随钻地层压力测量系统下传指令接收装置研制

为了从地面控制随钻地层压力测量系统,研制了一套基于钻井液脉冲的下传指令接收装置。该装置通过测量管柱压力和钻铤转速,采用互相关算法提取压力脉冲信号的上升沿和下降沿位置,实现了对钻井液脉冲的指令接收和解码。数值试验表明,互相关算法是提取钻井液脉冲压力信号上升沿和下降沿的有效算法,通过将钻铤零转速作为接收下传指令的前置条件,软件自动调用解码算法,降低了误码风险。室内试验和现场试验结果表明,所研制的装置解码算法简单实用,具有高可靠性、低误码率的特点,能够满足随钻地层压力测量系统的实际需求。     

基于曼彻斯特编码的钻井液脉冲信号提取算法

为了提取出无线随钻测量中的钻井液脉冲信号并正确识别,对钻井液脉冲信号有效提取算法进行了研究。采用形态滤波算法来提取钻井液脉冲信号,运用膨胀与腐蚀运算来设计信号形态滤波器;在此基础上,根据曼彻斯特编码井下信号同步的特点,提出了一种基于周期内信号等份分割来精确分辨钻井液脉冲信号开始时刻的算法;采用模式相似度的波形识别算法,用来识别钻井液脉冲信号。仿真分析表明,运用形态滤波算法能有效提取出微弱的钻井液脉冲信号,能够提取去信噪比为20 dB的钻井液脉冲信号;运用模式相似度波形识别算法能有效对曼彻斯特编码的钻井液脉冲信号进行识别,能够对0.034 5~0.069 0 MPa的微弱脉冲信号进行识别,识别出来的比特流数据分析表明,采用该识别算法的误码率低于1.5%。研究结果表明,形态滤波算法和模式相似度波形识别算法能精确地提取和识别出钻井液脉冲信号,提高解码正确率,满足工程应用的要求。      

基于优化变分模态分解和互相关的钻井液脉冲信号处理方法

随着油气勘探开发不断深入，钻井技术逐渐向深井、超深井和小井眼方向发展，对钻井液脉冲信号处理提出了更高的要求。通过分析脉冲位置调制编码的基本原理，提出了一种基于优化变分模态分解和互相关的钻井液脉冲信号处理方法，并利用在苏北地区某页岩油井采集的钻井液脉冲信号验证了该方法的可行性。基于优化变分模态分解算法，实现了在低信噪比条件下有用信号的有效提取；基于同步头相关器对去噪后的信号进行互相关处理，实现了数据帧起始位置的可靠计算；基于数据块相关器对数据块内波形进行互相关处理，实现了码值的准确获取。与传统的钻井液脉冲信号处理方法相比，上述方法具有可靠性高和误码率低的特点，能够很好地满足复杂井眼环境下钻井液脉冲信号处理的需求。     

一种泥浆脉冲信号识别方法

结合随钻测井地面系统研制,在使用小波变换对信号进行滤波和基线矫正处理基础上,采取脉冲有效上升沿判断、滑动窗口面积最大原则确定方波的方法,准确识别泥浆压力波形中的脉冲信号,为数据解码提供准确的脉冲位置,解码得到的结果与井下编码数据准确率达到90 ％以上,有效提高了数据解码准确率,为随钻测井系统在各种工况环境应用奠定了基础,已经在现场施工中进行了试验和应用,拓展了泥浆脉冲信号识别技术与方法.     

基于Seislet域分数阶阈值去噪算法的地震资料去噪

相较于由图像领域发展的去噪算法,Seislet阈值去噪算法更好适用于地震数据的去噪处理,但在Seislet阈值去噪算法中,常规硬阈值函数在阈值处存在断点,软阈值函数处理得到的系数与原有系数之间存在恒定偏差,且传统阈值确定准则难以适用于Seislet域。为此,将Riemann-Liouville分数阶积分理论应用到阈值函数中,推导出分数阶阈值函数;再根据地震数据在Seislet域低尺度中有效信号分量远多于高尺度中有效信号分量的特点,提出了一种适用于Seislet域的尺度加权阈值;最后将分数阶阈值函数、尺度加权阈值和Seislet稀疏变换相结合,得到Seislet域分数阶阈值去噪算法。人工合成含噪地震记录和实际地震资料测试结果表明:常规硬阈值和软阈值去噪算法虽然能够在一定程度上压制噪声,但压制效果并不明显,且容易损伤与噪声差异较小的有效信号;分数阶阈值去噪算法较好地克服了硬阈值和软阈值去噪算法的缺点,能够有效压制地震资料中的随机噪声,减少了有效信号的损失,提高了地震资料的信噪比。     

