CC BY
32
Rodionov Vladimir Ivanovich, doctor of technical sciences, professor, tgupu@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 531.746; 551.509.313.14
МЕТОД НАЧАЛЬНОЙ АЗИМУТАЛЬНОЙ ОРИЕНТАЦИИ
ГИРОИНКЛИНОМЕТРА
А. А. Гуськов, И.В. Норинская
Разработан метод начальной азимутальной ориентации инклинометра ИГН73-100/80, включающий в себя способ предварительной обработки сигнала датчика угловой скорости, заключающийся в расчете систематической погрешности, в идентификации аномальных значений в сигнале ДУС, в корректировке аномальных значений методом медианной фильтрации, а также способ определения фазы гармонической составляющей сигнала ДУС на основе аппроксимации параметрической моделью. Представлено исследование нового метода, приведены подробные результаты экспериментальных исследований, доказывающие, что его применение позволяет повысить точность начальной азимутальной ориентации.
Ключевые слова: инклинометр, начальная азимутальная ориентация, аномальные значения сигнала, медианный фильтр, метод наименьших квадратов.
Введение. Развитие нефтяной и газовой промышленности предполагает широкое использование сервисных работ с целью разведки и исследования нефтяных и газовых месторождений. Главной задачей инклиномет-рии является обеспечение недропользователей надёжной, качественной информацией о траектории ствола скважины. Наиболее успешно зарекомендовавшим себя на рынке инклинометрии является гироскопический непрерывный инклинометр ИГН73-100/80 [1].
Инклинометр ИГН73-100/80 содержит гироинерциальный блок, построенный по схеме одноосного индикаторного гиростабилизатора, на платформе которого установлены два акселерометра и двухканальный трехстепенной гироскоп на сферической шарикоподшипниковой опоре, причем статор гироскопа с датчиками угла и датчиками момента жестко закреплен на платформе. Один канал гироскопа используется для индикаторной стабилизации, а второй - является каналом датчика угловой скорости (ДУС). Ось чувствительности ДУС совпадает с плоскостью платформы и перпендикулярна оси стабилизации [2].
Процесс определения траектории скважины инклинометром ИГН73-100/80 можно разделить на два режима: начальная азимутальная ориентация (НАО), состоящая из нескольких однотипных шагов (не менее трех), и автономная работа в скважине. Согласно действующему
алгоритму на каждом шаге НАО при неподвижном вертикальном положении скважинного прибора выполняют вращение платформы с постоянной скоростью юдв, при этом на выходе канала ДУС формируется модулированный по гармоническому закону сигнал юх, пропорциональный горизонтальной составляющей угловой скорости Земли и имеющий фазовый сдвиг фсд, который однозначно определен углом между осью чувствительности ДУС (плоскостью платформы) и направлением на географический север [3]. Эталонное значение угловой скорости юЭ, измеряемое каналом ДУС в режиме гирокомпассирования, определяется выражением Юэ = Юдр + QЗ • cos(julM )•sin(адвt + jcd),
где юдр - дрейф гироскопа, град/ч; Q3 -угловая скорость Земли, град/ч; фшм - географическая широта, град; t - время, с.
Дрейф гироскопа вычисляют юдр по формуле
1 п
Юдр =- Swx (i) , ni=1
где i - индекс элемента массива; п - размер измеренного массива юх.
Фазу фсд1 измеренного сигнала юх в момент начала НАО определяют по критерию минимума функции невязки у на всем наборе измерений, т.е. реализуют фазовый метод [3]:
п 2
g= S (i )~wx (i)) . i=1
По завершении вращения платформы вычисляют азимутальный угол а2 оси чувствительности ДУС (платформы) [3]:
a2 = рскт 2 - рскт1 + a1, (1)
где фСКТ1, фсКТ2 - углы поворота оси чувствительности ДУС относительно корпуса инклинометра вокруг оси стабилизации в моменты начала и окончания вращения платформы соответственно (определяются по показаниям синусно-косинусного трансформатора (СКТ)), град; а1 - азимутальный угол оси чувствительности ДУС на момент начала вращения платформы (соответствует фазовому сдвигу фсд1), град.
