CN105735969A - 一种油井井身轨迹测绘装置和方法 - Google Patents

Abstract

一种油井井身轨迹测绘装置和方法，涉及油井测绘。测绘装置设有油井井身轨迹传感器模块、数据处理模块、远程传输模块、本地交互模块、远程服务器、三维数据图像渲染模块和客户端Web浏览器。测绘方法：1)将传感器模块放入待测油井；2)在静止状态下，测量初始时刻的倾斜角、高边角和方位角；3)使传感器模块沿着油井井眼轨迹连续运动；4)根据上面连续测量姿态的方法确定传感器模块在任意时刻的姿态；5)通过对三轴加速度计的z轴加速度值进行双重积分确定所对应时刻的油井深度；6)重复步骤3)～5)，得到传感器模块在任意时刻的姿态以及所对应的油井深度，最终确定油井的井身轨迹。可实时测量油井井身轨迹，测试时间短，成本低。

Description

一种油井井身轨迹测绘装置和方法

技术领域

本发明涉及油井测绘，尤其是涉及一种油井井身轨迹测绘装置和方法。

背景技术

随着我国经济的快速发展，我国对原油和成品油的需求量大幅度增长，石油资源日趋枯竭，油井井身轨迹的精准测绘变得越发重要。在钻井过程中，需要知道已钻油井井身的实际轨迹来控制钻井的趋势，油井完工后同样需要判断井身轨迹是否在预设范围之内；对于老油井，需要对井身轨迹进行精确测量，以实现对其进行的二次开发。可以通过测量油井井身的空间位置信息从而测绘出油井的井身轨迹，井身测点的位置可以由倾斜角、高边角和方位角三个参数唯一确定。传统的采用磁性定向仪器的方法，由于受到套管磁场的影响而无法实现对其测量；而微机械陀螺采用MEMS技术设计，没有旋转部件、不需要轴承，其具有体积非常小、重量轻，并且成本较低等优点，在汽车安全系统、游戏机运动控制、智能手机以及工业控制等民用市场得到了应用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述缺陷，提供利用三轴MEMS陀螺仪和三轴加速度计连续测绘的一种油井井身轨迹测绘装置。

本发明的另一目的在于提供一种油井井身轨迹测绘方法。

所述油井井身轨迹测绘装置设有：

油井井身轨迹传感器模块，所述油井井身轨迹传感器模块用于测量油井井身轨迹传感器模块沿着井身轨迹运动时的加速度和角加速度；

数据处理模块，所述数据处理模块用于读取油井井身轨迹传感器模块的数据，并根据读到的数据计算出油井井身轨迹；

远程传输模块，所述远程传输模块用于将计算出的井身轨迹数据远传至远程服务器；

本地交互模块，所述本地交互模块用于显示当前的井深、姿态角信息；

远程服务器，所述远程服务器用于接收保存井身轨迹信息；

三维数据图像渲染模块，所述三维数据图像渲染模块用于将井身轨迹信息绘制为三维井身轨迹图形；

客户端Web浏览器，所述客户端Web浏览器用于访问远程服务器并加载三维数据图形渲染模块绘制的三维井身轨迹图形。

所述油井井身轨迹传感器模块可包括三轴MEMS陀螺仪和三轴加速度计，三轴MEMS陀螺仪用于测量传感器模块三轴上的角速度；三轴加速度计用于测量传感器模块处于重力场下载体的倾斜角、高边角和z轴加速度。

所述数据处理模块可包括数据采集模块、初始状态对准模块、卡尔曼滤波融合算法模块、井身轨迹生成模块，所述数据采集模块用于读取所述油井井身轨迹传感器模块的数据；所述初始状态对准模块，用于测量装置初始时刻静态的高边角、倾斜角和方位角，以及油井井身轨迹传感器模块的初始状态对准；所述卡尔曼滤波融合算法模块，用于根据所述传感器模块初始倾斜角、高边角、方位角和角速度值，采用卡尔曼滤波算法对得到的角速度和加速度值进行预估和校正，通过姿态更新算法和姿态修正算法来更新和修正所述传感器模块任意时刻的姿态，以得到更为准确的姿态信息；所述井身轨迹生成模块用于根据姿态角和深度信息生成井身轨迹信息。

