抗差自適應(yīng)濾波的導(dǎo)向鉆具動態(tài)姿態(tài)測量方法

高 怡，汪躍龍，程為彬

（1. 西安石油大學(xué) 陜西省油氣井測控技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710065；2. 西安石油大學(xué) 電子工程學(xué)院，西安 710065）

抗差自適應(yīng)濾波的導(dǎo)向鉆具動態(tài)姿態(tài)測量方法

高 怡1,2，汪躍龍1,2，程為彬1,2

（1. 西安石油大學(xué) 陜西省油氣井測控技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710065；2. 西安石油大學(xué) 電子工程學(xué)院，西安 710065）

針對鉆井工程中，導(dǎo)向鉆井工具在近鉆頭振動條件下，由于底部鉆具振動對導(dǎo)向工具姿態(tài)測量造成嚴(yán)重干擾，使得姿態(tài)參數(shù)失真，導(dǎo)致姿態(tài)測量不準(zhǔn)確的問題。為了消除或削弱振動對空間姿態(tài)測量的不利影響，快速解算出準(zhǔn)確的鉆具姿態(tài)參數(shù)，提出一種抗差自適應(yīng)濾波的動態(tài)姿態(tài)測量方法，利用等價權(quán)函數(shù)和自適應(yīng)因子合理的分配信息，有效地濾除鉆具振動對動態(tài)姿態(tài)測量的影響。仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)鉆井?dāng)?shù)據(jù)試驗(yàn)證明，采用該算法能濾除近鉆頭振動干擾信號，井斜角控制在5.5°左右，工具面角測量誤差小于6°，有效地提高了導(dǎo)向鉆井工具姿態(tài)參數(shù)的動態(tài)測量精度，解決動態(tài)測量時姿態(tài)參數(shù)測不準(zhǔn)的問題。

導(dǎo)向鉆井；動態(tài)測量；鉆具振動；抗差估計(jì)；自適應(yīng)濾波

隨著石油工業(yè)的不斷發(fā)展和油氣勘探開發(fā)難度的增大，國內(nèi)外競爭也愈來愈激烈。載體空間姿態(tài)測量在石油工業(yè)領(lǐng)域中的地位也越來越顯赫。這就意味著，對姿態(tài)參數(shù)(井斜角、工具面角和方位角)測量的實(shí)時性、精確性以及連續(xù)、動態(tài)測量的要求也越來越高[1-2]。井下動態(tài)空間姿態(tài)參數(shù)的實(shí)時測量是導(dǎo)向工具實(shí)現(xiàn)實(shí)時導(dǎo)向控制的前提條件。然而，在實(shí)際鉆井工程中，由于底部鉆具振動對導(dǎo)向工具姿態(tài)測量造成嚴(yán)重干擾，使得姿態(tài)參數(shù)嚴(yán)重失真，導(dǎo)致姿態(tài)測量不準(zhǔn)確。目前普遍采用隨鉆測量(Measurement While Drilling,MWD)技術(shù)對井下姿態(tài)進(jìn)行測量。該方法雖然能得到準(zhǔn)確的姿態(tài)參數(shù)，但要求姿態(tài)測量時必須停止鉆進(jìn)，屬于靜態(tài)測量，存在時效低、成本高和風(fēng)險大等問題。如何在不停鉆條件下獲得實(shí)時性強(qiáng)、精度高的連續(xù)動態(tài)姿態(tài)測量，是目前該方向的研究熱點(diǎn)及難點(diǎn)之一。