Очевидно, что по единственному значению фазового сдвига фсд1 невозможно с требуемой точностью рассчитать азимутальный угол а2. Однако, если рассчитать массив значений фазы фсд для каждого i-го положения платформы при ее вращении в режиме НАО, то используя методы математической статистики, обрабатывающие массивы информации, можно существенно повысить достоверность расчетов фазы фсд1.
Методы математической статистики подразумевают обработку массива некоторого параметра, неизменного на протяжении всей процедуры НАО при конкретном замере скважины. В статье [4] введен параметр -угол между направлением на север и нулевой риской СКТ - угол ф^ и предложен алгоритм НАО инклинометра, реализующий методы математи-
ческой статистики. Для конкретной реализации НАО, при обеспечении условия неподвижности скважинного прибора угол ф^ можно рассматривать как «угловую константу».
Согласно конструктивному исполнению гироинерциального блока инклинометра угол ф^ определяется выражением
Ъ = Фсд - Фскт. (2)
Угол ф^ для конкретной реализации НАО, состоящей из нескольких однотипных шагов, - величина теоретически неизменная, однако в силу воздействия различных факторов возникают погрешности при расчете ф& Применяемые методы математической статистики позволяют повысить точность определения ф^ и рассчитать значение ф ^ист, близкое к истинному.
Предлагаемый в работе [4] алгоритм реализован в действующем программном обеспечении инклинометра ИГН73-100/80.
Авторы статьи располагают большим объемом данных по реальным замерам нефтяных и газовых скважин, что позволяет отследить и выявить недостатки действующего алгоритма НАО:
- значительный разброс элементов массива ф^ (более 8° для полностью завершенной процедуры НАО) и в связи с этим недостаточная достоверность расчета истинного значения угла ф5ист;
- имеются случаи отбраковки результатов некоторых шагов НАО, что требует проведения дополнительного шага НАО, при этом увеличивается время НАО.
Анализ телеметрической информации с датчиков в режиме НАО показал, что выявленные недостатки возникают в связи с присутствием в сигнале ДУС аномальных значений (грубых ошибок). Аномальные значения в сигнале ДУС возникают в результате воздействия внешних факторов (ветер, движущийся транспорт), внутренних факторов (помехи и сбои в системе сбора информации), человеческого фактора (некорректная работа с прибором). Под аномальными значениями в данной статье понимают срывы (резкое изменение амплитуды сигнала без ее дальнейшего восстановления до предшествующего срыву уровня), а также неправдоподобные значения (кратковременные выбросы, резко отличающиеся по амплитуде от других значений в сигнале).
Целью работы является повышение точности и стабильности НАО инклинометра.
Поставленная цель диктует следующую последовательность задач, решаемых в ходе исследования:
- разработка способа предварительной обработки сигнала ДУС, включающего коррекцию аномальных значений и компенсацию систематической погрешности;
- разработка способа расчета фазы ф^ист гармонической составляющей сигнала ДУС с применением методов математической статистики;
- апробация предлагаемых решений в среде моделирования ЫайаЪ на реальных замерах скважин.
Обоснование способа предварительной обработки сигнала ДУС.
Анализ влияния аномальных значений на сигнал ДУС показал, что
- срывы приводят к скачкообразному изменению аддитивной погрешности сигнала, что, естественно, не позволяет рассчитать ее достоверно, поэтому измерения, признанные срывом, нужно первостепенно удалять из измеренного сигнала ДУС;
- неправдоподобные значения искажают результаты расчетов фазы фсд сигнала ДУС, однако для их достоверного выявления в сигнале ДУС на фоне случайной погрешности необходимо предварительно исключить из рассматриваемого сигнала все систематические составляющие, а затем по сигналу случайной погрешности выявить неправдоподобные значения.
Таким образом, присутствие в сигнале ДУС двух различных по типу аномальных значений требует разработки особых для каждого случая алгоритмов. Сглаживание всего измеренного сигнала ДУС не допустимо, поскольку стоит задача максимально сохранить измеренные данные и не допустить фазовых искажений при фильтрации. Алгоритмы должны выявлять и различать аномальные значения по типу, предусматривать обработку участков сигнала, содержащих срывы и неправдоподобные значения, при этом не затрагивать измерения, признанные достоверными.