所述卡尔曼滤波是通过上一时刻的估计值和当前时刻的测量值来计算当前时刻的估计值的一种估计，采用了递归算法，整个过程是一个动态系统模型：

x_k＝A_kx_k-1+B_ku_k-1+w_k-1

z_k＝H_kx_x+v_k

其中，x_k表示k时刻的状态变量，z_k是k时刻的观测序列，w_k-1,v_k分别是过程噪声和观测噪声，A_k是k时刻n×n阶的增益矩阵用于转换k-1时刻的状态变量，u_k-1是k-1时刻的可控向量，B_k是k时刻n×1阶的增益矩阵用于调节可控向量u_k-1，H_k是k时刻m×n阶的增益矩阵表示k时刻的状态对测量的增益。

所述油井井身轨迹测绘方法，包括以下步骤：

1)将所述传感器模块放入待测油井；

2)在静止状态下，测量初始时刻的倾斜角、高边角和方位角；

3)使所述传感器模块沿着油井井眼轨迹连续运动；

4)根据上面连续测量姿态的方法确定传感器模块在任意时刻的姿态；

5)通过对三轴加速度计的z轴加速度值进行双重积分确定所对应时刻的油井深度；

6)重复所述步骤3)～5)，从而得到所述传感器模块在任意时刻的姿态以及所对应的油井深度，最终确定油井的井身轨迹。

本发明利用加速度计来检测重力方向和加速度，提取出重力方向的加速度并存储，通过重力加速度得到初始静态的高边角、倾斜角和方位角；再利用MEMS陀螺仪来测量当前动态装置的角速率，并通过高精度积分函数计算得出姿态角，使该姿态角与初始姿态角进行对比，以补偿陀螺仪的漂移误差，然后通过卡尔曼滤波算法对检测到的数据进行融合，提高姿态算法的精度，保证静态和动态下都能得到可靠的检测结果。

本发明利用三轴MEMS陀螺连续测量处于重力场下的载体姿态，采用三轴MEMS陀螺仪和三轴加速度计相结合的方法确定所述传感器模块在任意时刻的姿态，并通过双重积分对加速度计的z轴加速度进行处理以确定任意时刻油井的深度。本发明的这种采用三轴MEMS陀螺和三轴加速度计测量油井井身轨迹的装置和方法可以实时测量油井井身的轨迹，缩短了测试时间，并且降低了成本，在载体实时运动捕捉等领域可得到应用与推广。

附图说明

图1是本发明三轴MEMS陀螺连续测量油井井身轨迹的总体架构图；

图2是三轴加速度示意图；

图3是本发明三轴MEMS陀螺测量油井井身轨迹方法的流程图。

图4是基于欧拉角多数据融合姿态更新算法的过程。

具体实施方式

为了使本发明所解决的问题方法、方案及其有益的效果更加清晰，以下内容结合附图以及实例对本发明进行了详细说明。此处所描述的具体实例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1和2所示，本发明的油井井身轨迹测绘装置，包括：

油井井身轨迹传感器模块，包括三轴MEMS陀螺仪和三轴加速度计，用于测量油井井身轨迹传感器模块沿着井身轨迹运动时的加速度和角加速度；

数据处理模块，包括数据采集模块，初始状态对准模块，卡尔曼滤波融合算法模块，井身轨迹生成模块，用于读取油井井身轨迹传感器模块的数据，并根据读到的数据计算出油井井身轨迹；

远程传输模块，用于将计算出的井身轨迹数据远传至远程服务器；

本地交互模块，用于显示当前的井深、姿态角信息；

远程服务器，用于接收保存井身轨迹信息；

三维数据图像渲染模块，用于将井身轨迹信息绘制为三维井身轨迹图形；

客户端Web浏览器，可以访问远程服务器并加载三维数据图形渲染模块绘制的三维井身轨迹图形。

所述油井井身轨迹传感器模块，其特征在于包括三轴MEMS陀螺仪和加三轴速度计，用于测量油井井身轨迹传感器模块沿着井身轨迹运动时的加速度和角加速度，进一步内容包括：

三轴MEMS陀螺仪，用于测量所述传感器模块三轴上的角速度；

三轴加速度计，用于测量传感器模块处于重力场下载体的倾斜角和高边角，以及z轴加速度；

对于井深的测量，对所述装置三轴加速度计的z轴加速度值进行双重积分确定所对应时刻的油井深度；

所述数据处理模块，其特征在于包括数据采集模块，初始状态对准模块，卡尔曼滤波融合算法模块，井身轨迹生成模块，进一步内容包括：

所述数据采集模块，用于读取所述油井井身轨迹传感器模块的数据；

所述初始状态对准模块，测量装置初始时刻静态的高边角、倾斜角和方位角，用于油井井身轨迹传感器模块的初始状态对准，；

所述卡尔曼滤波融合算法模块，根据所述传感器模块初始倾斜角、高边角和方位角以及角速度值，采用卡尔曼滤波算法对得到的角速度和加速度值进行预估和校正，通过姿态更新算法和姿态修正算法来更新和修正所述装置任意时刻的姿态，以得到更为准确的姿态信息；

