一种用于陀螺测量仪器的误差范围分析方法与流程

本发明涉及石油测斜
技术领域：
，更具体的说是涉及一种用于陀螺测量仪器的误差范围分析方法。
背景技术：
自上世纪八十年代以来，国内很多油田开始进入开发中后期，勘探对象日益复杂，老油田稳产难度加大，新区油气勘探不断出现新的技术难题。为了提高薄油藏、隐蔽油藏等复杂油藏的开发效率，充分开采老油田，定向井、水平井、分支井和大位移井等复杂井结构得到了广泛应用。而精确的井眼轨迹的误差范围在实现以上目标的过程中起着关键的作用。传统的测斜仪主要是由磁通门和加速度计组成的测斜仪。由加速度计和磁强计构成基于地磁场的捷联式姿态测量系统，这种基于地磁场的方法由于系统中没有可动部件因而具有良好的抗冲击和抗干扰性，其结构简单、体积小、重量轻、启动迅速、成本低，成为许多随钻姿态测量的首选，但其容易受地下矿物磁场的干扰，测量精度严重下降。目前惯性测量技术用于测斜领域的应用越来越多，利用机械陀螺和加速度计组合实现井眼轨迹测量。目前光纤陀螺具有测量精度高、抗振动、较强抗磁干扰能力等优点，在测斜领域逐渐发展起来。因此陀螺捷联惯导系统在井眼轨迹测量领域具有广阔的应用前景。早期的井眼轨迹误差范围分析模型是wdw模型，是由wolff和dewardt于1981年提出的，该模型研究的主要对象是磁性罗盘或自由陀螺的仪器。williamson在wdw模型的基础上，针对当时钻井的发展提出了针对mwd(measurementwhiledrilling)新的模型框架，主要包括针对基本的mwd测量的误差模型、数学基础以及简单的数据验证。torgeirtorkildsen等人在williamson等人的工作的基础上，针对陀螺测斜仪建立误差模型，该模型适用于大多数陀螺测斜仪。该模型研究了新的误差项集合以及这些误差项是怎么在传感器配置和操作模式方面对误差椭球做出贡献的。但在恶劣的井下环境中，陀螺连续测量过程中，不同陀螺的主要随机噪声项不一样，不能对陀螺仪器的建模过程一概而论。因此，如何提供一种能够对陀螺随机噪声进行分析的方法是本领域技术人员亟需解决的问题。技术实现要素：有鉴于此，本发明提供了一种用于陀螺测量仪器的误差范围分析方法，该方法可有效估计在连测模式下井眼轨迹的误差范围，为井眼防碰等应用领域提供合理的分析条件。为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种用于陀螺测量仪器的误差范围分析方法，包括以下步骤：s1：利用allan方差法对陀螺进行随机噪声分析，得到随机噪声项和随机噪声系数；s2：利用随机噪声项和随机噪声系数建立方位角误差分析模型；s3：利用方位角误差分析模型，并结合初始点位置误差范围模型以及井斜角误差模型构建陀螺仪器连测模式下的误差模型，误差模型按照误差叠加原理进行叠加后，进行多元正态分布得到井眼轨迹误差范围。进一步，s1：利用allan方差法对陀螺进行随机噪声分析，得到随机噪声项和随机噪声系数的具体步骤为：s11：输入陀螺的平均角速率序列ω，并假设采样间隔为τi，角速率样本个数为ni，循环条件i＝0，通过采集陀螺输出得到原始角速率样本其中为原始角速率样本序列，n0表示原始角速率样本个数；s12：根据原始角速率样本序列或新的采样点序列，计算采样间隔为τi时对应的allan方差s13：循环条件加1，i＝i+1，采样间隔加倍τi＝2τi-1，角速率样本个数减半ni＝[ni-1/2]，在相邻奇偶序号角速率样本之间作算数平均，得到新的采样点序列；s14：判断角速率样本个数ni是否小于3，如是，则执行s15，否则返回至s12；s15：绘制采样间隔τi与对应allan方差的曲线图，并根据每个采样间隔得到的allan方差进行曲线拟合得到随机噪声项以及随机噪声系数。