一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法、装置、设备及介质

1.本技术涉及石油勘探测量领域，具体而言，涉及一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法、装置、电子设备及计算机可读介质。


背景技术：

2.电磁随钻测量(em-mwd)系统是解决气体钻井、雾化钻井、泡沫钻井、充气钻井、堵漏和常规钻井液钻井的随钻测量问题的重要技术手段。然而em-mwd系统采用低频电磁波信号作为载波进行信息传输方式，载波信号通过非均匀地层的传输，到达地面接收机时，接收信号强度较弱、信号畸变严重、相位、幅度变化较大，且存在起伏现象，导致em-mwd系统的传输深度大大降低。
3.从统计检测的观点来看，地面接收机观测到的信号是携有井下信息的电磁信号加井场环境噪声的混合信号，如果能有效地降低井场噪声的影响，就可以有效地提高电磁随钻测量系统的传输深度。
4.钻井井场电磁噪声的采集装置及电磁噪声的抵消方法是em-mwd系统的核心技术。国内外的一些著名研究机构将攻关高性能的信号处理技术方法和理论视为研究重点，致力于从井场噪声干扰和信道衰减等方面，提高电磁随钻测量系统性能。专利201310055902.0发明了一种用于采集分析井场噪声的装置，提出了相应的采集和分析井场噪声的方法。适用于井场噪声的分析。专利zl200810101407.8发明了一种使用两幅天线分别接收井下发送的电磁信号和井场噪声信号em-mwd系统，其地面接收机具有处理井下发送上来的携带有测量数据信息的电磁信号功能。专利zl201020298570.0发明了一种用解决井上测量系统拾取微弱电磁信号困难的问题。专利201210451794.4发明了一种随钻测量信号的处理方法，包括：井下发送端按照设定的传输协议，将采集到的经过二进制相移键控调制方法调制后的随钻测量信号以帧为单位发送至地面接收端；地面接收端对接收到的所述随钻测量信号进行采样；根据设定传输协议，对采样数据进行帧同步检测以确定出采样数据中的测量参数值序列的起始位置；根据测量参数值序列的起始位置，对采样数据进行码元判决以得到各个测量参数值，增强了em-mwd对不同地层的适应能力。专利201410371226.2发明了一种利用回音抵消技术消除随钻测井中的泵冲噪声的方法，利用反馈值不断调整滤波器系数，进而消除泵冲噪声对信号的影响。现有技术中还存在以ni公司labview软件和usb6259采集卡构建的井场噪声采集系统，用于随钻测量领域的井场噪声信号采集和分析。并分析了井场噪声的统计特性，设计了采集井架与测量电极间的微弱电磁噪声采集系统的硬件和软件，对噪声信号分析与处理方法进行了研究。
5.在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本技术的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本技术提供一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法、装置、电子设备及
计算机可读介质，能够有效地降低井场噪声对电磁随钻测量系统接收信号的影响，从而增强电磁随钻测量系统对井场电磁环境的适应能力，提高地面接收机的接收灵敏度，拓展测量深度。
7.本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
8.根据本技术的一方面，提出一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法，该方法包括：通过噪声传感器获取钻井井场的噪声信号；通过信号传感器获取钻井井场的电磁信号；基于所述噪声信号和预设噪声数据生成自适应滤波算法的实时滤波系数；基于自适应滤波算法和其对应的实时滤波系数对所述电磁信号进行噪声抵消。
9.在本技术的一种示例性实施例中，通过噪声传感器获取钻井井场的噪声信号，包括：通过第一噪声传感器获取钻井井场的电机噪声；通过第二噪声传感器获取钻井井场的电气噪声；基于所述电机噪声和所述电气噪声生成所述噪声信号。
10.在本技术的一种示例性实施例中，基于所述噪声信号和预设噪声数据生成自适应滤波算法的实时滤波系数，包括：构建最小均方自适应滤波算法的表达式；基于所述噪声信号和预设噪声数据确定最小均方自适应滤波算法的初始参数；基于所述初始参数对所述表达式进行迭代计算；在所述表达式中的误差值满足收敛条件时，生成所述实时滤波系数。
11.在本技术的一种示例性实施例中，构建最小均方自适应滤波算法的表达式，包括：基于所述电磁信号、所述噪声信号、最小均方自适应滤波算法构建所述表达式。