На основе вышеизложенного анализа сформирован новый способ предварительной обработки сигнала ДУС, состоящий из:
- алгоритма выявления и устранения в сигнале ДУС срывов;
- алгоритма расчета и компенсации в сигнале ДУС систематических составляющих;
- алгоритма выявления и устранения в сигнале ДУС неправдоподобных значений.
Обзор методов фильтрации аномальных измерений в сигнале.
Для определения, является ли измерение аномальным в некотором массиве х большого размера И, эффективно работает метод, основанный на использовании таблицы распределения Стьюдента [5]. Метод содержит следующие последовательные операции.
1. Вычисляют среднее значение элементов массива х:
1 N
X = — X х(1). (3)
И; =1
2. Находят среднюю квадратичную погрешность:
3. Вычисляют относительное отклонение т(;) для всех элементов
(4)
массива:
/ ч XI м X
т(1 ) = -. (5)
4. Находят по таблице распределения Стьюдента для конкретного числа измерений N и заданной вероятности попадания истинного значения измеряемой величины в определенный доверительный интервал а значение коэффициента Стьюдента и.
5. Вычисляют критическое значение Т(ад>:
ta¡N -1
т{а,N)= Г 2 . (6)
> - 2+а
6. Выполняют сравнение величин т(/) и Т(ад>
Элементы массива х, для которых выполняется условие
7(0 >На,N), (7)
классифицируют как аномальное значение.
Выделяют два подхода к фильтрации участков сигнала, содержащих аномальные измерения в сигнале:
- использование адаптивной рекуррентной процедуры калманов-ской фильтрации [7];
- использование робастных процедур и медианной фильтрации [6].
При использовании фильтра Калмана в случае появления в массиве
аномального значения соответствующая ему оценка переносит ошибку в следующие вычисления, вследствие этого значительно снижается качество фильтрации [7].
Наиболее подходящим для выявления и обработки в сигнале ДУС аномальных значений является способ робастного оценивания параметров измерений, поскольку он является нечувствительным к различным неод-нородностям в сигнале [6]. К робастным фильтрам относят медианный фильтр (МФ) и процедуру Тьюки 53Х. МФ имеет особенность - не фильтровать срывы в сигнале. Медианная фильтрация осуществляется посредством движения скользящего окна, состоящего из нечетного количества точек к, вдоль последовательности измерений и замены значения элемента в центре окна медианным значением [6]. Согласно рекомендациям, изложенным в [7], для достижения наилучшего результата фильтрации необходимо, чтобы число точек на интервале сглаживания в 4 - 5 раз превышало количество последовательных аномальных точек.
Процедура Тьюки 53Х заключается в последовательной обработке сигнала медианным фильтром с размером скользящего окна 5 и 3 элемента и сглаживающим фильтром Хэннинга [6].
Алгоритм выявления и устранения в сигнале ДУС срывов. В алгоритме предусмотрено однозначное выявление в сигнале ДУС на фоне случайной погрешности и возможных неправдоподобных значений участков срыва. Данная задача решена с помощью применения метода Тьюки
53Х, который позволяет получить гладкую оценку сигнала при сохранении участков срыва. Программно идентифицировать срыв в сигнале возможно, определив приращения сглаженного массива: при отсутствии срыва приращение будет иметь незначительный разброс по амплитуде; при наличии срыва будут наблюдаться выбросы (резкие изменения по амплитуде) в массиве приращений.
В предлагаемом алгоритме обработку массивов МФ методом Тьюки 53Х и методом, основанным на использовании таблицы распределения Стьюдента, выполняют по описанным выше методикам. Размер скользящего окна при медианной фильтрации выбирается экспериментально для достижения наилучшего результата сглаживания. При разработке метода предварительной обработки сигнала ДУС учтено, что применение медианной фильтрации к сигналам гармонической формы ведет к искажению фазы сглаженного сигнала по отношению к исходному сигналу, особенно при величине скользящего окна больше пяти. Таким образом, предварительно перед применением МФ необходимо удалить в сигнале полезную гармоническую составляющую либо выполнять фильтрацию массива приращений.