所述井身轨迹生成模块，用于根据姿态角和深度信息生成井身轨迹信息。

其中，所述卡尔曼滤波是通过上一时刻的估计值和当前时刻的测量值来计算当前时刻的估计值的一种估计，采用了递归算法，整个过程是一个动态系统模型：

x_k＝A_kx_k-1+B_ku_k-1+w_k-1

z_k＝H_kx_x+v_k

其中，x_k表示k时刻的状态变量，z_k是k时刻的观测序列，w_k-1、v_k分别是过程噪声和观测噪声，A_k是k时刻n×n阶的增益矩阵用于转换k-1时刻的状态变量，u_k-1是k-1时刻的可控向量，B_k是k时刻n×1阶的增益矩阵用于调节可控向量u_k-1，H_k是k时刻m×n阶的增益矩阵表示k时刻的状态对测量的增益。

所述姿态更新算法采用基于欧拉角多数据融合算法。静态加速度可以由加速度计获取，重力加速度的方向为参考坐标系，通过计算可以得出三轴的静态加速度方向和重力加速度方向的角度关系，如图3所示。通过计算可以得出载体坐标系上的三个方向角度：

${\mathrm{\θ}}_x={\sin }^{-1}\left(\frac{g_x}{g}\right)$

${\mathrm{\θ}}_y={\sin }^{-1}\left(\frac{g_y}{g}\right)$

${\mathrm{\θ}}_z={\sin }^{-1}\left(\frac{g_z}{g}\right)$

通过以上角度可以得出载体坐标系和参考坐标系之间的变换矩阵为：

$M=\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{cos\θ}}_x{\mathrm{cos\θ}}_z& {\mathrm{sin\θ}}_y{\mathrm{sin\θ}}_x{\mathrm{cos\θ}}_z-{\mathrm{cos\θ}}_y{\mathrm{sin\θ}}_z& {\mathrm{cos\θ}}_y{\mathrm{sin\θ}}_x{\mathrm{cos\θ}}_z+{\mathrm{sin\θ}}_y{\mathrm{sin\θ}}_z\\ {\mathrm{cos\θ}}_x{\mathrm{cos\θ}}_z& {\mathrm{sin\θ}}_y{\mathrm{sin\θ}}_x{\mathrm{cos\θ}}_z+{\mathrm{cos\θ}}_y{\mathrm{sin\θ}}_z& {\mathrm{cos\θ}}_y{\mathrm{sin\θ}}_x{\mathrm{cos\θ}}_z-{\mathrm{sin\θ}}_y{\mathrm{sin\θ}}_z\\ -{\mathrm{sin\θ}}_x& {\mathrm{sin\θ}}_y{\mathrm{cos\θ}}_x& {\mathrm{cos\θ}}_y{\mathrm{cos\θ}}_x\end{array}\right]$

根据欧拉角速率和载体的角速率之间的关系可以得出欧拉角速率：

θ＝ω_ycosφ-ω_zsinφ

ψ＝(ω_ysinφ+ω_zcosφ)secθ

陀螺仪获取的三轴角速度为W＝[ω_x,ω_y,ω_z]^T，可以通过变换矩阵M映射到参考坐标系下，再积分就可以得到z_k＝[φ_k,θ_k,ψ_k],分别为倾斜角、高边角和方位角，变换公式为：

