ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

Обозначения, сокращения……………………………………………………... 5
Введение………………………………………………………………………… 7
1 Обработка телеметрических данных в информационно-измерительных
системах…….……………………………………………................................
11
1.1 Классификация телесистем по типу передаваемого сигнала…..…….. 11
1.2 Классификация телеметрических данных……………………………..
1.2 Сжатие телеметрических данных ……………………………………… 16
20
1.3 Предварительная обработка и преобразование телеметрических
данных…………………………………………………………………….
26
1.4 Выводы по первому разделу……………….…………………………… 29
2 Предварительная обработка данных и алгоритмы сжатия
телеметрических кадров………………………………………………….…..
31
2.1 Предварительная обработка данных …………………………………... 31
2.2 Алгоритмы пространственного сжатия телеметрических кадров........ 37
2.3 Алгоритм сжатия телеметрических кадров на основе их
представления как таблицы истинности……..………………………...
46
2.4 Классические алгоритмы для задачи сжатия телеметрических
кадров…………………..………………………………………………...
48
2.5 Адаптивный алгоритм сжатия телеметрических кадров, основанный
на нейросетевой оценке их параметров………………………………...
53
2.6 Выводы по второму разделу……………………….…………………… 58
3 Исследование алгоритмов на телеметрических данных…………………... 60
3.1 Анализ гистограмм распределения телеметрических данных ………. 60
3.2 Оценка эффективности алгоритмов сжатия…….…….......................... 62
3.3 Оценка эффективности алгоритма адаптивного сжатия на основе
использования нейронной сети…............................................................
66
3.4 Выводы по третьему разделу …………………………………………... 72
Заключение…………………………………….……………………………….. 73
Список использованных источников…………………………………………. 75
Приложение А (обязательное). Перечень демонстрационных листов ……. 80

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность темы исследования.
Проблема сжатия телеметрических данных особенно актуальна системам, где количество данных, которые необходимо передать превышает пропускную способность канала связи. В качестве примера подобных информационно-измерительных систем, где канал связи работает в режимах максимальной нагрузки, можно привести системы контроля применяемые при строительстве скважин. С другой стороны, в ряде работ, посвященных передаче информации отмечается значительная избыточность передаваемых данных. Например, в работе Д. Вебера [1] видно, что 90 % временных затрат информационно-измерительных систем (ИИС) приходится на передачу, получение и обработку избыточных данных.
В наше время решение этой задачи следует связывать не с процедурами классической предварительной обработки и сжатия информационных потоков, позволяющих представить исходные данные в более компактном виде учитывая их избыточность [2], а с глубокой обработкой данных с целью их анализа и выявления признаков и закономерностей, что в дальнейшем может послужить основой для разработки новых, более эффективных алгоритмов сжатия и обработки.
Следует отметить, что до недавнего времени не уделялось особого внимания к проблеме модернизации их подсистем сжатия [3-8]. Более того, принципы обработки и сжатия данных даже в новых системах часто остаются неизменными, фактически, в течение нескольких десятилетий.
Такое положение в основном связано с ограничениями существующего подхода к сжатию телеметрических данных, согласно которому сжатию подвергаются данные от каждого источника по отдельности, без учета корреляционных взаимосвязей между самими источниками.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Обработка телеметрических данных в информационно-измерительных системах