Далее приведены основные шаги разработанного алгоритма с иллюстрациями, отражающими эффективность предлагаемых решений. Апробация разработанного алгоритма выполнена в среде МайаЪ на основании реальных результатов замера скважины.
Алгоритм состоит из следующей последовательности операций
1. По окончании каждого шага НАО формируют массивы: юх, фсКт, t .
2. Обрабатывают измеренный массив юх методом Тьюки 53Х и получают сглаженный массив юх/ (рис. 1).
3. Рассчитывают приращение сигнала юх/ - получают массив Дю (рис. 1):
Дя(/) = ®х/ (1 +1) ~®х/ (0.
4. Обрабатывают массив Дю МФ - получают массив Дю/ (рис. 1).
а б
Рис. 1. Иллюстрации к алгоритму выявления участка срыва
222
На рис. 1, а видно, что сглаживающий фильтр Тьюки 53Х выдает достаточно гладкую оценку сигнала и не фильтрует участки срыва.
5. Определяют, имеются ли в массиве Дю/ значения, которые можно классифицировать как срыв, для этого применяют метод, основанный на использовании таблицы распределения Стьюдента (формулы (3) - (7)).
На рис. 2 приведена графическая иллюстрация применяемого метода и наглядно изображено выявление срыва в сигнале.
-г(0 —т(р,лг)
.срыв
к ОТ1"
0 100 200 300 400
Рис. 2. Определение участка срыва
Запоминают индексы элементов массива, признанные срывом.
6. Для коррекции участков срыва рассчитывают приращение Дю по исходному измеренному сигналу Юх, получают массив
А^ (/) = шх (/ +1) — шх (/).
7. Обрабатывают МФ в массиве приращений Дю только участки срыва, согласно определенным в п. 5 индексам. При этом элемент массива, признанный срывом, устанавливают в центр скользящего окна, а затем заменяют его на медианное значение. Таким образом, формируют массив приращений с откорректированными участками срыва Дюbs (рис. 3).
а б
Рис. 3. Иллюстрация алгоритма коррекции срыва: а - целый массив; б - увеличенный фрагмент
8. Восстанавливают сигнал ДУС по сигналу Дю^, учитывая знак приращения Дюх. Получают массив юхЬ!! - сигнал ДУС без срывов:
(Л Г ох (/), если I = 1,
юхЬя i ую^ (/ -1) + sign(Дox(/ -1)) • \Дщ$ (I -1),если i > 1.
На рис. 4 приведены результаты работы алгоритма выявления участков срыва в сигнале ДУС и их корректировки.
О 50 100 150 200 250 300 350
Рис. 4. Результат работы алгоритма коррекции срыва в сигнале ДУС
Разработанный алгоритм «способен» классифицировать аномальные значения по типу, т.е. обрабатывать только участки, содержащие срыв, а также эффективно восстанавливать амплитудные искажения в сигнале.
Алгоритм компенсации систематической погрешности. После операции восстановления амплитуды сигнала, искажение которой вызвано срывами, становится возможным достоверное определение всех наиболее значащих систематических составляющих данного сигнала.
Наиболее распространенный способ выявления в сигнале систематической составляющей заключается в аппроксимации данных массива линейной комбинацией задаваемых функций. Опишем обобщенную методику аппроксимации сигнала.
Пусть исходный массив юх или массив без срывов приближается некоторой моделью вида
т
р(и,ак)= Хак •РкX (8)
к=1
где т - количество слагаемых в аппроксимирующей модели; ак - постоянные коэффициенты; фк - задаваемые функции времени.
Согласно методу наименьших квадратов (МНК) аппроксимацию осуществляют путем минимизации суммы квадратов разностей исходной последовательности и значений линейной комбинации задаваемых функций:
N.
Х [юх ^)-р (цак )]2 = ф(а)® 0 i=1
Значение параметров ак вычисляют в ходе решения системы уравнений, получаемых путем приравнивания нулю частных производных фунции Ф(ак) по переменным ак:
^ =0 . (10)
да к
В результате математических преобразований над выражением (9) с учетом (10) получают систему уравнений
^ а • Мп +а2 • М12 +... + ак • М1к = м^ъ а1 • М12 +а2 • М22 +... + ак • М2к = М^2;
(11)
а1 • М1к +а2 • Мк2 +... + ак • Мкк = Мак. В выражении (11) введены замены: 1 N
Мгк = — • Ъ<1(¡г )<к(¡г), 1 = 1:т, к = 1: т,
N ы
1 N
М ак =— Ъах{¡г )<кI к =1:т.
