Drilog隨鉆測井系統深度跟蹤關鍵技術研究

鄧曉清，蔣荻南，盧華濤(中海油田服務股份有限公司 油井技術研究院，北京 101149)

Drilog隨鉆測井系統深度跟蹤關鍵技術研究

鄧曉清，蔣荻南，盧華濤
(中海油田服務股份有限公司 油井技術研究院，北京 101149)

中海油服自主研發的隨鉆測井系統Drilog已進入商業化應用階段。從隨鉆測井的深度跟蹤基本原理與分布式系統架構入手，闡述了其深度跟蹤子系統的關鍵技術。通過公式論證，研究了大鉤高度和大鉤載荷的測量原理和標定方法，分析了鉤載濾波算法的優化方法。介紹了深度跟蹤系統在測量手段改進、算法優化、系統設計優化等方面的工作，總結了該系統在現場的應用成果及未來發展方向。

隨鉆測井；深度跟蹤；分布式系統設計；技術

隨鉆測井(Logging While Drilling)是在鉆井過程中，通過接近鉆頭位置的測井儀器，取得地層信息的測井技術。深度測量是隨鉆測井中極為關鍵的一環。深度測量的正確性和準確度是隨鉆測井質量的決定性因素之一。

2015年，在國家“863”計劃和中國海油的支持下，由中海油服自主研發的Drilog隨鉆測井系統進入了商業化作業階段。其中的隨鉆深度跟蹤系統也在現場作業中得到了成功的運用。

本文主要介紹該深度跟蹤系統的基本原理，闡述系統關鍵技術，即，大鉤高度計算和大鉤載荷計算與濾波的原理，以及傳感器標定算法實現。介紹了該系統在現場的作業情況及技術改進、應用成果和發展方向。

1 原理與架構

1.1 系統原理

在隨鉆測井中，鉆頭的深度無法直接測量，而是通過大鉤有效位移增量測量法計算得到[1]。該測量方法的原理為：獲得起始絕對深度L0后，通過計算吊著鉆具的大鉤的相對位移△H來計算鉆頭的相對位移△L，即：△L=△H·InSlip_State。顧名思義，大鉤的有效位移就是鉆頭深度的實際位移。某個時點的鉆頭深度的計算公式可表示為：

Lx=Lx-1+(Hx-Hx-1)·InSlip

(1)

式中：Lx為第x時點時的深度值；Hx為第x時點時的大鉤高度值；InSlip為坐卡狀態量(0或者1)。

深度跟蹤系統的輸入項一般分為3類。

1) 第1類，大鉤高度信號。包括：安裝在絞車滾筒軸承的絞車編碼盤傳感器的信號和用于半潛式海上鉆井平臺的潮汐補償傳感器(Retriever Measurement Sensors)[2]。本文不討論含有RMS的情況。

2) 第2類，用于計算大鉤載荷(Hook Load)和判斷鉆具是否掛在大鉤上。坐卡狀態判定是通過死繩傳感器或鉤載傳感器，而測量大鉤載荷使用鉤載傳感器。目前，Drilog系統主要使用鉤載傳感器來同時完成這2個參數的測量。

3) 第3類，是算法配置參數和傳感器刻度參數。為了盡量消除測量手段和井況環境引起的誤差，深度跟蹤系統還需多個優化算法參與信號的預處理。傳感器的刻度參數則是直接影響測量準確度的因素之一。

深度跟蹤模塊將以上3類數據綜合計算，得出大鉤高度、鉤載負重。進而計算出鉆頭深度。然后結合算法配置，計算出井底深度(Hole Depth)、機械鉆速(ROP)、鉆頭運動速度(Running Speed)、鉆壓(WOB)、鉆井狀態(T/D Activities)等鉆井相關參數，并將所有結果存儲到地面系統軟件的數據庫中。為系統最終的作業報告提供數據支持。

1.2 深度跟蹤系統架構

Drilog隨鉆測井系統的深度跟蹤系統是一種分布式的信號采集處理系統。主要由3大模塊組成，從前端開始依次為：現場傳感器組、基于NI CompactRIO及相配套的數據采集部件的前端處理模塊EPU[3]和運行于PC工作站的后端數據處理與人機模塊。系統架構如圖1所示。

圖1 深度跟蹤系統架構

現場傳感器組，即上文所述的絞車傳感器和鉤載傳感器。絞車傳感器采集滾筒轉動角度的脈沖數，鉤載傳感器采集大鉤載荷的電流值。

前端處理模塊EPU在安全隔離的基礎上，實時采集傳感器信號，轉化為有效數據，利用其穩定高效的嵌入式實時處理系統，計算出大鉤高度、大鉤載荷、坐卡狀態。并通過基于TCP/IP的網絡協議將數據發送至上位機的地面系統軟件IDEAS之中。

