CN103388471B - 一种钻孔校检仪及其工作方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在钻孔过程中对钻头整个轨迹进行精确测量的钻孔校检仪及其工作方法，该钻孔校检仪设置在钻铤内，各传感器、电源、存储器及无线收发单元分别连接信号处理单元用，无线收发单元的天线置于钻铤外壁上。工作方法为：在钻具工作过程中，加速度传感器和陀螺仪传感器不断采集实时数据传送给信号处理单元，由信号处理单元计算出钻孔的方位角、倾斜角以及其位移量；再通过温度传感器传送来的温度数据对上述测量值进行滤波、修正处理后得出当前实际的方位角、倾斜角和位移量数据；之后通过无线收发单元传送给终端分析仪，由终端分析仪对数据进行二次分析并绘制钻孔轨迹，供相关人员参考。

Description

一种钻孔校检仪及其工作方法

技术领域

本发明涉及煤矿开采过程中防突钻进领域，具体涉及一种煤矿防突钻孔测量方法及由该方法设计的测量装置。

背景技术

现有煤矿在开采过程中，需要钻孔释放瓦斯，以防止发生意外事故。但目前煤矿钻孔位置及精度一般凭借人工经验操作，无法准确知道钻孔是否到位，偏移度大小。在整个打钻过程中由于钻头所在岩石强度不一，且由于钻具本身重力作用，引起钻孔随钻进深度其位移会发生偏移，由于没有很好的检测设备进行检测，在钻完孔后，钻孔是否达到设计位置不得而知。

目前，已有实现钻孔参数测量的相关报道，其主要是采用加速度计和磁力计传感器进行测量。由于这种方案采用磁性传感器，任何影响磁性测量的因素都会形成干扰，造成测量不准。测量传感器安放在钻具内部，钢制的钻杆和钻具均对正常测量造成致命影响。采用这种方案的测量装置必须配备无磁钻铤，并且为了提高精度，传感器周围的钻杆也必须是无磁的，这对钻杆和钻具提出了更高的要求。同时如果工作点有铁磁矿存在，该方案无法实现定位，限制了该方案的应用。

发明内容

本发明为了克服上述现有技术缺陷，提供一种能够满足在钻孔过程中对钻头整个轨迹进行精确测量的钻孔校检仪及该钻孔校检仪的工作方法。

该钻孔校检仪，其设置在钻铤内，包括若干个传感器、信号处理单元、电源、存储器及无线收发单元，所述各传感器分别与信号处理单元相连并将采集的数据传送给信号处理单元，电源、存储器及无线收发单元同样连接信号处理单元用于提供电力、存储数据及将数据发送，其中无线收发单元的天线置于钻铤外壁上。

进一步的，所述传感器包括加速度传感器、陀螺仪传感器和温度传感器，信号处理单元经天线将数据传递给终端分析仪。

本发明还提供了上述钻孔校检仪的工作方法，在钻具工作过程中，加速度传感器和陀螺仪传感器不断采集实时数据传送给信号处理单元，由信号处理单元计算出钻孔的方位角、倾斜角以及其位移量；再通过温度传感器传送来的温度数据对上述测量值进行滤波、修正处理后得出当前实际的方位角、倾斜角和位移量数据；信号处理单元把该实际组数据存储在存储器中，待钻具工作结束后并从钻孔中拔出，信号处理单元把存储器中的数据通过无线收发单元传送给终端分析仪，由终端分析仪对数据进行二次分析并绘制钻孔轨迹，供相关人员参考。

所述信号处理单元对测量值进行滤波、修正处理的过程为：

加速度传感器和陀螺仪传感器输出数据分别通过小波滤波后消噪，然后通过卡尔曼滤波进行数据融合以提高系统精度，其中卡尔曼滤波采用强跟踪卡尔曼滤波加强系统跟踪实时性，输出姿态数据：航向角，横滚角和俯仰角；其计算公式如下：

其中r为强跟踪滤波器输出残差；Z为测量向量；w₀为残差二阶矩；ρ为遗忘因子；N _k 、M _k 为中间变量；λ时变渐消矩阵；trace(·)为矩阵的迹；H为测量矩阵；A为状态转移矩阵；P^-为预测误差协方差阵;P为更新后的误差协方差；Q为系统噪声方差阵；R为测量噪声方差阵；K为增益矩阵；为更新后的状态向量；为状态向量一步预测。

