CN105909233A - 一种提取井间测距信号的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明的实施方式提供了一种提取井间测距信号的方法及装置，该方法包括：去除原始信号中的直流分量；根据井间测距信号的频带确定上限数字频率和下限数字频率；在以下限数字频率和上限数字频率为边界的频域采样范围中，对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，得到频域信号；在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号；计算幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度；将该时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值。本发明具有计算速度快、频率分辨率高、计算结果精确度高等优点，为实时测量、精确计算井间距离提供有利条件，为丛式井等复杂结构井的钻井轨迹提供精确导向，能够有效防止邻井相碰事故发生。

Description

一种提取井间测距信号的方法及装置

技术领域

本发明的实施方式涉及电磁随钻测量技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一种提取井间测距信号的方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

丛式井以其经济高效、方便管理等诸多优势而被海洋、陆地油田所广泛采用。随着大型油田的开发，丛式井定向钻井技术得到了长足的发展和提高，井距越来越小，加上井身复杂结构，钻井过程中极易发生邻井井眼碰撞事故。井眼碰撞会带来严重的后果，轻则造成套管变形，重则钻穿套管，影响油井的正常生产，造成巨大的经济损失。因此，解决丛式井的井眼防碰问题，对保证丛式井钻井作业的安全具有极为重要的意义。

丛式井正常钻进过程中，电磁随钻测量系统的磁场传感器会采集到一组交流信号，该交流信号的频率与正钻井周围的已钻井数量等因素相关，可作为计算丛式井邻井距离和方位的基础。在其他类型油井的随钻测井中，也能采集到类似的交流信号，可用于计算正钻井与已钻井的距离和方位，本文将这种能用于计算邻井距离和方位的交流信号称为井间测距信号。

正常钻井过程中，电磁随钻测量系统的磁场传感器除了采集到井间测距信号外，同时还会采集到地磁场的直流信号和噪声干扰信号。由于井间测距信号是计算邻井距离和方位的关键，且非常微弱，可能为10^-1nT数量级，因此在采集到的所有信号中快速、准确提取出井间测距信号是邻井测距的基础。

申请号为CN201210165021.X的中国发明专利公开了一种基于传统的DFT(Discrete Fo urier Transform，离散傅里叶变换)的井间测距信号提取方案。该方案对电磁随钻测量系统采集到的信号进行传统DFT处理，得到DFT幅度谱；通过对DFT幅度谱搜索得到最大幅值和次大幅值，然后根据最大幅值及其对应的数字频率和次大幅值及其对应的数字频率重构频域信号的数字频率和幅值初值；最后利用牛顿迭代公式，逼近井间测距信号的频率和幅度。

发明内容

在研究本发明的过程中申请人发现，受转盘的旋转频率、正钻井周围的已钻井数量等限制，用于计算邻井距离和方位的井间测距信号的频率往往固定于一特定范围内。

例如，在丛式井正常钻进过程中，井下有动力钻具驱动钻头钻井，动力钻具本身会有120r/min～180r/min的转速，而转盘转速一般都控制在25r/min～100r/min以内。钻柱旋转时，电磁随钻测量系统的磁场传感器采集到的井间测距信号是一组正弦信号，其信号周期与转盘的旋转周期相关。转盘的旋转周期大约是0.6s～2.4s，当正钻井周围没有已钻井时，井间测距信号的周期与转盘的旋转周期相同，也就是说，井间测距信号的频率大约为0.4Hz～1.7Hz；当正钻井周围有S口已钻井时，井间测距信号的频率会提高S倍。而实际的丛式井钻井中，同一口正钻井周围的10m内一般不会超过20口井，因此井间测距信号的频率最大一般不会超过34Hz。根据以上研究发现可知，实际的丛式井钻井中，电磁随钻测量系统所采集的井间测距信号是一种介于0.4Hz～34Hz的窄带正弦信号。

此外，申请人还发现，传统的DFT方法是将信号从时域变换到频域，是在整个数字频率域0～1上进行等间隔均匀采样，但这种方法对于微弱窄带信号而言，会采集到很多无用的频率点；并且，在数据量较小的条件下，采样间隔较大，也很难实现高的频率分辨率，进而无法精确锁定有用信号频率，导致信号幅度检测的误差较大。例如申请号为CN201210165021.X的中国发明专利所公开的井间测距信号提取方案，就是基于传统的DFT，该方案存在计算结果精确度低、计算量较大等缺点。