12.在本技术的一种示例性实施例中，基于所述噪声信号和预设噪声数据确定最小均方自适应滤波算法的初始参数，包括：基于所述噪声信号确定最小均方自适应滤波算法的初始值、初始步长、收敛值；基于噪声数据生成噪声功率谱密度；基于噪声功率谱密度的最大值确定最小均方自适应滤波算法的步长。
13.在本技术的一种示例性实施例中，基于所述初始参数对所述表达式进行迭代计算，包括：基于所述初始参数迭代计算输出滤波器输出数据；基于所述输出数据迭代计算误差值；基于所述误差值迭代计算滤波系数。
14.在本技术的一种示例性实施例中，在所述表达式中的误差值满足收敛条件时，生成所述实时滤波系数，包括：在所述表达式中的误差值满足收敛条件时，停止迭代计算；基于当前误差值生成所述实时滤波系数。
15.根据本技术的一方面，提出一种钻井井场电磁信号的噪声抵消装置，该装置包括：噪声传感器,用于获取钻井井场的噪声信号；信号传感器,用于获取钻井井场的电磁信号；数模转换器，将所述电磁信号和所述噪声信号转化为数字信号；数据处理器，用于基于所述噪声信号和预设的噪声模型生成自适应滤波算法的实时滤波系数，基于自适应滤波算法和其对应的实时滤波系数对所述电磁信号进行噪声抵消。
16.在本技术的一种示例性实施例中，噪声传感器，包括：第一噪声传感器，用于获取钻井井场的电机噪声；所述第一噪声传感器，包括：第一电极，设置在距离钻井井场100-3000米范围内，用于耦合获取来自地面的第一信号；第一传感模块，用于将所述第一信号转换为电机噪声；第一前置放大器，放大倍数为1-100倍，用于对所述电机噪声进行信号放大；第一滤波器，滤波频段为1-40hz，用于对所述电机噪声进行滤波处理。
17.在本技术的一种示例性实施例中，噪声传感器，还包括：第二噪声传感器，用于获
取钻井井场的电气噪声；所述第二噪声传感器，包括：第二电极，设置在距离钻井井场100-3000米范围内，用于耦合获取来自地面的第二信号；第二传感模块，用于将所述第二信号转换为电气噪声；第二前置放大器，放大倍数为10-1000倍，用于对所述电气噪声进行信号放大；第二滤波器，滤波频段为40-60hz，用于对所述电气噪声进行滤波处理。
18.在本技术的一种示例性实施例中，信号传感器，包括：第三电极，设置在距离钻井井场100-3000米范围内，用于耦合获取来自地面的第三信号；第三传感模块，用于将所述第三信号转换为电磁信号；第三前置放大器，放大倍数为1-10000倍，用于对所述电磁信号进行信号放大；第三滤波器，滤波频段为60-2000hz，用于对所述电磁信号进行滤波处理。
19.根据本技术的一方面，提出一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上文的方法。
20.根据本技术的一方面，提出一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上文中的方法。
21.根据本技术的钻井井场电磁信号的噪声抵消方法、装置、电子设备及计算机可读介质，通过通过噪声传感器获取钻井井场的噪声信号；通过信号传感器获取钻井井场的电磁信号；基于所述噪声信号和预设噪声数据生成自适应滤波算法的实时滤波系数；基于自适应滤波算法和其对应的实时滤波系数对所述电磁信号进行噪声抵消的方式，能够有效地降低井场噪声对电磁随钻测量系统接收信号的影响，从而增强电磁随钻测量系统对井场电磁环境的适应能力，提高地面接收机的接收灵敏度，拓展测量深度。
22.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本技术。
附图说明
23.通过参照附图详细描述其示例实施例，本技术的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
24.图1是根据一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消装置的框图。
25.图2是根据一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消装置的应用场景示意图。
26.图3是根据一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法的流程图。
27.图4是根据另一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法的流程图。
28.图5是根据另一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法中实测井场噪声波形图。
29.图6是根据另一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法中井场噪声谱密度图。