基于曲波噪声估计的三维块匹配地震资料去噪

常规的三维块匹配（BM3D）算法在地震资料降噪处理中具有较好的效果,但在实际处理中因无法得到噪声先验信息,通常难以确定所需的滤波阈值等相关参数。为此,提出了一种基于曲波噪声估计的BM3D地震资料去噪方法。首先利用曲波变换估计地震资料的噪声方差,再通过改进的BM3D去噪算法自适应地选取合适的阈值参数并完成去噪处理。理论模型与实际资料的处理结果表明,所提算法与常规的BM3D去噪算法和曲波变换去噪算法相比,能在很好地去除随机噪声的同时更好地保护有效信号,且在去噪过程中对边界反射的细节信息保持较好,计算效率较高,在实际资料处理中得到良好的效果。     

基于信号相似性的导向钻井下传信号处理方法

为了准确、高效识别导向钻井中以钻井液排量负脉冲间隔方式下传的指令信号,解决井下接收装置中指令识别和解释方法运算较复杂和误码率较高等问题,提出了一种基于信号相似性原理的信号识别处理技术。该技术通过比较各段采样信号幅值的自相关程度求取由钻井液排量脉宽所表示的导向钻井下传指令,并对井下采样信号按一定规律逐段比较,通过判断信号下传的开始点、解算信号各位的值和求取指令字等3个步骤,完成指令识别。给出了适合井下处理的递推式实用算法,设计了钻井液排量信号采集试验装置。研究和试验结果表明,利用该方法可简化运算程序、提高钻井液排量信号识别的可靠性和抗扰能力,特别有利于克服尖峰和周期干扰对计时求取的影响以及传输通道惯性及低频噪音对信号跳变沿判断的影响。图4参15     

联合去噪算法在输气管道泄漏声信号中的应用

针对油气管道发生泄漏后,泄漏声信号在沿管道传播过程中必不可少的会混入噪声问题,研究了变分模态分解(VMD)在管道泄漏去噪中的应用,提出了一种基于VMD,多尺度排列熵(MPE)和小波阈值去噪(WT)的VMD-MPE-WT联合去噪算法.利用MATLAB软件在该算法对信号处理结果进行仿真分析,结果表明:对比小波去噪,VMD,...     

利用基于深度学习的过完备字典信号稀疏表示算法压制地震随机噪声

曲波变换去噪处理使同相轴在断层等不连续区域发生畸变,对有效信号产生干扰。基于过完备字典信号稀疏表示（K-SVD）需要人工反复调整参数才能改善去噪效果。为此,将K-SVD去噪算法与深度学习网络相结合,综合考虑深度学习网络与稀疏表示方法的优点,研究了基于深度学习的过完备字典信号稀疏表示（Deep-KSVD）的地震数据随机噪声压制方法。为了使该网络有能力学习参数,在追踪阶段用一个等价的可学习的替代方案代替正交匹配追踪（OMP）算法。计算过程包括将数据分解为重叠的数据块、通过适当的追踪对每个数据块去噪以及通过去噪后的数据块加权重建整个数据,去噪处理包括稀疏编码、正则化系数估计以及数据块重建三个部分。模型数据和实际数据测试结果表明：当Deep-KSVD网络训练完成后,给定含噪数据,能够自适应地衰减地震噪声,并保护有效不连续性信息及数据结构特点,无需再进行参数调整;与K-SVD去噪方法相比,Deep-KSVD去噪方法的噪声压制效果更好,可提高全频带数据的信噪比。     