^ г=1
В соответствии с реальным схемотехническим решением инклинометра ИГН73-100/80 составлена временная модель выходного сигнала ДУС в режиме НАО:
аапр = Кдус sm(адвt + <) + а0 + , (12)
где КдУС- коэффициент передачи ДУС; ю0 - постоянный дрейф гироскопа, град/ч; Клл - коэффициент модели дрейфа.
Модель (12) учитывает априорную информацию о законе изменения полезной гармонической составляющей сигнала, а также аддитивную погрешность ю0, мультипликативную погрешность К^, обусловленные временным дрейфом гироскопа.
Выражение (12) можно преобразовать к виду (8) выбранной аппроксимирующей модели сигнала ДУС:
аапр = а1 т^г) + а2 • <2 (//) + а3 • <¡1) + а4 • <4^1). (13)
В выражении (13) введены следующие замены: а1 = О),
а2 = КйтЪ а3 = Кдус • С0<сд X а4 = Кдус • Ып(Усд X <(¡г) = 1
) = ¡г, ) = sin(адв-Ц), <Р4 (¡г) = -¡г). (14)
Параметры (14) модели (13) определяют в результате решения системы уравнений (11) при к=4 и получают суммарную систематическую погрешность 5сист:
3сист = а1 •<1(?г) + а2 • ). (15)
Сигнал ДУС юком без систематической погрешности вычисляют по формуле:
®ком = ®х — &сист. (16)
Ошибку аппроксимации е, которую можно считать некомпенсированной случайной погрешностью в сигнале ДУС, вычисляют по формуле
£ = ®х ~®апр. (17)
Результаты работы алгоритма компенсации систематической погрешности представлены на рис. 5.
50 100 150 200 250 300 350 t,С
Рис. 5. Компенсация систематической погрешности
Алгоритм поиска и коррекции неправдоподобных значений.
После исключения в сигнале ДУС срывов и всех систематических составляющих становится возможным достоверное выявление неправдоподобных значений на фоне случайной погрешности. Основные операции предлагаемого алгоритма следующие.
1. Обрабатывают МФ массив ошибки аппроксимации s - получают массив sF. Результат применения МФ представлен на рис. 6.
Рис. 6. Иллюстрация алгоритма медианной фильтрации
2. Рассчитывают ошибку медианной фильтрации
0 = е - ер.
3. Выявляют неправдоподобные значения в массиве ошибки 0 с помощью метода, основанного на использовании таблицы распределения Стьюдента по формулам (3) - (6). Элементы массива 0, для которых выполняется условие (5), классифицируют как неправдоподобные значения и запоминают их индексы. Процедура выявления неправдоподобных значений в массиве данных иллюстрируется рис. 7.
100 150 200 250 300 350 L С
Рис. 7. Определение неправдоподобных значений
4. Обрабатывают МФ в массиве s только участки, содержащие неправдоподобные значения. При этом элемент массива, признанный неправдоподобным значением, устанавливают в центр скользящего окна, а затем заменяют его на медианное значение. Получают массив Ebat - массив ошибки аппроксимации без неправдоподобных значений (рис. 8).
50 100 150 200 250 300 350
а б
Рис. 8. К алгоритму поиска неправдоподобных значений: а - весь массив; б - увеличенный фрагмент
5. Рассчитывают сигнал ДУС без неправдоподобных значений и систематической погрешности по формуле
Wxobr = £bat + Кдус sin(Wdet + jd ) = £bat + a3 j (ti) + a4 ' j (ti).
Для наглядной оценки эффективности предложенного способа предварительной обработки информации на рис. 9 представлены исходный измеренный сигнал ДУС и обработанный сигнал.