进一步，allan方差的计算公式为：其中，k表示当前样本序列的个数，分别表示当前样本序列的第k+1个值和第k个值，进一步，根据每个采样间隔得到的allan方差进行曲线拟合得到随机噪声系数的具体步骤为：拟合公式为：其中，表示量化噪声allan方差，表示角度随机游走噪声allan方差，表示零偏不稳定性噪声allan方差，表示角速率随机游走噪声allan方差，表示速率斜坡噪声allan方差，τ表示采样时间，a-2,a-1,a0,a1,a2分别与量化噪声系数qcoe、角度随机游走噪声系数ncoe、零偏不稳定性噪声系数bcoe、角速率随机游走噪声系数kcoe和速率斜坡噪声系数rcoe有关；根据曲线图以及allan方差对公式(2)进行拟合，得到a-2,a-1,a0,a1,a2；并根据以下公式得到随机噪声系数：其中，h表示小时，(°)表示度，(″)表示角度分。进一步，s2：利用随机噪声项和随机噪声系数进行方位角误差分析建模的具体步骤为：s21：如果s1分析结果中包含零偏不稳定性噪声项，那么零偏不稳定性噪声项标志为gb，误差量级为零偏不稳定性噪声系数bcoe，传播模式为s，零偏不稳定性误差权重函数为：其中，hgb(i-1)为上一测段零偏不稳定性噪声项的误差权重函数，c表示陀螺匀速运动的速度，δdi表示运行距离间隔；s22：如果s1分析结果中包含角度随机游走噪声项，那么角度随机游走噪声项标志为gn，误差量级为角度随机游走随机系数ncoe，传播模式为s，角度随机游走误差权重函数为：其中，hgn(i-1)为上一测段角度随机游走噪声项的误差权重函数，c表示陀螺匀速运动的速度，δdi表示运行距离间隔；s23：如果s1分析结果中包含角速率随机游走噪声项，那么角速率随机游走噪声项标志为gk，误差量级为角速率随机游走噪声系数kcoe，传播模式为s，角速率随机游走误差权重函数为：其中，hgk(i-1)表示上一测段角速率随机游走噪声项的误差权重函数，c表示陀螺匀速运动的速度，δdi表示运行距离间隔；s24：如果s1分析结果中包含速率斜坡噪声项，则速率斜坡噪声项标志为gr，误差量级为速率斜坡噪声系数rcoe，传播模式为s，速率斜坡权重函数为：其中，hgr(i-1)表示上一测段速率斜坡噪声项的误差权重函数，c表示陀螺匀速运动的速度，δdi表示运行距离间隔；传播模式s表示系统性传播；通过各项噪声的误差量级、传播模式以及权重函数就得到了方位角误差分析模型。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种用于陀螺测量仪器的误差范围分析方法，利用allan方差法对陀螺的随机噪声进行分析，根据allan方差分析的结果选择随机噪声进行误差建模，进而计算井眼轨迹位置的误差范围，为井眼防碰等领域提供更可靠的信息。该发明能够根据不同陀螺仪器的特点选择不同的随机噪声进行建模，能够使模型输出，即井眼轨迹误差椭球更加准确。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1附图为本发明提供的利用allan方差法进行随机噪声分析的流程图。图2附图为本发明提供的振动条件下利用allan方差法分析光纤陀螺随机误差噪声输出结果，其中，采样间隔0.1s，采集时间是3000s。图3附图为本发明提供的模型与iscwsa模型下误差椭球各个轴的大小差值变化曲线图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例公开了一种用于陀螺测量仪器的误差范围分析方法，参考附图1，具体包括以下步骤：s11：allan方差的输入是陀螺的平均角速率序列ω，假设采样间隔为τi，角速率样本个数为ni，循环条件i＝0，通过采集陀螺输出得到原始角速率样本其中原始角速率样本序列，n0表示原始角速率样本个数；s12：根据获取到的原始角速率样本序列，计算采样间隔为τ0时，角速率样本的allan方差即s13：循环条件加1，即i＝1，将采样间隔加倍，即τ1＝2τ0，n1＝[n0/2]，其中，[.]