煤矿井下电磁无线随钻测量信号滤波研究.pdf

第45卷 第1期 2019年1月 工矿自动化 Industry and Mine Automation Vol. 45 No. 1 Jan. 2019 文章编号文章编号671-251X201901-0040 05 DOI10. 13272/j. issn. 1671-251x. 2018040041 煤矿井下电磁无线随钻测量信号滤波研究 康厚清康厚清12 1.瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室， 重 庆瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室， 重 庆400037; 2.中煤科工集团重庆研究院有限公司， 重 庆中煤科工集团重庆研究院有限公司， 重 庆400037 摘要 针对采用自适应滤波最小均方算法和递推最小二乘算法提取煤矿井下电磁无线随钻测量（摘要 针对采用自适应滤波最小均方算法和递推最小二乘算法提取煤矿井下电磁无线随钻测量（EM- MWD信号存在收敛速度慢与运算时间长等问题， 提出了一种稳定快速横向递归最小二乘（信号存在收敛速度慢与运算时间长等问题， 提出了一种稳定快速横向递归最小二乘（SFT-RLS算算 法， 用于自适应滤除井下非稳态电气干扰与工频及其法， 用于自适应滤除井下非稳态电气干扰与工频及其2倍频、倍频、3倍频干扰， 实时提取微弱倍频干扰， 实时提取微弱EM-MWD信号。信号。 该算法基于该算法基于RLS算法， 利 用算法， 利 用4个并行滤波器结构可降低运算时间， 并利用加权最小二乘误差进行反馈以提个并行滤波器结构可降低运算时间， 并利用加权最小二乘误差进行反馈以提 高稳定性。仿真试验结果表明，高稳定性。仿真试验结果表明，SFT-RLS算法可实现对采样率为算法可实现对采样率为1 kHz的的EM-MWD信号进行自适应滤波信号进行自适应滤波 和自适应陷波， 平均每次迭代运行时间小于和自适应陷波， 平均每次迭代运行时间小于156. 98 s， 实现了快速稳定收敛运算与实时自适应滤波；， 实现了快速稳定收敛运算与实时自适应滤波；SFT- RLS算法自适应滤波可抑制信号与干扰比为一算法自适应滤波可抑制信号与干扰比为一115dB的非稳态电气干扰；的非稳态电气干扰；SFT-RLS算法自适应陷波可实算法自适应陷波可实 时滤除工频及其时滤除工频及其2倍频、倍频、3倍频干扰， 有效提取频率为倍频干扰， 有效提取频率为6. 25 Hz的时间脉冲位置调制的的时间脉冲位置调制的EM-MWD信号波信号波 形 ， 为正确解码形 ， 为正确解码EM-MWD信号提供了可靠数据。信号提供了可靠数据。 关键词 煤矿井下电磁无线随钻测量信号（非稳态干扰（工频干扰（自适应滤波器（自适应滤波（自适关键词 煤矿井下电磁无线随钻测量信号（非稳态干扰（工频干扰（自适应滤波器（自适应滤波（自适 应陷波（ 稳定快速横向递归最小二乘算法应陷波（ 稳定快速横向递归最小二乘算法 中图分类号中图分类号TD655 文献标志码文献标志码A 网络出版地址网络出版地址Http //kns. cnki. net/kcms/detail/32. 1627. TP. 20181224. 2209. 007. html Research on filtering of electromagnetic measurement whi2e drilling signal in underground coal mine KANG Houqing1-2 1. State Key Laboratory of the Gas Disaster Detecting, Preventing and Emergency Controlling, Chongqing 400037，，China; 2. CCTEG ChongqingResearch Institute, Chongqing 400037，，China Abstract In view of problems of slow convergence speed and long computation time existed in electromagnetic wireless measurement while drilling EM-MWD signals extracted by adaptive filtering least mean square algorithm and recursive least squares algorithm，， a stabilized fast transversal filters for recursive least squares SFT-RLS algorithm was proposed， which was used for adaptive filtering unsteady electrical interference and power frequency，， as well as double frequency and triple frequency interference，， and extracting weak EM-MWD signals in real time. Based on the RLS algorithm， the algorithm uses four parallel filter structures to reduce the operation time，， and uses the weighted least squares error for feedback to improve the stability. The simulation results show that the SFT-RLS algorithm can achieve adaptive filtering and adaptive notch of the EM-MWD signals with a sampling rate of 1 kHz，， the average running time of each iteration is less than 156. 98 s, so as to realize fast and stable convergence operation and real-time adaptive filtering of EM-MWD signals; the adaptive filtering of the SFT-RLS algorithm can 收 稿 日 期 2018-04-11;修 回 日 期 2018-09-28;责 任 编 辑 张 强 。 基 金 项 目 国家“十 三 五”科 技 重 大 专 项 资 助 项 目 （2016ZX05043005-003 。 