15
о го
ci 10 го
е- 5
со g
s
с; с
S го
0 -5 -10
исходный QÙX -обработанный СОд^т-
/У
50
100
150
+ а 200 250 300 350
Рис. 9. Результат предварительной обработки сигнала
Способ определения фазы гармонической составляющей сигнала ДУС. Разработан новый способ расчета фазы гармонической составляющей сигнала ДУС, предварительно обработанного по вышеизложенной методике, значения которого записаны в массив юхобр.
227
1. Рассчитывают массив приращений угла СКТ АфСКТ:
^<скт (г) = <скт О + 1) — <скт (г).
Приращение АфСКТ(г) соответствует углу поворота платформы за 1 с, т. е. угловой скорости платформы юпл на каждом такте измерения:
апл = {<скт ОХ <Рскт 0 + 1) - <Рскт ОХ-Рскт (п)}.
2. По показаниям СКТ определяют такт времени М, который соответствует окончанию первого полного оборота платформы. Определяют количество М элементов в массиве юхобр, соответствующих интервалу времени [1: М].
3. Выделяют /-й (/=1), скользящий участок, соответствующий одному полному обороту платформы и охватывающий М первых последовательных значений массивов юхобр и юпл:
ахМ = {аобр(1Х аобр(2),...,ахооб(М)} аплМ = {а пл (1), а пл
(2),...,а
пл
(М)}.
4. Рассчитывают среднюю угловую скорость платформы, соответствующую выделенному скользящему участку:
_ 1 М
аплМ =Т7 ЪаплМ (г) .
М г=1
5. Выполняют аппроксимацию данных массива юхМ, применяя МНК, моделью, представленной линейной комбинацией функций:
аапр2 = КДУС ^п(а плМ • ¡г + Рсд ) = а1<1 Ог ) + а2<2 Ог \ (18)
где
а1 = КДУС С0<сд ), а2 = КДУС ^п(Рсд ), <<1 (¡г) = sin(аплМ • ¡г),<2(¡г) = с^(атМ •¡г).
Значения параметров модели (18) находят из системы уравнений (11) при к = 2.
6. Вычисляют фазу гармонической составляющей сигнала юхобр для /-го скользящего участка:
" аг^(а2 /а1), если а1 > 0, а2 > 0 ; 180 - аг^(а2 /а1), если а1 < 0, а2 > 0; 360 - aгctg(а2/а1), если а1 > 0, а2 < 0; 180 + аг^(а2 /а1), если а1 < 0, а2 < 0.
Рсд(/ ) =
7. Рассчитывают фз(/) для/-го скользящего участка по формуле (2).
8. Формируют /-й (/=/+1) скользящий участок, сдвигая позицию в массивах юхобр и юпл на один элемент:
ахМ = {а хоо хоо б (/ + 1),...,а хоо б(М + / -1)},
аплМ = {ахооб(/), аплТ(/ +1),...,апл(М + / -1)}, далее повторяют пункты 3 - 8.
Алгоритм повторяют до выполнения условия j=M. В результате получают массив значений угла ф^
9. Вычисляют истинное значение угла ф^ист как среднее значение из массива ф^:
1 M
Ф £ист =— I Ф S (j).
M j=1
10. Из выражения (2), приравнивая ф^ф^т, находят фазовый сдвиг фсд1 на момент начала вращения платформы, а затем по формуле (1) рассчитывают азимутальный угол а2. Далее положение гироплатформы стабилизируется, а режим НАО гироинклинометра считается завершенным.
Сравнение старого и нового методов начальной азимутальной ориентации инклинометра. Для апробации разработанного способа предварительной обработки сигнала ДУС и способа определения фазы сигнала ДУС выбран реальный замер скважины (месторождение Ярактин-ское, широта места 58,1° с.ш., прибор № 0513332, дата измерения 13.10.2017), в котором НАО выполнена за 4 шага. Оценка эффективности предложенных решений по отношению к старому методу НАО выполнена на основе сравнения угловой константы ф^ В среде моделирования Matlab составлена программа, реализующая предлагаемый метод и повторяющая фазовый метод расчета ф.? по действующей методике.
Критерием сравнения нового и «старого» методов явились статистические параметры:
- разброс значений ф? в пределах одного шага НАО:
Djs =jS max -jS min , где ф^х, ф&ищ - максимальное и минимальное значения из массива ф. - среднеквадратичное отклонение ф? в пределах одного шага НАО
5
js
1
1 M 2
-I (ФS (i)фист(i)) .
