基于傅立叶级数合成的自适应泵冲干扰消除模块设计_张松炜.pdf

现代制造技术与装备1002023 年第 3 期总第 316 期基于傅立叶级数合成的自适应泵冲干扰消除模块设计张松炜王智明（中海油田服务有限公司油田技术事业部，三河 065201）摘要：泵冲干扰是泥浆脉冲随钻遥传系统的主要干扰来源，该干扰源位于地面，强度远大于井下传输到地面的通信信号，对遥传系统的性能造成严重影响，因此抑制泵冲干扰对提高整个遥传系统的接收性能具有重要意义。文章设计了一种基于傅里叶级数合成的自适应泵冲干扰抑制方法。仿真结果表明，该算法能有效抑制泵冲干扰信号，同时也不会造成脉冲信号的波形失真。关键词：泥浆脉冲；遥传系统；泵冲干扰；随钻测量Design of Adaptive Pump Impulse Interference Elimination Module Based on Fourier Series SynthesisZHANG Songwei,WANG Zhiming(Oilfield Technology Division of China Oilfield Services Co.,Ltd.,Sanhe 065201)Abstract:Pumping interference is the main interference source of mud pulse teletransmission system while drilling.The interference source is located on the surface,and the intensity is much greater than the communication signal transmitted to the surface,which has a serious impact on the performance of teletransmission system.It is important to suppress pumping interference to improve the receiving performance of the whole teletransmission system.This paper designs an adaptive pumping interference suppression method based on Fourier series synthesis.The simulation results show that the algorithm can effectively suppress the pumping interference signal,but does not cause the waveform distortion of the pulse signal.Keywords:mud pulse;teletransmission;pump stroke interference;measurement while Drilling在泥浆脉冲随钻遥传系统中，泵冲干扰是其主要干扰来源，其强度远大于井下传输到地面的通信信号，容易对遥传系统的性能造成严重影响，因此抑制泵冲干扰对提高整个遥传系统的接收性能具有重要意义。本文设计了一种基于傅里叶级数合成的自适应泵冲干扰抑制算法。该算法基于泵冲干扰的周期特性，将其分解为一系列正弦谐波信号，这些正弦谐波信号的加权和，即为合成的泵冲干扰信号，用以从泥浆脉冲信号中对消泵冲干扰。这些加权系数可以用最小均方误差(Least Mean Squares，LMS)算法进行估计。1MPTT 系统概述随钻测井（Log While Drilling，LWD）技术需要依托随钻测量（Measurement While Drilling，MWD）技术将井下测量/测井数据传输到地面系统。