30.图7是根据另一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法中不
同步长μ滤波效果图。
31.图8是根据另一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法中不同抽头数m滤波效果图。
32.图9是根据另一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法中井场滤波前与滤波后波形比对图。
33.图10是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
34.图11是根据一示例性实施例示出的一种计算机可读介质的框图。
具体实施方式
35.现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本技术将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
36.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本技术的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本技术的各方面。
37.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
38.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
39.应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件，但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此，下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本技术概念的教示。如本文中所使用，术语“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
40.本领域技术人员可以理解，附图只是示例实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本技术所必须的，因此不能用于限制本技术的保护范围。
41.下述为本技术装置实施例，可以用于执行本技术方法实施例。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术方法实施例。
42.现有技术中的相关专利都关注于如何将井场电磁干扰作为一个整体，在电磁干扰环境下如何处理微弱电磁信号。在本技术中首次提出采用多个传感器接收方式，将井场噪声的先验知识纳入井场噪声统计特性，确定合适的迭代因子μ，该装置可有效地降低井场噪声对电磁随钻测量系统接收信号的影响，从而增强em-mwd系统对井场电磁环境的适应能力，提高地面接收机的接收灵敏度，拓展测量深度。
43.本技术中的技术方案和现有技术显著区别在于：
44.(1)本技术的技术方案采用多个传感器方式，将井场噪声源进行了有效地分类，便
于分析井场噪声、电磁信号和电气设备噪声等，避免了各种噪声源混为一体导致模型假设困难的问题；
45.(2)提出了将井场噪声的先验知识纳入井场噪声统计特性，修正了常规的lms算法，确定合适的迭代因子μ，使得该方法能有效地降低井场噪声对电磁随钻测量系统接收信号的影响，从而增强em-mwd系统对井场电磁环境的适应能力，提高地面接收机的接收灵敏度，拓展测量深度。
46.(3)本技术的技术方案中提供的噪声统计特性分析，可为井场噪声模型的建立提供有力的支撑。
47.在本技术的钻井井场电磁信号的噪声抵消方法中，提供一种解决电磁波随钻测量系统的低频电磁波信号易受到井场噪声干扰的问题的装置与方法，该方法采用多个传感器接收方式，将井场噪声的先验知识纳入井场噪声统计特性，修正了常规的lms算法，确定合适的迭代因子μ，该装置可有效地降低井场噪声对电磁随钻测量系统接收信号的影响，从而增强em-mwd系统对井场电磁环境的适应能力，提高地面接收机的接收灵敏度，拓展测量深度。
48.下面借助于具体的实施例，对本技术中的方案进行详细描述。
49.图1是根据一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消装置的框图。如图1所示，钻井井场电磁信号的噪声抵消装置10包括：噪声传感器100，信号传感器103，数模转换器104，数据处理器105。值得一提的是，在本技术实施例中，以包含三个传感器的钻井井场电磁信号的噪声抵消装置10为例进行示例性的描述，本领域的技术人员可以理解的是，本技术的钻井井场电磁信号的噪声抵消装置10还可包含其他的传感器，以便适应于实际场景，获得更加准确的噪声或电磁信号数据。