为了克服在电磁随钻测量中利用传统DFT方法提取井间测距信号的频率和幅度时存在的精确度低、计算量大等问题，本发明提供一种提取井间测距信号的方法及装置。

在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种提取井间测距信号的方法，包括：

获取电磁随钻测量系统采集的原始信号，去除所述原始信号中的直流分量；

根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围一预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带；

根据所述井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率；

在以所述下限数字频率和所述上限数字频率为边界的频域采样范围中，对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号；

在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号；

利用所述预设的时域采样频率，计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度；

将该时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值。

在本发明实施方式的第二方面中，提供了一种提取井间测距信号的装置，包括：

获取模块，用于获取电磁随钻测量系统采集的原始信号；

去直流模块，用于去除所述原始信号中的直流分量；

频带确定模块，用于根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围一预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带；

边界频率确定模块，用于根据所述井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率；

第一变换模块，用于在以所述下限数字频率和所述上限数字频率为边界的频域采样范围中，对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号；

搜索模块，用于在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号；

第二变换模块，用于利用所述预设的时域采样频率，计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度；

结果确定模块，用于将该时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值。

借助于上述技术方案，本发明基于井间测距信号的窄带特点，提出以井间测距信号的频带作为频域采样范围的离散傅里叶变换，即具有频率聚焦特性的离散傅里叶变换(FFDFT)方法，从电磁随钻测量系统采集的原始信号中提取出井间测距信号。本发明可快速、准确地在强干扰大噪声背景下提取出井间测距信号，具有计算速度快、频率分辨率高、计算结果精确度高等优点，为实时测量、精确计算井间距离提供有利条件，为丛式井等复杂结构井的钻井轨迹提供精确导向，能够有效防止邻井相碰事故发生。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1为本发明提供的提取井间测距信号的方法的流程示意图；

图2为实施例三中分别利用传统的DFT方法和FFDFT方法对计算机产生的纯净正弦信号X的处理结果；

图3为实施例三中分别利用传统的DFT方法和FFDFT方法对计算机产生的纯净正弦信号Y的处理结果；

图4为实施例三中分别利用传统的DFT方法和FFDFT方法对计算机产生的纯净正弦信号Z的处理结果；

图5为实施例三中分别利用传统的DFT方法和FFDFT方法对计算机产生的含白噪声的正弦信号X’的处理结果；

图6为实施例三中分别利用传统的DFT方法和FFDFT方法对计算机产生的含白噪声的正弦信号Y’的处理结果；

图7为实施例三中分别利用传统的DFT方法和FFDFT方法对计算机产生的含白噪声的正弦信号Z’的处理结果；

图8为本发明提供的提取井间测距信号的装置的结构框图；

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本领域技术技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本发明的实施方式，提出了一种提取井间测距信号的方法及装置。

在本文中，需要理解的是，所涉及的术语“原始信号”是指钻井过程中电磁随钻测量系统采集的、未经处理的信号；所涉及的术语“井间测距信号”是指从“原始信号”中提取出的能够用于计算邻井距离和方位的交流信号；所涉及的术语“具有频率聚焦特性的离散傅里叶变换”，即FFDFT(Frequency Focusing Discrete Fourier Transform)，是指采样范围限制于一预设频带的DFT。

此外，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

示例性方法

本发明提供一种提取井间测距信号的方法，如图1所示，该方法包括：

步骤S1，获取电磁随钻测量系统采集的原始信号，去除所述原始信号中的直流分量；

步骤S2，根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围一预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带；

步骤S3，根据所述井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率；

步骤S4，在以所述下限数字频率和所述上限数字频率为边界的频域采样范围中，对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号；

步骤S5，在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号；

步骤S6，利用所述预设的时域采样频率，计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度；

步骤S7，将该时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值。

以下对步骤S1～S7分别进行详细介绍。

步骤S1，获取电磁随钻测量系统采集的原始信号，去除原始信号中的直流分量。

由于电磁随钻测量系统采集的原始信号中不仅包含井间测距信号，还会包含地磁场直流信号和噪声干扰信号等，为了提取井间测距信号，本步骤首先利用去直流方法去除原始信号中包含的地磁场直流信号。