目前，最为主流的MWD 遥传技术为泥浆脉冲遥传（Mud Pulse Telemetry Transmission，MPTT）技术，适用范围广且技术相对成熟1-2。泥浆脉冲遥传系统原理，如图 1 所示。在 MPTT 系统中，泥浆泵的活塞运动引起的压力脉动会产生强烈的干扰信号，即泵冲干扰。泵冲干扰源位于地面，强度较大，而通信的泥浆脉冲信号源在井下，传输到地面后已经衰减得非常微弱，因此泵冲干扰会对通信信号产生严重干扰，MPTT 系统对于消除泵冲干扰而言非常重要3-4。研究人员和工程师研究了很多泵冲干扰抑制算法，然而实际的钻井工况非常复杂。例如：钻进过程中钻压大幅度波动导致泵冲频率波动；泥浆泵各缸磨损不一致导致泵冲干扰谐波成分和强度变化；脉冲器安装位置和管路不同导致信号反射条件变化等。单一的泵噪抑制算法难以应对各种复杂的工况。文献 5 介绍了一种频域消噪算法，在频域抑制各个泵冲干扰的谐波分量，当谐波分量较弱时，会导致有用信号过度衰减。文献 6 介绍了一种基于经验波形的时域自适应消噪方法。这种方法将泥浆脉冲信号按泵冲周期进行累积以获得泵冲干扰信号，对泵冲频率的变化比较敏感。文献 7 给出了一种自适应泵冲干扰消除的方法。该方法需要在泥浆泵上安装一个活塞位置传感器，并利用这个活塞位置传感器信号计算得到一个参考信号，可作为自适应滤波器的输入，从而利用自适应滤波器拟合出泵冲干扰信号。但安装活塞位置传感器在部分现场环境下难以实现。文献 8提供了一种自适应陷波器的泵冲干扰抑制方法。该方法要求至少有一个干扰谐波分量落在信号带外，以便可以利用带外分量去估计带内干扰分量的瞬时频率，进而确定陷波器的参数。这些干扰抑制算法均有一定局限性，因此难以适应各种复杂的实际工况。基金项目：十三五国家重点研发计划/深海关键技术与装备（2017YFC0307100）。DOI:10.16107/ki.mmte.2023.0153设 计 与 研 究101井下发送地面接收泥浆泵泥浆池空气包泥浆流钻柱仪器串井筒图 1泥浆脉冲遥传系统原理2傅里叶级数合成的自适应泵冲干扰消除原理自适应泵冲干扰消除算法的原理如图 2 所示。泵冲干扰具有周期性特点，周期信号可以用傅立叶级数表示，因此可以利用自适应算法计算泥浆泵冲干扰信号的傅里叶级数系数。利用计算出的系数合成泵冲干扰信号，然后从接收信号中剪掉该干扰信号，从而达到消除泵冲干扰的目的。图 2 中同步模块功能是实现采样信号与泵冲干扰的同步，当对输入信号进行分块处理时，可以保证一个数据块包含整数个泵冲干扰周期。()insnLMS傅立叶级数系数傅里叶级数合成+-泵冲基频测量()outsn同步泵冲信号图 2傅里叶级数合成的自适应泵冲干扰消除原理实现自适应傅立叶级数合成的方法很多，如 LMS算法和递归最小二乘(Recursive Least Square，RLS)算法等。考虑到计算复杂度，本文采用 LMS 算法实现。假设接收信号为sin(n)=su(n)+w(n)+p(n)（1）式中：su(n)为有用信号；w(n)为非周期的噪声信号；p(n)为周期性的泥浆泵冲干扰。泵冲干扰可以用傅立叶级数表示为 1022()()cos()sinKkknknp na kb kNN=+|（2）式中：k为合成的最大谐波次数；N为信号块的长度（样点数量），n=0,1,2,N-1；a(k)和b(k)为傅里叶级数的系数，采用 LMS 算法估计得到，系数的估计值记为a(k)和b(k)。利用系数的估计值可以合成出p(n)，合成的泵冲干扰信号表示为 1022()()cos()sinNkknknp na kb kNN=+|（3）计算a(k)和b(k)的最优值，即等价为求解如下的最小化问题2opt()()(),()minarg()()a kb ka k b kEp np n=，（4）式中：E 表示数学期望。利用 LMS 算法可以实现对式(4)的迭代求解，计算a(k)和b(k)的迭代公式为11()()()()()()jjjjjjaka ka kbkb kb k+=|=|（5）式 中：j为 迭 代 次 数；是 迭 代 步 长 因 子。