В; У. [99] использован вейвлет-анализ для оценки состояния глубинного оборудования. Предложено контролировать состояние оборудования по масштабно-временной развертке сигнала и значениям полной энергии колебаний давления жидкости и осевой нагрузки на долото. Разработана система распознавания технического состояния глубинного бурового оборудования, основанная на классификации образов, которые поступают в нейронную сеть.

Многие авторы связывают неустойчивую работу турбобура на забое с износом долота. Рассматривается способ определения момента возникновения неустойчивой работы турбобура на забое посредством анализа статистических характеристик колебаний колонны бурильных труб. Регистрируется скорость колебаний бурильной колонны на устье в процессе бурения [60]. Предполагается, что момент возникновения неустойчивой работы турбобура на забое вызывает нестационарность колебаний колонны бурильных труб. При нормальной работе турбобура скорость колебаний: представляет собой стационарный; стохастический* процесс, который' периодически прерывается

при неустойчивой работе. О моменте возникновения неустойчивой работы

турбобура можно судить по соотношению длительности пауз и реализации. Предложен прибор, определяющий момент неустойчивой работы. Утверждается, что предложенный метод можно использовать для оценки изношенности долота по опоре.

Большой вклад в исследования механического канала внесли Копылов В.Е. и. Гуреев И.Л.[57]І Контроль забойного процесса производился по вибрации наземной части бурильной колонны, а измеряемой величиной была средняя частота сигналов долота в полосе, ограниченной пределами возможных частот колебаний зубьев. Применяемый* ими электронный частотомер, построенный по обычной схеме заряда-разряда емкости, при, поступлении на его вход смеси различных частот f_t измеряет средневзвешенную частоту колебаний/*, где в качестве веса выступают амплитуды этих частот^,:

Г=^—. (1.9)

/=i

Среди результатов проведенных исследований есть вывод, касающийся; износа вооружения долота. Авторами установлено, что по мере износа вооружения долота средняя частота сигналов увеличивается в 1,5-2 раза, чем можно воспользоваться для оценки состояния долота. Однако подробно этот

21 вопрос не рассматривался, о дальнейших исследованиях в этом направлении в

литературе не указывается.

1.3 АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ И ИНТЕЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, РАЗРАБОТАННЫЕ ДЛЯ БУРЕНИЯ СКВАЖИН

Развитие компьютерной техники позволяет создавать автоматизированные системы в различных отраслях промышленности, в том числе и для диагностики машин, агрегатов, технических комплексов и систем. Одной из основных задач таких автоматизированных систем является предупреждение об аварийной ситуации. Прогнозирование аварий при бурении, методы прогнозирования? и диагностики в нефтяной- промышленности рассматривают Р.Б. Алекперов, Т.А. Алиев, И.Р. Байков, Р.А. Гасанов, В.Г. Деев, Ш.И. Мамедов, F.H. Меджидов, А.Х. Мирзаджанзаде, Е.А. Смородов и другие.

Буровые установки все чаще оснащаются различными автоматизированными системами российского и зарубежного производства. Среди них наиболее часто встречаются системы для проводки горизонтальных и: наклонных скважин, состоящие из забойной аппаратуры и наземного оборудования, и системы технологического контроля процесса бурения,, которые состоят в основном из наземной аппаратуры.

Для проводки горизонтальных скважин применяются телесистемы с электромагнитным беспроводным, электропроводным или гидравлическим каналом связи* с забоем скважины. Предназначены они; в основном, для проводки наклонных и горизонтальных участков ствола. Для улучшения процесса бурения телесистемы оснащаются дополнительными датчиками; размещенных в. забойном блоке и определяющими фактическую осевую нагрузку на долото, давление бурового раствора в скважине. Некоторые телесистемы имеют датчики: для определения частоты вращения забойного двигателя. В принципе оснащение различными; датчиками забойного блока телеметрической аппаратуры ограничивается техническими возможностями передачи данных на устье, то есть возможностями канала связи. Наземный блок

22 представлен приемными устройствами, блоком обработки и отражения

информации, поступающей с забоя.

К автоматизированным' системам второго типа относится, например,

измерительная система контроля процесса бурения «Леуза 1» производства АО

НПФ «Геофизика», г. Уфа.

Она предназначена для измерения; визуального контроля' и регистрации основных технологических параметров при; бурении нефтяных и газовых скважин. Количество контролируемых параметров от 5 до 8.

Состоит из комплекта датчиков, индикаторного табло бурильщика, сигнального устройства и рабочего места бурового мастера, включающего компьютер с программным обеспечением и принтер.

Базовый вариант системы укомплектован датчиками веса на крюке, уровня промывочной жидкости (ПЖ) в емкости, давления ПЖ на входе, плотности ПЖ в емкости, расхода ПЖ на выходе, крутящего момента, числа ходов насоса (расход на входе), оборотов вала лебедки (датчик глубины).

Табло бурильщика позволяет распознавать в автоматическом режиме до 10 аварийных нештатных ситуаций и сигнализирует эти ситуации, включая сигнальное устройство. В табло предусмотрена;также установка пороговых значений; контролируемых параметров, выход за пределы которых сигнализируется световым индикатором и звуковой сиреной.

Компьютер на рабочем месте: мастера осуществляет в автоматическом режиме прием и обработку информации, которая поступает с индикаторного табло, что позволяет оперативно решить задачи; по контролю и управлению процессом бурения. Полученная информация и результаты обработки; могут быть отображены на экране монитора* в ? графическом виде и распечатаны в виде диаграмм на принтере. Вся первичная информация>. накапливается в базе данных реального времени и хранится на жестком диске.

Вместе с перечисленными системами, применяемыми в бурении, существуют появившиеся в последнее время автоматизированные системы для прогнозирования, показателей бурения, прогнозирования аварий и другие подобные [5,10,32].

В автоматизированной системе для прогнозирования показателей [32] на основе оценки механизма разрушения породы анализируется эффективность процесса углубления при бурении (алгоритм прогнозирования механической скорости бурения показан на рисунке 1.4). На результатах этого анализа строится система управления процессом глубокого бурения. В основу системы положена математическая модель, позволяющая прогнозировать дальнейшее бурение с учетом его предыстории. В качестве такой модели используется

Скважина

нелинейная

трехслойная модель

; Введение результатов предыдущих : данных процесса бурения

нейронной сети. При

помощи нейронной

Обучение нейронной сети, П, P.Qji-входы НС, V_upr. - выход НС

сети определяются

параметрические

коэффициенты

Анализ результатов бурения (коэффициентов а, а)

a,S,a, которые

входят в формулу

механической

скорости бурения

*мех=а-^р

п^а, где

Определение

прогнозных

значений п, Р, <2д,

механическая

Сохранение полученных и,

P.Qa.

коэффициентов а, а

Расчет V_Mex на базе обученной НС

«(мин"¹)

Рисунок 1.4- Алгоритм прогнозирования-

скорость бурения,
Р(кН) - осевая
нагрузка на долото,
частота
вращения долота.
Авторы [32]

делают вывод, что

методика оценки коэффициентов увязывается с возможностью регулирования процесса бурения. Если при коэффициентах а и а не обеспечивается указанная

24 vw>TO процесс бурения идет с плохой очисткой и надо менять технологические

параметры бурения.

