井下射孔振动信号识别与分析

王含蕾，李　凯，迟珊珊，杨晓虹

(中北大学信息探测与处理山西省重点实验室，山西 太原 030051)



井下射孔振动信号识别与分析

王含蕾，李凯，迟珊珊，杨晓虹

(中北大学信息探测与处理山西省重点实验室，山西 太原 030051)

摘要：井下射孔振动信号的识别一直是测井技术中需要解决的问题。针对井下射孔过程中如何识别振动信号的问题，提出了利用阈值来截取原信号的方法。该方法运用正态曲线下面积分布的原理，在正确读取信号的基础上，构造阈值来截取实际采集到的信号，并分析信号的持续时间、频谱以及能量。仿真结果表明，该方法可以截取出振动信号，且该振动信号持续时间短，频率成分复杂，能量大。

关键词：井下射孔；正态分布；阈值；频谱；能量

油管传输射孔技术的作业过程是把一定数目的射孔枪和起爆器接于采油传输油管的底部，随采油管下放到预先设定的地下深度，通过地面注水加压或投入铁棒的方式将引爆起爆器，进而通过导爆索引爆射孔弹，射孔弹爆炸后在油井壁上射出许多孔眼，射孔过程中伴随着会有振动信号的出现。该技术目前已经广泛应用于国内外的油气开发过程中，也成为了主流的射孔技术之一[1，2]。如何正确识别射孔过程中所产生的振动信号是一个关键性问题。

在过去，相关专业施工人员通过触摸传输油管壁感觉振动强度、在井口听爆破产生振动的声音等感官上的方法来判断射孔枪和射孔弹是否起爆。然而这种方法既不安全又容易导致误判。经过近年来专业监测设备的出现，测井工作人员开始借助专业的仪器仪表来进行实时的监测，识别作业过程中采集的信号，通过一定手段定位起爆特征点，进而判定射孔枪起爆与否。但是，由于不同测井工作人员自身经验的局限以及不同油井井况的差异，导致这种判断方式的采用产生不同程度的误判。因此，采取什么样的方式来准确有效地定位起爆点，提取射孔爆破特征，通过计算机自适应的进行分析判定，成为了当前测井技术中亟待解决的关键性问题[2]。

信号检测与估计理论是现代信息理论的一个重要分支，是以概率论与数理统计为工具，综合系统理论与通信工程的一门学科。它主要研究信号、噪声和干扰三者共存条件下，如何正确发现、辨别和估计信号参数。信号检测与估计理论就是要对接收到且已经受到干扰的信号进行检测与估计，检测有用信号存在与否，估计信号的波形或参量[3]。

1总体设计方法

本文整体设计框图如图1。

图1　整体设计框图

运用振动传感器获取的实际井下射孔信号往往包含各种噪声和干扰，如何识别出井下射孔振动信号是本文需要解决的问题。利用Matlab软件对振动传感器采集回来的数据进行读取，之后利用阈值对信号进行筛选，若信号的幅值大于所选的阈值，则保留该信号，相反则舍弃。在确定了振动信号之后，分析信号的持续时间、频谱和能量。

2具体实现方法

2.1阈值

在井下射孔振动数据采集过程中，由于电子仪器很难避免受到一些干扰信号的影响，给测量的数据造成了很大的误差，直接影响了井下射孔振动信号分析的精度。因此，分析过程中要去除振动信号中的噪声，提高振动数据的可靠性和分析精度。在对信号进行消噪的过程中，阈值与阈值函数的选取是整个算法的关键，阈值与阈值函数选取的合适与否将直接影响到消噪效果和重构信号的失真程度。由于井下射孔振动信号持续时间短，且有用信号在总体信号中占得比例较小，因此本文阈值选取的理论依据为正态分布[4-6]。

正态曲线下，横轴区间(μ-σ，μ+σ)内的面积为68.27%，横轴区间(μ-1.96σ，μ+1.96σ)内的面积为95.45%，横轴区间(μ-2.58σ，μ+2.58σ)内的面积为99.73%。

2.2信号的能量

井下射孔振动信号具有持续时间短、突变快等特点，是典型的非平稳信号。而振动信号的能量往往很大，远远超过了信号中噪声以及干扰的能量。信号x(t)的能量E为：

对井下射孔振动信号的能量分布进行提取能为振动信号的研究提供一个新的思路[7，8]。

2.3信号的频谱

频谱分析法是将时域信号变换至频域加以分析的方法，目的是把复杂的时间历程波形，经过傅里叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究，以获得信号的频率结构[9]。傅里叶变换是时域、频域相互转化的工具，从物理意义上讲，傅里叶变换实质是把信号f(x)的波形分解成许多不同频率的正弦波的叠加[10]。