隸屬于IDEAS地面系統軟件的深度跟蹤軟件，是深度跟蹤系統的人機交互模塊，獲取并處理來自EPU的深度數據，結合配置信息，計算出井底深度、機械鉆速等鉆井相關參數，并將所有結果存儲到數據庫中。圖2為深度跟蹤軟件的主界面[4]。

圖2 深度跟蹤軟件主界面

這種分布式的系統設計有多個優勢。

1) 設計符合油田現場和隨鉆作業的特性，包括對安全性的考慮。

2) 深度跟蹤系統是一個對宿主機的實時性和計算能力要求很高的系統。這種分布式設計利用分布式系統負載分配與平衡的優化策略，分擔了系統龐大的計算量，均衡利用了各部分的資源，而對于用戶又是透明的[5]。

3) 因為深度跟蹤系統是LWD作業的基礎，系統穩定性非常關鍵。這種設計可以避免由于單個節點的失效而使整個系統崩潰的風險[6]。

下文會結合該系統的改進和應用詳細說明這些設計優勢。

2 大鉤高度計算

2.1 算法原理

系統所使用絞車傳感器是一種正交編碼器(又名增量式編碼器或光電式編碼器)。傳感器有3路輸出：A相、B相和索引。通道A和B的相位差為90°，可以以此確定傳感器轉動的角度和方向。在傳感器加電并定義好基準點后，傳感器轉過的角度與脈沖數是一一對應的線性關系[7]。即：

α=f(c)

(2)

大鉤位移△H與絞車鋼纜釋放長度△l的關系是：

△H=1/k·△l

(3)

式中：k為大鉤懸掛滑輪組中動滑輪與定滑輪之間的鋼纜數。

設大鉤向下運動為正方向。

大鉤高度計算的關鍵步驟就是得到傳感器轉動角度與鋼纜釋放的長度的對應關系。由于鋼纜是一層層地盤在滾筒上，設r為滾筒半徑，d為鋼纜的直徑，則在盤第n+1層時，鋼纜釋放長度：

△l=(r+2nd)·△α

(4)

由式(2)～(4)，△H=1/k·(r+2nd)·f1(△c)，在盤第M層鋼纜時，大鉤的位移量△H與傳感器脈沖數△c是線性關系的，設其系數為Km，即：

△H=Km·△c

(5)

假設可以精準地找到鋼纜正好盤滿各層的那些位置，那么只要測得絞車滾筒盤滿第m層和第m+1層時的大鉤高度Hm和Hm+1，以及對應的傳感器計數Cm和Cm+1，則有：

Km=(Hm+1-Hm)/(Cm+1-Cm)

(6)

設某點的傳感器讀數為Cx，則對應的大鉤高度值Hx為：

Hx=(Cx-Cm)·Km+Hm(Cx屬于[Cm，Cm+1])

(7)

2.2 絞車傳感器標定

在深度跟蹤前，要對絞車傳感器進行標定。方法是：

1) 在大鉤下放到最低點，設定一個基準點A。得到A距離鉆臺轉盤面的距離H0，同時讓傳感器計數清零C0=0。這里清零的目的是為了便于記錄這個基準點，不清零只記錄亦可。

2) 提升大鉤讓鋼纜盤滿一層后停止，記錄相應點距離轉盤面的距離H1和傳感器計算C1。

3) 上提大鉤，按照步驟2，得到鋼纜盤滿每層時，對應的H和C。

4) 大鉤提到最高處時，測到對應的Hn和Cn。

5) 根據式(6)，計算Km，m∈(0，n-1)。

6) 保存刻度文件：包括(Hi，Ci)，i∈(0，n)和Km，m∈(0，n-1)。

實時作業時，通過確定x點的傳感器讀數Cx對應的區間[Cm，Cm+1]，就可以通過公式(7)，得到此時的大鉤高度Hx。

圖3為Drilog系統深度跟蹤模塊的絞車傳感器標定的軟件操作界面。

圖3 絞車傳感器標定軟件界面

上述大鉤高度計算方法已經在實際作業中得到驗證。大鉤計算的平均誤差小于5 cm。這一標準現在是Drilog系統絞車傳感器標定通過與否的判據。根據2010-07—2012-10，6井次的試作業統計數據，大鉤高度計算誤差為3.4 cm。