Разработаны робастные технологии формирования статистических баз знаний для повышения надежности прогнозирования аварий [5]. Применение этой технологии обусловлено тем, что оценки сигналов, снимаемых с датчиков в процессе бурения, во-первых, выполняется с большими; погрешностями, во-вторых, не обеспечивается их устойчивость, то есть робастность, что снижает достоверность прогноза аварий в существующих информационных системах. Для этой системы исходными данными > являются; сигналы: осевая нагрузка на инструмент, крутящий' момент на роторе, крутящий момент на шпинделе вращателя бурильного» станка, механическая скорость бурения;, расход и давление промывочной жидкости на входе циркуляционной, системы, качественные параметры промывочной жидкости.

Блок-схема телеметрической! системы робастного прогнозирования! аварий; при бурении представлена на рисунке 1.5 [5].

Рисунок 1.5 - Телеметрическая система робастного прогнозирования аварий

Состав системы следующий. Датчики 11, 12, ...,..., nm контролируемых параметров бурения, интерфейс 2, блок формирования робастных признаков 3, база эталонных робастных знаниш 4, блок робастной идентификации 5І, блок анализа по традиционным? методам; и алгоритмам 6, база технологических и геологических данных 7, блок анализа принятия решений 8, представляющий экспертную систему.

Прогнозирование аварий происходит следующим образом. На первом этапе (на первой скважине месторождения)- система работает в режиме обучения. По результатам анализа сигналов датчиков в блоке 3 формируются робастные множества эталонных оценок этих сигналов, которые хранятся в блоке 4 и характеризуют безаварийное бурение. При;. осложнениях в процессе бурения соответствующие информативные признаки принимаются как элементы множеств, соответствующие пред аварийным или аварийным ситуациям. В блоке робастной идентификации 5 имеющиеся оценки сравниваются, с множествами оценок, которые получаются в процессе измерения и обработки тех же сигналов в текущий момент времени. Также эти сигналы анализируются і в блоке анализа по традиционным методам и алгоритмам 6, а затем передаются» с базой технологических и геологических данных 7 в блок анализа и принятия решений 8, куда поступают результаты робастной идентификации. По полученным информативным признакам; персоналом принимается решение о том, происходит или нет изменение состояния объекта. Обучение системы продолжается, в процессе дальнейшего бурения, если получаются новые оценки, не совпадающие с имеющимися. Эти новые оценки включаются во множество эталонных элементов. Этим завершается процесс адаптации интеллектуальной! системы к конкретным условиям бурения.

Согласно [5] рассмотренная робастная интеллектуальная система позволяет прогнозировать начало проявления скрытых неисправностей бурового оборудования и; осложнений в процессе бурения. За счет использования помехи как носителя информации, обеспечения робастности, улучшения точности оценок дисперсии помех, спектральных и корреляционных характеристик сигналов повышается степень достоверности и надежность прогноза аварий на отдельной скважине и на всем месторождении.

Во всех вышеперечисленных системах используются методы обработки данных различными способами. Результат, обработки представлен, как правило, в виде прогноза. В литературе [10] сравниваются различные методы обработки данных, представленных в виде временных рядов, изучены

различные методы составления прогноза на основе данных. На основе проведенного анализа предлагается для прогноза и диагностики использовать метод, который позволяет прогнозировать поведение системы и одновременно интерпретировать результаты при участии человека эксперта на этапе построения прогноза. Метод разработан независимо в России (Москва, Санкт-Петербург) и в США, и называется «Гусеницей» или Singular Spectrum Analysis (SSA). В основу программы положен свободный от модели алгоритм, предназначенный для исследования структуры временных рядов. Данный метод, согласно [10], совмещает преимущества многих методов. Базовый» вариант метода состоит в преобразовании одномерного ряда в многомерный с помощью однопараметрической сдвиговой процедуры. Затем производится исследование полученной многомерной! траектории с помощью анализа главных компонент и восстановлении (аппроксимации) ряда по выбранным главным компонентам. Данный метод был опробован для некоторых задач разработки нефтяных месторождений. Метод «Гусеница» применялся для, предсказания поведения временного ряда сил в штоке скважинного штангового насоса, для ранней диагностики осложнений при эксплуатации добывающих скважин и предсказание сроков аварийной остановки: В последнем случае момент полной остановки скважины предсказан с точностью до нескольких дней. Методом продемонстрированы преимущества по сравнению с другими методами анализа и прогнозирования в данных примерах [10]: Большое преимущество; данного метода в том, что вычислительный алгоритм может быть скорректирован на основе экспертных оценок.

1.4 ВЫВОДЫ

Анализ научной и практической литературы, практический опыт бурения в некоторых регионах показал, что прогресс в области бурения идет не только по пути улучшения техники и технологии бурения. Большое место занимает создание и внедрение компьютерных технологий для измерения различных параметров бурения, кратно увеличилось применение электроники и элементов информационных технологий.

Однако результат анализа литературных источников показывает ряд существенных пробелов, связанных с оценкой состояния бурового оборудования.

Во-первых, при бурении вертикальных скважин часто процесс ведется по -показаниям гидравлического индикатора; веса и давлению промывочной жидкости. Забойные телеметрические: системы применяются только для проводки горизонтальных, реже наклонно-направленных скважин. Измерительные системы технологических параметров бурения применяются на; серийной стандартной буровой очень редко, часто они\ устанавливаются либо для испытания, либо на образцовых буровых.

Используемые телеметрические системы с электрическим проводным, электромагнитным беспроводным и гидроканалом несут полезную информацию, но, как правило; она ограничивается только координатами ствола скважины и некоторыми геологическими данными; Некоторые телесистемы» имеют возможность передавать с забоя технологические параметры, однако они не имеют широкого применения в практике бурения, а исследованием.уже: полученных данных практически не занимаются. Телеметрические системы не применяются для? бурения вертикальных скважин, число которых хоть и уменьшилось в последнее время; за счет роста количества: наклонно-направленных и горизонтальных скважин, но все равно вертикальное бурение осталось доминирующим. Механический канал связи по колонне бурильных труб используется только телесистемами зарубежного производства (фирмы; «Сперри-Сан», «Сперри ресерч», « Эксплорейшен ресеч» и др., США).

Поэтому, исходя из вышесказанного, целесообразно использовать колонну бурильных труб для получения! забойной" информации, чтобы проследить, закономерности, которые; происходят в процессе долбления и связаны с износом машинного агрегата в целом и бурового долота в частности.

Во-вторых, анализ источников по вопросу оценки* состояния долота показал, что почти все предлагаемые критерии оценки износа; имеют существенные изъяны. На практике буровики определяют момент износа долота по резкому снижению скорости; проходки с одновременным;

проявлением реактивного момента - ведущая бурильная труба поворачивается в направлении реактивного момента. Поэтому методики, основанные на оценке скоростей бурения, лишь повторяют практический прием, а приборы, созданные для реализации таких методик, являются на сегодняшний момент устаревшими.

Критерий отработки долота по минимальной стоимости проходки одного метра имеет существенные недостатки, указанные выше в пункте 1.2. Применение этого критерия очень сложно, поскольку информация, по которой оценивается состояние долота, слабо связана с износом долота.

