胡永建，黃衍福，李顯義

（中國石油集團(tuán)工程技術(shù)研究院，北京 102206）

0 引言

鉆井液脈沖信號遙測系統(tǒng)在井下控制工程中用于上傳信息[1]。與微波、振動[2-3]等新技術(shù)相比，鉆井液脈沖是占據(jù)優(yōu)勢的井下數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)。NOV公司隨鉆測量系統(tǒng) BlackStar Ⅱ同時配備了電磁波和鉆井液脈沖，互為補(bǔ)充和備份[4]。中國石油集團(tuán)工程技術(shù)研究院研制的高頻磁耦合有纜鉆桿（信息鉆桿）也使用鉆井液脈沖作為備份信道。

鉆井液脈沖在傳輸時受到泥漿泵、空氣包、地面管匯、立管壓力傳感器位置、鉆柱串尺寸、井深、鉆井液特性等因素的影響[5]。噪聲源包括鉆進(jìn)時產(chǎn)生的噪聲、鉆具在井眼內(nèi)的運(yùn)動噪聲以及泥漿泵噪聲[6]。信號檢測和解碼技術(shù)是鉆井液脈沖技術(shù)成功應(yīng)用的關(guān)鍵[7]。

早期的匹配濾波器算法[8]能夠消除鉆井液噪聲的影響。由于鉆井液脈沖信號與泥漿泵噪聲在頻域重疊，標(biāo)準(zhǔn)濾波器算法難以勝任，自適應(yīng)濾波器算法應(yīng)運(yùn)而生：如使用 2級濾波算法、低通濾波器獲取信號的直流成分、帶通濾波器濾除帶外噪聲[9]；使用平均濾波算法消除直流分量實(shí)現(xiàn) 2級濾波算法[10]；使用最小均方判據(jù)構(gòu)建自適應(yīng)有限沖擊響應(yīng)濾波器等[8]。由于泵噪聲是主要噪聲來源，利用兩組立管壓力傳感器也可以消除泵噪聲[11]。濾波器參數(shù)、門限閾值的設(shè)定影響去噪效果；門限信號識別算法的門限大小影響解碼成功率。正常情況下地面系統(tǒng)能夠自動檢測及解碼，但在鉆井液相對密度大、發(fā)生氣侵等特殊情況下需要人工調(diào)節(jié)參數(shù)或閾值[12]，這導(dǎo)致作業(yè)時間延長和施工難度增加。

傅立葉濾波算法難以揭示非穩(wěn)定信號的特征，小波變換能夠展現(xiàn)不同尺度的信號特征，從噪聲信號中提取有用信息[13]。離散小波變換可以提高信噪比，降低誤碼率[14]。連續(xù)小波變換也可用于非平穩(wěn)連續(xù)脈沖信號的檢測[15]。

為了實(shí)現(xiàn)鉆井液脈沖信號的自動去噪與識別，通過分析鉆井液脈沖信號特征，將解碼過程劃分為去噪與識別兩個密切相關(guān)的處理階段。設(shè)計(jì)了基于小波分析的去噪算法，通過分析去噪后的信號特征及通用調(diào)制編碼方式設(shè)計(jì)了識別算法，利用大容量樣本完成兩個階段算法的參數(shù)整定。最后使用自動閾值調(diào)節(jié)的信道編碼方式進(jìn)一步提高解碼成功率。

1 鉆井液脈沖信號特征

鉆井液脈沖遙測系統(tǒng)利用調(diào)制編碼后的鉆井液壓力脈沖信號傳遞信息。本文研究的對象是常用的脈沖位置調(diào)制編碼信號，每條信號的開始處編碼了一個較寬的幀同步脈沖用于區(qū)分每條指令，其寬度是指令脈沖寬度的3倍，為6個時隙，脈沖之間有1個以上的保護(hù)時隙，該保護(hù)時隙一方面用于為脈沖器儲能電容充電，另一方面提供脈沖恢復(fù)時間，可以消除碼間干擾。該調(diào)制編碼方式具有一定典型性。