1.1 Классификация телесистем по типу передаваемого сигнала

Более 90 % нефтяных и газовых месторождений разрабатываются наклонными и горизонтальными скважинами. Это объясняется необходимостью наибольшей степени вскрытия труднодоступных продуктивных горизонтов, особенно в сложных горно-геологических условиях таких регионов, к каким относится республика Казахстан.
Появление забойных телеметрических систем (это были телеметрические системы с кабельным каналом связи) в значительной степени облегчило процедуру управления формой ствола скважины (определение текущих параметров искривления скважины, положения отклонителя в ходе бурения ориентируемыми компоновками, учёт реактивного момента забойного двигателя и др.). В то же время, на участках бурения неориентируемыми компоновками низа бурильной колонны (КНБК) телеметрические системы выполняли только функцию отображения параметров искривления ствола скважины. В этом случае, при возникновении необходимости корректировки зенитного и (или) азимутального углов скважины (правки) приходилось поднимать инструмент для замены КНБК. Эта процедура на месторождениях Западного Казахстана, при весьма высоких скоростях строительства, проводилась на 25% скважин от их общего количества. По мнению многих учёных того времени такой высокий процент правок был связан с непредсказуемостью результатов бурения интервалов применяя неориентируемые КНБК.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Вебер, Д. Р. Экономический аспект проблемы сжатия данных // Достижения в области телеметрии / Д. Р. Вебер. – М.: Мир. – 1970. – С. 34-42.
2. Salomon, D. Data compression: the complete reference / D. Salomon. – New York: Springer-Verlag Inc. – 2006. – 900 p.
3. Чичев, С. И., Калинин В. Ф., Глинкин Е. И. Информационно-измерительная система электросетевой компании / С. И. Чичев, В. Ф. Калинин, Е. И. Глинкин. – М.: Спектр. – 2011. – 156 с.
4. Иванен, Н. Т. Автоматизированные системы контроля и учета энергоресурсов на примере газовой отрасли: дис. … канд. техн. наук: 05.13.01 / Иванен Наталья Тиберьевна. – СПб. – 2005. – 126 с.
5. Нечистяк, М. М. Применение данных телеметрических систем для оптимизации затрат производства / М. М. Нечистяк // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2011. – №5. – С. 32-34.
6. Система приема и обработки телеметрической информации, система контроля технологических параметров / К. Б. Макарихин [и др.] // Вестник НПО им. С. А. Лавочкина. – 2014. – №1. – С. 59-63.
7. Влацкая, И. В. Автоматизированная система распознавания и классификации декодированных данных с глубинных блоков телеметрических систем / И. В. Влацкая, И. В. Голубенко, Д. В. Голубенко // Перспективы развития информационных технологий. – 2011. – №4. – С. 109-113.
8. Лоскутов, А. И. Интеллектуальная информационно-диагностическая система оценивания технического состояния бортовой аппаратуры космических аппаратов при подготовке их к запуску / А. И. Лоскутов, С. С. Патраков, О. Л. Шестопалова // Информационно-управляющие системы. – 2014. – №2. – С. 18-24.
9. ГОСТ 15971-90. Системы обработки информации. Термины и определения. – М.: Изд-во стандартов, 1991. – 14 с.
10. Митюшкин, К. Г. Телеконтроль и телеуправление в энергосистемах / К. Г. Митюшкин. – М.: Энергоатомиздат, 1990. – 286 с.
11. Юлин, С. С. Метод классификации сигналов на основе спектрального анализа графа кластерного разбиения / С. С. Юлин, И. Н. Паламарь // Ин-формационно-управляющие системы, 2015. – №2. – С. 23-29.
12. Левенец, А. В. Классификация телемеханических данных и их разностных рядов с точки зрения задачи сжатия / А. В. Левенец // Вестник Тихоокеанского государственного университета. – 2009. – №4. – С. 71-80.
13. Гоноровский, И. С. Радиотехнические цепи и сигналы / И. С. Гоноровский. – М. – 1986. – 512 с.
14. Виттих, В. А. Постановка задачи сжатия измерительной информации и характеристики сжимателей информации / В. А. Виттих, А. М. Заездный // Автометрия. – 1968. – №1.
15. Осокин, А. Н. Теория информации: учебное пособие / А. Н. Осокин, А. Н. Мальчуков. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета. – 2014. – 208 с.
16. Авдеев, Б. Я. Классификация алгоритмов сжатия для адаптивных информационно-измерительных систем / Б. Я. Авдеев // Информационные управляющие системы: Межвуз. сборник науч. тр., г. Пермь, 1999г. – Пермь: ПГТУ.– 1999. – С. 287-293.
17. Сергеев, А. Г. Метрология: Учеб. пособие для вузов / А. Г. Сергеев, В. В. Крохин. – М.: Логос. – 2001. – 408 с.
18. Алиев, Т. М. Измерительная техника: Учеб. пособие для техн. Вузов / Т. М. Алиев, А. А. Тер-Хачатуров. – М.: Высш. шк. – 1991. – 384 с.
19. Свириденко, В. А. Анализ систем со сжатием данных / В. А. Свириденко. – М.: Связь. – 1977. – 183 с.

Весь текст будет доступен после покупки