50.噪声传感器100用于获取钻井井场的噪声信号；
51.其中，噪声传感器100包括：第一噪声传感器101用于获取钻井井场的电机噪声；更进一步的，第一噪声传感器101包括：第一电极1011设置在距离钻井井场100-3000米范围内，用于耦合获取来自地面的第一信号；第一传感模块1012用于将所述第一信号转换为电机噪声；第一前置放大器1013放大倍数为1-100倍，用于对所述电机噪声进行信号放大；第一滤波器1014滤波频段为1-40hz，用于对所述电机噪声进行滤波处理。
52.其中，噪声传感器100还包括：第二噪声传感器102用于获取钻井井场的电气噪声；更进一步的，所述第二噪声传感器102包括：第二电极1021设置在距离钻井井场100-3000米范围内，用于耦合获取来自地面的第二信号；第二传感模块1022用于将所述第二信号转换为电气噪声；第二前置放大器1023放大倍数为10-1000倍，用于对所述电气噪声进行信号放大；第二滤波器1024滤波频段为40-60hz，用于对所述电气噪声进行滤波处理。
53.信号传感器103用于获取钻井井场的电磁信号；更进一步的，信号传感器103包括：第三电极1031设置在距离钻井井场100-3000米范围内，用于耦合获取来自地面的第三信号；第三传感模块1032用于将所述第三信号转换为电磁信号；第三前置放大器1033放大倍数为1-10000倍，用于对所述电磁信号进行信号放大；第三滤波器1034滤波频段为60-2000hz，用于对所述电磁信号进行滤波处理。
54.数模转换器104将所述电磁信号和所述噪声信号转化为数字信号；
55.数据处理器105用于基于所述噪声信号和预设的噪声模型生成自适应滤波算法的
实时滤波系数，基于自适应滤波算法和其对应的实时滤波系数对所述电磁信号进行噪声抵消。
56.根据本技术的钻井井场电磁信号的噪声抵消装置，通过通过噪声传感器获取钻井井场的噪声信号；通过信号传感器获取钻井井场的电磁信号；基于所述噪声信号和预设噪声数据生成自适应滤波算法的实时滤波系数；基于自适应滤波算法和其对应的实时滤波系数对所述电磁信号进行噪声抵消的方式，能够有效地降低井场噪声对电磁随钻测量系统接收信号的影响，从而增强电磁随钻测量系统对井场电磁环境的适应能力，提高地面接收机的接收灵敏度，拓展测量深度。
57.图2是根据一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消装置的应用场景图。如图2所示，钻井井场电磁信号的噪声抵消装置20可由cpu电路、噪声传感器、高速a/d电路、前置放大器、带通滤波器、辅助模块、供电电源组成。
58.其中，cpu核心处理装置为井场电磁噪声的采集装置的控制核心，由dsp、fpga、arm或其他微型控制平台、通信总线接口、控制驱动电路组成，完成以下工作：
59.①
根据传感器所采集的噪声，分析和计算噪声的统计特性和规律；
60.②
通过算法编程实现对传感器的测量信号和lms算法(最小均方算法)进行参数运算和迭代；
61.③
利用cpu的对输出的信号进行预处理和检测，采用先进的数字信号处理方法实现对信号的检测、解码和数据处理。
62.噪声传感器装置由地面电极和噪声传感器构成，包括3个地面电极和3个噪声传感器；主要是通过地面隔离和耦合来自井下的电磁波信号、井场电机噪声、泥浆泵噪声和井场其他电气设备噪声，并实现信号叠加和阻抗变换，目的是有效地采集外界电磁信号；同时考虑接地电阻的影响，目的是有效地降低外界磁场对信号的干扰，提高cmrr(共模抑制比)，提高电磁波随钻测量系统的抗干扰能力。
63.预处理前置包括3个前置放大器与3个滤波器；主要功能是分别采集井下的电磁波信号、井场电机噪声、泥浆泵噪声和井场其他电气设备噪声，由于这三种噪声信号的幅度和频率特性不同，为尽可能准确的评估噪声特性。在本技术中，可采用3种放大策略，第一滤波器放大倍数1-100倍，第二滤波器放大倍数10-1000倍；第三滤波器放大倍数1-10000倍；
64.滤波器主要对来自前置放大器的信号，进行滤波处理，第一滤波器、第二滤波器、第三滤波器采集的噪声频率不同，滤波频段可分别为：1-40hz、40-60hz、60-2000hz。
65.存储器用来存储采集到的井场噪声数据。
66.地面电极用于接收井场电磁噪声信号。
67.供电电源为井场电磁噪声的装置供电，采用高能蓄电池组。