基于离散平稳小波变换的无线随钻系统测试信号处理

在无线随钻测量系统中，钻井液波信道中含有很强的噪声信号，为获得更好的钻井液脉冲信号，采用小波变换对该信道的信号进行处理。小波基的选取是否恰当对处理的最后结果有非常大的影响，以相关系数作为判断钻井液信道信号处理效果优劣的依据，将7种常用的小波基函数选取不同参数后分解重构的信号与原始信号进行了比较，通过相关系数的大小选定了适合处理该信号的最佳小波基函数及其参数，并对重构后的信号进行了阈值去噪试验。试验结果表明，小波变换去噪对钻井液信道信号的噪声有很好的抑制作用，Haar小波基对钻井液信道信号的去噪处理效果最佳；同时表明，相关系数作为两个信号波形的相似性的一种度量是合理的。     

基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究

考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法,它既保留了EMD处理非平稳信号的优势,又能有效地克服EMD的模态混叠问题;但是,单纯的CEEMD分解去噪会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。将CEEMD分解与小波阈值去噪相结合,对CEEMD去噪要舍弃的含噪声较多的高频固有模态函数(IMF)分量进行小波阈值去噪,以保留这些分量中的有效信息。模型数据和实际地震资料的测试结果表明,无论对于低噪声还是强噪声地震数据,基于CEEMD的小波阈值去噪方法的去噪效果都优于单纯的CEEMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

基于Shearlet变换的自适应阈值地震数据去噪方法

由于随机噪声的干扰,地震勘探的有效信号经常淹没其中难以识别,且在时间域难以分离随机噪声和有效信号。Shearlet变换是一种新的多尺度多方向时频分析方法,具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。Shearlet变换在去除随机噪声的同时,能够最大限度地保留有效信号,可以有效地提高地震数据的信噪比。针对传统的Shearlet变换阈值去噪方法不能随尺度和方向变化的不足,提出了随尺度和方向变化的自适应阈值,可以同时适应不同尺度和方向噪声水平的差异。利用Shearlet变换的自适应阈值算法与小波变换去噪方法,分别对理论和实际地震数据进行去噪。对比可知,Shearlet变换的自适应阈值算法具有更强的去噪能力,并能够最大限度地保留有效信号。     

一种自动判定保留的奇异值个数的地震随机噪声压制算法

对于地震数据去噪来说,基于降秩的方法需要将地震数据分成不同的块,然而每个块对应的奇异值个数不同,目前需要人工估计每个块的有效奇异值个数,计算效率低,无法实现产业化。为此,提出一种自动判定保留的奇异值个数的地震随机噪声压制算法——自适应阻尼多道奇异谱分析（ADMSSA）算法。该方法利用Akaike信息准则自动地确定地震信号的奇异值个数,然后基于阻尼多道奇异谱分析（DMSSA）算法去噪。首先介绍了多道奇异谱分析（MSSA）方法的去噪原理,然后给出确定有效奇异值个数的Akaike信息准则和经验方法,经验方法可以验证Akaike信息准则的有效性。去噪过程采用DMSSA方法的框架,在ADMSSA算法中仅需要确定信号的主频范围,就可以自动地去噪。模拟和实际数据实验表明,所提方法能够自动地确定可靠的奇异值个数,并且获得高信噪比的去噪结果,在工业化应用中具有巨大潜力。     

小波变换在声发射信号去噪中的应用研究

声发射检测是油罐在线监测的重要手段,具有独特的优势。传统的线性滤波方法对于包含各类噪声的声发射信号去噪效果并不理想,采用Donoho改进方法生成去噪阈值,分别采用软阈值法和硬阈值法对声发射信号进行小波阈值去噪处理,然后进行小波系数重构得到去噪声发射信号。实验结果表明,在信噪比、均方根误差和平滑度三个去噪效果指标上,软阈值方法优于硬阈值方法。     

小波时空变阈值去噪方法在可控震源资料处理中的应用

 鉴于常规的消除地震资料中随机噪声的增强信号或压制噪声方法的局限性,本文基于小波变换阈值去噪和加权叠加的思路,提出一种小波时空变阈值去噪方法：以逐点方差为加权叠加的权系数,通过迭代计算修正权系数得到准确的时空变方差,再进行小波阈值去噪,从而做到多道识别噪声,单道保真压噪。这种方法可消除满足高斯白噪条件和不满足高斯白噪条件的随机噪声。经理论模型和相关未叠加可控震源资料的处理证明,这种小波时空变阈值去噪方法有效而实用。     