$z_k={\∫}_{t_{k-1}}^{t_k}M\·Wdt$

获取的初始加速度和陀螺仪值会存在噪声等问题，采用上面提到的卡尔曼滤波算法进行估计和校正，基于欧拉角多数据融合姿态更新算法的过程如图4所示。

油井深度的测量采用对加速度计z轴值进行双重积分来获取。

本发明所述油井井身轨迹测绘方法，其步骤如下：

步骤1将所述传感器模块放入待测油井；

步骤2在静止状态下，测量初始时刻的倾斜角、高边角和方位角；

步骤3使所述传感器模块沿着油井井眼轨迹连续运动；

步骤4根据上面连续测量姿态的方法确定传感器模块在任意时刻的姿态；

步骤5通过双重积分计算在任意时刻的油井深度；

步骤6重复所述步骤3～5，从而得到所述传感器模块在任意时刻的姿态以及所对应的油井深度，最终确定油井的井身轨迹。

本发明利用加速度计来检测重力方向和加速度，提取出重力方向的加速度并存储，通过重力加速度得到初始静态的高边角、倾斜角和方位角；再利用MEMS陀螺仪来测量当前动态装置的角速率，并通过高精度积分函数计算得出姿态角，使该姿态角与初始姿态角进行对比，以补偿陀螺仪的漂移误差，然后通过卡尔曼滤波算法对检测到的数据进行融合，提高姿态算法的精度，保证静态和动态下都能得到可靠的检测结果。本发明的这种采用三轴MEMS陀螺和三轴加速度计测量油井井身轨迹的装置和方法可以实时测量油井井身的轨迹，缩短了测试时间，使油井测量更加准确，并且降低了成本，适用于载体实时运动捕捉等领域。

Claims (5)

1.一种油井井身轨迹测绘装置，其特征在于设有：

油井井身轨迹传感器模块，所述油井井身轨迹传感器模块用于测量油井井身轨迹传感器模块沿着井身轨迹运动时的加速度和角加速度；

数据处理模块，所述数据处理模块用于读取油井井身轨迹传感器模块的数据，并根据读到的数据计算出油井井身轨迹；

远程传输模块，所述远程传输模块用于将计算出的井身轨迹数据远传至远程服务器；

本地交互模块，所述本地交互模块用于显示当前的井深、姿态角信息；

远程服务器，所述远程服务器用于接收保存井身轨迹信息；

三维数据图像渲染模块，所述三维数据图像渲染模块用于将井身轨迹信息绘制为三维井身轨迹图形；

客户端Web浏览器，所述客户端Web浏览器用于访问远程服务器并加载三维数据图形渲染模块绘制的三维井身轨迹图形。

2.如权利要求1所述一种油井井身轨迹测绘装置，其特征在于所述油井井身轨迹传感器模块包括三轴MEMS陀螺仪和三轴加速度计，三轴MEMS陀螺仪用于测量传感器模块三轴上的角速度；三轴加速度计用于测量传感器模块处于重力场下载体的倾斜角、高边角和z轴加速度。

3.如权利要求1所述一种油井井身轨迹测绘装置，其特征在于所述数据处理模块包括数据采集模块、初始状态对准模块、卡尔曼滤波融合算法模块、井身轨迹生成模块，所述数据采集模块用于读取所述油井井身轨迹传感器模块的数据；所述初始状态对准模块，用于测量装置初始时刻静态的高边角、倾斜角和方位角，以及油井井身轨迹传感器模块的初始状态对准；所述卡尔曼滤波融合算法模块，用于根据所述传感器模块初始倾斜角、高边角、方位角和角速度值，采用卡尔曼滤波算法对得到的角速度和加速度值进行预估和校正，通过姿态更新算法和姿态修正算法来更新和修正所述传感器模块任意时刻的姿态，以得到更为准确的姿态信息；所述井身轨迹生成模块用于根据姿态角和深度信息生成井身轨迹信息。

4.如权利要求3所述一种油井井身轨迹测绘装置，其特征在于所述卡尔曼滤波是通过上一时刻的估计值和当前时刻的测量值来计算当前时刻的估计值的一种估计，采用了递归算法，整个过程是一个动态系统模型：

x_k＝A_kx_k-1+B_ku_k-1+w_k-1

z_k＝H_kx_x+v_k

其中，x_k表示k时刻的状态变量，z_k是k时刻的观测序列，w_k-1,v_k分别是过程噪声和观测噪声，A_k是k时刻n×n阶的增益矩阵用于转换k-1时刻的状态变量，u_k-1是k-1时刻的可控向量，B_k是k时刻n×1阶的增益矩阵用于调节可控向量u_k-1，H_k是k时刻m×n阶的增益矩阵表示k时刻的状态对测量的增益。

5.一种油井井身轨迹测绘方法，其特征在于包括以下步骤：

1)将所述传感器模块放入待测油井；

2)在静止状态下，测量初始时刻的倾斜角、高边角和方位角；

3)使所述传感器模块沿着油井井眼轨迹连续运动；

4)根据上面连续测量姿态的方法确定传感器模块在任意时刻的姿态；

5)通过对三轴加速度计的z轴加速度值进行双重积分确定所对应时刻的油井深度；

6)重复所述步骤3)～5)，从而得到所述传感器模块在任意时刻的姿态以及所对应的油井深度，最终确定油井的井身轨迹。