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题名旋转导向钻井工具系统实时测量的智能粒子滤波方法
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作者
盛立
刘一凡
高明
周东华
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机构
中国石油大学(华东)控制科学与工程学院
东南大学自动化学院
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出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第10期2313-2323,共11页
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基金
国家自然科学基金(62473379,62173343,62033008)
山东省自然科学基金(ZR2024MF072,ZR2022ZD34,ZR2025ZD02)
山东省泰山学者项目研究基金资助。
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文摘
针对旋转导向钻井工具系统中工具面角的实时测量问题,提出一种基于深度学习的智能粒子滤波算法.首先,针对粒子滤波中的粒子短缺与退化问题,建立条件生成对抗网络(CGAN)引导的粒子选择机制.在该机制中,生成器网络通过对抗训练优化采样分布,生成高质量粒子集;判别器则评估生成粒子在真实后验分布中的概率值,指导粒子权重计算.其次,针对井下复杂工况中存在的噪声协方差矩阵未知且时变问题,设计基于深度残差网络(ResNet)的协方差矩阵估计器.该模块与CGAN引导的粒子滤波以端到端的方式集成,形成闭环优化系统.ResNet模块得益于粒子滤波算法中的模型信息,并为粒子滤波提供协方差矩阵的估计.最后,在旋转导向钻井工具平台上进行实验.结果表明所提算法能够有效解决工具面角的实时测量问题,与已有算法相比具有更高的精度.
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关键词
智能粒子滤波
旋转导向钻井工具系统
实时测量
深度学习算法
未知噪声协方差矩阵
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Keywords
Intelligent particle filter
rotary steerable drilling tool system
real-time measurement
deep learning algorithm
unknown noise covariance matrix
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分类号
TE921
[石油与天然气工程—石油机械设备]
TN713
[电子电信—电路与系统]
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