Критерий, связанный с установлением вероятностной связи между интенсивностью изнашивания и параметрами бурения, которые возможно измерить, разработан только для бурения * электробурами. Его реализация \ для \ других способов бурения связана; с установкой систем для регистрации технологических параметров бурения.

Существует методика, согласно которой появление автоколебаний колонны характеризует момент срабатывания долота. Методика имеет ряд недостатков, указанных выше в пункте 1.2. Для реализации этой методики, требуется установка моментомера на роторе, который необходим для регистрации автоколебаний;

Неустойчивая работа забойного двигателя иногда связана с износом долота, что использовали некоторые исследователи для оценки состояния, однако, метод явно обладает неустойчивым результатом, так как; условия бурения многообразны и возможна ошибка; при возникновении неустойчивой работы забойного двигателя;

Из научной литературы известно, что колебания, возникающие в процессе бурения, несут разнообразную информацию о процессе. Забойное буровое оборудование генерирует продольные, поперечные и крутильные колебания, изменение характеристик которых во времени, возможно, отражает изменение состояния забойного машинного агрегата. Колебания промывочной жидкости и осевой нагрузки в инфранизкочастотной области были применены для оценки состояния забойного оборудования. Однако исследуемый диапазон очень

узкий, другие частотные области также должны нести информацию о состоянии забойного оборудования.

По итогам выполненного анализа научной литературы можно сделать следующие выводы.

9. При передаче в процессе бурения информации с забоя скважины по гидравлическому и механическому каналам ввод информации в канал связи можно осуществлять без применения специальной забойной аппаратуры.

10. В разработанных критериях и методах оценки технического состояния глубинного бурового оборудования информация механического канала для диагностирования не используется. В результатах проведенных! ранее исследований вибрации бурильной колонны рассматривается влияние износа долота на параметры вибрации, критерии оценки технического состояния не разрабатываются.

11. В разработанных и применяемых информационных системах для контроля и прогнозирования параметров процесса бурения и предупреждения аварий механический канал связи, как источник информации о забойных процессах, недостаточно используется для оценки технического состояния глубинного оборудования.

2 ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ВИБРОАКУСТИЧЕСКОЙ

ДИАГНОСТИКИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАБОЙНОМУ ОБЪЕКТУ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ

2.1 ОБЩАЯ ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ СХЕМА ПОИСКА И ВЫБОРА ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ

По определению [53,70] техническое состояние есть совокупность подверженных изменению в процессе производства или эксплуатации свойств объекта, характеризуемая в определенный момент признаками; и параметрами состояния. В качестве признаков и параметров могут выступать качественные и (или) количественные характеристики свойств объекта. Техническое состояние: объекта определяют фактические значения количественных и качественных характеристик, которые называют также информативными признаками.

В вибрационной диагностике информативные признаки получают в результате обработки сигнала,, излучаемого источником колебаний. Существуют различные виды обработки и анализа, сигналов: цифровая фильтрация; спектральный и взаимно-спектральный анализ, кепстральный анализ, корреляционный анализ, статистический анализ, дифференцирование и интегрирование сигнала и т.д. В результате обработки одним или несколькими методами получают диагностические, признаки, характеризующие состояние объекта.

Для выработки методики; диагностирования объекта необходим рациональный выбор диагностических признаков, которые характеризуют колебательные процессы, сопровождающие работу машин и механизмов.

Признаки выбирают в следующем порядке[23].

На основании > предварительного изучения статистики отказов составляют перечень неисправностей механизма, подлежащих распознаванию. Для каждого вида отказа подбирают соответствующий! структурный; параметр. В процессе обучения; диагностической' системы на' однофакторных экспериментах составляют словарь акустических диагностических признаков, соответствующих каждому виду отказа. Для выявления характерных

31 диагностических признаков рекомендуют следующую процедуру обработки

виброакустического сигнала:

1. предварительное получение характеристик колебательного процесса (спектральных и других) при нормальном и дефектном функционировании, механизма;

2. выявление зон и характера наибольших изменений спектральных характеристик (существенное изменение амплитуд дискретных составляющих, перераспределение энергии по частотам, рост шумовой компоненты, появление гармоник или субгармоник основных частот возбуждения, появление или увеличение: амплитуд модуляционных или комбинационных частот, и так далее);

3. построение математической модели формирования виброакустического сигнала при появлении дефекта;

4. выбор системы предварительной обработки исследуемого сигнала (фильтрация, детектирование, стробирование и т.п.);

5. в соответствии с характером изменения спектра мощности виброакустического сигнала составление программы получения статистических характеристик,, наиболее чувствительных к этим изменениям (обобщенный п-мерный вектор спектральных компонент гармонического ряда колебательного процесса или его огибающей, амплитуды отдельных составляющих спектра, величина и форма коэффициента корреляции, вид регрессионной зависимости колебаний различных точек объекта, кепстр, биспектр и,так далее);

6. поиск характерных диагностических признаков на основе многофакторного эксперимента и построения \ регрессионной модели зависимости диагностического признака от параметров технического состояния механизма.

На основании проведенной процедуры составляют словарь характерных диагностических признаков, однозначно реагирующих на; проявление отдельного вида дефекта. В случае отсутствия характерных признаков распознавание состояний механизма осуществляется по совокупности признаков в соответствии с теорией распознавания образов.

32 2.2 ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАТИВНОГО

СИГНАЛА ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ПОРОДОРАЗРУШАЮЩЕГО

ИНСТРУМЕНТА

Забойное буровое оборудование как объект диагностирования обладает рядом специфических особенностей, которые должны отражаться на методике оценки состояния забойного машинного агрегата — забойного двигателя и долота. На рисунке 2.1 представлена схема местоположения объекта диагностирования - долота при бурении.

Источником колебаний служит долото, от которого колебания передаются валу

забойного двигателя и далее столбу промывочной жидкости и бурильной колонне, которые возможно регистрировать на устье. Через осевую опору колебания вала, возбуждаемых долотом, передаются, корпусу забойного двигателя и далее колонне бурильных труб. Регистрировать колебания колонны возможно на устье, измеряя вибрацию ведущей бурильной трубы.

1-долото, 2 — корпус забойного двигателя,, 3 - осевая опора, 4 - вал забойного двигателя, 5 — колонна труб, 6- ведущая бурильная труба, 7-ротор

Рисунок 2.1 - Схема расположения объекта диагностирования

При измерении колебаний прямые измерения нескольких параметров процесса, например, амплитуды, частоты, фазы гармонического колебания возможны лишь в простейших случаях. В; большинстве: случаев приходится выполнять анализ процесса; то есть прибегать к разложению сложного процесса на простые компоненты или характеризовать процесс функцией, представляющей свойства процесса в обобщенной форме. Наиболее общие методы анализа основаны на их вероятностных представлениях.