具体实施时，该步骤可以采用常规的去直流方法。

例如，x₀(n)表示通过时域采样得到的原始信号，设采集的数据长度(即采集的数据点数)为N个，其中n＝0,1,2…,N-1。去直流的过程为：

(1)首先计算所有原始信号的平均值

$\stackrel{\‾}{x}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{x}_0\left(n\right)$

(2)然后从采集到的原始信号x₀(n)中去除

$x\left(n\right)=x_0\left(n\right)-\stackrel{\‾}{x}$

其中，x(n)表示去除直流分量后的原始信号。

步骤S2，根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围一预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带。

本步骤中，正钻井周围的预设范围可以是以正钻井为圆心、半径为一预设值(例如10m或20m)的圆区域。

令f_ha表示井间测距信号的最大频率；f_la表示井间测距信号的最小频率；f_hz表示转盘的最大旋转频率，f_lz表示转盘的最小旋转频率；S表示正钻井周围预设范围内的已钻井的最多数量，则有：

f_ha＝f_hz×S

f_la＝f_lz

例如，在丛式井的钻井实况中，转盘的旋转周期介于0.6s～2.4s，相应的，转盘的旋转频率的变化范围为0.4Hz～1.7Hz，而以每口正钻井为圆心、半径为10m的圆形区域内最多有20口已钻井，因此，井间测距信号的频带为0.4Hz～34Hz。

步骤S3，根据井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率。

本步骤中的时域采样频率是指对井间测距信号进行时域采样的频率，根据时域采样定理，该时域采样频率应大于或等于井间测距信号的最大频率的2倍(一般地，可选为5～10倍)。

令井间测距信号的频带为f_la～f_ha，则井间测距信号的最大频率为f_ha，最小频率为f_la。

令时域采样频率为f_s，上限数字频率为f_hd，下限数字频率为f_ld，则有：

$f_{hd}=\frac{f_{ha}}{f_s}$

$f_{ld}=\frac{f_{la}}{f_s}$

通过研究可知，井间测距信号受转盘的旋转频率、正钻井周围的已钻井数量等因素影响，属于窄带信号，例如丛式井的井间测距信号是频带为0.4Hz～34Hz的窄带正弦信号。考虑到井间测距信号的窄带特点，本发明可以在井间测距信号的频带上进行离散傅里叶变换(即具有频率聚焦特性的离散傅里叶变换FFDFT)，以达到提高频率分辨率、避免采集无用的频率点，提高计算速度和精确度的效果。

步骤S4，通过对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号，其中，本步骤进行的离散傅里叶变换所采用的频域采样范围是以所述下限数字频率和所述上限数字频率为边界，即在所述下限数字频率和所述上限数字频率之间(包含边界点)进行具有频率聚焦特性的离散傅里叶变换(FFDFT)。

根据前述介绍，上限数字频率为f_hd，下限数字频率为f_ld，则，本步骤进行的FFDFT处理，是在下限数字频率f_ld和上限数字频率f_hd之间进行等间隔均匀采集N个点，N的取值根据计算的时效性和计算结果的精度要求来确定。

本步骤中FFDFT处理将去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号，可采用如下公式表示：

$X_C\left(f_{ck}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{ck}n}$

$f_{ck}=f_{ld}+\frac{f_{hd}-f_{ld}}{M}k$

k＝0,1,...,M-1

其中，X_C(f_ck)表示频域信号；f_ck表示频域信号X_C(f_ck)对应的数字频率；x(n)表示去除直流分量后的原始信号；n表示时域采样点的编号；k表示频域采样点的编号；N表示时域采样点总数；M表示频域采样点总数。

步骤S5，在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号。

具体的，本步骤可以按照如下过程执行：

步骤S51，分别以频域信号的数字频率和幅值为坐标，标注步骤S4得到的全部频域信号，得到幅度谱。

步骤S52，在幅度谱中搜索幅值最大的频域信号。

步骤S6，利用所述预设的时域采样频率，计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度。

令表示时域信号的频率，表示时域信号的幅值，|X_C(f_ck)|_max表示步骤S5中搜索到的幅值最大的频域信号的幅值，f_ck-max表示幅值最大的频域信号的数字频率，则有：

