Точността на функцията за само{0}}диагностика на сензорите за налягане от кварцови кристали не е фиксирана стойност, а се влияе съвместно от пет основни фактора: работни условия, хардуерен дизайн, оптимизация на алгоритъма, типове грешки и калибриране и поддръжка. Всеки фактор индиректно определя точността на диагностиката, като се намесва в логиката за получаване на сигнал от сензора и идентифициране на грешка. Подробен анализ, съчетан със сценария за сеч на петрол, е както следва:
I. Сложност на екстремната работа Cусловия
Високата температура, високото налягане, силните вибрации и високите корозионни характеристики на петролния дърводобив са основните външни фактори, влияещи върху диагностичната точност:
Температурни колебания: Когато температурата в сондажа надвиши конвенционалния диапазон на компенсация (>200 градуса) или се покачи/понижи рязко (напр. превключване на циркулацията на сондажния флуид), това леко ще промени резонансните характеристики на кварцовия кристал. Ако алгоритъмът за температурна компенсация не успее да се адаптира своевременно, нормалното температурно отклонение може да бъде погрешно преценено като необичайно честотно отклонение, което води до 1–2% намаление на точността.
Вибрация и удар: Силна вибрация (>20g RMS) или удар на сондажния инструмент (>200g) по време на регистриране по време на сондиране (LWD) може да попречи на стабилността на честотната разлика на двойния-резонансен лъч. Ако прагът на алгоритъма за филтриране на вибрации е неправилно зададен, лесно е да се объркат "структурни дефекти при разхлабване" с "нормални реакции на вибрации".
Корозия и повреда на уплътнението: При високо{0}}сярни образувания сулфидите разяждат уплътненията на сензора или намокрените материали, като постепенно увреждат структурата на хардуера. Когато първоначалните характеристики на повредата не са очевидни, може да възникнат пропуснати откривания. Точната идентификация може да бъде постигната само докато повредата на уплътнението не доведе до навлизане на сондажна течност и характеристиките на грешката станат изпъкнали.
II. Излишък и адаптивност на хардуерния дизайн на сензора
Хардуерът служи като основа на функцията за само-диагностика и рационалността на неговия дизайн директно определя чувствителността на идентифицирането на неизправност:
Точност на структурата на двоен-резонансен лъч: Прецизността на предварително зададения праг за разликата в честотата на двойните лъчи влияе върху точността на идентифициране на повреда в сърцевината. Ако машинната грешка на лъча надвишава 0,001% FS, това може да доведе до пропуснати откривания на леки аномалии в началния етап на влошаване на производителността на кристала.
Дизайн на верига и уплътнение: Излишната защита на веригата на захранване и целостта на изцяло-металното лазерно-заварено уплътнение определят дали „фалшиви грешки“ са докладвани погрешно поради повреди на веригата или повреда на уплътнението. Например, ако разхлабването на интерфейса на веригата не бъде открито от модула за наблюдение на хардуера, трептенето на сигнала може да бъде погрешно преценено като повреда на веригата.
Взривозащитен-и дизайн против-смущения: В зони с плътни електромагнитни смущения в устието на кладенеца и в кладенеца, недостатъчният дизайн на веригата против-смущения на сензора ще причини изкривяване в предаването на данни за само-диагностика, което косвено влияе върху точността на преценката на повърхностната система за типовете грешки.
III. Оптимизация и адаптивност на работните условия на интелигентни алгоритми
Алгоритмите са в основата на разграничаването между „неизправности“ и „флуктуации в работните условия“, а тяхното ниво на оптимизация определя диагностичната точност:
Алгоритми за филтриране и базово сравнение: Ако високо{0}}алгоритмите за филтриране на вибрации не са оптимизирани за сценарии за нефтен каротаж, те не могат ефективно да филтрират електромагнитните смущения от сондажното оборудване и електрическите смущения на пласта, което ще доведе до погрешна преценка на необичайни сигнали. Пълнотата и честотата на актуализиране на изходните линии на исторически данни влияят върху точността на идентифициране на незначителни отклонения; остарелите базови линии са склонни да преценяват погрешно нормалните отклонения на стареенето като недостатъци.
Възможност за динамично регулиране на прага: Има значителни разлики в работните условия при различните сценарии на каротаж (напр. каротаж по време на сондиране, тестване за повишаване на налягането). Ако алгоритмите не могат динамично да коригират праговете за грешки, ще възникне проблемът с „непоследователни диагностични резултати за една и съща аномалия при различни сценарии“. Например незначителни колебания на налягането, които са нормални при сценарии за дърводобив по време на сондиране, могат да бъдат идентифицирани като аномалии чрез статични прагове.
IV. Отличителни черти на характеристиките на типа повреда
Разликите в характеристиките на различните неизправности водят до градиентно разпределение на диагностичната точност:
Неизправности в сърцевината (повреда на кристала, повреда на уплътнението, изгаряне на веригата): Характеристиките на повредата са изявени (резки промени в честотната разлика на двойните лъчи, превишаване на параметрите на веригата). Хардуерът и алгоритмите могат бързо да идентифицират тези грешки с точност, обикновено по-голяма или равна на 99,5%.
Незначителни аномалии (незначително дрейф на честотата, лош контакт на веригата, отклонение на температурната компенсация): Характеристиките на повредата са неясни и са склонни да се припокриват с колебанията в работните условия. Точността на идентификацията се влияе от чувствителността на алгоритъма, като обикновено варира между 98–99%, а честотата на фалшивите аларми се дължи главно на такива грешки.
V. Калибриране, поддръжка и натрупване на исторически данни
Рутинното калибриране и управлението на данни влияят върху базовата линия на преценката на алгоритъма за само{0}}диагностика:
Честота и точност на калибриране: Неизвършването на калибриране в съответствие със стандартите (напр. веднъж месечно) ще доведе до отклонение на праговете за само-диагностика от действителните работни условия, което води до погрешна преценка на грешка или пропуснато откриване. Особено при условия на висока-температура и високо-налягане, прекалено дългият цикъл на калибриране ще ускори отклонението на прага.
Натрупване на исторически данни: Адекватността на историческите данни за грешки от различни резервоари и условия на регистриране влияе върху дълбокото обучение и оптимизирането на алгоритъма. Когато няма исторически данни за справка в новите работни зони, първоначалната диагностична точност може да бъде с 1–2% по-ниска от тази в зрелите работни зони и трябва постепенно да се подобрява чрез натрупване на данни от множество операции по каротаж на кладенци.