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CN104636712B - 钻井卡瓦状态图像自动识别系统 - Google Patents

钻井卡瓦状态图像自动识别系统 Download PDF

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CN104636712B
CN104636712B CN201310569726.2A CN201310569726A CN104636712B CN 104636712 B CN104636712 B CN 104636712B CN 201310569726 A CN201310569726 A CN 201310569726A CN 104636712 B CN104636712 B CN 104636712B
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刘其春
姚金志
张海波
袁吉鲁
戴金菊
龚洪海
万亚旗
吴刚
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Shengli Geological Logging Co Of Sinopec Jingwei Co ltd
China Petroleum and Chemical Corp
Sinopec Oilfield Service Corp
Sinopec Jingwei Co Ltd
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Geological Logging Co Of Triumph Petroleum Works Co Ltd Of China Petrochemical Industry
China Petroleum and Chemical Corp
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Abstract

本发明提供一种钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其图像采集模块采集钻井卡瓦状态图像信息，轮廓识别模块对钻井卡瓦状态图像信息进行轮廓识别，并将识别结果与图像轮廓信息进行对比，图像校正模块对钻井卡瓦状态图像信息进行校正，特征识别模块对图像中的卡瓦、钻具进行识别，位置关系判断模块对卡瓦‑钻具的位置关系进行判断，距离计算模块对照参照物信息对卡瓦‑钻具的距离进行计算，卡瓦状态判断模块参考门限值信息对卡瓦的实际状态进行判断。该钻井卡瓦状态图像自动识别系统具有判断直观、准确，不受钻具重量、钻具震动因素影响等优点，为钻井施工中卡瓦状态的计算机自动判断提供了一种判别系统。

Description

钻井卡瓦状态图像自动识别系统
技术领域
本发明涉及石油开发技术领域，特别是涉及到一种钻井卡瓦状态图像自动识别系统。
背景技术
在钻井施工过程中，井深跟踪是一项非常重要的工作，现场的井深跟踪系统一般由大钩负荷传感器、绞车传感器以及相关的电路和软件构成。大钩负荷传感器负责测量大钩负荷，并根据负荷大小由计算机自动判断钻具是否处于坐卡瓦状态，井深跟踪系统根据卡瓦状态，经过一系列复杂运算决定是否跟踪井深和钻头位置，钻井卡瓦状态的正确判断直接决定了井深测量准确性。
目前，卡瓦状态的判断大多借助于大钩负荷传感器进行判断，大钩负荷传感器一般采用压力传感器，与悬挂大钩的钢丝绳固定装置连接，通过测量钢丝绳拉力负荷变化，结合压力变化的高低门限值来判断钻具是否坐卡瓦。该技术在实际使用过程中存在如下缺陷：在钻井初期，钻具长度短，重量轻，压力传感器测量不敏感，容易受震动等因素干扰，经常引起卡瓦状态的错误判断，给井深跟踪带来影响。鉴于上述缺陷，有必要研发一种新型卡瓦状态判断方法，解决卡瓦状态误判给井深带来的影响。为此我们发明了一种新的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，解决了以上技术问题。
发明内容
本发明的目的是为钻井参数仪、录井仪计算机监控系统提供一种新型的钻井卡瓦状态自动识别系统。
本发明的目的可通过如下技术措施来实现：钻井卡瓦状态图像自动识别系统，该钻井卡瓦状态图像自动识别系统包括图像采集模块、轮廓识别模块、图像校正模块、特征识别模块、位置关系判断模块、距离计算模块和卡瓦状态判断模块，该图像采集模块采集钻井卡瓦状态图像信息，并将采集到的钻井卡瓦状态图像信息传输给该轮廓识别模块，该轮廓识别模块连接于该图像采集模块，对钻井卡瓦状态图像信息进行轮廓识别，并将识别结果与图像轮廓信息进行对比，该图像校正模块连接于该轮廓识别模块，根据该轮廓识别模块的对比结果对钻井卡瓦状态图像信息进行校正，该特征识别模块连接于该图像校正模块，并将校正后的图像对照钻具特征信息、卡瓦特征信息对图像中的卡瓦、钻具进行识别，该位置关系判断模块连接于该特征识别模块，根据几何原理对照卡瓦-钻具位置关系信息对卡瓦-钻具的位置关系进行判断，该距离计算模块连接于该位置关系判断模块，对照参照物信息对卡瓦-钻具的距离进行计算，该卡瓦状态判断模块连接于该距离计算模块，参考门限值信息对卡瓦的实际状态进行判断。
本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：
该图像采集模块通过高速摄像方式，采集连续变化的每一帧图像。
该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括图像轮廓库，该图像轮廓库连接于该轮廓识别模块，并存储图像轮廓信息。
该图像校正模块对钻井卡瓦状态图像信息进行垂直、水平、色彩、饱和度、对比度参数校正。
该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括钻具特征库，该钻具特征库连接于该特征识别模块，存储钻具特征信息。
该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括卡瓦特征库，该卡瓦特征库连接于该特征识别模块，存储卡瓦特征信息。
该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括卡瓦-钻具位置关系库，该卡瓦-钻具位置关系库连接于该位置关系判断模块，存储卡瓦-钻具位置关系信息。
该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括参考系，该参考系连接于该距离计算模块，存储参照物信息。
该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括门限值库，该门限值库连接于该卡瓦状态判断模块，存储门限值信息。
本发明中的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，主要应用于石油钻井勘探开发，适用于钻井、录井等行业计算机系统自动跟踪井深、卡瓦状态识别等技术领域，为钻井参数仪器、录井仪计算机监控系统提供一种新型的卡瓦状态识别手段，解决在实际使用过程中现有卡瓦状态判断技术存在的一些缺陷，避免卡瓦状态错误判断，降低井深跟踪系统误差。为了克服井深跟踪中卡瓦状态判断易受干扰，容易误判等问题，该系统利用计算机图像识别技术，对连续变化的每一帧图像进行卡瓦特征识别，根据卡瓦与特征物体的相互方位、角度、距离进行计算判断，从而判断钻井状态是否处于卡瓦状态。与现有大钩负荷传感器结合卡瓦门限判断卡瓦状态技术相比，具有判断直观、准确，不受钻具重量、钻具震动因素影响等优点，为钻井施工中卡瓦状态的计算机自动判断提供了一种新型的判别系统。
附图说明
图1为本发明的钻井卡瓦状态图像自动识别系统的一具体实施例的结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
如图1所示，图1为本发明的钻井卡瓦状态图像自动识别系统的结构图。该钻井卡瓦状态图像自动识别系统由图像采集模块1、轮廓识别模块2、图像轮廓库3、图像校正模块4、特征识别模块5、钻具特征库6、卡瓦特征库7、位置关系判断模块8、卡瓦-钻具位置关系库9、距离计算模块10、参考系11、卡瓦状态判断模块12、门限值库13等组成。
图像采集模块1采集钻井卡瓦状态图像，并将采集到的钻井卡瓦状态图像信息传输给轮廓识别模块2。在一实施例中，图像采集模块1通过高速摄像方式，采集连续变化的每一帧图像。
轮廓识别模块2连接于图像采集模块1，对钻井卡瓦状态图像信息进行轮廓识别，并将识别结果与图像轮廓信息进行对比。
图像轮廓库3连接于轮廓识别模块2，并存储图像轮廓信息。
图像校正模块4连接于轮廓识别模块2，根据轮廓识别模块2的对比结果对图像进行校正，在一实施例中，进行垂直、水平、色彩、饱和度、对比度等参数校正。
特征识别模块5连接于图像校正模块4，并将校正后的图像对照钻具特征信息、卡瓦特征信息对图像中的卡瓦、钻具进行识别。
钻具特征库6连接于特征识别模块5，存储钻具特征信息。
卡瓦特征库7连接于特征识别模块5，存储卡瓦特征信息。
位置关系判断模块8连接于特征识别模块5，根据几何原理对照卡瓦-钻具位置关系信息对卡瓦-钻具的位置关系进行判断。
卡瓦-钻具位置关系库9连接于位置关系判断模块8，存储卡瓦-钻具位置关系信息。
距离计算模块10连接于位置关系判断模块8，对照参照物信息对卡瓦-钻具的距离进行计算。
参考系11连接于距离计算模块10，存储参照物信息。
卡瓦状态判断模块12连接于距离计算模块10，参考门限值信息对卡瓦的实际状态进行判断。
门限值库13连接于卡瓦状态判断模块12，存储门限值信息。