3 大鉤載荷計算與濾波算法

3.1 計算原理

Drilog系統使用鉤載傳感器來測量大鉤載荷，并判斷坐卡狀態。傳感器安裝在測量死繩張力的液壓線路上，通過測量液壓油的壓力來計算大鉤載荷[7]。

載荷W與傳感器的電流I成線性關系：

K=(W1-W0)/(I1-I0)

(8)

則載荷的計算公式為：

Wx=K·(Vx-I0)+W0

(9)

在鉤載傳感器標定時，首先以大鉤空載為一個標定點，然后在鉆具已經達到一定載荷時，選擇另一個標定點。以此來計算標定系數。圖4是鉤載傳感器標定的軟件界面。

圖4 鉤載傳感器標定軟件界面

3.2 濾波算法

大鉤在頂驅升降和鉆井過程中，會產生比較劇烈的抖動，造成測得的載荷出現較大的波動。大鉤載荷是計算鉆具坐卡與否的判據，數值的波動通常在大鉤快速運行時產生，如果坐卡狀態判斷錯誤，就可能造成鉆頭深度計算出現較大誤差[8]。圖5為鉤載信號波形，a線為判斷坐卡的閾值。圓圈處，信號波動較大，超出了a線的部分就被誤判為非坐卡狀態，空鉤運動就會被記錄為鉆具運動，從而產生深度測量誤差。為了消除這類誤差，就需要對鉤載信號進行濾波。

圖5 鉤載信號波形

頂驅運動越快，振動一般也越劇烈。因此要求鉤載濾波算法一方面不能有太大的延遲——根據現場試驗效果，濾波前后波形的延遲要保證200 ms以內。另一方面，還得有效濾除振動信號，不能產生坐卡狀態的誤判。二者是一對矛盾——濾波質量高延遲就大，延遲越小濾波質量就越差。

綜合比較了FIR濾波、IIR濾波、平均值濾波等算法后，系統選取了在延遲和濾波效果兩方面比較均衡的平均值濾波算法。圖6為大鉤載荷信號在實鉆試驗中，濾波前后的對比。曲線從上到下依次為原始曲線，濾波后曲線，絞車傳感器脈沖曲線，橫線(a線)為坐卡判斷閾值[9]。可見，濾波算法有效濾除了振動信號的干擾，保證了深度測量的準確性。

圖6 鉤載信號濾波前后對比

4 改進與應用

在系統完善和應用過程中，深度跟蹤模塊在測量手段改進、算法優化、系統設計優化等方面做了許多工作[10]：

1) 傳感器標定時，大鉤高度測量手段的改進。最開始時大鉤高度測量使用軟皮尺測量。為了避免皮尺形變，大鉤會吊一柱鉆桿，將皮尺綁在鉆桿上。但風速較大時，皮尺還是會被吹彎，從而產生測量誤差。后來使用激光測距儀和攝影三腳架來完成這一工作——將激光測距儀安裝在攝影三腳架上，并調整三腳架云臺，保證測距儀垂直于鉆臺面。這一改進使得現場工程師可以非常精確地完成大鉤高度的測量，提高了標定工作的效率和成功率。

2) 分布式系統設計優化。原理樣機研制階段，大鉤高度和載荷的計算是在上位機進行的。由于Windows系統的實時性較差。不能保證EPU采集的數據及時被讀取和計算。上位機存在宕機可能，會造成深度跟蹤停止，數據丟失的嚴重后果。為了挖掘前端機嵌入式處理單元的強大性能，將大鉤高度和載荷的計算，以及鉆頭深度的計算模塊都移植到EPU上。并開辟緩沖隊列存放結果數據，上位機程序若出現異常延時，數據也不會丟失。由于EPU存有傳感器標定文件，上位機命令EPU開始深度采集計算后，即使上位機重啟或中途更換，也不影響深度跟蹤系統運行。

3) 絞車傳感器信號采集頻率的改進。原理樣機研制階段，傳感器信號的采集頻率是1 kHz。理論上講，因為深度的計算頻率是1 Hz，所以這種信號采集頻率滿足要求。但在實鉆試驗中多次出現一種不正常現象：經過多柱鉆井作業后或起下鉆過程中，同一位置的大鉤高度值計算誤差單方向增大。分析發現：在接鉆桿環節，空鉤快速上提時，因為信號采集頻率不夠，傳感器脈沖計數丟失，所以才出現了這種現象。后來，結合EPU的FPGA性能和頂驅運動的實際合理速度，將信號采集頻率提升到25 kHz，此后這種現象再未出現。