文獻(xiàn)[3]提出了一種采用卡爾曼濾波的新狀態(tài)空間法連續(xù)實(shí)時測量鉆井軌跡，針對旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井和自動垂直鉆井建立一套捷聯(lián)測量系統(tǒng)[4]，采用卡爾曼濾波估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)，但是該方法沒有考慮測量傳感器信號中包含的大量振動加速度。楊全進(jìn)等提出一種新的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井動態(tài)位置測量方法[5]，介紹了常用的石油鉆井定向傳感器的結(jié)構(gòu)和測量參數(shù)，提供了一種在鉆柱旋轉(zhuǎn)情況下的動態(tài)位置測量技術(shù)，詳細(xì)分析了如何計(jì)算實(shí)時精確的重力工具面角。采用無跡卡爾曼濾波方法消除傳感器數(shù)據(jù)中的干擾噪聲，提高旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆具姿態(tài)測量的準(zhǔn)確性[6]。徐寶昌等在此基礎(chǔ)上又提出了一種旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)有色噪聲的改進(jìn)無跡卡爾曼濾波方法。該方法利用四元數(shù)理論構(gòu)造觀測方程和時變狀態(tài)方程，實(shí)時解算出鉆具姿態(tài)，有效的濾除了加速度傳感器數(shù)據(jù)中的有色噪聲[7]。但是該算法限制條件較多，只是將鉆具軸向振動信號作為主要干擾進(jìn)行分析。Elgizawy和Jurkov等提出一種基于慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的測量井斜與方位角的傳感器封裝，通過仿真驗(yàn)證基于慣性導(dǎo)航的傳感器封裝可以實(shí)現(xiàn)高精度連續(xù)MWD測量[8-10]。Yanshun等人基于簡易慣性單元開發(fā)了一種相似的MWD裝置[11]。由于井下工況復(fù)雜，鉆柱旋轉(zhuǎn)向下運(yùn)動常伴隨著各種振動現(xiàn)象，鉆具振動嚴(yán)重影響了傳感器的測量精度，導(dǎo)致測量誤差較大。

在上述研究的基礎(chǔ)上，針對導(dǎo)向鉆井工具動態(tài)測量受鉆具振動的影響而導(dǎo)致測量不準(zhǔn)確的問題，提出一種抗差自適應(yīng)濾波的動態(tài)空間姿態(tài)測量方法。通過分析鉆具振動對姿態(tài)測量的影響，并吸收抗差估計(jì)和自適應(yīng)濾波的優(yōu)點(diǎn)，利用抗差等價權(quán)矩陣自適應(yīng)的確定量測信息，通過自適應(yīng)因子調(diào)整狀態(tài)模型信息對狀態(tài)參數(shù)的整體貢獻(xiàn)，從而消除鉆具振動對動態(tài)姿態(tài)測量的影響，獲得實(shí)時性強(qiáng)、精度高的姿態(tài)參數(shù)，提高鉆井效率，降低鉆井風(fēng)險。

1 鉆具振動對姿態(tài)測量的影響

鉆井振動與鉆柱及其組成部分的動力特性相關(guān)，通過監(jiān)測鉆柱的動力特性，削弱振動對鉆井測量的影響，可以有效的提高鉆井效率，降低鉆井事故，因此，鉆井的振動問題成為目前的研究熱點(diǎn)之一。

在實(shí)際鉆井過程中，鉆頭切削巖層、鉆柱與井壁的碰撞等會使鉆具產(chǎn)生橫向振動、縱向振動和扭轉(zhuǎn)振動等，這些振動嚴(yán)重的影響了測量傳感器輸出信號的正確性。而橫向振動又是石油鉆井下部鉆具(鉆頭及近鉆頭鉆鋌和鉆桿)的主要振動形式之一[12]。章楊烈指出橫向振動對鉆具的損害大于縱向振動和扭轉(zhuǎn)振動[13]。采用常用的牙輪鉆頭進(jìn)行鉆進(jìn)，鉆具橫向振動具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，其強(qiáng)度屬于劇烈分區(qū)，近鉆頭橫向振動強(qiáng)度隨鉆壓、鉆速增大而增大。鉆頭振動信號是一種非穩(wěn)態(tài)連續(xù)隨機(jī)振動，具有較寬的頻帶，影響因素復(fù)雜。