${\hat{f}}_{a0}=f_{ck-\max }\×f_s$

$\hat{A}=\frac{2|X_C\left(f_{ck}\right){|}_{max}}{N}$

步骤S7，将步骤S6计算得到的时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值，完成提取井间测距信号。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

实施例一

本实施例基于丛式井的实际钻进情况，对本发明提供的提取井间测距信号的方法进行介绍。

步骤1，获取电磁随钻测量系统采集的原始信号，去除原始信号中的直流分量。

步骤2，根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带。

在丛式井的实际钻进中，转盘的旋转周期的变化范围是0.6s～2.4s，转盘的旋转频率的变化范围为0.4Hz～1.7Hz，而每口正钻井周围的10m内一般最多有20口已钻井，因此，井间测距信号的频带为0.4Hz～34Hz，井间测距信号的最大频率为34Hz，最小频率为0.4Hz。

为了方便计算，本实施例将井间测距信号的频带设置为0～40Hz，即f_ha＝40Hz，f_la＝0Hz。

步骤3，根据井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率。

本实施例中，时域采样频率为f_s＝200Hz，则上限数字频率为下限数字频率为

步骤4，在下限数字频率0和上限数字频率0.2之间，对去除直流分量后的原始信号进行FFDFT处理，将去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号：

$X_C\left(f_{ck}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{ck}n}$

$f_{ck}=f_{ld}+\frac{f_{hd}-f_{ld}}{M}k=\frac{0.2}{M}k$

k＝0,1,...,M-1

其中，X_C(f_ck)表示频域信号；f_ck表示频域信号X_C(f_ck)对应的数字频率；x(n)表示去除直流分量后的原始信号；n表示时域采样点的编号；k表示频域采样点的编号；N表示时域采样点总数，M表示频域采样点总数。

相邻的两个频域采样点的数字频率的间隔为

步骤5，在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号。

步骤6，计算幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度，将计算出的时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值。

令表示时域信号的频率，表示时域信号的幅值，|X_C(f_ck)|_max表示搜索到的幅值最大的频域信号的幅值，f_ck-max表示幅值最大的频域信号的数字频率，则有：

${\hat{f}}_{a0}=f_{ck-\max }\×f_s$

$\hat{A}=\frac{2|X_C\left(f_{ck}\right){|}_{max}}{N}$

需要说明的是，本发明除了可以应用于丛式井之外，还可以适用于其他类型的复杂结构井，例如稠油开采中的SAGD双水平井，煤层气开采中的联通井，U型井等等。本实施例仅仅是本发明的一种具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。

实施例二

本实施例分别利用传统DFT方法、以及FFDFT方法提取丛式井的井间测距信号，并对二者进行对比。传统DFT方法中，频域采样点总数M和时域采样点总数N必须一致，即M＝N；而本发明的FFDFT方法中并不要求两者必须一致。但在本实施例中，为了对两种方法进行比较，令FFDFT方法中的M＝N。

(1)利用传统DFT方法提取丛式井的井间测距信号

设原始信号x(n),n＝0,1,...,N-1。传统的DFT处理是对x(n)的傅里叶变换在数字频率域0～1上进行N等分均匀采样，其计算公式如下：

$X\left(f_k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{k}n}$

$f_k=\frac{1}{N}k,k=0,1,...,N-1$

其中，X(f_k)表示经过传统的DFT处理得到的频域信号，f_k表示X(f_k)的数字频率。相邻的两个频域采样点的数字频率的间隔为

对于数字频率为f₀，幅值为A，数据长度为N的正弦信号，可表示为：x(n)＝Asin(2πf₀n)，n＝0,1,...,N-1。

其传统DFT的幅度谱为：

$\left|X\left(f_k\right)\right|=\frac{A}{2}\left|\frac{sin\[N\mathrm{\π}\×(f_k-f_0)\]}{sin\[\mathrm{\π}\×(f_k-f_0)\]}\right|$

其中最大幅度谱的理论值为

$\left|X\left(f_0\right)\right|=\frac{A}{2}|\frac{sin\[N\mathrm{\π}\×(f_k-f_0)\]}{sin\[\mathrm{\π}\×(f_k-f_0)\]}{|}_{f_k=f_0}=\frac{AN}{2}$