33 Исходя из [23], вероятностные методы целесообразно применять для

анализа; описания, представления физических процессов и полей в следующих

ситуациях:

7. при исследовании процессов, носящих случайный характер, ход которых во времени невозможно предсказать;

8. при исследовании процессов, форма- которых описывается простой аналитической зависимостью, но параметры процесса случайным образом изменяются во времени (модуляция амплитуды, частоты, фазы гармонического колебания или другого вида периодического процесса);:

3) при исследовании детерминированных, неслучайных колебаний;
параметры которых являются неинформативными для поставленной задачи,
когда необходимо отразить инвариантность результата по отношению к этим
параметрам;

Считается, что колебания, возникающие в процессе бурения, как правило, носят случайный; характер. Их ход во времени предсказать сложно, поскольку много факторов;, влияет на процесс бурения,, поэтому его трудно описать простой, аналитической зависимостью. Исходя из этого, для? анализа колебательных процессов целесообразно⁴ применять вероятностные методы. Кроме того, параметры сигнала в точке приема, то есть амплитуда, частота, фаза, являются случайными; временными функциями.. Помехи же в точке приема статистически не зависят от сигнала и некоррелированы с ним[57].

Возникающие в^! работающем; механизме колебательные процессы, как правило, сложны. Выделение полезного сигнала от диагностируемого узла сопряжено трудностями, которые: увеличиваются, если используется меньше каналов измерительной информации [23].; Для рассматриваемого объекта возможно максимум два естественных канала — механический, по колонне бурильных труб, и гидравлический, по столбу промывочной жидкости. Причем длина этих каналов постоянно увеличивается в процессе бурения, что не характерно для наземных объектов диагностирования, для которых расстояние от объекта до датчика остается постоянным.

34 Вибрационный сигнал Х₍, соответствующий определенному

техническому состоянию Z[ і — го узла, на пути к вибродатчику искажается

помехами у і и суммируется с сигналами от других узлов, искаженных помехами

(рисунок 2.2). Такое явление происходит и при бурении. Большое количество

помех возникает при бурении, при распространении колебаний возникает

модуляция сигнала [29]. На устье пульсация промывочной жидкости создает

помехи с основной частотой пульсации и кратными частотами.

1 - диагностируемый узел; 2 - акустический канал, по которому колебательный процесс распространяется в место расположения датчика; 3 -датчик; 4 - измерительной устройство; 5 - преобразователь информации

Рисунок 2.2 - Схема формирования и расшифровки акустического сигнала при

использовании одного датчика колебаний

В справочной литературе [23] указано, что задачей системы переработки і информации является не только разделение сигналов от каждого из узлов, но и нахождение связи их с параметрами технического состояния z,- каждого из узлов. Такая постановка задачи (и с использованием одного датчика) возможна в следующих случаях:

1) вибрационные сигналы от каждого узла обладают различимыми качествами, что позволяет сравнительно просто сформировать систему

35 независимых диагностических признаков состояния каждого узла механизма,

однако по колебаниям; на устье трудно разделить сигналы от каждого

конкретного узла забойного оборудования;

2) условия эксплуатации объекта не позволяют оснастить его развитой

системой сбора и обработки информации і с разделением сложного агрегата на

более простые с установкой датчиков на каждые из них [23], что соответствует

условиям работы исследуемого объекта.

Во втором случае трудности задачи диагностирования возрастают, так как внутри агрегатные связи делают области значений диагностических признаков перекрывающимися. При этом! методы распознавания; усложняются^ а вероятность постановки * правильного диагноза падает. Уменьшить влияние помех можно разделением механизма на более простые агрегаты с установкой датчиков в наиболее информативных точках конструкции, позволяющих оценить. работоспособность данного; узла, что естественно невозможно для; забойного оборудования, поэтому трудоемкость постановки диагноза возрастает.

В литературе указывается, что измеряемые параметры выбирают из соображений^ максимального информационного вклада виброакустического сигнала.. Место расположения; датчика должно быть по возможности приближено к потенциальному источнику возбуждения колебаний [23]. В процессе бурения диагностируемый объект удаляется от места установки

датчика.

Для оценки состояния? долота виброакустические параметры необходимо обрабатывать в.процессе бурения с выдачей прогноза, то есть оценивать время до полной выработки? ресурса. Хотя исходная информация измеряемых виброакустических параметров динамических звеньев объекта контроля может обрабатываться в. диагностических целях как непосредственно в ходе функционирования объекта в реальном масштабе времени, так и постфактум по результатам< проведенного эксперимента [23]. Второй вариант обработки для забойного оборудования возможен на стадии исследований. Из вышесказанного можно сделать следующие выводы.

1 Машинный агрегат технически сложно оснастить датчиками для

регистрации колебаний; с установкой датчиков на каждый узел забойного машинного агрегата.

2. Место положение объекта диагностирования: относительно датчика постоянно изменяется в процессе бурения. То есть длина каналов, по которым передается информация от объекта до датчика, постоянно увеличивается.

3. Указанные в позициях 1 и 2 причины усложняют постановку диагноза для породоразрушающего инструмента.

4. Параметры сигналов в точке регистрации являются случайными временными функциями; поэтому анализ сигналов необходимо проводить. с использованием вероятностно-статистических методов.

2.3 НЕКОТОРЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ КОЛЕБАТЕЛЬНЫХ

ПРОЦЕССОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ЦЕЛЯХ

Рассмотренные выше особенности сигнала, поступающего с забоя скважины, требуют тщательно» продуманного подхода для выделения информативных признаков.

Вибросигналы в своем і первоначальном виде не поддаются математическому описанию во временной области. С приемлемой для практики точностью вибросигнал может быть описан в частотной области. Перевод из временной- области в частотную область на практике осуществляют при помощи алгоритма быстрого» преобразования Фурье. При переходе в спектральную область от независимых единиц времени переходят к обратной; величине от времени, к частоте. Поскольку исходный і вибросигнал наиболее полно характеризуется своей * энергией,, то это приводит к тому, что с физической точки зрения! спектр есть иллюстрация распределения мощности вибросигнала в частотной области. Понятие спектр есть сокращение от понятия спектральная плотность мощности сигнала. Спектр мощности, или спектральная плотность мощности есть зависимость модуля амплитуд гармоник от частоты.

37 Известно, что при бурении шарошечным долотом возникают упругие

колебания. Энергию упругих волн характеризует плотность энергии [13] :

1 |7діЛ² ₂(ди\²]

а = ~Р -=- +с -z- , (2-1)

2 \ot) \oz J

или плотность потока энергии (количество энергии, протекающее в 1 с через 1см² площади поперечного сечения)

а = <УдУ, (2.2)

где р — плотность материала, и - смещение частиц, v = du/dt - скорость колебания частиц, с — скорость распространения упругой волны, s = du/dz -относительная деформация, ид - динамическое напряжение.

Сумма потоков энергии упругих волн, возбуждаемых шарошечным долотом, равна

Ав.сум ⁼ Л-ві + А_В2, (2.3)

где А_В1 = ?^ - поток энергии упругих волн, возникающих при

перекатывании шарошек с зубца на зубец по плоскому забою скважины,

Ав2 ~ з^-- поток энергии упругих волн при перекатывании шарошек как

гладких конусов по волнообразному забою. (Е — модуль упругости, F —

площадь нижнего торца вала забойного двигателя, v — максимальная скорость

продольных колебаний). При прохождении упругих волн от долота к устью,

значения А_В1,А_В2 уменьшаются в результате рассеяния и затухания энергии

упругой волны.