Mi=1
Статистические параметры Аф^ и для нового и старого методов сведены в таблицу.
Статистические параметры
1-й шаг НАО 2-й шаг НАО 3-й шаг НАО 4-й шаг НАО
Параметр Новый Старый Новый Старый Новый Старый Новый Старый
метод метод метод метод метод метод метод метод
фSист, 0 79,27 79,10 78,71 78,58 79,54 79,477 79,68 79,92
Аф^ 0 1,23 9,36 1,60 9,72 1,52 8,92 1,41 8,74
5 o 5jS, 0,31 1,92 0,44 1,84 0,44 1,90 0,31 1,88
Согласно данным таблицы способ предварительной обработки сигнала ДУС и новый способ расчета фазы сигнала ДУС позволили значительно уменьшить среднеквадратичное отклонение 8ф^ в пределах одного
шага НАО (в среднем в 6 раз). По результатам оценки параметра ф^т в пределах одной процедуры НАО получены высокая повторяемость и стабильность значений: разброс ф^ист не превышает 1°. Апробация разработанного метода на результатах реальных замеров скважин подтвердила целесообразность внедрения предлагаемых решений в рабочее программное обеспечение инклинометра ИГН 73-100/80.
Заключение. Аномальные значения в сигнале ДУС нередко возникают вследствие нарушения условий работы гироскопического инклинометра и являются одной из причин отбраковки замера. Выполнение повторного замера траектории скважины увеличивает время простоя скважины и, естественно, сопровождается некоторыми экономическими потерями как для сервисных геофизических служб, так и для нефтегазодобывающих компаний.
В статье описан разработанный способ предварительной обработки сигнала ДУС в режиме НАО гироскопического инклинометра ИГН 73100/80, состоящий из алгоритма выявления и коррекции участков, содержащих срывы; алгоритма расчета и компенсации систематической погрешности; алгоритма выявления и коррекции участков, содержащих неправдоподобные значения. Особенность предлагаемого способа заключается в применении процедуры сглаживания сигнала только лишь к участкам, содержащим аномальные значения, что позволяет максимально сохранить измеренную информацию. Также в статье представлен новый способ расчета фазового сдвига в сигнале ДУС на основе аппроксимации параметрической моделью.
Новизна предлагаемых решений по сравнению с имеющимся методом НАО заключается в следующем:
- в алгоритмах обработки сигнала ДУС использована медианная фильтрация.
- в алгоритме расчета систематической погрешности и в алгоритме расчета фазы гармонической составляющей сигнала ДУС применяется аппроксимация сигнала методом наименьших квадратов.
Разработанный способ предварительной обработки сигнала ДУС опробован на данных, полученных инклинометром ИГН73-100/80, однако он является универсальным и может быть применим для обработки любого гармонического сигнала, содержащего аномальные значения.
Предлагаемые программные решения в режиме НАО позволяют достичь следующих результатов:
- в режиме реального времени идентифицировать и классифицировать в сигнале ДУС аномальные измерения и выполнять обработку таких участков;
- не менее чем в 6 раз сократить разброс значений угла ф^ в пределах одного шага НАО, тем самым обеспечить более достоверную оценку угла начального азимута инклинометра и, как следствие, повысить точность при определении траектории ствола скважины.
За счет внедрения предлагаемого метода НАО ожидаются следующие результаты:
- сокращение количества бракованных замеров скважин;
- создание более точных пространственных карт разведанных месторождений и месторождений старого фонда;
- повышение конкурентоспособности российских сервисных геофизических организаций на мировом рынке за счет улучшения соотношения качества инклинометрического замера к стоимости работ по инклиномет-рии скважины по сравнению с иностранными компаниями.
Список литературы
1. Непрерывные гироскопические инклинометры - особенности построения и результаты эксплуатации / А.А. Гуськов, В.В. Кожин, С.В. Кривошеев, Э.В. Фрейман // НТВ «Каротажник». Тверь: Изд-во АИС. 2009. № 181. С. 12 - 30.