下标k表示k时刻的值；下标k-1表示k-1时刻的值；下标k+1表示k+1时刻的值

经过小波滤波的加速度数据根据姿态数据去除重力加速，保留外力引起的加速度，由于系统干扰造成加速度数据中仍然包含趋势项，把趋势项滤除后通过积分计算出当前速度；计算速度公式为：

v(t)=v(t-1)+at，

其中t为计算周期△t，a为去除趋势项后的加速度值；

把速度数据转换到频域进行滤波后积分得出位移，同时根据陀螺仪输出数据对位移进行修正，得到真实的位移。

本发明采用相应传感器跟随钻头完成整个钻孔过程的测量，对钻孔的轨迹进行如实记录，从而达到准确测量钻孔轨迹的目的。此外，本发明不必使用无磁钻铤，能够降低成本，且由于本发明不依赖地磁测量，完全不受铁磁矿的影响，扩大了应用范围。

附图说明

图1是本发明系统框图，

图2是本发明处理流程图，

图3本发明仿真中的横滚角误差数据，

图4本发明仿真中的俯仰角误差数据，

图5本发明仿真中的航向角误差数据。

具体实施方式

本发明的装置如图1所示，其安装于钻铤内部，无线收发元件的天线置于钻铤外壁上。由信号处理单元、传输元件、加速度传感器、陀螺仪、温度传感器和存储器的电路板置于金属壳体内。，整个装置有钮扣电池供电，温度传感器、加速度计传感器和陀螺仪传感器与信号处理单元（微处理器）相连，温度传感器、加速度计传感器和陀螺仪传感器把原始数据送给信号处理单元，信号处理单元把原始数据进行一系列滤波、修正处理后得出当前的方位角、倾斜角和位移。信号处理单元把该组数据存储与存储器中，待传感器从钻孔中拔出后，信号处理器把存储于存储器中的数据通过无线收发元件传送给终端分析仪，由终端分析仪对数据进行二次分析并绘制钻孔轨迹，供相关人员参考。上述装置均布置在一块电路板上，电路板由金属外壳密封，以满足高湿高压的环境要求。

本发明可以做成密封体，能够承受100MPa的压力及100℃的高温，内部传感器可以在-25℃~80℃范围内正常工作。通过加速度传感器和陀螺仪的测量数据可以计算出钻孔的方位角和倾斜角以及其位移。通过温度传感器对其测量值进行补偿，使其在整个工作温度范围内能够达到需要的精度。

钻孔校检仪的工作方法：在钻具工作过程中，加速度传感器和陀螺仪传感器不断采集实时数据传送给信号处理单元，由信号处理单元计算出钻孔的方位角、倾斜角以及其位移量；再通过温度传感器传送来的温度数据对上述测量值进行滤波、修正处理后得出当前实际的方位角、倾斜角和位移量数据；信号处理单元把该实际组数据存储在存储器中，待钻具工作结束后并从钻孔中拔出，信号处理单元把存储器中的数据通过无线收发单元传送给终端分析仪，由终端分析仪对数据进行二次分析并绘制钻孔轨迹，供相关人员参考。

由于加速度计和陀螺仪的信号中含有大量的噪声，故需要对信号进行滤波后再对加速度计数和陀螺仪数据进行融合，根据融合后的结果计算出位移和姿态。其处理流程如图2。加速度计和陀螺仪输出数据分别通过小波滤波后消噪，然后通过卡尔曼滤波进行数据融合以提高系统精度。卡尔曼滤波采用强跟踪卡尔曼滤波加强系统跟踪实时性。其计算公式如下：

其中r为强跟踪滤波器输出残差；Z为测量向量；w₀为残差二阶矩；ρ为遗忘因子；N _k 、M _k 为中间变量；λ时变渐消矩阵；trace(·)为矩阵的迹；H为测量矩阵；A为状态转移矩阵；P^-为预测误差协方差阵;P为更新后的误差协方差；Q为系统噪声方差阵；R为测量噪声方差阵；K为增益矩阵；为更新后的状态向量；为状态向量一步预测。

下标k表示k时刻的值；下标k-1表示k-1时刻的值；下标k+1表示k+1时刻的值。

经过强跟踪卡尔曼滤波后系统输出姿态数据：航向角，横滚角和俯仰角。

经过小波滤波的加速度数据根据姿态数据去除重力加速，保留外力引起的加速度，由于系统干扰造成加速度数据中仍然包含趋势项，把趋势项滤除后通过积分计算出当前速度。计算速度公式为：v(t)=v(t-1)+at。其中t为计算周期△t。a为去除趋势项后的加速度值。