在数字频率域0～1的N个频域采样点中，如果有某个频域采样点的数字频率f_k恰好等于f₀，则通过搜索DFT幅度谱，即可得到最大峰值及其对应的数字频率f₀，进而确定正弦信号的幅度和频率。

但在实际情况中，在数字频率域0～1的N个频域采样点中，通常是没有某一个频域采样点的数字频率f_k恰好等于f₀，于是通过搜索最大的幅值来确定正弦信号的幅度和频率就会出现误差，其最大误差点将出现在数字频率处，该处的幅值为：

$\left|X\left({\hat{f}}_k\right)\right|=\frac{A}{2}\×\left|\frac{\sin \[N\mathrm{\π}\×({\hat{f}}_k-f_0)\]}{\sin \[\mathrm{\π}\×({\hat{f}}_k-f_0)\]}\right|=\frac{A}{2}\×\left|\frac{\sin \left(\frac{\mathrm{\π}}{2}\right)}{\sin \left(\frac{\mathrm{\π}}{2N}\right)}\right|\≈\frac{A}{2}\×\frac{1}{\frac{\mathrm{\π}}{2N}}=\frac{2}{\mathrm{\π}}\left(\frac{AN}{2}\right)\≈0.64\left(\frac{AN}{2}\right)$

则该幅值与理论最大幅值的相对误差为：

$E=\frac{\left|X\left(f_0\right)\right|-\left|X\left({\hat{f}}_k\right)\right|}{\left|X\left(f_0\right)\right|}=\frac{\frac{AN}{2}(1-0.64)}{\frac{AN}{2}}=36\%$

(2)利用FFDFT方法提取丛式井的井间测距信号

参考实施例一，FFDFT方法是在数字频率域0～0.2上进行N等分均匀采样，其中数字频率域0～0.2是依据丛式井的井间测距信号的频带确定的。相比于传统的DFT方法，FFDFT方法将采样的频率范围从数字频率域0～1压缩到了0～0.2，即本发明的频域采样范围聚焦于井间测距信号的频带上，可有效避免采集无用点的情况，提高计算精度。

FFDFT方法的计算公式为：

$X_C\left(f_{ck}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{ck}n}$

$f_{ck}=f_{ld}+\frac{f_{hd}-f_{ld}}{N}k=\frac{0.2}{N}k$

k＝0,1,...,N-1

FFDFT方法中相邻的两个频域采样点的数字频率间隔为而传统DFT方法中相邻的两个频域采样点的数字频率间隔为对比可知，本发明显著提高了频率分辨率。

考虑误差情况，FFDFT方法的最大误差点出现在数字频率处，该处的幅值为：

$\left|X_c\left({\hat{f}}_{ck}\right)\right|=\frac{A}{2}\×\left|\frac{\sin \[N\mathrm{\π}\×({\hat{f}}_k-f_0)\]}{\sin \[\mathrm{\π}\×({\hat{f}}_k-f_0)\]}\right|=\frac{A}{2}\×\frac{sin\left(0.1\mathrm{\π}\right)}{sin\left(\frac{0.1\mathrm{\π}}{N}\right)}\≈\frac{A}{2}\×\frac{\sin \left(0.1\mathrm{\π}\right)}{\frac{0.1\mathrm{\π}}{N}}=\frac{\sin \left(0.1\mathrm{\π}\right)}{0.1\mathrm{\π}}\left(\frac{AN}{2}\right)\≈0.984\left(\frac{AN}{2}\right)$

则该幅值与理论最大幅值的相对误差为：

$E_c=\frac{\left|X\left(f_0\right)\right|-\left|X_c\left({\hat{f}}_{ck}\right)\right|}{\left|X\left(f_0\right)\right|}=\frac{\frac{AN}{2}(1-0.984)}{\frac{AN}{2}}=1.6\%$

相比于传统的DFT方法，FFDFT方法中幅值提取的最大相对误差由36％骤降至1.6％，数字频率提取的最大误差也从减少到也就是说，本发明的频率定位的精度比传统DFT方法的频率定位精度提高了4倍。

