隨鉆測量智能數據傳輸系統(tǒng)研究.pdf

1、無線隨鉆測量技術是近些年來發(fā)展起來的一種新的測井技術,代表著隨鉆測量的研究方向,在大位移井、高難度水平井中得到了很大的應用。在無線隨鉆測量系統(tǒng)設計過程中,井下的各種擾動因素會影響傳輸信號頻率,從而使得數據傳輸誤碼率增加。因此本文提出了基于遺傳算法的改進最小二乘支持向量機對井下數據進行檢測,從而提高井下信息的傳輸效率。
　　 本文首先研究了泥漿連續(xù)波隨鉆測量系統(tǒng)的信號產生機理,然后對調頻通信系統(tǒng)的原理進行分析,選擇連續(xù)波信號對數據

2、進行傳輸。對各種影響數據傳輸速率的因素進行研究并提出解決方法。在鉆井液數據調制方面選擇多進制數字調制方式,從而簡化設備的復雜性、降低誤碼率,提高數據傳輸效率。其次對數據通信方式及數據信號傳輸過程進行研究,結合井下數據特點制定了數據下行和上行通信協(xié)議,實現(xiàn)了井上井下系統(tǒng)的雙向通信。通過研究泥漿連續(xù)波鉆井液系統(tǒng)理論選擇合適的直流電機和控制器,設計出了以DSP為核心的控制系統(tǒng)。在完成硬件和軟件設計過程中,對系統(tǒng)的功率驅動、保護電路等各方面進行

3、設計,完善連續(xù)波數據傳輸系統(tǒng)。針對誤碼率較高的情況,本文選擇Dixon準則將誤碼率大的數據剔除,從而保證了數據預測的準確性。本文利用最小二乘支持向量機建立模型,通過理論研究可知建立最優(yōu)化的LS-SVM模型需要確定調整參數γ和徑向基函數的寬度s。利用遺傳算法對LS-SVM中的相關參數進行優(yōu)化,并給出了基于遺傳算法的LS-SVM參數優(yōu)化過程。利用Matlab建立基于改進LS-SVM的泥漿連續(xù)波數據誤碼率預測模型,對誤碼率進行預測。實驗證明基