圖1a是車間實(shí)驗(yàn)時正脈沖發(fā)生器產(chǎn)生的壓力信號波形，顯示了一個較寬幀同步脈沖和隨后兩個指令脈沖，其驅(qū)動電信號為方波，立管壓力信號的采樣率為256 S/s。由于脈沖發(fā)生器主閥頭運(yùn)動的加減速時間和鉆井液信道衰減兩個方面的原因，信號上升時間有所增加，但依然保留了較豐富的高頻成分。泥漿泵產(chǎn)生的1～20 Hz的噪聲[11]是噪聲主要來源，圖1b是某施工現(xiàn)場的井口測試信號，圖1c是正常施工時的信號，可見現(xiàn)場信號信噪比下降、高頻有效成分減少。

圖1 鉆井液脈沖信號特征

2 信號去噪算法

2.1 小波強(qiáng)制去噪

鉆井液脈沖信號是典型的非穩(wěn)定信號，小波分析直接用雙通道濾波器組處理信號，有較好的去噪效果。一維離散小波變換的 Mallat算法包含分解與重構(gòu)兩部分[16]，其分解算法公式如下：

重構(gòu)算法公式如下：

小波去噪效果的優(yōu)劣與基函數(shù)的選擇、分解層數(shù)、閾值處理方法有關(guān)。這里使用強(qiáng)制去噪處理，即將小波分解結(jié)構(gòu)中的高頻系數(shù)全部置零后完成小波重構(gòu)。

2.2 基線漂移修正

使用小波分析可以實(shí)現(xiàn)基線漂移修正[17]。圖2a是存在基線漂移的一段鉆井液脈沖信號。為了得到反映基線漂移的低頻基線信號，使用小波強(qiáng)制去噪算法處理原始信號，處理過程為：①直接選用整定后的參數(shù)（小波基：離散 Meyer；分解層數(shù)：10層）去除高頻部分后重構(gòu)得到低頻基線信號的波形（見圖2b）；②將原始信號減去基線信號得到修正后的信號波形（見圖2c）?？梢钥吹皆谙€漂移的同時，較寬的幀同步脈沖的低頻有效成分也有所損失。信號的采樣長度越長，基線漂移對解碼效果的影響越大。

圖2 基線漂移修正

2.3 幀同步與指令信號2級去噪

由于幀同步脈沖寬度是指令脈沖寬度的 3倍，兩種不同的脈沖在時域上有不同的尺度特征，可以利用該特征分割指令幀信號。為此設(shè)計(jì)了 2級處理的小波去噪算法：①根據(jù)幀同步脈沖寬度特征完成第 1級信號去噪，根據(jù)識別后的識別幀同步脈沖將全部脈沖信號序列分割為單個長度較短的指令脈沖序列；②根據(jù)指令脈沖寬度特征完成第 2級信號去噪并完成識別。這種 2級處理去噪算法可以縮短指令脈沖序列的處理長度，減小基線漂移的影響，同時便于確定信號識別階段的自動峰值檢測閾值量程，提高解碼成功率。

在連續(xù)信號采集過程中，為避免漏掉信號，并減少耗時的解碼計(jì)算次數(shù)，每當(dāng)采集到 2倍信號時長的原始信號后開始解碼計(jì)算。

①對采樣得到的 2倍信號長度的信號進(jìn)行小波去噪，嘗試得到幀同步信息。對圖3a所示的原始信號進(jìn)行基線漂移修正，該信號包含 2個幀同步脈沖，即至少包含一條完整信號?？芍苯舆x用整定后的參數(shù)（小波基：離散Meyer；分解層數(shù)：8層）對經(jīng)過基線漂移修正的信號強(qiáng)制去噪獲得去噪后的幀同步信號（見圖3b），可以看到，通過合適的參數(shù)選擇，較寬的幀同步脈沖的特征得到加強(qiáng)。

②從原始信號中重新選擇兩個幀同步脈沖之間的信號進(jìn)行基線漂移修正。較短的信號有更小的基線漂移，也有一致的指令信號變化幅度?？芍苯舆x用整定后的參數(shù)（小波基：離散Meyer；分解層數(shù)：6層）對信號強(qiáng)制去噪獲得去噪后的信號（見圖3c），此時指令信號特征更加明顯。

圖3 幀同步與指令信號2級去噪

2.4 信號去噪流程

圖4為信號去噪基本流程，使用一個數(shù)據(jù)隊(duì)列保存定時從立管壓力傳感器采集到的壓力值，當(dāng)采集數(shù)據(jù)達(dá)到2倍信號長度時進(jìn)行幀同步與指令信號2級去噪處理。信號去噪算法的參數(shù)清單如表1所示。

圖4 信號去噪流程

表1 信號去噪算法參數(shù)