实施例三

本实施例分别利用传统的DFT方法、以及利用FFDFT方法(即采样范围限制于一预设频带的DFT)，对计算机产生的纯净正弦信号(不含噪声)、计算机产生的含有随机噪声的正弦信号进行处理。传统DFT方法中，频域采样点总数M和时域采样点总数N必须一致，即M＝N；而本发明的FFDFT方法中并不要求两者必须一致。但在本实施例中，为了对两种方法进行比较，令FFDFT方法中的M＝N。处理结果如图2-图7所示(横轴表示频率，单位为Hz，纵轴表示幅值，单位为V)。

图2-图4是本实例分别利用传统的DFT方法和FFDFT方法对计算机产生的纯净正弦信号的处理结果。

图2-图4中的(a)分别为计算机产生的纯净的不含噪声的正弦信号X、Y、Z的示意图；其中，正弦信号X的幅度为3V，频率为5Hz；正弦信号Y的幅度为2V，频率为8Hz；正弦信号Z的幅度为1V，频率为1Hz。

图2-图4中的(b)分别为利用传统DFT方法对相应的正弦信号X、Y、Z进行处理得到的幅度谱示意图。

图2-图4中的(c)分别为利用FFDFT方法对相应的正弦信号X、Y、Z进行处理得到的幅度谱示意图。

图2-图4中的(d)分别为利用传统DFT方法进行信号消噪后恢复的正弦信号X、Y、Z的时域波形示意图。

图2-图4中的(e)分别为利用FFDFT方法进行信号消噪后恢复的正弦信号X、Y、Z的时域波形示意图。

本实施例应用FFDFT方法和传统的DFT方法对信号的幅度和频率及其相对误差的检测对比结果列于表1中。由表1数据可见，FFDFT方法的幅度检测相对误差在1％以内，频率检测相对误差在0.1％以内，而传统的DFT方法的幅度检测相对误差高达34.553％，频率检测相对误差达到2.340％，应用FFDFT方法的检测精度明显优于DFT方法，验证了本发明方法对正弦信号幅度和频率检测的准确性。

表1

图5-图7是本实例分别利用传统的DFT方法和FFDFT方法方法对计算机产生的含有随机噪声的正弦信号的处理结果。

图5-图7中的(a)分别为计算机产生的含白噪声的正弦信号X’、Y’、Z’的示意图；其中，正弦信号X’的幅度为3V，频率为5Hz；正弦信号Y’的幅度为2V，频率为8Hz；正弦信号Z’的幅度为1V，频率为1Hz。

图5-图7中的(b)分别为利用传统DFT方法对相应的正弦信号X’、Y’、Z’进行处理得到的幅度谱示意图。

图5-图7中的(c)分别为利用FFDFT方法对相应的正弦信号X’、Y’、Z’进行处理得到的幅度谱示意图。

图5-图7中的(d)分别为利用传统DFT方法进行信号消噪后恢复的正弦信号X’、Y’、Z’的时域波形示意图。

图5-图7中的(e)分别为利用FFDFT方法进行信号消噪后恢复的正弦信号X’、Y’、Z’的时域波形示意图。

本实施例应用FFDFT方法和传统的DFT方法对信号的幅度和频率及其相对误差的检测对比结果列于表2中。由表2数据可见，FFDFT方法的幅度检测相对误差在6％以内，频率检测相对误差在1.6％以内，而传统的DFT方法的幅度检测相对误差高达37％，频率检测相对误差达到2.340％，FFDFT方法的检测精度明显优于DFT法，验证了本发明方法对加噪正弦信号的幅度和频率提取的准确性。

表2

综上所述，本发明基于井间测距信号的窄带特点，提出以井间测距信号的频带作为采样范围的离散傅里叶变换，即FFDFT方法，从电磁随钻测量系统采集的原始信号中提取出井间测距信号。本发明可快速、准确地在强干扰大噪声背景下提取出井间测距信号，具有计算速度快、频率分辨率高、计算结果精确度高等优点，为实时测量、精确计算井间距离提供有利条件，为丛式井等复杂结构井的钻井轨迹提供精确导向，能够有效防止邻井相碰事故发生。

示例性装置

在介绍了本发明示例性方法之后，接下来，参考图8对本发明示例性装置进行介绍。

如图8所示，本发明提供一种提取井间测距信号的装置，包括：

获取模块81，用于获取电磁随钻测量系统采集的原始信号；

去直流模块82，用于去除所述原始信号中的直流分量；

频带确定模块83，用于根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围一预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带；