2. Фрейман Э.В., Кривошеев С.В., Лосев В.В. Особенности построения алгоритмов ориентации гироскопических инклинометров на базе одноосного гиростабилизатора // Гироскопия и навигация. 2001. №1. С. 36 - 47.
3. Способ определения азимута и зенитного угла скважины и гироскопический инклинометр: пат. 2100594 РФ. Опубл. 27.12.1997.
4. Цыбряева И.В., Гуськов А.А. Метод повышения точности начальной азимутальной ориентации гироскопического инклинометра // XVIII Туполевские чтения: материалы международной молодежной научной конференции, 26 - 28 мая 2010 г. Казань, 2010. Т. IV. С. 614 - 616.
5. Кассандрова О.Н., Лебедев В.В. Обработка результатов наблюдений. М.: Наука, 1970, 104 с.
6. Стубарев Д.В., Толстиков А.С. Анализ алгоритмов предварительной обработки данных траекторных измерений методами имитационного моделирования // Сибирский государственный университет геосистем и технологий. 2011. Т. 5. №: 2. С. 191 - 195.
7. Мотылев К.И. Обработка внешнетраекторной информации, содержащей аномальные ошибки в составе измеренных первичных параметров // Научный журнал «Сборник научных трудов ДонИЖТ». 2014. № 37
Гуськов Андрей Александрович, канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой, guskov@apingtu. edu. ru, Россия, Арзамас, Арзамасский политехнический институт (филиал) «Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева»,
Норинская Ирина Владимировна, инженер, irina-cybryaeva@mail. ru, Россия, Арзамас, ПАО АНПП «Темп-Авиа»
THE METHOD OF THE INITIAL AZIMUTH ORIENTATION OF THE GYRO
INCLINOMETER
A.A. Gus 'kov, I. V. Norinskaya
The method of the initial azimuth orientation of the gyro inclinometer has been developed. The method enables to process the signal of the angular rate sensor. The method is that the fixed error is calculated, the abnormal values are detected in the signal of the angular rate sensor. In an offered method it is used the median filter. The method enabling to calculate the phase of the signal of the angular rate sensor has been developed. The results of the investigation on estimation of effectiveness of the proposed method have been presented. The method of the initial azimuth orientation of the gyro inclinometer makes it possible to increase its accuracy.
Key words: inclinometer, initial azimuth orientation, abnormal values, median filter, least squares method.
Gus'kov Andrey Alexandrovich, candidate of technical sciences, docent, head of chair, guskov@apingtu. edu. ru, Russia, Arzamas, Arzamas Polytechnic Institute (Branch),
Norinskaya Irina Vladimirovna, engineer, irina-cybryaeva@mail. ru, Russia, Arzamas, Arzamas Scientific and Production Enterprise «Temp-Avia»
УДК 629.7.05.67; 629.7.054.44
СИСТЕМОТЕХНИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТЕЙ СИСТЕМЫ ВОЗДУШНЫХ СИГНАЛОВ САМОЛЕТА С НЕПОДВИЖНЫМ НЕВЫСТУПАЮЩИМ ПРИЕМНИКОМ ПОТОКА
В.М. Солдаткин, В.В. Солдаткин, Е.С. Ефремова, Б.И. Мифтахов
Рассмотрены особенности построения оригинальной системы воздушных сигналов самолета с неподвижным невыступающим приемником набегающего потока, построенной на основе оригинального ионно-меточного датчика аэродинамического угла и истинной воздушной скорости. Приведены функциональная схема и алгоритмы обработки информации, модели и расчетные значения методических и инструментальных погрешностей измерительных каналов, конкурентные преимущества разрабатываемой системы.
Ключевые слова: самолет, воздушные сигналы, измерение, система, неподвижный приемник, разработка, погрешности, анализ.
Для обеспечения безопасности полета самолета и решения полетных задач необходима информация о барометрической высоте, величине и составляющих вектора истинной воздушной скорости, аэродинамических углах атаки и скольжения, приборной скорости и числе Маха, параметрах и состоянии атмосферы, других воздушных сигналах, определяющих аэродинамические характеристики и динамику движения самолета относительно окружающей воздушной среды [1, 2].
232