鉆柱的橫向振動的傳播方程如下：

式中：ρ表示鉆柱質(zhì)量密度，A表示鉆柱橫截面積，ω表示鉆柱微元偏離井眼軸線的橫向位移，z為軸向坐標(biāo)，S為源于X方向的剪切力，fF為外部力。

式中：力矩M為

設(shè)彈性模量為E，橫截面積對中性軸的慣性矩為I。

將式(2)和(3)代入到式(1)中，得到關(guān)于橫向振動的傳播方程：

根據(jù)上述動力學(xué)方程即可對鉆具橫向振動的傳播進(jìn)行數(shù)值模擬。

在導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)的動態(tài)空間姿態(tài)測量時，由于三軸磁通門數(shù)據(jù)中包含磁干擾，三軸加速度計(jì)測量數(shù)據(jù)中包含大量的振動加速度，嚴(yán)重影響組合鉆具井斜及方位姿態(tài)測量精度。為了研究井下振動對姿態(tài)測量信號的影響，通過分析橫向振動信號特性，根據(jù)橫向振動的傳播方程，井下鉆具橫向振動加速度響應(yīng)曲線如圖1所示。

圖1 鉆具橫向振動加速度響應(yīng)曲線Fig.1 Transverse vibration acceleration response curve of drilling tool

2 抗差自適應(yīng)濾波動態(tài)測量姿態(tài)解算

抗差自適應(yīng)濾波的基本思想是當(dāng)觀測值存在異常時，對觀測值采用抗差估計(jì)原則，能夠控制觀測異常的影響；當(dāng)動力學(xué)模型存在異常誤差時，將動力學(xué)模型信息作為一個整體，采用統(tǒng)一的自適應(yīng)因子調(diào)整動力學(xué)模型信息對狀態(tài)參數(shù)的整體貢獻(xiàn)[14-16]。

2.1 導(dǎo)向鉆井工具姿態(tài)測量系統(tǒng)動態(tài)建模

選取地理坐標(biāo)系以“東北天(ENU坐標(biāo)系)”為順序構(gòu)成的右手直角坐標(biāo)系，即E軸沿當(dāng)?shù)厮矫嬷赶驏|，N軸沿當(dāng)?shù)厮矫嬷赶虮保琔軸沿當(dāng)?shù)卮咕€指向上。再以鉆具三個基本軸建立鉆具坐標(biāo)系(XYZ坐標(biāo)系)，取Z軸和鉆具的軸線方向一致，X軸和Y軸在同一水平面內(nèi)且互相垂直，Z軸跟二者垂直并構(gòu)成右手直角坐標(biāo)系。

在以上選取的坐標(biāo)系下，各姿態(tài)角如圖2所示，其中，H為水平面，V為鉆孔彎曲平面，P代表鉆具橫截面。方位角ψ為磁北方向沿逆時針方向到Z軸在水平面的投影間的夾角，其范圍在 0°～360°之間，井斜角θ為鉆進(jìn)軸Z軸與水平面所成的夾角，規(guī)定向下為正，反之為負(fù)，其范圍為-90°～90°，工具面向角γ則為鉆孔橫截面內(nèi)由鉆孔高邊到Y(jié)軸所成的角度，范圍在 0°～360°之間。這樣，我們就準(zhǔn)確的定義了井下鉆具的方位角ψ、井斜角θ和工具面向角γ，且角度的正向都符合右手系原則。

根據(jù)導(dǎo)航理論中的歐拉定理，載體在空間中的姿態(tài)可用相對于地理坐標(biāo)系有限次的轉(zhuǎn)動來表示，每次轉(zhuǎn)動的角度即為航向角、俯仰角和橫滾角。同理，井下鉆進(jìn)過程中，鉆具在空間的任一姿態(tài)都可以用相對于地理坐標(biāo)系的一系列旋轉(zhuǎn)來表示，旋轉(zhuǎn)的角度為方位角、傾角和工具面向角。在XYZ坐標(biāo)系中安裝三軸加速度計(jì)和三軸磁通門，如圖3所示。

