Precizia funcției de auto-diagnosticare a senzorilor de presiune cu cristal de cuarț nu este o valoare fixă, ci este influențată în comun de cinci factori de bază: condiții de funcționare, design hardware, optimizare a algoritmului, tipuri de defecțiuni și calibrare și întreținere. Fiecare factor determină indirect acuratețea diagnosticului, interferând cu achiziția semnalului senzorului și cu logica de identificare a defecțiunilor. O analiză detaliată combinată cu scenariul de exploatare a petrolului este următoarea:
I. Complexitatea operațiunii extreme Cconditii
Caracteristicile de temperatură ridicată, presiune ridicată, vibrații puternice și coroziune ridicată ale exploatării petrolului sunt factorii externi principali care afectează acuratețea diagnosticului:
Fluctuații de temperatură: Când temperatura din fundul puțului depășește intervalul convențional de compensare (>200 grade) sau crește/scade brusc (de exemplu, comutarea circulației fluidului de foraj), aceasta va modifica ușor caracteristicile de rezonanță ale cristalului de cuarț. Dacă algoritmul de compensare a temperaturii nu reușește să se adapteze în timp util, deviația normală a temperaturii poate fi apreciată greșit ca o deplasare anormală a frecvenței, rezultând o scădere cu 1-2% a preciziei.
Vibrații și șocuri: vibrațiile severe (>20g RMS) sau impactul sculei de foraj (>200g) în timpul tăierii în timpul forajului (LWD) pot interfera cu stabilitatea diferenței de frecvență a fasciculului dublu-de rezonanță. Dacă pragul algoritmului de filtrare a vibrațiilor este setat necorespunzător, este ușor să confundăm „defecțiunile de slăbire structurală” cu „răspunsurile normale la vibrații”.
Coroziune și defecțiune a etanșării: în formațiunile cu-cu sulf ridicat, sulfurile corodează etanșările senzorului sau materialele umede, dăunând treptat structura hardware. Atunci când caracteristicile inițiale de defecțiune nu sunt evidente, pot apărea detecții ratate. Identificarea precisă poate fi realizată numai până când defectarea etanșării duce la pătrunderea fluidului de foraj și caracteristicile defectului devin proeminente.
II. Redundanța și adaptabilitatea designului hardware al senzorului
Hardware-ul servește ca bază a funcției de auto{0}}diagnosticare, iar raționalitatea designului său determină în mod direct sensibilitatea identificării defecțiunilor:
Precizia structurii fasciculului dublu-rezonant: precizia pragului prestabilit pentru diferența de frecvență a fasciculelor duble afectează acuratețea identificării defecțiunilor centrale. Dacă eroarea de prelucrare a fasciculului depășește 0,001% FS, poate duce la detectarea ratată a ușoarelor anomalii în stadiul inițial de degradare a performanței cristalului.
Proiectarea circuitului și a etanșării: protecția redundantă a circuitului de alimentare și integritatea etanșării complet-metalice cu laser-sudate determină dacă „defecțiunile false” sunt raportate greșit din cauza defecțiunilor circuitului sau a deteriorării etanșării. De exemplu, dacă slăbirea interfeței circuitului nu este detectată de modulul de monitorizare hardware, fluctuația semnalului poate fi apreciată greșit ca o defecțiune a circuitului.
Proiectare-de explozie și anti-interferențe: în zonele cu interferențe electromagnetice dense la capul sondei și la fundul puțului, proiectarea insuficientă a circuitului anti-interferență al senzorului va provoca distorsiuni în transmiterea datelor de auto-diagnosticare, ceea ce afectează indirect acuratețea judecății sistemului de suprafață asupra tipurilor de defecte.
III. Optimizarea și adaptabilitatea condițiilor de funcționare a algoritmilor inteligenți
Algoritmii sunt nucleul distincției între „defecțiuni” și „fluctuațiile condițiilor de funcționare”, iar nivelul lor de optimizare determină acuratețea diagnosticului:
Algoritmi de filtrare și comparație de bază: dacă algoritmii de filtrare a vibrațiilor de înaltă-frecvență nu sunt optimizați pentru scenariile de înregistrare a petrolului, ei nu pot filtra în mod eficient interferențele electromagnetice de la echipamentele de foraj și interferențele electrice de formare, ceea ce va duce la evaluarea greșită a semnalelor anormale. Completitudinea și frecvența actualizării liniilor de bază ale datelor istorice afectează acuratețea identificării derivelor minore; Liniile de bază învechite au tendința de a aprecia greșit derivele normale de îmbătrânire ca defecțiuni.
Capacitatea de ajustare dinamică a pragului: Există diferențe semnificative în condițiile de funcționare în diferite scenarii de înregistrare (de exemplu, înregistrarea în timpul forajului, testarea creșterii presiunii). Dacă algoritmii nu pot ajusta în mod dinamic pragurile de eroare, va apărea problema „rezultatelor diagnostice inconsecvente pentru aceeași anomalie în diferite scenarii”. De exemplu, fluctuațiile minore ale presiunii care sunt normale în scenariile de exploatare în timpul forajului pot fi identificate ca anomalii prin pragurile statice.
IV. Caracteristicile tipului de defecțiune distinctiv
Diferențele în caracteristicile diferitelor defecțiuni duc la o distribuție în gradient a preciziei diagnosticului:
Defecțiuni ale miezului (defectarea cristalului, deteriorarea etanșării, arderea circuitului): caracteristicile defecțiunii sunt proeminente (modificări bruște ale diferenței de frecvență a fasciculelor duble, depășirea parametrilor circuitului). Hardware-ul și algoritmii pot identifica rapid aceste defecțiuni, cu o rată de precizie în general mai mare sau egală cu 99,5%.
Anomalii minore (derive minoră de frecvență, contact slab al circuitului, abatere de compensare a temperaturii): caracteristicile defecțiunii sunt vagi și tind să se suprapună cu fluctuațiile condițiilor de funcționare. Precizia identificării este afectată de sensibilitatea algoritmului, variind în general între 98-99%, iar rata alarmelor false este atribuită în principal unor astfel de defecte.
V. Calibrare, întreținere și acumulare de date istorice
Calibrarea de rutină și gestionarea datelor afectează linia de bază a judecății algoritmului de auto{0}}diagnosticare:
Frecvența și acuratețea calibrării: neefectuarea calibrărilor în conformitate cu standardele (de exemplu, o dată pe lună) va duce la abaterea pragurilor de auto-diagnosticare de la condițiile reale de funcționare, ceea ce duce la evaluarea greșită a erorilor sau la detectarea greșită. În special în condiții de-temperatură ridicată și de presiune înaltă-, un ciclu de calibrare excesiv de lung va accelera abaterea pragului.
Acumularea datelor istorice: adecvarea datelor istorice de defecțiuni din diferite rezervoare și condiții de înregistrare afectează învățarea profundă și optimizarea algoritmului. Atunci când nu există date istorice de referință în zonele noi de lucru, acuratețea diagnosticului inițial poate fi cu 1-2% mai mică decât cea din zonele de lucru mature și trebuie îmbunătățită treptat prin acumularea de date din operațiuni multiple de înregistrare a puțurilor.