一种随钻测井仪器电路工作状态在线监测方法

    公开(公告)号:CN113719269A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110773330.4

    申请日:2021-07-08

    Inventor: 张朴 程晶晶 刘垚

    Abstract: 本发明公开了一种随钻测井仪器电路工作状态在线监测方法,包括如下步骤:设计基于嵌入式处理器的信号采集与数据处理电路,对随钻测井仪器的EMI信号进行采集和运算处理,不同的电路接口产生的EMI信号均不同,可用作电路状态监测的关键特征。现有的仪器设备工作状态检测方式耗用芯片较多,而且数据上传时会占用大量总线带宽。本发明以电源EMI信号检测为基础,在测井仪器涡发电源的干线上仅仅部署一块电路板来采集井下多块数字电路板的EMI信号,能够有效检测和识别随钻测井仪器的电源EMI信号的瞬态变化,实现对随钻测井仪器电路板工作状态的识别,免去了以上缺点。

    一种基于振动信号的石油井下电动套管切割器故障识别方法

    公开(公告)号:CN113218683A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110282267.4

    申请日:2021-03-16

    Abstract: 本发明公开一种基于振动信号的石油井下电动套管切割器故障识别方法,属于故障识别技术领域。包括如下步骤:设计并实现一种用于石油井下高温测井环境的仪器振动状态测量装置;使用信噪比增强算法对振动信号进行第一次故障特征恢复操作;使用稀疏表示快速求解算法进行第二次故障特征恢复操作;将故障特征恢复后的二维时频向量转化为图像;使用不同故障类型的二维时频向量图组成样本数据集β,样本数据集β作为轻量化卷积神经网络模型的输入,训练得到故障识别模型;将未知故障振动信号的二维时频向量图输入故障识别模型进行故障识别。该方法提供了从数据测量、特征恢复到故障识别一整套故障识别解决方案,从测试结果来看,利用该方法能够有效的解决石油井下电动套管切割器的故障识别问题。

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