Зарегистрированный на устье сигнал несет информацию об энергетических процессах, происходящих на забое. При износе элементов породоразрушающего инструмента должны изменяться энергетические соотношения забойных процессов, что должно отразится на регистрируемом сигнале. Значит, анализируя изменения сигнала, поступающего с забоя, можно

сказать с определенной степенью достоверности о техническом состоянии долота в определенный момент.

Из научной литературы известно [13,38], что сигнал, принимаемый на устье, сильно зашумлен. Основные помехи - пульсация промывочной жидкости: 0,9:.1 Гц, помехи; связанные с работой клапанной системы бурового насоса 4..4,8 Гц. Колебания, связанные с работой забойного двигателя (с оборотной частотой? забойного двигателя) также непостоянны в результате пульсации; жидкости и подачи колонны. Отмечаются частоты, кратные оборотной.частоте забойного двигателя/: (f, 3*f, 6*f, 9*f), которые объясняются наличием на забое соответствующим числом выступов и впадин,, возникающих при бурении трехшарошечным; долотом [12,13,57].. Диапазон колебаний, связанный с работой трехшарошечного долота имеет определенные границы, но нигде не определены строгие значения частотного диапазона. Например, одни исследователи [40], диапазон 40..500 Гц отождествляют с частотами, возбуждаемыми ударами зубков при перекатывании шарошек по забою. К этой же причине возникновения колебаний относят диапазон 100...500 Гц [57]. Другие диапазон! 0..350 Гц относят к частотам «зубковых» колебаний при: бурении турбобуром, а диапазон 0..200 Гц при бурении винтовым забойным двигателем и электробуром с редукторной вставкой.

Сигнал, который мы регистрируем на устье, является сложным, но его можно представить в,виде суммы.гармонических сигналов (в приложении А приведена программа, формирующая: сложный сигнал и реализующая процедуру быстрого преобразования Фурье - БПФ). В этом; сигнале присутствуют колебательные процессы с частотой 4 Гц, 10 Гц, 100Гц, 300Гц, их гармоники, модулированные сигналы, добавлена шумовая компонента, сигнал представлен на. рисунке 2.3. Процедура БПФ дает картину спектральной плотности мощности созданного сигнала (рисунок 2.4). Для спектров таких сложных сигналов, когда: условия формирования сигнала изменяются во времени, применимы, не все методы анализа спектров. Например, сложно применять гармонический анализ, так как присутствует несколько основных гармоник- 4 Гц, 10 Гц, 100 Гц и т.д.,.которые к тому же непостоянны в течение

О 0.1 0.2

0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Время развертки,се к

0.9 1

Рисунок 2.3 - Модельный сигнал. Время развертки 1 сек

Спектр мощности сигнала

Частота,Гц

Рисунок 2.4 - Результат быстрого преобразования Фурье модельного сигнала

40 длительного промежутка времени, а могут изменять свое значение в

определенных пределах.

Согласно физической сущности спектра мощность вибросигнала распределяется в частотной области по множеству гармоник. Распределение мощности вибросигнала по гармоникам изменяется с течением времени в определенных пределах. Процесс выделения самих гармоник является сложной задачей.

Поэтому для анализа спектров такого рода удобно использовать

информативный признак - площадь спектра. Возможно находить площадь как

всего спектра, так и части его в определенном частотном диапазоне.

Оценку площади спектра производят численным интегрированием

амплитуды по дискретным частотам обобщенным методом парабол (методом

Симпсона)

/

S= \a(f)df, (2.4)

формула (2.4) может быть разложена:

h S = -{a₀ + 4a_l+2a₂+4a₃+... + 2a_n_₂+4a_n__l +я„)_? (₂.₅)

где а - амплитуда колебаний на /-частоте; /- частота колебаний; И - шаг дискретизации. Полученные значения площади спектра представляют дискретные случайные величины, дальнейший анализ которых можно проводить с использованием вероятностно-статистических методов исследования.

Полной характеристикой случайных величин является закон распределения. Часто для решения практических задач при обработке статистического материала нет необходимости полностью характеризовать случайную величину, то есть определять закон распределения. Достаточно указать некоторые числовые характеристики случайной величины, в определенной степени характеризующие распределение случайной величины.

Каждой числовой характеристике случайной величины соответствует её статистическая аналогия. В качестве характеристик закона распределения в статистике используют его моменты до четвертого включительно [88]. Для описания случайной величины необходимо указать центр группирования, знать масштаб или степень рассеяния ее значений около центра. Для! центра группирования. — математического ожидания - аналогией является среднее арифметическое полученных значений площади спектра S, определяемое по формуле:

M{S} = ^— (2.6)

где Si -значение случайной величины (площади спектра), полученной при /-ом

измерении вибрации; п — количество измерений.

В качестве степени рассеивания рассматривают дисперсию - центральный

момент второго порядка или математическое ожидание квадрата отклонения

случайной величины. В статистике аналогией дисперсии является

статистическая дисперсия случайной величины S:

^) = -2(5/-^(5})² (2.7)

^пг=\

Характеристика рассеивания, которая имеет размерность, одинаковую с размерностями случайной величины и ее математического ожидания есть среднее квадратическое или стандартное отклонение а, равное

a = jD{S} (2.8); І

В качестве относительной характеристики рассеивания используется коэффициент вариации, представляющий отношение среднего квадратического отклонения к математическому ожиданию [88]. Для эмпирического распределения коэффициент вариации есть отношение эмпирического среднего квадратического отклонения к среднему арифметическому

k_v. = -Z— (2.9)

^v M{S}

42 Коэффициент вариации показывает, насколько велико рассеивание по

сравнению со средним значением случайной величины.

Из центральных моментов более высокого порядка на практике

используются только моменты третьего (асимметрия) и і четвертого (эксцесс)

порядков. Характеристикой і асимметрии эмпирического распределения

является показатель асимметрии

A_S=Ar[M(S-M{S})³] (2.10)

В і качестве характеристики «вершинности» (большего или меньшего подъема графика по сравнению* с нормальной кривой распределения) используют показатель, называемый эксцессом

E_k=±[M(S-M{S})⁴]-3- (2.11)

Каждая из числовых характеристик (2.6)-(2.11) может быть использована;

в качестве диагностического признака [23].

2.4 МЕТОД РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

Сигналы вибрации бурильной колонны, регистрируемые на устье, содержат большое количество помех. При зарождении и развитии одинакового дефекта в разных условиях бурения, возможно, информативные признаки этого дефекта будут отличаться, и в этом случае оценка технического состояния может быть произведена неверно. Поэтому возникает ситуация «отсутствия» характерных диагностических признаков для і идентификации состояния системы, нет очевидного соответствия между параметрами технического состояния и параметрами виброакустического сигнала [23]. В этом случае естественным является привлечение аппарата распознавания образов.

Образ, класс — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку. Вообще, задача технической диагностики состоит в распознавании состояния системы, то есть отнесение состояния системы к

43 одному из возможных классов или диагнозов: Процесс распознавания образов

состоит из двух частей: обучения определенным правилам, по которым

производится распознавание, и сам процесс распознавания.