圖2 坐標(biāo)系中表示的姿態(tài)角Fig.2 Attitude angles in a coordinate system

圖3 加速度計(jì)和磁通門組合測量安裝示意圖Fig.3 Combined measurements of accelerometer and fluxgate

設(shè)Gx、Gy和Gz分別為地球重力加速度g向鉆具坐標(biāo)系上投影：

由式(5)可以解算得到井斜角和工具面角為

根據(jù)上述理論，建立導(dǎo)向鉆井工具姿態(tài)測量的動態(tài)數(shù)學(xué)模型，給出狀態(tài)方程和量測方程。

假定tk時刻的動力學(xué)模型方程為

式中：xk和xk-1分別為tk和tk-1時刻的n維狀態(tài)參數(shù)向量，為n×n維狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；wk為p維動力學(xué)模型誤差向量，其數(shù)學(xué)期望為0，協(xié)方差矩陣為

顯然，wk為高斯白噪聲序列。

設(shè)tk時刻的量測方程為

式中：yk為tk時刻的m維觀測向量；Hk為m×n維測量矩陣，也稱為觀測矩陣；vk為m維觀測誤差向量，其數(shù)學(xué)期望為0，協(xié)方差矩陣為

顯然，vk為高斯白噪聲序列。在i=k時，的協(xié)方差矩陣分別為互不相關(guān)。

狀態(tài)向量為

式(9)表明直接將鉆具姿態(tài)參數(shù)作為狀態(tài)向量，而非姿態(tài)誤差作為狀態(tài)。

當(dāng)鉆具坐標(biāo)系相對地理坐標(biāo)線加速度為零的情況下，三軸加速度計(jì)的輸出記為即此時鉆具坐標(biāo)系的加速度輸出也就是地球的重力加速度g在鉆具坐標(biāo)系上的投影。三軸磁通門的輸出記為

將加速度計(jì)、磁通門測量值與當(dāng)?shù)刂亓觥⒋艌鰪?qiáng)度在鉆具坐標(biāo)系下投影的差值作為量測，共6維，則量測方程如下

式中：ya三軸加速度計(jì)測量時輸出數(shù)據(jù)矩陣，ym為磁強(qiáng)計(jì)測量值；G為重力場，G=[00g]T；M為磁力場，M=[M10M2]T，M1和M2分別為地理坐標(biāo)系中地磁場北向分量和垂直分量的測量值，M1=ξcosθ，M2=ξsinθ，ξ為當(dāng)?shù)氐卮艔?qiáng)度；C為姿態(tài)旋轉(zhuǎn)矩陣，。

2.2 導(dǎo)向鉆井工具抗差自適應(yīng)濾波的動態(tài)姿態(tài)測量

采用抗差自適應(yīng)濾波器實(shí)現(xiàn)各傳感器數(shù)據(jù)融合，計(jì)算導(dǎo)向鉆具工具姿態(tài)測量的框圖如圖4所示，其中，ψ、θ和γ分別為方位角、井斜角和工具面角。

圖4 姿態(tài)參數(shù)估計(jì)框圖Fig.4 Attitude parameter estimation

考慮模型式(7)和(9)，系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測向量為

式中：Vk為觀測殘差向量，為預(yù)測殘差向量。Vk和的協(xié)方差矩陣分別為

合理地選擇自適應(yīng)因子不但能夠自適應(yīng)地平衡動力學(xué)模型預(yù)測信息與量測信息的權(quán)比，而且能夠控制動力學(xué)模型擾動異常對濾波解的影響。基于預(yù)測殘差誤差判別統(tǒng)計(jì)量的抗差自適應(yīng)因子函數(shù)為