边界频率确定模块84，用于根据所述井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率；

第一变换模块85，用于在以下限数字频率和上限数字频率为边界的频域采样范围中，对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号；

搜索模块86，用于在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号；

第二变换模块87，用于利用所述预设的时域采样频率，计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度；

结果确定模块88，用于将该时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值。

可选地，所述的频带确定模块83采用如下公式确定井间测距信号的频带：

f_ha＝f_hz×S

f_la＝f_lz

其中，f_ha表示井间测距信号的最大频率；f_la表示井间测距信号的最小频率；f_hz表示转盘的最大旋转频率，f_lz表示转盘的最小旋转频率；S表示正钻井周围所述预设范围内的已钻井的最多数量。

可选地，所述的边界频率确定模块84采用如下公式确定上限数字频率和下限数字频率：

$f_{hd}=\frac{f_{ha}}{f_s}$

$f_{ld}=\frac{f_{la}}{f_s}$

其中，f_s表示预设的时域采样频率；f_hd表示上限数字频率；f_ld表示下限数字频率。

可选地，所述的第一变换模块85采用如下公式将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域并得到频域信号：

$X_C\left(f_{ck}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{ck}n}$

$f_{ck}=f_{ld}+\frac{f_{hd}-f_{ld}}{M}k$

k＝0,1,...,M-1

其中，X_C(f_ck)表示频域信号；f_ck表示频域信号X_C(f_ck)对应的数字频率；x(n)表示去除直流分量后的原始信号；n表示时域采样点的编号；k表示频域采样点的编号；N表示时域采样点总数；M表示频域采样点总数。

可选地，所述的搜索模块86包括：

标注子模块，用于分别以频域信号的数字频率和幅值为坐标标注得到的全部频域信号，得到幅度谱；

搜索子模块，用于在幅度谱中搜索幅值最大的频域信号。

可选地，所述的第二变换模块87采用如下公式计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度：

${\hat{f}}_{a0}=f_{ck-\max }\×f_s$

$\hat{A}=\frac{2|X_C\left(f_{ck}\right){|}_{max}}{N}$

其中，表示时域信号的频率；表示时域信号的幅值；|X_C(f_ck)|_max表示所述幅值最大的频域信号的幅值；f_ck-max表示所述幅值最大的频域信号的数字频率。

图8所示的提取井间测距信号的装置与图1所示的提取井间测距信号的方法基于相同的发明思想实现，其具体实施方式可参照前述对提取井间测距信号的方法的介绍，此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了提取井间测距信号的装置的若干模块或子模块，但是这种划分仅仅并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrative components)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。

本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元，或装置都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。

在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。

Claims (12)

1.一种提取井间测距信号的方法，其特征在于，包括：

获取电磁随钻测量系统采集的原始信号，去除所述原始信号中的直流分量；

根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围一预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带；

根据所述井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率；

在以所述下限数字频率和所述上限数字频率为边界的频域采样范围中，对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号；

在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号；

利用所述预设的时域采样频率，计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度；

将该时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值。

2.根据权利要求1所述的提取井间测距信号的方法，其特征在于，所述的根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围一预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带，采用如下公式：

f_ha＝f_hz×S

f_la＝f_lz

其中，f_ha表示井间测距信号的最大频率；f_la表示井间测距信号的最小频率；f_hz表示转盘的最大旋转频率，f_lz表示转盘的最小旋转频率；S表示正钻井周围所述预设范围内的已钻井的最多数量。

3.根据权利要求2所述的提取井间测距信号的方法，其特征在于，所述的根据所述井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率，采用如下公式：

$f_{hd}=\frac{f_{ha}}{f_s}$

$f_{ld}=\frac{f_{la}}{f_s}$

其中，f_s表示预设的时域采样频率；f_hd表示上限数字频率；f_ld表示下限数字频率。

4.根据权利要求3所述的提取井间测距信号的方法，其特征在于，所述的在以所述下限数字频率和所述上限数字频率为边界的频域采样范围中，对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号，采用如下公式：

$X_C\left(f_{ck}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{ck}n}$

$f_{ck}=f_{ld}+\frac{f_{hd}-f_{ld}}{M}k$

k＝0,1,...,M-1

其中，X_C(f_ck)表示频域信号；f_ck表示频域信号X_C(f_ck)对应的数字频率；x(n)表示去除直流分量后的原始信号；n表示时域采样点的编号；k表示频域采样点的编号；N表示时域采样点总数；M表示频域采样点总数。

