恶劣环境下径向水平井MGWD导航系统关键技术研究

摘要

自从水平井技术应用到钻井行业中，引起国内外的广泛关注而且获得巨大的经济价值。多分支径向水平井技术作为水平井技术的分支，可通过增加与边缘井的接触面积以及重新开采老井提高石油及天然气的生产效率。多分支径向水平井是多个侧钻分支从主井眼出发并导向目标油藏的过程。由于高压水射流钻井技术采用小尺寸（直径小于24毫米）的高压水射流钻头替代传统的大型旋转钻头，所以高压水射流钻井技术的发展促进了多分支径向水平井的发展。高压水射流径向水平井技术实现的难点问题是如何有效获取高压水射流钻头的导航参数信息。 传统井下随钻测量工具采用三轴磁偏计与三轴陀螺仪实现钻头的姿态获取，而磁偏计在磁干扰的环境下将增加钻具的航向误差甚至在强磁干扰情况下航向角输出信息将完全丢失。采用无磁套管可屏蔽来自钻管外部的磁干扰，但是铁磁性材料钻头本身对磁偏计的磁干扰限制高精度随钻导航系统的发展。基于上述问题分析，本文提出强磁干扰环境下陀螺仪随钻导航系统，此系统可连续输出钻头的姿态、速度以及位置。陀螺仪随钻导航系统可节约钻井时间、消除钻进过程中的盲点。与传统的随钻导航系统相比，陀螺仪随钻导航系统可通过计算任意角度的井斜角的大小而无奇异值问题的出现。但是大尺寸的光纤陀螺仪、激光陀螺仪以及静电陀螺仪等限制其在高压水射流径向水平井领域的应用。随着小尺寸的微机械（MEMS）传感器的发展，使得MEMS陀螺仪进入高压水射流径向水平井领域。传统的MEMS惯性测量单元由三轴陀螺仪与三轴加速度计组成，但是由于高压水射流多分支径向水平井的分支钻管直径小于24毫米，市场上很难购买到小尺寸的陀螺仪。另外，井下高温、高压等恶劣环境增加了随钻导航系统中电子元器件设计要求。基于上述问题分析，本文采用耐高温，耐高压以及小尺寸的 MEMS传感器设计小型化陀螺仪随钻导航系统（MGWD），此系统由二轴陀螺仪及三轴加速度计组成。MGWD导航系统的另外坐标轴的旋转角速度通过加速计输出计算得到。 惯性导航系统的特点是短时精度高及数据传输实时特性，但是由于陀螺仪及加速度计的误差使得惯性导航解算过程中的积分算法导致导航结果误差累积增加。陀螺仪及加速度计的误差包括常值误差以及随机误差，常值误差可通过标定技术部分补偿掉，所以确定性误差残余项以及随机误差是惯性传感器的主要误差源。随机误差可通过一阶马尔科夫模型建模，但是MGWD导航系统中的惯性传感器的随机误差的自相关运算结果不满足一阶马尔科夫模型的函数波形。所以本文采用四阶线性自回归（AR）模型对惯性传感器的随机误差建模并提出恶劣钻井环境下惯性传感器的四阶非线性自回归误差模型。由于传统的最小二乘法求解非线性误差模型系数时未考虑数据矩阵的误差，所以对于非线性误差模型系数的求解不准确。本文提出和最小二乘法求解非线性随机误差模型的参数，并对比传感器随机误差线性AR模型与非线性AR模型的对导航参数估算的影响。 捷联惯性导航系统线性误差模型如 Psi角误差模型以及 Phi角误差模型的推导过程中假设小角度的初始姿态角误差，从而坐标转换矩阵可通过姿态角小角度近似或者简化得到。但是，如果初始对准不能提供精确的初始姿态角或者初始姿态角完全未知，那么方向余弦矩阵简化将对MGWD导航系统的导航解引入较大误差。所以本文提出在大角度初始姿态误差的情况下的MGWD导航系统改进非线性误差模型。由于惯性导航系统的在大角度姿态误差情况下，线性误差模型忽略误差高阶项将给卡尔曼滤波估计引入误差并且MGWD的系统噪声以及观测噪声在恶劣环境下不具有高斯性质，所以卡尔曼滤波在此应用中是次优滤波。基于改进非线性误差模型的粒子滤波估计通过随机选取权值粒子及其相应的权值表示系统状态的后验概率密度函数。 井下恶劣环境中陀螺仪随钻导航系统来自外部的干扰信息引入的误差以及系统的残余误差将使得系统误差累积，传统的随钻对准技术以及旋转对准技术在高压水射流多分支径向水平井中不满足导航系统设计指标，所以本文提出螺旋随钻对准与标定技术用以解决上述问题。螺旋随钻导航系统通过旋转运动消除传感器的对偶常值误差，通过随钻导航系统的水平往复运动通过引入外部参考信息补偿系统累积误差，进而提高高压水射流多分支径向水平井的导航定位精度。

目录

声明

缩略词

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 陀螺仪随钻导航系统研究现状及关键技术

1.3 主要研究内容

第2章 MGWD导航系统基础理论

2.1 坐标系定义

2.2 坐标转换

2.3捷联惯性导航系统机械编排方程

2.4 本章小结

第3章 MGWD导航系统设计方案论述

3.1 MGWD导航系统整体方案介绍

3.2 MGWD导航系统设计方案

3.3 MGWD导航系统通信技术

3.4 本章小结

第4章 MGWD传感器随机误差分析

4.1 卡尔曼滤波

4.2 扩展卡尔曼滤波

4.3 MGWD传感器线性随机误差分析

4.4 MGWD传感器非线性随机误差分析

4.5 本章小结

第5章 MGWD导航系统非线性误差模型

5.1 非线性滤波

5.2 MGWD导航系统改进非线性误差模型

5.3 实验验证与分析

5.4 本章小结

第6章 MGWD导航系统螺旋随钻对准与标定技术研究

6.1 MEMS传感器标定

6.2 MEMS传感器初始对准

6.3 螺旋随钻对准与标定技术

6.4 本章小结

结论

附录 A

附录 B

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