等價權(quán)矩陣為

式中：k0∈(1,1.5)，k1∈(3,8)，Vk為觀測值的殘差向量。

由式(14)～(16)和式(19)～(21)可構(gòu)造如下極值：

式中：Kk為增益矩陣，根據(jù)矩陣恒等式，可表示為

對量測信息采用抗差估計(jì)，自適應(yīng)的確定觀測噪聲協(xié)方差矩陣，并利用自適應(yīng)因子調(diào)節(jié)狀態(tài)噪聲的協(xié)方差矩陣，因此，可以有效的控制量測異常和動態(tài)模型噪聲異常對空間狀態(tài)參數(shù)估值的影響。

3 實(shí)驗(yàn)及分析

3.1 數(shù)值計(jì)算仿真及分析

實(shí)驗(yàn)室地理?xiàng)l件為北緯34.24°，東經(jīng)108.99°，地球自轉(zhuǎn)角速度為 15 (°)/h，磁傾角為 55.4°，磁場強(qiáng)度為52.5 μT，地球重力加速度為9.8 m/s2。在實(shí)驗(yàn)室條件下，根據(jù)測斜校驗(yàn)裝置測量得到一組理想的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

將模擬振動試驗(yàn)中得到的三個加速度輸出信號經(jīng)過解算后送到抗差自適應(yīng)濾波器中進(jìn)行濾波處理，得到濾波前后的井斜角和工具面角對比曲線分別如圖 5和圖6所示。

圖5 數(shù)值計(jì)算濾波前后井斜角對比曲線Fig.5 Contrast curves of deviation angles before and after filtering by numerical calculation

圖6 數(shù)值計(jì)算濾波前后工具面角對比曲線Fig.6 Contrast curves of tool face angles before and after filtering by numerical calculation

從圖5和圖6中可以非常直觀地看到，經(jīng)過抗差自適應(yīng)濾波處理后的井斜角和工具面角波動范圍明顯變小，濾波后的數(shù)據(jù)曲線更加平滑，橫向振動干擾信號基本濾除，濾波效果明顯。

3.2 實(shí)鉆井?dāng)?shù)據(jù)試驗(yàn)及分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證算法的有效性，采用實(shí)鉆井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)和分析，分別對提出的抗差自適應(yīng)濾波算法與卡爾曼濾波(KF)算法進(jìn)行對比。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于 2012年陜北某井的實(shí)鉆井過程中的某一段數(shù)據(jù)，鉆井深度為1876m，鉆速為45m/h，鉆壓1～10 t，溫度40℃。

從圖7和圖8可以看出，濾波前井斜角和工具面角波動較大，采用卡爾曼濾波器后井斜角誤差仍較大，而經(jīng)過抗差自適應(yīng)濾波器后，井斜角控制在5.5°左右，與靜態(tài)測量下測得的井斜角基本相同。工具面角經(jīng)過濾波后曲線更加平滑，干擾信號基本濾除，工具面角誤差小于 6°。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的抗差自適應(yīng)濾波能夠抑制橫向振動對導(dǎo)向鉆井工具動態(tài)姿態(tài)測量的影響。

圖7 實(shí)鉆井?dāng)?shù)據(jù)濾波前后井斜角對比曲線Fig.7 Contrast curves of deviation angles before and after filtering by real drilling data calculation

圖8 實(shí)鉆井?dāng)?shù)據(jù)濾波前后工具面角對比曲線Fig.8 Contrast curves of tool face angles before and after filtering by real drilling data calculation