表示取整，在相邻奇偶序号角速率之间作算数平均，即组成新的取样时间间隔为τ1的平均角速率序列(新的采样点序列)，即s14：显然新的采样点序列的长度减半(可能相差一个数据)，计算采样间隔为τ1时的allan方差s15：循环条件加1，再次将取样间隔加倍，即τ2＝2τ1，n2＝[n1/2]，其中，[.]表示取整，相邻奇偶号之间取平均，即组成新的取样时间间隔为τ2的平均角速率序列，即s16：根据获取到的新的采样点序列，计算采样间隔为τ2时，角速率样本的allan方差s17：如此反复将取样间隔加倍，即τi＝2τi-1，角速率样本个数ni＝[ni-1/2]，直到角速率样本个数ni小于3，停止循环，得到的平均角速率序列为s18：到现在就会获取一系列的点对绘制该点对曲线图，并按照公式(1)进行曲线拟合，得到公式(1)中的各个系数；其中，表示量化噪声allan方差，表示角度随机游走噪声allan方差，表示零偏不稳定性噪声allan方差，表示角速率随机游走噪声allan方差，表示速率斜坡噪声allan方差，τ表示采样时间，a-2,a-1,a0,a1,a2分别与量化噪声系数qcoe、角度随机游走噪声系数ncoe、零偏不稳定性噪声系数bcoe、角速率随机游走噪声系数kcoe和速率斜坡噪声系数rcoe有关；再根据公式(1)中的系数a-2,a-1,a0,a1,a2；结合以下公式得到随机噪声系数：其中，h表示小时，(°)表示度，(″)表示角度分。需要说明的是，这几个噪声项是相互独立的，如果陀螺输出中包含这几个噪声项的话，陀螺输出的总的allan方差就可以将这几项加起来表示，如果与相应噪声项系数有关的a-2,a-1,a0,a1,a2大致为0，则可忽略此项噪声，即模型中不包括此项噪声。并且，s11～s18是有先后顺序的，但是之后的s21～s24是没有先后顺序的。利用随机噪声项和随机噪声系数进行方位角误差分析建模，建模过程中只考虑随机噪声中与时间有关系的噪声项，即角度随机游走噪声、角速率随机游走噪声、速率斜坡噪声、零偏不稳定性噪声。s21：如果s1分析结果中包含零偏不稳定性噪声项，那么零偏不稳定性噪声项标志为gb，误差量级为零偏不稳定性噪声系数bcoe，传播模式为s，零偏不稳定性误差权重函数为：其中，hgb(i-1)为上一测段该噪声项的误差权重函数。零偏不稳定性误差权重函数推导过程为：(1)、假设仪器运行过程是匀速运行，速度为c，那么在运行距离间隔δdi后，由陀螺零偏不稳定性噪声系数bcoe造成的方位角误差的变化量可由公式(s2-1)表示：其中，δai是当前测段的方位角误差，δai-1是上一测段的方位角误差，bcoe为零偏不稳定性随机噪声项的误差量级，即s1分析出的零偏不稳定性噪声系数，由陀螺零偏不稳定性造成的在某个测点处方位角误差可由公式(s2-2)得到。(2)、由方位角误差变化量的表达式确定零偏不稳定性的误差权重函数，如公式(7)所示。s22：如果s1分析结果中包含角度随机游走噪声项，那么角度随机游走噪声项标志为gn，误差量级为角度随机游走随机系数ncoe，传播模式为s，角度随机游走误差权重函数为：其中，角度随机游走误差权重函数的推导过程为：(1)、假设仪器运行过程是匀速运行，速度为c，那么在运行距离间隔δdi后，由角度随机游走系数ncoe造成的方位角误差的变化量可由公式(s2-3)表示：其中，δai是当前测段的方位角误差，δai-1是上一测段的方位角误差，ncoe为角度随机游走随机噪声项的误差量级，即s1分析出的角度随机游走噪声项系数。