钻井泵振动信号分离与特征提取的研究

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1、石油机械--——54-·——CHINAPETROLEUMMACHINERY2010年第38卷第3期●检测诊断钻井泵振动信号分离与特征提取的研究王茜吕苗荣刘亚军于承敏(1．江苏工业学院机械与能源学院2．聊城大学计算机学院)摘要目前钻井信号信息处理难以满足井场生产的迫切要求，为此，将信号处理的模式滤波法应用于钻井泵声振信号的分离中，并引入声振信号的数字化音频技术和操作子的归类处理，以及操作子参数统计分布规律与特征的提取，实现了钻井泵声振动信号的分离和识别，以及井场设备故障的识别与诊断。研究表明，利用操作子之间的相似性可以实现不同类操作

2、子的分类处理，无论是低频振动，还是高频冲击成分，各类操作子均有很好的对应关系和规律性。关键词钻井泵振动信号模式滤波法信号分离特征提取噪声、加速度等物理量的测量。本次测量配置了20引言个声通道和4个振动通道来实现井场数据的采集工作。测量过程的工作原理及测量实例如图1、图2钻井工况和设备的检测、诊断和事故预测、预所示。报方法可以分为2类，即直接法和问接法J。间接!童呈塑堡>法中的时域法、频域法，或者时频结合的小波分析巫多换开路转关都存在以下难以克服的缺点：①无法将多个在时域与A／D转换上相互混叠在一起的信号，从单一观察信号序列中百硝合

3、理而有效地分离出来，且分离后的信号往往不完图1井场声振采集的工作原理简图整，存在各种畸变和干扰；②无法对发生频率h-J．I‘hJLL．．■^-．^JL～一J-山-J_Ⅱ山‘发电机漂移后的同类信号进行有效识别，方法的适应能力声信号’叩T1⋯’r’r⋯’一比较差。由于存在上述不足，目前钻井信号信⋯～，⋯．．⋯^·-I⋯～．⋯．．柴油机息处理难以满足井场生产的迫切要求。⋯’⋯一⋯。”⋯’⋯⋯一一⋯一声信号笔者将信号处理的模式滤波法应用于钻井泵声⋯一．一j～一L一⋯一～．．．．J．一L．钻柱顶⋯⋯一’一’’。⋯⋯⋯⋯r”一部信号振信号的分

4、离中，并引入声振信号的数字化音频技l一I1．1J．1II．1．IJI．h泵1缸套术和操作子的归类处理，以及操作子参数统计分布}lIr『『1l_『Il『1【一垂直振动规律与特征的提取，实现了钻井泵声振动信号的分_lJ』JJllJ1．【LJJLJ』J』I泵3缸套离和识别，以及井场设备故障的识别与诊断。1T1『”T1『1111水平振动图2井场声振信号测量买例1井场声振信号的采集在信号处理领域，人们很少考虑如何利用各种有用的信息来研究、处理工程信号。研究振动的只笔者的声振信号是2008年7月在西部钻探吐关心振动信号，研究声音的只关心声信号

5、，是一种哈钻井公司50637钻井队正在钻进的陵6—111井非常具有局限性的研究方法。笔者同时测量声信号采集的。采用AWA6290A六通道声振测量仪，同与振动信号。实践表明，这是一种非常合理的信号步采集设备振动和测点附近的噪声。AWA6290A采集方法，综合这些信号各自的优势不仅能够实现型六通道声振测量仪是一种多通道信号测量与分析钻井工况的判别，而且对信号处理也起到很好的辅仪器，它可以任意组合噪声及振动测量通道，实现助决策作用。2010年第38卷第3期王茜等：钻井泵振动信号分离与特征提取的研究于同类信号的不同基元信号而言，由于信号与

6、信号2信号分离与特征提取之问存在着各种随机的干扰，而呈现出千差万别的变化。尤其是冲击和摩擦信号，这种差异就显得更在钻进过程中，井场机械设备的运转会引发大加强烈。实践表明，信号的模式滤波方法是一个行量的振动，钻柱、钻头在井眼内运动破岩也会产生之有效的处理信号分离的手段。由于模式滤波具有强烈的振动，这些振动相互混叠在一起，实现这些操作简便、各种操作子易于组合测试的特点，在钻混叠信号的合理分离和定量化处理，对钻进过程声井泵振动信号的处理过程中显得尤为方便。振现象的研究具有重要的意义。笔者将模式滤波法图5是在陵6—111井测量得到的3#缸

7、套活塞应用于钻井泵声振信号的处理中，在文献[4]对冲击作用的信号。分析表明，该缸套出现了连接件测量信号进行基元分段的基础上，实现了多种混叠稍有松动的现象，曲轴到活塞的排液过程推力作用信号的合理分离、识别和定量化处理。有关信号的并没有实现很好的传递，部分能量被累积到了活塞模式滤波法见文献『5—6]。对缸套内钻井液的冲击作用阶段，因此出现了低频2．1信号的基元分段与测试振荡。并且在低频振荡的后半段存在连接件之间的从图2钻井泵1#、3样缸套振动信号可以看出，摩擦现象。正常情况下，摩擦和低频振荡是不应当液力端振动曲线的变化存在明显的波包。

8、如果将这在活塞作用阶段出现的。利用模式滤波处理的方些振动信号的时间段进一步缩短，就可以获得如图法，可以方便地分离图5中混叠的各种信号，图63所示的曲线。从图可以看出，这是一个以为周是图5的冲击摩擦振动信号，图7是图6中低频振期变化的信号。但由于受各