4 結(jié) 論

針對近鉆頭強(qiáng)振動對姿態(tài)參數(shù)所造成的測不準(zhǔn)問題，提出采用抗差自適應(yīng)濾波方法來減小近鉆頭強(qiáng)振動對導(dǎo)向鉆井工具姿態(tài)參數(shù)測量的影響。從橫向振動傳播方程著手，根據(jù)振動干擾信號特性，設(shè)計(jì)了針對性的模擬振動實(shí)驗(yàn)。分析振動加速度為姿態(tài)測量的影響，通過抗差自適應(yīng)濾波器有效地濾除近鉆頭振動信號，解決導(dǎo)向鉆井工具姿態(tài)參數(shù)的動態(tài)測量問題，提高了導(dǎo)向鉆井工具姿態(tài)測量的準(zhǔn)確性。

這里只是考慮了鉆具的橫向振動對導(dǎo)向鉆井工具姿態(tài)測量的影響，沒有考慮縱向振動和扭轉(zhuǎn)振動的影響，下一步工作考慮如何對這兩種振動進(jìn)行模擬，采用更合適的濾波算法消除干擾信號，以期獲得更精確的動態(tài)測量姿態(tài)參數(shù)。

（References）：

[1] 薛啟龍, 丁青山, 黃蕾蕾. 旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井技術(shù)最新進(jìn)展及發(fā)展趨勢[J]. 石油機(jī)械, 2013, 41(7): 1-6. Xue Qi-long, Ding Qing-shan, Huang Lei-lei. The latest progress and development trend of rotary steering drilling technology[J]. China Petroleum Machinery, 2013, 41(7): 1-6.

[2] 汪躍龍, 王海皎, 康思民, 等. 導(dǎo)向鉆井穩(wěn)定控制平臺的反饋線性化控制[J]. 石油學(xué)報(bào), 2014, 35(5): 952-957. Wang Yue-long, Wang Hai-jiao, Kang Si-min, et al. Output feedback linearization of servo platform for rotary steering drilling system[J]. Acta Petrolei Sinica, 2014, 35(5): 952-957.

[3] Xue Qi-long, Leung H, Wang Ruihe, et al. Continuous real-time measurement of drilling trajectory with new state space models of kalman filter[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2016, 65(1): 144-154.

[4] 薛啟龍, 王瑞和, 孫峰, 等. 捷聯(lián)式旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向井斜方位動態(tài)解算方法[J]. 中國石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012, 36(2): 93-97, 107. Xue Qi-long, Wang Rui-he, Sun Feng, et al. Dynamic solution approach to inclination and azimuth of strapdown rotary steerable system[J]. Journal of China University of Petroleum, 2012, 36(2): 93-97, 107.

[5] Yang Quan-jin. A new method for dynamic position measurement while drilling string rotating[J]. Applied Mechanics and Materials, 2012(152-154): 1102-1105.

[6] 楊全進(jìn), 徐寶昌, 左信, 等. 旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆具姿態(tài)的無跡卡爾曼濾波方法[J]. 石油學(xué)報(bào), 2013, 34(4): 1168 -1175. Yang Quan-jin, Xu Bao-chang, Zuo Xin, et al. An unscented Kalman filter method for attitude measurement of rotary steerable drilling assembly[J]. Acta Petrolei Sinica, 2013, 34(4): 1168-1175.

[7] 徐寶昌, 楊全進(jìn), 蔣海旭. 旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)有色噪聲的改進(jìn)無跡卡爾曼濾波方法[J]. 中國石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2015, 39(2): 157-163. Xu Bao-chang, Yang Quan-jin, Jiang Hai-xu. Improved unscented Kalman filtering method for colored noises of rotary steerable system[J]. Journal of China University of Petroleum, 2015, 39(2): 157-163.

[8] Elgizawy M, Noureldin A, Georgy J, et al. Wellbore serveying while drilling based on kalman filtering[J]. American Journal of Engineering and Applied Sciences, 2010, 3(2): 240-259.

[9] Elgizawy M, Noureldin A, El-Sheimy N. Continuous wellbore surveying while drilling utilizing MEMS gyroscopes based on Kalman filtering[C]//Proceedings of 2010 SPE Annual Technical Conference & Exhibit. Florence, Italy, 2010: 5416-5428.