由角度随机游走造成的在某个测点处方位角误差可由公式(s2-4)得到。(2)、由方位角误差变化量的表达式确定零偏稳定性这一误差项的权重函数，如公式(8)所示。s23：如果s1分析结果中包含角速率随机游走噪声项，那么角速率随机游走噪声项标志为gk，误差量级为角速率随机游走噪声系数kcoe，传播模式为s，角速率随机游走误差权重函数为：其中，角速率随机游走误差权重函数推导公式为：(1)、假设仪器运行过程是匀速运行，速度为c，那么在运行距离间隔δdi后，由角度随机游走kcoe造成的方位角误差的变化量可由公式(s2-5)表示：其中，δai是当前测段的方位角误差，δai-1是上一测段的方位角误差，kcoe为角速率随机游走噪声项的误差量级，即s1分析出的角速率随机游走噪声系数。由角速率随机游走造成的在某个测点处方位角误差可由公式(s2-6)得到：(2)、由方位角误差变化量的表达式确定速率随机游走这一误差项的权重函数，如公式(9)所示：s24：如果s1分析结果中包含速率斜坡噪声项，则速率斜坡噪声项标志为gr，误差量级为速率斜坡噪声系数rcoe，传播模式为s，速率斜坡权重函数为：其中，速率斜坡权重函数推导过程为：(1)、假设仪器运行过程是匀速运行，速度为c，那么在运行距离间隔δdi后，由速率斜坡rcoe造成的方位角误差的变化量可由公式(s2-7)表示：由速率斜坡造成的在某个测点处方位角误差可由公式(s2-8)得到。(2)、由方位角误差变化量的表达式确定速率斜坡这一误差项的权重函数，如公式(10)所示。涉及的传播模式s表示系统性传播。需要说明的是，某一项的误差权重函数是某一误差源的误差量级跟方位角误差之间的一个传递公式，当知道了方位角误差的表达式之后，就可以推导权重函数，是一个叠加的过程。方位角误差分析建模，主要包括误差项、误差标识、误差量级、误差权重函数和误差传播模式，因此通过s21～s24可以得到方位角误差分析模型。为了方便查看,将利用零偏不稳定性噪声、角度随机游走噪声、角速率随机游走噪声和速率斜坡噪声得到的方位角误差分析模型总结为表1；表1陀螺仪器连测模式下的方位角误差分析模型s3：陀螺仪器连测模式下的不确定性模型包括方位角误差分析模型、初始点位置误差范围模型以及井斜角误差模型，其中初始点位置误差范围以及井斜角误差模型属于现有技术，在此不再赘述。井眼轨迹领域一般假设井眼轨迹位置误差呈正态分布，那么将陀螺仪器连测模式下的不确定性模型按照误差叠加原理进行叠加后，按照多元正态分布便可得到三维井眼轨迹误差范围，其计算过程可参见专利cn201510303420.1。(1)利用allan方差法对图2输出的数据进行分析，得到随机振动条件下光纤陀螺随机噪声项系数如表2所示：表2振动条件下拟合噪声项系数拟合噪声项allan方差法拟合结果qcoe3.110160ncoe0.074009bcoe3.679420kcoe14.200481rcoe15.621677(2)振动条件下井眼轨迹的不确定性分析分别使用iscwsa模型和本发明提供的改进模型对该测斜数据进行分析，得到相应的测点处的误差椭球。两种模型下，误差椭球大小如表3所示：表3误差椭球大小对比由表2和表3计算得到的数据和以及附图2和附图3可以看出，在随机振动条件下改进模型的误差椭球大小明显大于传统iscwsa模型下的误差椭球，差别更加明显且不可忽略。本发明利用allan方差法对陀螺的随机噪声项进行分析，根据allan方差分析的结果选择随机噪声进行误差建模，进而计算井眼轨迹位置的误差范围，为井眼防碰等领域提供更可靠的信息，解决了陀螺连测模型只考虑零偏不稳定性和角度随机游走系数，使得误差分析不准确的问题。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。当前第1页12