天然气管道漏磁检测中的信号处理

采用漏磁法对天然气管道进行检测时，关键问题是对漏磁信号的处理。为此，介绍了去除奇异值的算法，用相邻两点的平均值代替奇异值，可去除脉冲干扰而对信号没有影响。对于漏磁信号中的高斯噪声，采用小波变换去噪方法，选取二阶样条小波为小波函数，选用软阈值函数和固定阈值的方法处理小波系数。提出了提取缺陷信号特征的梯度算法，用信号幅度和梯度值的变化作为缺陷估计标准。研究结果表明，漏磁信号被处理后，很好地去除了各种信号噪声，有助于提取出缺陷信号的特征，可实现对天然气管道的无损检测。     

去除随钻测量信号中噪声及干扰的新方法

由于受到钻井特殊条件的限制,井底和地面之间的随钻测量信号难以通过有线方式进行传输,目前工程中主要采用井液脉冲位置编码调制的无线传输方式.但是,由于泥浆压力、井深、泵压等信道传输特性会对信号造成影响,随钻测量中采集到的钻井液脉冲信号往往包含了各种噪声和干扰,直接影响地面信号解码结果的正确性.对钻井液脉冲脉位编码无线通信原理、噪声及干扰进行了分析,根据干扰与噪声的特点.采用线性滤波方法还原脉冲信号,又利用一种非线性"平顶消除"的方场采集的信号进行了处理.与线性滤波方法处理结果的综合对比表明,该方法能更有效地去除钻井泵噪声及其他干扰.现场应用结果表明,该方法对脉冲信号位置复原误差影响小,解码过程简单实用,具有误码率低、可靠性高等特点.     

二次小波变换的阈值去噪算法及其在地震信号处理中的应用

设计了一种二次小波变换的阈值去噪算法,利用该算法可以合理去掉地震信号中面波分布区域的低频成分,保留中、高频有效信息,从而既压制了面波,又减少低频有效波的损失。该方法较之传统的域阈值去噪方法有更好的去噪效果,且对信号保真度好,基本不会使有效信号发生畸变,不会损失有效信号。     

基于经验小波变换的地震资料噪声压制方法

噪声压制是地震资料处理中重要的环节,目前已有的去噪技术存在着噪声去除不干净、有效信号丢失、不能处理非线性非平稳信号等问题。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简写为EWT)是一种能自适应分解原始信号的算法,其相较于经典的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)具有更好的自适应性和完善的数学理论基础。将EWT算法引入到地震资料噪声压制中,选取合适的小波函数并利用EWT算法对目标地震信号进行自适应分解,得到其各个频率尺度的固有模态分量;然后根据原始地震信号的主频设定阈值范围,选取主频值在阈值范围内的固有模态分量进行重构,最终获取去噪后的地震信号。结果表明将EWT噪声压制算法应用于数值模型和实际地震资料中,可以很好地实现有效信号和噪声的分离,结果均比常规算法的去噪效果要好。     

随钻测井数据有损压缩算法改进探讨与应用

常规随钻测井一般采取泥浆脉冲传输技术,泥浆脉冲传输技术数据传输速率受限于自身的编码、解码及算法方式,已经难以满足日益增长的钻井工程数据传输需求,而常用于随钻测井的差分脉冲编码调制算法主要存在两个方面的缺陷：当原始数据变化剧烈时,部分解码数据误差较大,导致该部分解码数据不可信;另外,其压缩倍数较低。由于数据压缩技术有助于在保持泥浆脉冲传输技术硬件不变和信号传输速率不变的情况下有效提高其数据等效传输速率,文章对差分脉冲编码调制做了改进,将非均匀量化与均方根传播梯度下降法相结合,有效减小了解码数据的误差,并利用Huffman编码对非均匀量化编码结果做进一步压缩来提高压缩倍数。经过生产测试,结果表明：本文算法对电阻率数据和伽马数据的等效传输速率达到1.588 bit/s和1.782 bit/s,高于差分脉冲编码调制算法的1.164 bit/s和1.163 bit/s,压缩倍数分别达到了2.73倍和3.06倍,高于差分脉冲编码调制的2.00倍。同时,解码数据与采集数据信噪比分别达到27.97 dB和26.62 dB,高于差分脉冲编码调制的23.66 dB和19.15 dB。由此可见,本文改进算法...