Claims (9)

1.钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该钻井卡瓦状态图像自动识别系统包括图像采集模块、轮廓识别模块、图像校正模块、特征识别模块、位置关系判断模块、距离计算模块和卡瓦状态判断模块，该图像采集模块采集钻井卡瓦状态图像信息，并将采集到的钻井卡瓦状态图像信息传输给该轮廓识别模块，该轮廓识别模块连接于该图像采集模块，对钻井卡瓦状态图像信息进行轮廓识别，并将识别结果与图像轮廓信息进行对比，该图像校正模块连接于该轮廓识别模块，根据该轮廓识别模块的对比结果对钻井卡瓦状态图像信息进行校正，该特征识别模块连接于该图像校正模块，并将校正后的图像对照钻具特征信息、卡瓦特征信息对图像中的钻具、卡瓦进行识别，该位置关系判断模块连接于该特征识别模块，根据几何原理对照卡瓦-钻具位置关系信息对卡瓦-钻具的位置关系进行判断，该距离计算模块连接于该位置关系判断模块，对照参照物信息对卡瓦-钻具的距离进行计算，该卡瓦状态判断模块连接于该距离计算模块，参考门限值信息对卡瓦的实际状态进行判断。
2.根据权利要求1所述的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该图像采集模块通过高速摄像方式，采集连续变化的每一帧图像。
3.根据权利要求1所述的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括图像轮廓库，该图像轮廓库连接于该轮廓识别模块，并存储图像轮廓信息。
4.根据权利要求1所述的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该图像校正模块对钻井卡瓦状态图像信息进行垂直、水平、色彩、饱和度、对比度参数校正。
5.根据权利要求1所述的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括钻具特征库，该钻具特征库连接于该特征识别模块，存储钻具特征信息。
6.根据权利要求1所述的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括卡瓦特征库，该卡瓦特征库连接于该特征识别模块，存储卡瓦特征信息。
7.根据权利要求1所述的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括卡瓦-钻具位置关系库，该卡瓦-钻具位置关系库连接于该位置关系判断模块，存储卡瓦-钻具位置关系信息。
8.根据权利要求1所述的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括参考系，该参考系连接于该距离计算模块，存储参照物信息。
9.根据权利要求1所述的钻井卡瓦状态图像自动识别系统，其特征在于，该钻井卡瓦状态图像自动识别系统还包括门限值库，该门限值库连接于该卡瓦状态判断模块，存储门限值信息。
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国内外新兴钻井技术发展现;郑锋辉等;《石油钻探技术》;20080731;第36卷(第4期);第5-11页

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