3 信號識別算法

3.1 峰值檢測

從圖2c可以看到，即便經(jīng)過了基線漂移修正，各個脈沖的底部也不在同一高度，這意味著以信號絕對值為門限閾值的峰值檢測算法會浪費(fèi)寶貴的脈沖變化幅度。另外，幀同步脈沖與指令脈沖的上升沿和下降沿有不同的信號變化量?？梢酝ㄟ^檢測脈沖峰的上沿、下沿變化量來檢測去噪后信號的峰值。

分別定義上沿突出度（pre）及下沿突出度（pfe）（見圖5），pre定義為波峰頂部距左側(cè)最近波谷的高度差，如左側(cè)是信號邊緣且單調(diào)下降，則為距左邊緣的高度差；pfe定義為波峰頂部距右側(cè)最近波谷的高度差，如果右側(cè)是信號邊緣且單調(diào)下降，則為距右邊緣的高度差。

圖5 突出度定義

為了實(shí)現(xiàn)信號自動識別，定義上沿相對突出度（pRre）及下沿相對突出度（pRfe）：

式中突出度范圍（prange）可以簡單定義為去噪信號的最大值。檢測過程中只保留符合條件的脈沖峰。

在給定了上沿、下沿相對突出度閾值之后，即可以通過脈沖上沿或下沿檢測峰值，也可以同時根據(jù)上下沿檢測峰值。

3.2 同步解碼

幀同步脈沖與后續(xù)指令脈沖之間有嚴(yán)格的時序關(guān)系，理論上幀同步脈沖可以同時用于位同步解碼。對圖2c所示信號進(jìn)行不同小波基的去噪計(jì)算，發(fā)現(xiàn)對于不同基函數(shù)，去噪后信號波峰的位置也不同。幀同步脈沖波峰位置的偏差會導(dǎo)致位同步不準(zhǔn)確。此外，生成驅(qū)動電信號的時鐘與立管壓力采樣時鐘的偏差和漂移也會導(dǎo)致位同步不準(zhǔn)確。

本文使用指令脈沖作為位同步脈沖來提高解碼成功率。由于指令脈沖有相似的寬度及信號特征，其去噪后信號的波峰位置也保持同步，可以準(zhǔn)確地確定每一個指令脈沖的波峰位置。在后續(xù)指令脈沖的解碼過程中，只需依次使用前一個指令脈沖作為位同步脈沖，這樣當(dāng)指令較長時不會因?yàn)闀r隙的誤差積累而降低解碼成功率。

圖6顯示了經(jīng)幀同步與指令信號2級去噪處理后的波形局部，包含幀同步、指令信號經(jīng)小波去噪的重構(gòu)信號及滿足上沿相對突出度閾值的峰值檢測結(jié)果（幀同步：僅使用70%的上沿相對突出度閾值，指令：僅使用50%的上沿相對突出度閾值），顯示的峰值檢測結(jié)果是上沿突出度絕對值，量程按完整指令脈沖序列的最大值確定。通過幀同步脈沖能夠確定第一個指令脈沖的時隙位置，底部的時隙位置示意圖指示了脈沖位置。

圖6 同步解碼波形圖

3.3 信號識別流程

信號識別的基本流程如圖7所示，信號識別算法參數(shù)清單如表2所示。對于自動峰值檢測，特別是幀同步去噪信號的自動峰值檢測，在沒有鉆井液脈沖信號時，prange較小，可能導(dǎo)致識別出錯誤的幀同步脈沖，此時需要通過關(guān)聯(lián)幀同步數(shù)量、間隔等條件判斷是否為噪聲。

圖7 信號識別流程

表2 信號識別算法參數(shù)

4 算法參數(shù)整定

4.1 樣本制備

大容量樣本不僅用于參數(shù)整定，也決定了整定后算法參數(shù)的適用性。即使對于同一口井，由于井深、鉆井液密度等施工條件的不同，對解碼成功率的影響也有所不同，如何選擇合適的樣本對于參數(shù)整定而言至關(guān)重要。

一口定向井的信號數(shù)據(jù)可能有成千上萬條，全部選取會導(dǎo)致參數(shù)整定的計(jì)算量過大而無法實(shí)現(xiàn)。以人工方式逐井、逐段選擇樣本數(shù)據(jù)，按順序以相同時間間隔依次抽樣，樣本長度約為 2倍信號長度。對于已明確的異常工況，如開關(guān)泵、上下活動鉆具等階段的數(shù)據(jù)不予選取。最終從20余口井中選取了2 000余個樣本數(shù)據(jù)。另外制備了一些無有效信號的“噪聲”樣本用來檢測信號識別算法。