68.更具体的，钻井井场电磁信号的噪声抵消装置的硬件电路采用具有数字信号处理功能的dsp处理器，选用通用硬件平台为依托，通过统计信号处理技术，用软件编程来实现井场的50hz工频噪声、其他电磁电磁噪声的和井下微弱电磁波信号的检测、接收和处理等功能，简化了电路设计，而且具备如下优势：
69.①
硬件平台通用，可选用dsp、fpga、arm或其他微型控制平台，完成噪声的采集与预处理等功能。可根据井场工作环境的不同，开发有针对性的软件来适应不同的区块，可方便地实现装置功能的改进和升级。
70.②
由于钻井井场电磁信号的噪声抵消装置所处理的噪声主要是井下的电磁波信号、井场电机噪声、泥浆泵噪声和井场其他电气设备噪声，对于这些噪声统计特性与统计规律的分析，可通过软件来实现的，涉及到的放大倍数、滤波器参数等可以便捷地、在线修改，提高系统的抗干扰能力。
71.本技术的钻井井场电磁信号的噪声抵消装置采用先进的统计信号处理技术，可有效地提高了电磁随钻测量系统应对井场工作环境的适应能力。
72.图3是根据一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法的流程图。钻井井场电磁信号的噪声抵消方法30至少包括步骤s302至s308。
73.如图3所示，在s302中，通过噪声传感器获取钻井井场的噪声信号。包括：通过第一噪声传感器获取钻井井场的电机噪声；通过第二噪声传感器获取钻井井场的电气噪声；基于所述电机噪声和所述电气噪声生成所述噪声信号。
74.在s304中，通过信号传感器获取钻井井场的电磁信号。
75.在s306中，基于所述噪声信号和预设噪声数据生成自适应滤波算法的实时滤波系数。包括：构建最小均方自适应滤波算法的表达式；基于所述噪声信号和预设噪声数据确定最小均方自适应滤波算法的初始参数；基于所述初始参数对所述表达式进行迭代计算；在所述表达式中的误差值满足收敛条件时，生成所述实时滤波系数。
76.在s308中，基于自适应滤波算法和其对应的实时滤波系数对所述电磁信号进行噪声抵消。自适应滤波算法可为最小均方算法，简称lms算法，是一种最陡下降算法的改进算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的滤波系数是通过“上一时刻”滤波系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。其具有计算复杂程度低、在信号为平稳信号的环境中收敛性好、其期望值无偏地收敛到维纳解和利用有限精度实现算法时的平稳性等特性，使lms算法成为自适应算法中稳定性最好、应用最广的算法。
77.本技术的钻井井场电磁信号的噪声抵消方法，是由噪声传感器装置采集井场各种类型的电磁噪声，然后对采集到的噪声进行前置放大、滤波等预处理装置处理后，通过a/d转换后，结合井场噪声先验知识，计算2a和2b两路噪声传感器采集到的噪声统计特性，实时调整修正的lms方法的参数，去掉噪声源和信号源的相关部分。
78.其中，井场噪声抵消的装置中的噪声传感器装置可由地面电极和噪声传感器构成，在一个具体的实施例中，可包括3个地面电极：第一电极a、第二电极b和第三电极c，3个噪声传感器：第一传感器2a、第二传感器2b和第三传感器2c；其中，电极a和噪声传感器2a用于采集井场电机和泥浆泵噪声；电极b和噪声传感器2b用于采集其他井场电气设备噪声；电极c和噪声传感器2c用于采集携有井下测量信息的电磁波信号，采用这种方式的目的是有效地降低外界磁场对信号的干扰，提高cmrr，提高电磁波随钻测量系统的抗干扰能力。
79.根据本技术的钻井井场电磁信号的噪声抵消方法，通过通过噪声传感器获取钻井井场的噪声信号；通过信号传感器获取钻井井场的电磁信号；基于所述噪声信号和预设噪声数据生成自适应滤波算法的实时滤波系数；基于自适应滤波算法和其对应的实时滤波系数对所述电磁信号进行噪声抵消的方式，能够有效地降低井场噪声对电磁随钻测量系统接收信号的影响，从而增强电磁随钻测量系统对井场电磁环境的适应能力，提高地面接收机的接收灵敏度，拓展测量深度。
80.应清楚地理解，本技术描述了如何形成和使用特定示例，但本技术的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本技术公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施例。
81.在一个实施例中，假设接收机处观测到的噪声分别为n1(t)、n2(t)和s(t)，噪声结果预处理与a/d转换后，转换为数字信号；则用u0(n)表示噪声n1(t)和n2(t)的混合信号，s(n)随钻电磁波测量信号，则根据基于最速下降法的最小均方误差算法的迭代公式如下：
[0082][0083][0084]
其中，y(n)为含有井场正弦干扰噪声的观测信号；s(n)随钻电磁测量信号；u1(n)为井场噪声。则根据lms算法，迭代算法如下：
