La precisió de la funció d'auto{0}}diagnòstic dels sensors de pressió de cristall de quars no és un valor fix, sinó que està influenciada conjuntament per cinc factors bàsics: condicions de funcionament, disseny de maquinari, optimització d'algoritmes, tipus d'errors i calibratge i manteniment. Cada factor determina indirectament la precisió del diagnòstic interferint amb l'adquisició del senyal del sensor i la lògica d'identificació de fallades. Una anàlisi detallada combinada amb l'escenari de tala de petroli és la següent:
I. Complexitat del funcionament extrem Ccondicions
Les característiques d'alta temperatura, alta pressió, vibració forta i alta corrosió de la tala de petroli són els principals factors externs que afecten la precisió del diagnòstic:
Fluctuacions de temperatura: quan la temperatura de fons del forat supera el rang de compensació convencional (> 200 graus) o puja/baixa bruscament (per exemple, canvi de circulació del fluid de perforació), alterarà lleugerament les característiques de ressonància del cristall de quars. Si l'algoritme de compensació de temperatura no s'adapta de manera oportuna, la deriva de la temperatura normal es pot jutjar erròniament com una deriva de freqüència anormal, el que resulta en una disminució de l'1-2% de la precisió.
Vibració i xoc: la vibració severa (> 20 g RMS) o l'impacte de l'eina de perforació (> 200 g) durant el registre durant la perforació (LWD) poden interferir amb l'estabilitat de la diferència de freqüència del feix ressonant dual-. Si el llindar de l'algorisme de filtratge de vibracions s'estableix incorrectament, és fàcil confondre "falles d'afluixament estructural" amb "respostes de vibració normals".
Corrosió i fallada del segell: a les formacions d'-alta concentració de sofre, els sulfurs corroeixen els segells del sensor o els materials mullats, danyant gradualment l'estructura del maquinari. Quan les característiques inicials d'error no són òbvies, es poden produir deteccions perdudes. Només es pot aconseguir una identificació precisa fins que la fallada del segell condueixi a la intrusió del fluid de perforació i les característiques de la falla es facin destacades.
II. Redundància i adaptabilitat del disseny del maquinari del sensor
El maquinari serveix com a base de la funció d'auto{0}}diagnòstic, i la racionalitat del seu disseny determina directament la sensibilitat de la identificació d'errors:
Precisió de l'estructura del feix ressonant-dual: la precisió del llindar preestablert per a la diferència de freqüència dels feixs duals afecta la precisió d'identificació de fallada central. Si l'error de mecanitzat del feix supera el 0,001% FS, pot provocar que no es detectin lleus anomalies en l'etapa inicial de degradació del rendiment del cristall.
Disseny de circuits i segellats: la protecció redundant del circuit d'alimentació i la integritat del segell soldat amb làser-metall-totalment metàl·lic determinen si s'informa erròniament de "falles falses" a causa de fallades del circuit o danys al segell. Per exemple, si el mòdul de control de maquinari no detecta l'afluixament de la interfície del circuit, la fluctuació del senyal es pot jutjar erròniament com una fallada del circuit.
Disseny a prova d'explosió i anti-interferència: a les zones amb interferències electromagnètiques denses al cap del pou i al fons del pou, un disseny insuficient del circuit anti-interferència del sensor provocarà distorsió en la transmissió de dades d'auto-diagnòstic, la qual cosa afecta indirectament la precisió del judici del sistema de superfície sobre els tipus d'error.
III. Optimització i adaptabilitat de condicions de funcionament d'algoritmes intel·ligents
Els algorismes són el nucli per distingir entre "falles" i "fluctuacions de les condicions de funcionament", i el seu nivell d'optimització determina la precisió del diagnòstic:
Algorismes de filtratge i comparació de línia de base: si els algorismes de filtrat de vibracions d'alta{0}}freqüència no estan optimitzats per a escenaris de registre de petroli, no poden filtrar eficaçment les interferències electromagnètiques dels equips de perforació i la formació d'interferències elèctriques, la qual cosa comportarà un judici errònia dels senyals anormals. L'exhaustivitat i la freqüència d'actualització de les bases de dades històriques afecten la precisió d'identificació de derivacions menors; Les línies de base obsoletes tendeixen a jutjar malament les derivas normals de l'envelliment com a falles.
Capacitat d'ajust dinàmic del llindar: hi ha diferències significatives en les condicions de funcionament en diferents escenaris de registre (per exemple, registre durant la perforació, proves d'acumulació de pressió). Si els algorismes no poden ajustar dinàmicament els llindars d'error, es produirà el problema de "resultats de diagnòstic inconsistents per a la mateixa anomalia en diferents escenaris". Per exemple, les fluctuacions menors de pressió que són normals en els escenaris de registre durant la perforació es poden identificar com a anomalies per llindars estàtics.
IV. Distinció de les característiques del tipus d'avaria
Les diferències en les característiques de diverses fallades donen lloc a una distribució gradient de la precisió diagnòstica:
Falles del nucli (falla del cristall, dany del segell, desgast del circuit): les característiques de la falla són destacades (canvis bruscos en la diferència de freqüència dels feixos duals, desbordament dels paràmetres del circuit). El maquinari i els algorismes poden identificar ràpidament aquests errors, amb una taxa de precisió generalment superior o igual al 99,5%.
Anomalies menors (derivació de freqüència menor, mal contacte del circuit, desviació de compensació de temperatura): les característiques de la fallada són vagues i tendeixen a solapar-se amb les fluctuacions de les condicions de funcionament. La precisió d'identificació es veu afectada per la sensibilitat de l'algorisme, que generalment oscil·la entre el 98 i el 99%, i la taxa de falses alarmes s'atribueix principalment a aquests errors.
V. Calibració, Manteniment i Acumulació de Dades Històriques
La calibració rutinària i la gestió de dades afecten la línia de base de judici de l'algorisme d'auto{0}}diagnòstic:
Freqüència i precisió de la calibració: si no es realitzen calibracions d'acord amb els estàndards (p. ex., un cop al mes) els llindars d'auto-diagnòstic es desviïn de les condicions de funcionament reals, provocant errors de valoració o detecció. Especialment en condicions d'alta-temperatura i alta-pressió, un cicle de calibratge massa llarg accelerarà la desviació del llindar.
Acumulació de dades històriques: l'adequació de les dades històriques de fallades de diferents embassaments i condicions de registre afecta l'aprenentatge profund i l'optimització de l'algorisme. Quan no hi ha dades històriques de referència a les noves àrees de treball, la precisió del diagnòstic inicial pot ser un 1-2% inferior a la de les àrees de treball madures i s'ha de millorar gradualment mitjançant l'acumulació de dades de múltiples operacions de registre de pous.