現(xiàn)場施工儀器使用常規(guī)濾波去噪算法，樣本數(shù)據(jù)包含了現(xiàn)場施工儀器無法正確解碼的情況，對于全部樣本數(shù)據(jù)，現(xiàn)場施工儀器解碼成功率約為90%。

4.2 參數(shù)整定

本算法包含的10項(xiàng)參數(shù)均與大容量樣本的解碼成功率相關(guān)。參數(shù)之間亦相互影響，是典型的多參數(shù)融合問題。編制了專用工具軟件，用步長掃描的方法劃分網(wǎng)格來完成參數(shù)整定。

為了縮短整定時間，通過去掉明顯不適合的小波基，使用二分法等手段來加快搜索。使用高性能工作站耗時數(shù)千小時分批完成了自動掃描工作，選擇解碼成功率最高的參數(shù)值組合作為整定值（見表3）。此整定參數(shù)組合的大容量樣本自動解碼成功率為94.9%，該結(jié)果適用于前文定義的鉆井液脈沖信號的通用編碼條件。對于無信號的“噪聲”樣本，算法依據(jù)有效同步頭、指令最小及最大長度、有效脈沖寬度等條件來區(qū)分，可有效識別99.5%以上的全噪聲信號。

表3 參數(shù)整定

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

5.1 抽樣樣本

為了驗(yàn)證樣本能否表征全部數(shù)據(jù)的特征，使用整定參數(shù)對現(xiàn)場1口定向井約3 d定向階段的全部數(shù)據(jù)完成解碼，解碼成功率為96.1%。該定向段約有900個樣本，解碼錯誤的發(fā)生并無規(guī)律。依次按每 5個樣本抽取1個統(tǒng)計(jì)，得到的5組樣本集合（每組約180個樣本）的解碼成功率的標(biāo)準(zhǔn)偏差約為1%，說明抽樣樣本較好地反映了全部樣本的特征。

5.2 參數(shù)影響

如表3所示，該算法包含10項(xiàng)參數(shù)，其中小波基、分解層數(shù)等6項(xiàng)參數(shù)的選值是離散的；而4項(xiàng)相對突出度閾值是連續(xù)變化的，范圍為0%～100%。

為研究各個參數(shù)對解碼成功率的影響，可以針對該參數(shù)的不同取值，通過工具軟件掃描得到此時的最大解碼成功率，該方法由于耗時巨大而難以實(shí)現(xiàn)。這里使用整定后的參數(shù)，僅改變其中 1項(xiàng)參數(shù)的值來計(jì)算解碼成功率，可一定程度地反映該參數(shù)的影響。

圖8給出了改變幀同步小波基函數(shù)（54種）對解碼成功率的影響。可見，對于幀同步小波基函數(shù)，最高的離散Meyer（dmey）解碼成功率比位列第2的sym7要高8.1%；對于指令小波基函數(shù)的類似計(jì)算表明，最高依然是dmey，比位列第2的db9要高11.3%。選擇dmey小波基有明顯優(yōu)勢。

圖8 幀同步小波基函數(shù)的影響

對于基線漂移修正，改變指令基線分解層數(shù)的計(jì)算表明：8層以下的解碼成功率為0%，隨著層數(shù)增加，在10層達(dá)到峰值94.9%，之后逐漸回落到無基線漂移時的 92.2%，可見基線漂移修正使解碼成功率提高了2.7%。幀同步基線分解層數(shù)的情況類似。

對于指令信號分解層數(shù)，分解層數(shù)為 6時解碼成功率最高達(dá) 94.9%，遠(yuǎn)高于 5層的 49.8%和 7層的37.5%，幀同步信號分解層數(shù)的情況類似。

對于相對突出度閾值，圖9給出了指令上沿相對突出度閾值的影響，曲線變化在解碼成功率極值94.9%附近較為平坦。

圖9 指令上沿相對突出度閾值的影響

如果僅使用指令下沿相對突出度閾值則解碼成功率為61.9%，同時使用指令上沿及下沿相對突出度閾值的解碼成功率為80.2%。即單獨(dú)使用上沿相對突出度閾值有更高的解碼成功率，最多可提高解碼成功率33%，定量證實(shí)了他人的試驗(yàn)判斷結(jié)果[18]。