()ja k和()jb k为1out01out02()()cos2()()sinKjkKjkkna ksnNknb ksnN=|=|（6）以上基于 LMS 算法的对消算法要求信号块长度N包含整数个泵冲干扰周期（整周期条件）。消除泵冲干扰后的信号为sout(n)=sin(n)-p(n)（7）3泵冲干扰的同步由于 LMS 算法要求的整周期条件，即算法的输入信号块长度为N个采样点，而N个采样点应包含整数个泵冲周期。但实际工况中泵冲频率是时变的，窗长度N也是时变的，这也是对信号进行泵冲同步的原因。如果采样率fs远大于泵冲干扰的基频频率fp，即fsfp（实际系统中这个条件可以满足，若不满足，也可以采用内插技术增大采样率来满足这个条件），则可以采用同步窗算法实现同步。同步窗的大小以采样间隔为单位改变，由于采样率较高，采样间隔远小于泵冲周期，其引入的误差可以忽略不计。同步窗方式实现泵冲干扰同步的原理如图 3 所示。基频测量模块通过对泵冲信号计数来测量泵冲干扰的周期Tp，并计算得到基频频率fp=1/Tp。根据sin(n)的采样率fs和泵冲干扰的周期可以计算得到变现代制造技术与装备1022023 年第 3 期总第 316 期尺寸同步窗的长度N=MTp,fs，以满足 LMS 算法的整周期条件，从而实现泵冲干扰的同步。这里 表示四舍五入取整，M为整数。sin(n)基频测量N样点同步窗消噪输出泵冲信号自适应泵冲干扰消除算法图 3变尺寸同步窗4仿真结果利用水循环信道上测得的信道脉冲响应，对傅里叶级数合成自适应泵冲干扰消除算法模块进行仿真测试。仿真所用的 3 000 m 水循环信道脉冲响应，如图 4 所示。图 43 000 m 水循环信道脉冲响应仿真用的泥浆脉冲信号是脉宽为 100 ms 的脉冲间隔调制信号。其他仿真参数如下：（1）泵冲干扰的基频 2.5 Hz；（2）采样率 100 Hz；（3）LMS 算法的步长因子采用变步长方式控制，的初始值为 0.50，随着迭代逐渐减小，最终值保持在 0.03。为评估泵冲干扰抑制性能，定义了信噪比 SNR和信干比 SIR 两个反映信号质量的参数。SNR 是信号与高斯噪声的功率比，SIR 是信号与泵冲干扰的功率比。泵冲干扰抑制前后的信号功率谱对比，如图 5所示。从图 5 可以看出，泵冲干扰抑制前的信号包含强烈的泵冲干扰信号的基频和其各次谐波分量，泵冲干扰抑制后这些分量均被抑制。与基于滤波器的陷波方法相比，该算法在抑制干扰分量的同时，并没有对信号频谱造成过度衰减。图 5泵冲干扰抑制前后功率谱对比（SIR=-10 dB）泵冲干扰抑制后的信号与纯净信号（经过泥浆信道，但没有叠加泵冲干扰和高斯噪声的信号）的对比如图 6 所示。从图 6 可以看出，干扰抑制后的时域信号与纯净信号的吻合度很高。为了定量分析泵冲干扰抑制的性能，本文在 SIR 为-15 dB、-10 dB、-5 dB、0 dB 的条件下分别仿真分析了干扰抑制后的 SNR 与原始 SNR 之间的关系，仿真结果如图 7 所示。从图 7 可以看出，原始 SNR 在 10 dB 以下时，干扰消除后残余的泵冲干扰信号几乎可以忽略，SNR 较高时会有少量的泵冲干扰成分残留。但抑制后的 SNR 较高，因此对通信质量的影响可以忽略。图 6泵冲干扰抑制后信号与纯净信号对比（SIR=-10 dB）5结语泥浆脉冲随钻遥传系统中，泵冲干扰是最主要的干扰来源，由于该干扰源位于地面，强度远大于井下传输到地面的通信信号，对遥传系统的性能造成了严（下转第 106 页）现代制造技术与装备1062023 年第 3 期总第 316 期 （a）血压数据 （b）心率数据图 7生理数据监测图 8手环气囊弹出5结语游泳运动存在的溺水风险不容忽视。本项目利用互联网的强大功能，在救生手环穿戴端加入各类监测生命体征的传感器、定时器以及 GPS 追踪器，以互联网为基础，实现救生手环的智能化，以更高效、更安全的性能保障人们的生命安全，减少溺水事故的 发