4) 坐卡狀態判定算法優化。一是，在通過設定的閾值判定坐卡狀態的基礎上，增加了對大鉤運動速度的監測，并將其作為判定坐卡狀態發生改變的閾值之一，用戶可以設定當大鉤運動速度大于某值時，鎖定坐卡狀態。其次，增加了對大鉤運動方向的判斷，當大鉤上提時，忽略非坐卡到坐卡狀態的轉變；當大鉤下放時，忽略坐卡到非坐卡狀態的轉變，這也是實際作業常識的總結。

還有一些細節的優化：例如，計算鉆壓時有人工和自動兩種模式，后者可以在鉆頭接近井底時自動收集數據來計算鉆具懸空參考重力。還有功能上的改進：例如鉆頭深度的自動校正功能等。

經過大量的改進工作，系統每柱(約30 m)的深度誤差從最早的大于30 cm降低為小于10 cm。實際作業時，現場工程師經常可以每隔3～4柱校準一次深度。

5 結語

作為Drilog系統的核心子系統，深度跟蹤系統歷時2 a的研發、6 a的改進和應用，在穩定性和測量精度上達到了優秀的水準。2010—2016年，在中海油服自主研發的Welleader系統與Drilog系統的實鉆試驗、試作業和海陸多地的商業化作業中，深度跟蹤系統均完成任務。截止2016-10，累計完成實鉆試驗20井次，合計進尺24 846 m，完成作業36井次，合計進尺23 570 m。最大井深達到5 027 m。

盡管深度跟蹤系統取得了階段性的成果，但較之一流水準還存在差距。下一步的改進目標有：支持各種海上鉆井平臺和鉆井船的作業環境；進一步優化人機交互；提高異常狀況應對能力；具備一定糾錯能力；以及在不同井況下，由于鉆具拉升膨脹形變引起的隨鉆深度測量誤差的研究和應對[11]。

[1] Chia C R，Laastad H，Kostin A V，et al.A New Method for Improving LWD Logging Depth[J].International Journal of Occupational Safety & Ergonomics Jose，2006，7(1)：3-14.

[2] Tait C A，Hamlin K H.There are solutions to LWD depth measurement problems[J].Oil & Gas Journal，1996，94：15-17.

[3] 蔣獲南，張松偉，盧華濤.基于CompactRIO的隨鉆嵌入式處理單元[C]// 2010國際儀器儀表與測控技術大會.2010.

[4] 王智明，尚捷，菅志軍，等.SPOT 隨鉆測井系統的試驗研究[J].承德石油高等專科學校學報，2012，14(3)：25-30.

[5] 何炎祥，劉朝陽，鄧愛林，等.基于工作站的分布式系統中的負載分配和平衡策略[J].計算機工程，1999(11)：12-14.

[6] 張彬.淺析FEWD隨鉆測井技術的應用及優化[J].化工管理，2014(26)：116-118.

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[9] 黃媚.影響LWD井深精度的因素及其簡單修正[J].西部探礦工程，2008，20(1)：74-76.

[10] Dashevskiy D，Dahl T，Brooks A G，et al.Dynamic Depth Correction To Reduce Depth Uncertainty and Improve MWD/LWD Log Quality[J].Spe Drilling & Completion，2008，23(1)：13-22.

[11] 劉巖松，衡萬富，劉斌，等.水平井地質導向方法[J].石油鉆采工藝，2007，29(s1)：4-6.

Research on Key Technologies of Depth Tracking in DrilogLWD System

DENG Xiaoqing，JIANG Dinan，LU Huatao
(Well-TechInstitute，ChinaOilfieldServicesLtd.，Beijing101149，China)

The DrilogLWD System which is proprietarily researched and developed by China Oilfield Services Limited had come into commercialization stage.Starting with the basic principle and distributed system architecture of depth tracking in LWD system，the key technology of the depth tracking subsystem is illustrated in this paper.Through formula study，the measurement of block height and hook load，and the calibration methods of related sensors are expounded，and the optimization of hook-load filtering algorithm is analyzed.The depth tracking system in measurement method improvement，algorithm optimization，and system design optimization are introduced as well，and the field application of the system and its future development direction are summarized.

logging while drilling；depth tracking；distributed system design；technology

2016-11-23

國家高技術研究發展計劃(863計劃)“隨鉆地層評價關鍵技術和設備研制”(2010AA0920229001)；國家高技術研究發展計劃(863計劃)“旋轉導向鉆井系統工程化集成與應用”(2013AA092401)部分研究成果

鄧曉清(1982-)，男，河北陽原人，工程師，從事LWD和RSS系統地面系統軟件開發、深度跟蹤系統設計實現及隨鉆定向井現場技術支持等工作，E-mail：dengxq2@cosl.com.cn。

1001-3482(2017)03-0018-05

TE927.601

A

10.3969/j.issn.1001-3482.2017.03.004