5.根据权利要求4所述的提取井间测距信号的方法，其特征在于，所述的在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号，包括：

分别以频域信号的数字频率和幅值为坐标标注得到的全部频域信号，得到幅度谱；

在所述幅度谱中搜索幅值最大的频域信号。

6.根据权利要求5所述的提取井间测距信号的方法，其特征在于，利用所述预设的时域采样频率，计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度，采用如下公式：

${\hat{f}}_{a0}=f_{ck-max}\×f_s$

$\hat{A}=\frac{2|X_C\left(f_{ck}\right){|}_{max}}{N}$

其中，表示时域信号的频率；表示时域信号的幅值；|X_C(f_ck)|_max表示所述幅值最大的频域信号的幅值；f_ck-max表示所述幅值最大的频域信号的数字频率。

7.一种提取井间测距信号的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取电磁随钻测量系统采集的原始信号；

去直流模块，用于去除所述原始信号中的直流分量；

频带确定模块，用于根据转盘的旋转频率的变化范围，以及正钻井周围一预设范围内的已钻井的最多数量，确定井间测距信号的频带；

边界频率确定模块，用于根据所述井间测距信号的频带，以及预设的时域采样频率，确定上限数字频率和下限数字频率；

第一变换模块，用于在以所述下限数字频率和所述上限数字频率为边界的频域采样范围中，对去除直流分量后的原始信号进行离散傅里叶变换，将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域，得到频域信号；

搜索模块，用于在得到的全部频域信号中搜索幅值最大的频域信号；

第二变换模块，用于利用所述预设的时域采样频率，计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度；

结果确定模块，用于将该时域信号的频率和幅度确定为井间测距信号的频率和幅值。

8.根据权利要求7所述的提取井间测距信号的装置，其特征在于，所述的频带确定模块采用如下公式确定井间测距信号的频带：

f_ha＝f_hz×S

f_la＝f_lz

其中，f_ha表示井间测距信号的最大频率；f_la表示井间测距信号的最小频率；f_hz表示转盘的最大旋转频率，f_lz表示转盘的最小旋转频率；S表示正钻井周围所述预设范围内的已钻井的最多数量。

9.根据权利要求8所述的提取井间测距信号的装置，其特征在于，所述的边界频率确定模块采用如下公式确定上限数字频率和下限数字频率：

$f_{hd}=\frac{f_{ha}}{f_s}$

$f_{ld}=\frac{f_{la}}{f_s}$

其中，f_s表示预设的时域采样频率；f_hd表示上限数字频率；f_ld表示下限数字频率。

10.根据权利要求9所述的提取井间测距信号的装置，其特征在于，所述的第一变换模块采用如下公式将所述去除直流分量后的原始信号从时域转换至频域并得到频域信号：

$X_C\left(f_{ck}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{ck}n}$

$f_{ck}=f_{ld}+\frac{f_{hd}-f_{ld}}{M}k$

k＝0,1,...,M-1

其中，X_C(f_ck)表示频域信号；f_ck表示频域信号X_C(f_ck)对应的数字频率；x(n)表示去除直流分量后的原始信号；n表示时域采样点的编号；k表示频域采样点的编号；N表示时域采样点总数，M表示频域采样点总数。

11.根据权利要求10所述的提取井间测距信号的装置，其特征在于，所述的搜索模块包括：

标注子模块，用于分别以频域信号的数字频率和幅值为坐标标注得到的全部频域信号，得到幅度谱；

搜索子模块，用于在所述幅度谱中搜索幅值最大的频域信号。

12.根据权利要求11所述的提取井间测距信号的装置，其特征在于，所述的第二变换模块采用如下公式计算所述幅值最大的频域信号对应的时域信号的频率和幅度：

${\hat{f}}_{a0}=f_{ck-max}\×f_s$

$\hat{A}=\frac{2|X_C\left(f_{ck}\right){|}_{max}}{N}$

其中，表示时域信号的频率；表示时域信号的幅值；|X_C(f_ck)|_max表示所述幅值最大的频域信号的幅值；f_ck-max表示所述幅值最大的频域信号的数字频率。