3设计结果

利用Matlab软件读取实际采集到的井下射孔信号如图2所示。油井的井型为直井。图2中，横轴为点数，在1.4×107点处(采样频率为400 kHz，因此时间大约为35 s时)有明显的信号，可以看出，该信号的幅值很大，具有对称性，初步确定为井下射孔振动信号。

图2　井下射孔信号

从图2可以看出，该信号持续时间短，占整个信号的比重小，运用正态分布的原理，阈值选取为信号的均值加减信号的方差，对上图中的信号进行截取，并向前向后各推移100个点，得到图3的结果，系统的采样频率为400 kHz，由此确定信号的持续时间约为0.3 s，信号关于x轴基本对称，幅值远远大于干扰的幅值，因而确定该信号为井下射孔振动信号。

图3　截取出的井下射孔振动信号

对图3的信号进行傅里叶变化，结果如图4。采样频率为400 kHz，图4中横坐标代表频率，范围是0~200 kHz，可以看出，该振动信号中包含多种频率成分。

图4　信号的傅里叶变换图

对截取出来的井下射孔振动信号求能量，结果如图5。从图5可以看出，有信号的地方，信号的能量一直在增大，而没有信号的地方，能量值保持不变。

图5　信号的能量

4总结

本文利用Matlab软件，对实际采集的井下射孔信号进行了识别与分析，利用均值加减方差这一阈值条件，可以截取出振动信号，从截取出的振动信号来看，井下射孔振动信号持续时间短，频率成分复杂，从信号开始到信号结束的过程中，信号的能量逐渐增大，最后保持不变。本文提出的方法对井下射孔信号的正确识别也是一种尝试。

参考文献

[1]范裕如，刘天生，陈成.石油射孔现状和发展方向的探讨[J].内蒙古石油化工,2013(1):49-50.

[2]庞宏.基于HHT的油管传输射孔(TCP)信号识别的研究[D].沈阳:沈阳理工大学,2014.

[3]张立毅，张雄，李化，等.信号检测与估计[M].北京:清华大学出版社,2010.

[4]李永刚，赵春风，徐国元.信号去噪阈值与阈值函数的取舍研究[J].低温建筑技术,2010(7):46-48.

[5]Mallat S,Hwang W L.Singularity Detection and Processing with Wavelet[J].IEEE Trans on Information Theory,1992,38(2):617-643.

[6]Mallat S,Zhang S.Characterization of Signals From Multiscale Edges[J].IEEE Trans on Pattern Analysis and Machane Intelligence,1992,4(7):710-732.

[7]范志强，马宏昊，沈兆武，等.爆破参量对爆破振动信号能量分布特征影响的研究[J].爆破,2012,29(4):1-5.

[8]路亮，龙源，谢全民，等.提升小波包最优基分解算法在爆破振动信号分析中的应用研究[J].振动与冲击,2014,33(5):165-169.

[9]梁西昌，朱振杰，寇兆军，等.频谱分析法在振动时效系统中的实验研究[J].实验技术与管理,2015,32(2):65-68.

[10]唐飞勇，王意堂，梁开水.爆破振动信号特征分析的应用探讨[J].爆破,2010,27(4):109-112.

The Identification and Analysis of Downhole Perforation Vibration Signal

Wang Hanlei, Li Kai, Chi Shanshan, Yang Xiaohong

(InstituteofSignalCapturingandProcessingTechnology,NorthUniversityofChina,TaiyuanShanxi030051,China)

Abstract:The identification of downhole perforation vibration signal is always a problem to be solved in logging technology. How to identify the vibration signal in the process of downhole perforation? The solution by using threshold to capture the original signal is put forward. The method applies the principle of area distribution under normal curve to use threshold to capture the actual collected signals on the basis of correct signal reading, then analyzes the duration of signal, frequency spectrum and energy. The simulation results show that the method can capture the vibration signal, the duration of vibration signal is short, frequency composition is complex, also has large energy.

Key words:downhole perforation; normal distribution; threshold value; spectrum; energy

中图分类号：TP391.9

文献标识码：A

文章编号：1674- 4578(2016)01- 0023- 02

作者简介：王含蕾(1989- )，女，山西太原人，硕士研究生，主要研究信号处理。

收稿日期：2015-10-19