把速度数据转换到频域进行滤波后积分得出位移。同时根据陀螺仪输出数据对位移进行修正，得到真实的位移。

采用matlab对数据进行算法仿真，分别采用UKF滤波，衰减记忆UKF滤波，强跟踪UKF滤波三种滤波方式进行仿真，仿真结果如图3-5所示：

图3至图5是仿真数据，图中UKF表示UKF滤波，AUKF表示衰减记忆UKF滤波，SUKF表示强跟踪UKF滤波。

图中滤波器消耗时间分别为：

由仿真结果可知强跟踪UKF滤波较另外两种滤波效果要好。

本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种钻孔校检仪的工作方法，该钻孔校检仪设置在钻铤内，包括若干个传感器、信号处理单元、电源、存储器及无线收发单元，所述各传感器分别与信号处理单元相连并将采集的数据传送给信号处理单元，电源、存储器及无线收发单元同样连接信号处理单元用于提供电力、存储数据及将数据发送，其中无线收发单元的天线置于钻铤外壁上；其特征在于，在钻具工作过程中，加速度传感器和陀螺仪传感器不断采集实时数据传送给信号处理单元，由信号处理单元计算出钻孔的方位角、倾斜角以及其位移量；再通过温度传感器传送来的温度数据对测量值进行滤波、修正处理后得出当前实际的方位角、倾斜角和位移量数据；信号处理单元把实际组数据存储在存储器中，待钻具工作结束后并从钻孔中拔出，信号处理单元把存储器中的数据通过无线收发单元传送给终端分析仪，由终端分析仪对数据进行二次分析并绘制钻孔轨迹，供相关人员参考。

2.根据权利要求1所述的钻孔校检仪的工作方法，其特征在于，所述传感器包括加速度传感器、陀螺仪传感器和温度传感器。

3.根据权利要求1或2所述的钻孔校检仪的工作方法，其特征在于，所述信号处理单元经天线将数据传递给终端分析仪。

4.根据权利要求1或2所述的钻孔校检仪的工作方法，其特征在于，所述信号处理单元对测量值进行滤波、修正处理的过程为：

加速度传感器和陀螺仪传感器输出数据分别通过小波滤波后消噪，然后通过卡尔曼滤波进行数据融合以提高系统精度，其中卡尔曼滤波采用强跟踪卡尔曼滤波加强系统跟踪实时性，输出姿态数据：航向角，横滚角和俯仰角；其计算公式如下：

r_k＝Z_k-Z_k-1

(w₀)_k+1＝(ρ(w₀)_k+r_kr_k ^T)/(1+ρ)

N_k＝(w₀)_k-HQH^T-βR

M_k＝HAP_k-1A^TH^T

λ_k＝trace(N_k)/trace(M_k)

${\hat{x}}_k^{-}=A{\hat{x}}_{k-1}$

$P_k^{-}={\mathrm{\λ}}_k{\mathrm{AP}}_{k-1}{A}^T+Q$

$K_k=P_k^{-}{H}^T{({\mathrm{HP}}_k^{-}{H}^T+R)}^{-1}$

${\hat{x}}_k={\hat{x}}_k^{-}+K_k(Z_k-H{\hat{x}}_k^{-})$

$P_k=(1-K_k)P_k^{-}$

其中r为强跟踪滤波器输出残差；Z为测量向量；w₀为残差二阶矩；ρ为遗忘因子；N_k、M_k为中间变量；λ时变渐消矩阵；trace(·)为矩阵的迹；H为测量矩阵；A为状态转移矩阵；P^-为预测误差协方差阵；P为更新后的误差协方差；Q为系统噪声方差阵；R为测量噪声方差阵；K为增益矩阵；为更新后的状态向量；为状态向量一步预测；下标_k表示k时刻的值；下标_k-1表示k-1时刻的值；下标_k+1表示k+1时刻的值；

经过小波滤波的加速度数据根据姿态数据去除重力加速，保留外力引起的加速度，由于系统干扰造成加速度数据中仍然包含趋势项，把趋势项滤除后通过积分计算出当前速度；计算速度公式为：

v_t＝v_t-1+aΔt，

其中Δt为从t-1时刻到t时刻所经历的时间；a为去除趋势项后的加速度值；

把速度数据转换到频域进行滤波后积分得出位移，同时根据陀螺仪输出数据对位移进行修正，得到真实的位移。