В процессе распознавания между изменением аргументов, по которым происходит распознавание, и изменением объекта устанавливаются логические соотношения;

В основу методологии распознавания виброакустических сигналов легли разработки в области распознавания зрительных и речевых образов [21,3 6] и контроля и идентификации непрерывно функционирующих систем [49].

При выборе из двух диагнозов процесс распознавания называют дихотомией [18]. Методы дихотомического распознавания удобно применять в тех случаях, когда необходимо ответить на вопрос — к какому из; двух имеющихся возможных классов (диагнозов, состояний) относится распознаваемый образ. Для решения задач оценки технического состояния; долота выбран дихотомический метод распознавания образов с использованием разделяющей^ функции мажоритарного вида. Класс, к которому относится выбранный* метод, однозначно определить сложно, поскольку единой классификации, под которую можно подвести метод, практически не существует.

По своей физической сущности используемый метод относится к методам структурно-логического распознавания. На основе логического анализа обобщенного сигнала от объекта и структуры объекта определяется взаимосвязь между компонентами сигнала и состояниями элементов структуры объекта. В результате анализа определяется оценка состояния объекта.

По принципу принадлежности исследуемого образа к одному из множества возможных классов метод относится к методам дихотомического распознавания. Исследуемый образ (состояние объекта) определяется- в, результате разделения исходного множества состояний объекта на подклассы при помощи разделяющей функции (РФ) и правила причисления исследуемого объекта к одному из классов.

44 По виду РФ' используемый метод распознавания относится к методу

группового принятия решений, то есть используется мажоритарный принцип.

По признаку обучения способ относится? к методам смешанного обучения. В этих методах контроль обучения производится? при участии: учителя, а синтез разделяющей функции производится алгоритмически с использованием принципов самоорганизации моделей.

Автоматизированные и интеллектуальные системы, разработанные для бурения скважин

Развитие компьютерной техники позволяет создавать автоматизированные системы в различных отраслях промышленности, в том числе и для диагностики машин, агрегатов, технических комплексов и систем. Одной из основных задач таких автоматизированных систем является предупреждение об аварийной ситуации. Прогнозирование аварий при бурении, методы прогнозирования? и диагностики в нефтяной- промышленности рассматривают Р.Б. Алекперов, Т.А. Алиев, И.Р. Байков, Р.А. Гасанов, В.Г. Деев, Ш.И. Мамедов, F.H. Меджидов, А.Х. Мирзаджанзаде, Е.А. Смородов и другие.

Буровые установки все чаще оснащаются различными автоматизированными системами российского и зарубежного производства. Среди них наиболее часто встречаются системы для проводки горизонтальных и: наклонных скважин, состоящие из забойной аппаратуры и наземного оборудования, и системы технологического контроля процесса бурения,, которые состоят в основном из наземной аппаратуры.

Для проводки горизонтальных скважин применяются телесистемы с электромагнитным беспроводным, электропроводным или гидравлическим каналом связи с забоем скважины. Предназначены они; в основном, для проводки наклонных и горизонтальных участков ствола. Для улучшения процесса бурения телесистемы оснащаются дополнительными датчиками; размещенных в. забойном блоке и определяющими фактическую осевую нагрузку на долото, давление бурового раствора в скважине. Некоторые телесистемы имеют датчики: для определения частоты вращения забойного двигателя. В принципе оснащение различными; датчиками забойного блока телеметрической аппаратуры ограничивается техническими возможностями передачи данных на устье, то есть возможностями канала связи. Наземный блок представлен приемными устройствами, блоком обработки и отражения информации, поступающей с забоя.

К автоматизированным системам второго типа относится, например, измерительная система контроля процесса бурения «Леуза 1» производства АО НПФ «Геофизика», г. Уфа. Она предназначена для измерения; визуального контроля и регистрации основных технологических параметров при; бурении нефтяных и газовых скважин. Количество контролируемых параметров от 5 до 8. Состоит из комплекта датчиков, индикаторного табло бурильщика, сигнального устройства и рабочего места бурового мастера, включающего компьютер с программным обеспечением и принтер. Базовый вариант системы укомплектован датчиками веса на крюке, уровня промывочной жидкости (ПЖ) в емкости, давления ПЖ на входе, плотности ПЖ в емкости, расхода ПЖ на выходе, крутящего момента, числа ходов насоса (расход на входе), оборотов вала лебедки (датчик глубины). Табло бурильщика позволяет распознавать в автоматическом режиме до 10 аварийных нештатных ситуаций и сигнализирует эти ситуации, включая сигнальное устройство. В табло предусмотрена;также установка пороговых значений; контролируемых параметров, выход за пределы которых сигнализируется световым индикатором и звуковой сиреной. Компьютер на рабочем месте: мастера осуществляет в автоматическом режиме прием и обработку информации, которая поступает с индикаторного табло, что позволяет оперативно решить задачи; по контролю и управлению процессом бурения. Полученная информация и результаты обработки; могут быть отображены на экране монитора в графическом виде и распечатаны в виде диаграмм на принтере. Вся первичная информация . накапливается в базе данных реального времени и хранится на жестком диске. Вместе с перечисленными системами, применяемыми в бурении, существуют появившиеся в последнее время автоматизированные системы для прогнозирования, показателей бурения, прогнозирования аварий и другие подобные [5,10,32]. В автоматизированной системе для прогнозирования показателей [32] на основе оценки механизма разрушения породы анализируется эффективность процесса углубления при бурении (алгоритм прогнозирования механической скорости бурения показан на рисунке 1.4). На результатах этого анализа строится система управления процессом глубокого бурения. В основу системы положена математическая модель, позволяющая прогнозировать дальнейшее бурение с учетом его предыстории. В качестве такой модели используется методика оценки коэффициентов увязывается с возможностью регулирования процесса бурения. Если при коэффициентах а и а не обеспечивается указанная TO процесс бурения идет с плохой очисткой и надо менять технологические параметры бурения. Разработаны робастные технологии формирования статистических баз знаний для повышения надежности прогнозирования аварий [5]. Применение этой технологии обусловлено тем, что оценки сигналов, снимаемых с датчиков в процессе бурения, во-первых, выполняется с большими; погрешностями, во-вторых, не обеспечивается их устойчивость, то есть робастность, что снижает достоверность прогноза аварий в существующих информационных системах. Для этой системы исходными данными являются; сигналы: осевая нагрузка на инструмент, крутящий момент на роторе, крутящий момент на шпинделе вращателя бурильного» станка, механическая скорость бурения;, расход и давление промывочной жидкости на входе циркуляционной, системы, качественные параметры промывочной жидкости.

Некоторые характеристики колебательных процессов, используемые в диагностических целях

Рассмотренные выше особенности сигнала, поступающего с забоя скважины, требуют тщательно» продуманного подхода для выделения информативных признаков.

Вибросигналы в своем і первоначальном виде не поддаются математическому описанию во временной области. С приемлемой для практики точностью вибросигнал может быть описан в частотной области. Перевод из временной- области в частотную область на практике осуществляют при помощи алгоритма быстрого» преобразования Фурье. При переходе в спектральную область от независимых единиц времени переходят к обратной; величине от времени, к частоте. Поскольку исходный і вибросигнал наиболее полно характеризуется своей энергией,, то это приводит к тому, что с физической точки зрения! спектр есть иллюстрация распределения мощности вибросигнала в частотной области. Понятие спектр есть сокращение от понятия спектральная плотность мощности сигнала. Спектр мощности, или спектральная плотность мощности есть зависимость модуля амплитуд гармоник от частоты.