通過參數(shù)影響的分析可以看到：在10項(xiàng)算法參數(shù)中，無論是幀同步還是指令信號處理，小波基函數(shù)的選擇以及小波分解層數(shù)都具有一定的確定性；僅有 3項(xiàng)相對突出度閾值的大小對解碼成功率的影響較大，但可以通過后述的自動閾值調(diào)節(jié)來解決，從而保證了本算法整定參數(shù)的魯棒性。

5.3 算法比較

大容量樣本均來自于現(xiàn)場施工數(shù)據(jù)，使用常規(guī)濾波去噪算法的現(xiàn)場施工儀器解碼成功率約為 90%，低于本算法的94.9%。由于各種算法的復(fù)雜性，事實(shí)上難以直接做橫向比較。

為了驗(yàn)證本算法的適應(yīng)性，對新施工 5口井各提取了100個樣本進(jìn)行識別，解碼成功率為95.2%，單獨(dú)統(tǒng)計(jì)每口井的解碼成功率，得到的標(biāo)準(zhǔn)偏差約為2%，說明適應(yīng)性較好。

用專用螺桿鉆具實(shí)驗(yàn)臺做打壓實(shí)驗(yàn)來檢驗(yàn)算法，與施工現(xiàn)場相比，此時信號的泵噪聲較小但基線漂移更劇烈。耗時8 d進(jìn)行了2 300余次信號收發(fā)測試，算法自動解碼成功率為100%。

5.4 自動閾值調(diào)節(jié)

使用工具軟件對大容量樣本中無法解碼的樣本逐個調(diào)節(jié)相對突出閾值參數(shù)，調(diào)節(jié)后能夠解碼的樣本數(shù)量增加了，解碼成功率達(dá)到了99.3%，這表示使用自動閾值調(diào)節(jié)算法也能達(dá)到同樣的解碼成功率。

通訊領(lǐng)域通過信道編碼來減少誤碼。在指令編碼中加入 1個字節(jié)的校驗(yàn)和，在解碼過程中根據(jù)校驗(yàn)字節(jié)確定解碼是否成功。如不成功則步進(jìn)調(diào)節(jié)相對突出度閾值直至解碼成功或達(dá)到閾值極限。自動閾值調(diào)節(jié)擺脫了對3項(xiàng)相對突出度閾值參數(shù)的依賴性。

6 結(jié)論

信號去噪與解碼過程是相互關(guān)聯(lián)的整體信號處理過程，解碼成功率是具有更普遍意義的評估指標(biāo)。

小波強(qiáng)制去噪適合鉆井液脈沖去噪處理，設(shè)計(jì)了根據(jù)脈沖寬度區(qū)分幀同步與指令脈沖的小波分析 2級去噪處理算法。該算法通過識別較寬的幀同步脈沖將脈沖序列分割為較短的指令脈沖序列，有助于減少基線漂移的影響，同時便于確定信號識別的自動峰值檢測閾值量程，提高解碼成功率。

定義了相對突出度指標(biāo)用于峰值檢測，與絕對值門限判斷相比，能夠充分利用波峰的變化量，同時可以區(qū)分上、下沿，具有去噪功能。對于指令解碼，脈沖上沿更具重要性。

不同的小波基函數(shù)會導(dǎo)致脈沖的波峰位置不同，將每一個指令脈沖逐一作為位同步脈沖，為后續(xù)指令脈沖解碼，可以減少因時鐘漂移等帶來的時基誤差累積，提高解碼成功率。

制備了大容量樣本完成參數(shù)整定，整定參數(shù)有一定的魯棒性。通用編碼方式的自動解碼成功率達(dá)到95%，優(yōu)于現(xiàn)場施工儀器的常規(guī)濾波算法。自動閾值調(diào)整算法的解碼成功率可以達(dá)到99%。

符號注釋：

Cj,k，Dj,k——第j層低頻、高頻小波系數(shù)的第k個元素；g，h——一維離散小波變換Mallat算法的高頻、低頻分解濾波器，無因次；j——小波變換的分解層數(shù)；k，m——小波系數(shù)的元素序號；pre，pfe——上沿、下沿突出度，MPa；prange——突出度范圍，MPa；pRre，pRfe——上沿、下沿相對突出度，%；Z——整數(shù)集合。