[10] Jurkov A S, Cloutier J, Pecht E, et al. Experimental feasibility of the in drilling alignment method for inertial navigation in measurement while drilling[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2011, 60(3): 1080-1090.

[11] Zhang Yanshun, Wanf Shuwei, Fang Jiancheng. Measurement while drilling instrument based on predigested inertial measurement unit[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2012, 61(12): 3295-3302.

[12] 祝效華, 胡志強(qiáng). 基于鉆頭破巖鉆井的下部鉆具橫向振動特性研究[J]. 振動與沖擊, 2014, 33(17): 90-93. Zhu Xiao-hua, Hu Zhi-qiang. Lateral vibration characteristics analysis of a bottom hole assembly based on interaction between bit and rock[J]. Journal of Vibration and Shock, 2014, 33(17): 90-93.

[13] 章楊烈. 鉆柱運(yùn)動學(xué)與動力學(xué)[M]. 北京: 石油工業(yè)出版社, 2001. Zhang Yang-lie. Kinematics and dynamics of drill string [M]. Beijing: Petroleum Industry Press, 2001.

[14] Yang Y X, Zhang S. Adaptive fitting of systematic errors in navigation[J]. Journal of Geodesy, 2005, 79(1-3): 43-49.

[15] Yang Y, Cui X. Adaptively robust filter with multi adaptive factors[J]. Survey Review, 2008, 40(309): 260-270.

[16] Gao S, Zhong Y, Li W. Robust adaptive filtering method for SINS/SAR integrated navigation system[J]. Aerospace Science and Technology, 2011, 15(6): 425-430.

[17] 孫 霄，董景新，顧啟泰. 近鉆頭測斜器最優(yōu)八位置標(biāo)定法[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào), 2014, 22(1): 5-8. Sun Xiao, Dong Jing-xin, Gu Qi-tai. Optimal 8-position calibration for at-bit inclinometer[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2014, 22(1): 5-8.

Robust adaptive filtering method for dynamic attitude measurement of steering drilling

GAO Yi1,2, WANG Yue-long1,2, CHENG Wei-bin1,2
(1. Shaanxi Key Laboratory of Measurement and Control Technology for Oil and Gas Wells, Xi’an Shiyou University, Xi’an 710065, China; 2. School of Electronic Engineering, Xi’an Shiyou University, Xi’an 710065, China)

In drilling process, there are serious interferences in the attitude measurement for the steering drilling tool under conditions of near-bit vibration of steering drilling tool, which is due to the bottom drill’s string vibration and would lead to inaccurate attitude measurement. In order to eliminate or weaken these adverse vibration influences on the space attitude measurement and calculate the accurate attitude parameters of drilling tool, a dynamic attitude measurement algorithm with robust adaptive filter is proposed which can effectively eliminate the influence of drilling tool vibration on dynamic attitude measurement and distribute information reasonably by equivalent weight function and adaptive factor. Experimental results and comparison analysis demonstrate that the proposed robust adaptive filtering can eliminate the vibration disturbance signal of the near-bit, the deviation angle can be controlled to about 5.5°, and the tool face angle error is less than 6°. It improves the dynamic measurement accuracy of attitude parameters and solves the problem of uncertainty in dynamic attitude measurement of steering drilling tool.

steering drilling; dynamic measurement; drill string vibration; robust estimation; adaptive filter

TP301.6

：A

2016-04-15；

：2016-07-28

國家自然科學(xué)基金（51604226，61174191）；陜西省教育廳重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室科研計(jì)劃項(xiàng)目（16JS090）；中國石油科技創(chuàng)新基金（2015D-5006-0307）；西安石油大學(xué)青年科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目（2015BS44）

高怡（1978—），女，博士，講師，從事油氣井測控技術(shù)、控制理論與控制工程。E-mail: gy@xsyu.edu.cn

1005-6734(2016)04-0437-06

10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2016.04.004