Известно, что при бурении шарошечным долотом возникают упругие колебания. Энергию упругих волн характеризует плотность энергии [13] : перекатывании шарошек с зубца на зубец по плоскому забою скважины, Ав2 з -- поток энергии упругих волн при перекатывании шарошек как гладких конусов по волнообразному забою. (Е — модуль упругости, F — площадь нижнего торца вала забойного двигателя, v — максимальная скорость продольных колебаний). При прохождении упругих волн от долота к устью, значения АВ1,АВ2 уменьшаются в результате рассеяния и затухания энергии упругой волны. Зарегистрированный на устье сигнал несет информацию об энергетических процессах, происходящих на забое. При износе элементов породоразрушающего инструмента должны изменяться энергетические соотношения забойных процессов, что должно отразится на регистрируемом сигнале. Значит, анализируя изменения сигнала, поступающего с забоя, можно сказать с определенной степенью достоверности о техническом состоянии долота в определенный момент. Из научной литературы известно [13,38], что сигнал, принимаемый на устье, сильно зашумлен. Основные помехи - пульсация промывочной жидкости: 0,9:.1 Гц, помехи; связанные с работой клапанной системы бурового насоса 4..4,8 Гц. Колебания, связанные с работой забойного двигателя (с оборотной частотой? забойного двигателя) также непостоянны в результате пульсации; жидкости и подачи колонны. Отмечаются частоты, кратные оборотной.частоте забойного двигателя/: (f, 3 f, 6 f, 9 f), которые объясняются наличием на забое соответствующим числом выступов и впадин,, возникающих при бурении трехшарошечным; долотом [12,13,57].. Диапазон колебаний, связанный с работой трехшарошечного долота имеет определенные границы, но нигде не определены строгие значения частотного диапазона. Например, одни исследователи [40], диапазон 40..500 Гц отождествляют с частотами, возбуждаемыми ударами зубков при перекатывании шарошек по забою. К этой же причине возникновения колебаний относят диапазон 100...500 Гц [57]. Другие диапазон! 0..350 Гц относят к частотам «зубковых» колебаний при: бурении турбобуром, а диапазон 0..200 Гц при бурении винтовым забойным двигателем и электробуром с редукторной вставкой. Сигнал, который мы регистрируем на устье, является сложным, но его можно представить в,виде суммы.гармонических сигналов (в приложенииА приведена программа, формирующая: сложный сигнал и реализующая процедуру быстрого преобразования Фурье - БПФ). В этом; сигнале присутствуют колебательные процессы с частотой 4 Гц, 10 Гц, 100Гц, 300Гц, их гармоники, модулированные сигналы, добавлена шумовая компонента, сигнал представлен на. рисунке 2.3. Процедура БПФ дает картину спектральной плотности мощности созданного сигнала (рисунок 2.4). Для спектров таких сложных сигналов, когда: условия формирования сигнала изменяются во времени, применимы, не все методы анализа спектров. Например, сложно применять гармонический анализ, так как присутствует несколько основных гармоник- 4 Гц, 10 Гц, 100 Гц и т.д.,.которые к тому же непостоянны в течение длительного промежутка времени, а могут изменять свое значение в определенных пределах. Согласно физической сущности спектра мощность вибросигнала распределяется в частотной области по множеству гармоник. Распределение мощности вибросигнала по гармоникам изменяется с течением времени в определенных пределах. Процесс выделения самих гармоник является сложной задачей. Поэтому для анализа спектров такого рода удобно использовать информативный признак - площадь спектра. Возможно находить площадь как всего спектра, так и части его в определенном частотном диапазоне.

Исследования колебаний бурильной колонны и промывочной жидкости на буровой

Полученные экспериментальные данные, подвергаются обработке для определения критериев оценки технического состояния долота. Применяя алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ), получаем спектры, экспериментальных сигналов. Сигналы регистрировались сериями по 20 записей? в каждой серии. На рисунке 3;11 показаны спектральная плотность мощности начала долбления и г его окончания в результате износа долота. Видно, что спектры в начале и конце долбления отличаются, но спектры сигналов одной серии тоже отличаются (рисунок 3.1 Г спектрограмма продольных колебаний начала долбления слева отличается от спектрограммы справа, и т.д.). Это можно объяснить нестационарной работой бурового оборудования во времени, например один; сигнал регистрируется в момент полного контакта долота с забоем, другой — при отскоке долота или неполном контакте.

Конструкции стандартных серийных трехшарошечных долот принципиально мало отличаются друг от друга. Все шарошки з имеют вооружение, опора шарошки представляет собой; подшипник качения. Естественно, что при износе вооружения и (или) срабатывании опор изменяются энергетические соотношения в системе машинный агрегат — буримая порода, что должно сказаться на характере колебаний бурильной колонны и ведущей бурильной трубы. Принимаем при этом, что технологические условия бурения остаются постоянными. Из опыта вибродиагностики агрегатов с подшипниками качения известно, что при изнашивании подшипника появляются и растут вибрации с четырьмя основными, применяемыми для диагностики частотами — внешней; обоймы подшипника, внутренней обоймы, частоты сепаратора и частоты тел качения. Существуют формулы для расчета этих частот, однако их применять для рассматриваемого объекта нецелесообразно, поскольку даже в условиях наземного оборудования часто при наличии; дефекта подшипника характерные частоты могут отсутствовать, иметь сдвиг по частоте и т.д. [82]. Но, несмотря на явное отсутствие вышеуказанных частот, всплески вибрации в «подшипниковой» области имеют место и растут с увеличением; износа подшипника. Предлагается \ много методик диагностики подшипников, но для; долота воспользуемся только положением о том, что при изменении состояния опоры шарошки происходит изменение сигнала, излучаемого объектом.

Для анализа спектра продольных и поперечных колебаний ведущей бурильной трубы, согласно п.2.3 целесообразно использовать площадь спектра.. Для проведения анализа разобьем частотную ось на интервалы. Интервалы колебаний ориентировочно уже определены в работе [57], где приведена классификация колебаний по частоте: 1) интервал 0-5 Гц - колебания инфранизких частот; 2) низкочастотные колебания 5-50 Гц, возникают при движении шарошек по неровному забою; 3) колебания средних частот 100-500 Гц, которые вызываются ударами зубьев долота о забой; 4) интервал; 500-5000 Гц высокочастотных колебаний, которые обуславливаются кавитационными и турбулентными процессами при бурении в гидравлической системе скважины. Для возможности сравнения и выявления закономерностей, связанных с износом долота, необходимо для одного долбления интервалы выбирать одинаковые. Анализ формы полученных спектров виброускорения показал, что имеется три-четыре диапазона. Исходя из приведенной классификации ш полученных реальных спектров, принимаем интервалы частотного диапазона следующие: от 2 до 50 Гц (интервал 1), от 50 до 500 Гц (интервале), и от 500 до 700 Гц (интервал 3). Затем по формуле (2.6) получаема площади спектра; в заданных интервалах. В пределах одной серии проводим анализ полученных значений, сравнивая.: форму- спектра с характерной формой; спектра для данной, серии: Сильно отличающиеся спектры отбрасываем. Оставшиеся; значения площади спектра представляют собой І случайные величины, поэтому дальнейшее исследование проводим вероятностно-статистическими методами. В каждой, серии находим математическое ожидание площади спектра, дисперсию, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, асимметрию и эксцесс по формулам (2.6)-(2.11). В пределах бурения одним долотом проводим анализ полученных данных для выявления закономерностей, показывающих влияние износа долота на полученные характеристики площади спектра. Анализировались продольные колебания и поперечные колебания ведущей бурильной трубы, пульсация бурового раствора: Анализ показал, что в пульсациях бурового раствора по принятым г интервалам не выявлено никаких закономерностей, поскольку спектр: колебаний жидкости узкополосный, основная энергия колебательного процесса сосредоточена в диапазоне до 50 Гц.