作 者 筒 介康 厚 清（1973 男 ， 重 庆 永 川 人 ， 高 级 工 程 师 ， 硕 士 ， 主 要 研 究 方 向 为 安 全 技 术 及 仪 器 ，E-mail k2houqing126. com。 引 用 格 式康 厚 清.煤 矿 井 下 电 磁 无 线 随 钻 测 量 信 号 滤 波 研 究 工 矿 自 动 化 ，2019,451 40-44. KANG Houqing. Research on filtering of electromagnetic measurement while drilling signal in underground coal mine[J]. Industry and Mine Automation,2019,451 40-44. 2 0 1 9 年 第 1 期康 厚 清 煤 矿 井 下 电 磁 无 线 随 钻 测 量 信 号 滤 波 研 究 41 suppress unsteady electrical interference with a signal to interference ratio of 115 dB; the adaptive notch of the SFT-RLS algorithm can filter power frequency and its interference of double frequency and triple frequency in real time, and effectively extract the EM-MWD time position pulse modulation signal with 6.25 Hz, and provide reliable data for correct decoding of EM-MWD signals. Keywords electromagnetic measurement while drilling signal in underground coal mine; unsteady state interference; power frequency interference; adaptive filter; adaptive filtering; adaptive notch; stabilized fast transversal filters for recursive least squares algorithm 〇 引言〇 引言 现阶段煤矿井下随钻测量信号的传输主要采用 有线方式， 需要专 缆钻杆， 而专 缆钻 构 杂 、 使 本 高 ， 限 更大 推广应 用1。 电 磁 无 线 随 钻 测 量 （ Electromagnetic Measurement WhileDrilling， EM-MWD主要用于 石油钻井及地面煤层气 [2]， 通过钻杆与大地作 道 ， 在不加中继情况下可 2 500〜 3 800 m[ 2 - 3]。煤矿井下EM-MWD与地面工作原理 相似， 如 图 1 所示， 钻杆与煤岩层作 1 输 道 ， EM-MWD发射机将传感器数据进行编码调 ， 并通过绝缘天线 出沿钻 超低频电 流信号， 在钻 静电场， 从 钻机 度 ， 接收机采样该 度 ，改 大滤波提取EM-MWD信号并解码还原为传感器数 。由于煤矿井下EM-MWD信号 煤岩介质中 [4]， 且电路需本质安 不允许大 发射， 导 致 EM-MWD信号十分 ， 限 其 传输距离。同时， EM-MWD信号还受到白噪声、 工 频 波 与钻机高强度非稳态电气 [5]， 仅 件 方法去除困难， 根 据 图 1 ， 采用自适应算法滤除 方法。 自适应滤波算法主要有最小均方算法（ Least MeanSquare， LMS 和 递 推 最 小 二 乘 （ Recursive Least Square， RLS种经典算法[]。改 进 的 LMS 算法包括归一化 LMSNormalized LM S， NLMS、 时变 LMS 算 法 （ Time Varying LM S， TVLM S[7] 及 变 步 长 LMS 算 法 （ Variable Step-size LM S， VSLMS 8 ]等多种算法， 但其收 度慢[]， 信号平 稳适应性差[10 11]。 R L S算 收敛[10 11]， 是 对信号非平稳适应性能最好的算法之一[12]， 但运算 量大。 ， 本文提出 种稳定快速横向递 小 二 乘 （ Stabilized Fast Transversal Filters for Recursive Least Squares，SFT-RLS算 法 ， 该算法 基 于 R L S算法， 利 用 4 个并行滤波 降低运算 时间， 并 权最小 误差进 提高算 稳定性。SFT-R L S 算 自适应滤除井下非稳 态电气干扰与工频 ， 实时提取淹没 与噪 声中的微弱E M- M W D 信号， 为正确解码还原传感 数据提供可靠信号波形数据。 1 EM-MWD信号的信号的SFT-RLS自适应滤波自适应滤波 R L S 自适应滤波原理如图2 所 示 ， n 时刻输入 信号矢量x 〃 通过经权矢量〇〃加权后的滤波器 进行滤波， 得 号 3n， 与期望信号J U 舌 得 到 误 差 信 号 e U 。其 代 价 函 数 为 J n n AW _V ， 遗忘因子为A， 0 A 6厂 20 30 40 频率/Hz 低通滤波后的信号波形 （d 低通滤波后的信号频谱 图7经SFT-RLS算法自适应陷波及低通滤波后的 EM-MWD信号波形与频谱 Fig. 7 EM-MWD signal wave and spectrum filtered by notch filter and low pass filter of SFT-RLS algorithm 号中大的非稳态电气 与工频干扰。 4结论结论 1 为实时提取井下微弱EM-MWD信 号 ， 采 用 SFT-RLS算法自适应滤除非稳态电气 与工 频 及 其 2 倍频、3 倍频干扰， 分析了 SFT-R LS算法 与加权最小 误差取值范围。仿真 明，SFT-RLS算法自适应滤波能够 滤除井下 稳态电气 ， 自适应陷波可 滤除工频 ； 2 倍频、3 倍频干扰。SFT-R LS算法具有快速收敛 与稳定 ， 利 用 4 个并行滤波器可降低运算时 间， 权最小二乘误差进 可提高算法稳 定。 2 为 提 取 井 下 更 低 信 噪 比 的 EM-MWD信 号，需进一步 研 究 SFT -R LS算法遗忘因子最佳大 小随非稳态电气干扰波形变 态函数。 参考文献（References 1 王家豪， 董浩斌， 石 智 军 ， 等.煤矿井下随钻测量电磁 传 输 信 道 建 模 （ ] .煤 炭 学 报 ，2015， 40 7 1705-1710. 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