Состав информативных частот. Анализ изменения амплитуд информативных частот в процессе долбления

Для оценки технического состояния породоразрушающего инструмента, согласно выводам, второй главы, необходим адаптирующийся к изменяющимся условиям бурения метод. Таким методом является дихотомический метод распознавания образов.

Колебания, сопровождающие процесс бурения имеют различную физическую природу происхождения: Систематизируют их, как правило, по принадлежности к тому или иному частотному диапазону, выделяя инфранизкии (до 1 Гц), низкий (1-50 Гц), средний (50-500 Гц) и высокий (более 500 Гц) частотный диапазоны, границы которых не являются строго фиксированными. Диапазоны эти коррелированны друг с другом в различной степени, и отличаются для различных типов долот, компоновок, условий бурения и т.д. Колебания, имеющие забойный характер происхождения, связаны, прежде всего, с вращением корпуса долота и шарошек при взаимодействии с забоем. Колебания распространяются по колонне бурильных труб и столбу промывочной жидкости и регистрируются і на устье. Параметры этих колебаний отражают, среди прочих показателей работы долота, степень износа опор шарошек: и вооружения: Износ долота влияет на параметры колебаний (амплитуда, частота) в диапазонах частот, связанных с вращением корпуса долота, вращением шарошек и ударами зубцов о породу. Ориентируясь на различные источники [ 12,13,38,40,57], можно сказать, что частота вращения корпуса долота и шарошек лежит в области низкочастотных колебаний от 5 до 120 Гц, частота «зубковых» колебаний в области средних частот от 100 до 500 Гц. Причем, если на забое образуется один выступ, что большая редкость [12], то диапазон низкочастотных колебаний /=5-15 Гц, при трех выступах /=20-50 Гц, при шести/=30-90 и/=50-120 при девяти выступах. В работе [12] указано, что амплитуда низкочастотных колебаний существенно зависит, кроме прочих факторов, от степени износа долота, но сама зависимость не приводится. Там же [12] говорится, что наиболее часто на забое образуется шесть выступов. Таким; образом; изменение технического состояния породоразрушающего инструмента будет проявляться у групп частот указанных выше диапазонов: Зарегистрированный на устье сигнал обрабатывается;процедурой БПФ, в результате получаем спектр колебаний. Частоты спектра образуют множество GF={fi, f2, f3, ...,TN}, которому соответствует множество амплитуд А={аь а2, а3, ..., ак}, где N — порядковый номер. В і процессе долбления множество GEединое для; любого спектра, а множество амплитуд ЛІ индивидуальное для каждого спектра, то есть после каждого замера образуется множество At, где t =1..п - порядковый номер замера. При помощи дихотомического метода распознавания, образов решается задача кластеризации или разделения» на. классы. Один; класс - это замеры (реализации) одной серии (например, первой серии t=l) с множеством амплитуд Aj, второй класс - это замеры другой;серии с номером / с другим набором амплитуд At. Дихотомическим методом распознавания- образов из множества GF выбираются к частот, которым? соответствует наибольшее изменение элементов; множеств At, по отношению к соответствующим элементам множества Aj. Аналогично можно разделить множества At+i и Aj, выбирая при этом из GF другой набор к частот. Выбранные частоты формируют множество Gt={fti, ї&, Ї&, ..., ftm}, где m=1..10 - порядковый номер. Количество частот, выбираемых дихотомическим; методом: распознавания образов, всегда постоянно и равно десяти (к=10), выбранные элементы: называются; информативными частотами с порядковым номером т. Амплитуды, соответствующие выбранным частотам ftm множества Gh формируют из множеств Ai и Л/ соответственно множества АСі={аи, ai2, ..., alm} и Ас іац, at2, ..., atm}. Элементы;множества Aa называются амплитудами информативных частот. В общем случае множество Ас можно представить как функцию от параметров бурения, описываемых двумя векторами: где вектор V объединяет параметры процесса бурения, косвенно влияющие на элементы множества Ас, но не характеризующие состояние долота, например, к таким параметрам относятся осевая нагрузка на долото, твердость буримой породы; W — вектор конструктивных элементов5 долота, величина износа которых проявляется в изменении элементов множества А с, к конструктивным элементам относятся опоры и вооружение шарошек. \ Принимаем, что в процессе бурения изменение параметров вектора V носит случайный характер, и изменяется в заданных технологией бурения пределах.

При фиксированных значениях параметров W параметры V обуславливают изменение значений; элементов Ас в некотором диапазоне, характеризуемым среднестатистическим значением и отклонением от среднего. Изменение степени износа конструктивных элементов- W носит необратимый и на протяжении длительного времени монотонный характер. В результате задачу оценки технического состояния долота можно свести к определению взаимного и однозначного отображения множества состояний элементов; вектора? W на состояния элементов Ас при наличии помех, определяемых вектором К

Похожие диссертации на Разработка методов оценки технического состояния шарошечных долот в процессе бурения

Разработка метода оценки технического состояния труб змеевиков реакционных печейРубцов Алексей Вячеславович

Разработка прогрессивных методов оценки технического состояния газоперекачивающих агрегатовКудашев Эдуард Раянович

Разработка методов и средств оценки технического состояния центробежных насосных агрегатовСулейманов Раис Насибович

Разработка метода оценки неоднородности напряженно-деформированного состояния реакторов установки замедленного коксованияКузнецов Андрей Александрович

Разработка управляемых в процессе бурения скважин колтюбинговых компоновок низа бурильной колонныЗинатуллина Эльмира Якуповна

Исследование процесса, разработка конструкции режущего инструмента и обоснование режимов вращательного бурения скважин Бугаев Виктор Георгиевич

Разработка метода оценки критического коэффициента интенсивности напряжений сварного соединения из тонколистовой сталиРахимкулов, Ринат Ришатович

Исследование и разработка метода оценки искажений деталей полутоновых оригиналов в автотипном процессеЖелудев Денис Евгеньевич

Разработка расчетных методов оценки качества спуско-подъемного комплекса буровых установок Жабагиев Аслан Мухамедиярович

Разработка метода интегральной оценки эксплуатационного качества технологической оснастки ткацких станков по критерию прочности нитиСысоева Елена Константиновна