[0085][0086]
e(n)＝y(n)-z(n)；
[0087]
wμi(n+1)＝wμi(n)+2μe(n)u(n-i)；
[0088]
其中为自适应滤波器的n个权系数构成的权矢量，y(n)＝[y(n),y(n-1),...y(n-n)]为时刻n的输入信号矢量，z(n)为时刻n的滤波器输出z(n)＝[z(n),z(n-1),...z(n-n)]，e(n)是误差信号，μ是步长因子。m为抽头数。lms算法收敛的条件为：
[0089]
0＜μ＜1/λ
max
，μ
max
＝1/λ
max
；
[0090]
λ
max
是输入信号自相关矩阵的最大特征值。
[0091]
在实践的钻井过程中，井场噪声的分布比较复杂，很难用统一的噪声密度函数来描述，本技术中根据电磁随钻测量系统的应用场合，根据大量的井场噪声数据，获取了正常滑动钻进时的井场噪声功率密度为p(x)，将井场噪声的先验知识纳入井场噪声统计特性，修正了常规的lms算法，则改进算法中的步长、阶数以及井场噪声的功率谱密度间的关系如下式：
[0092][0093]
则改进后的井场噪声的lms算法为：
[0094][0095]
e(n)＝y(n)-z(n)
[0096][0097]
在实际应用中，井场噪声的统计特性差异较大，因此在选择初始步长μ0时需要大量的井场噪声统计信息和数据仿真试验，基本可以确定合适的初始步长μ0；如果初始步长μ0取值较小时，能保证算法收敛，但是会导致收敛速度慢，运算量大；而如果初始步长μ0取值较大时，可以提高算法的收敛速度，但是滤波效果会较差。由于算法的收敛速度与稳态误差
是一对矛盾，因此在实际的系统应用中需根据需求进行均衡，一般情况下，初始步长μ0尽可能不要接近上界μ
max
。
[0098]
在综合考虑了以上因素的基础上，结合井场噪声的先验知识，一般选择k≥3，m根据实际的精度要求来确定。
[0099]
图4是根据另一示例性实施例示出的一种钻井井场电磁信号的噪声抵消方法的流程图。基于上述理论分析，钻井井场电磁信号的噪声抵消方法中自适应滤波算法的实时滤波系数可以按照以下。图4所示的流程40是对图3所示的流程中s306“基于所述噪声信号和预设噪声数据生成自适应滤波算法的实时滤波系数”的详细描述。
[0100]
如图4所示，在s402中，构建最小均方自适应滤波算法的表达式。可基于所述电磁信号、所述噪声信号、最小均方自适应滤波算法构建所述表达式。
[0101]
在s404中，基于所述噪声信号和预设噪声数据确定最小均方自适应滤波算法的初始参数。可基于所述噪声信号确定最小均方自适应滤波算法的初始值、初始步长、收敛值；基于噪声数据生成噪声功率谱密度；基于噪声功率谱密度的最大值确定最小均方自适应滤波算法的步长。
[0102]
初始值w(0)、初始步长μ0以及收敛条件的确定；根据采集的到的井场噪声，分析确定初值w(0)、初始步长μ0和收敛值ε0；
[0103]
特别需要说明的是，步长μ可根据抽头数m与井场噪声功率谱密度的最大值s
谱
来确定，即满足：
[0104][0105]
在s406中，基于所述初始参数对所述表达式进行迭代计算。可基于所述初始参数迭代计算输出滤波器输出数据；基于所述输出数据迭代计算误差值；基于所述误差值迭代计算滤波系数。
[0106]
计算滤波器输出z(n)；根据上述公式确定滤波器的输出；调整步长；在算法m/4时，将步长调整为μ1；估计当前时刻的误差e(n)；根据上文公式确定误差；更新权系数w(n)；进而确定算法的更新系数。
[0107]
在s408中，在所述表达式中的误差值满足收敛条件时，生成所述实时滤波系数。在所述表达式中的误差值满足收敛条件时，停止迭代计算；基于当前误差值生成所述实时滤波系数。
[0108]
判断收敛性。根据误差值e(n)和预先设置的收敛条件，判断e(n)是否满足e(n)＜ε0条件；如果e(n)＜ε0，则算法收敛，迭代停止；否则，重复以上步骤，直到满足条件为止。
[0109]
在一个具体的应用实施例中，将本技术装置中的3个地面电极分别安装在距井场100-3000米处；cpu电路、噪声传感器、高速a/d电路、前置放大器、带通滤波器、辅助模块、供电电源等安装在井场仪器房内，距离井场200米处。系统工作步骤如下：
[0110]
接收装置上电，初始化井场接收装置；
[0111]
预设前置放大器的放大倍数；采用3种放大策略，第一滤波器放大倍数1-100倍，第二滤波器放大倍数10-1000倍；第三滤波器放大倍数1-10000倍；预设滤波器频段为:1-40hz、40-60hz、60-2000hz等。
[0112]
软件初始化；初始值w(0)、初始步长μ0以及收敛条件的确定；根据采集的到的井场噪声，分析确定初值w(0)、初始步长μ0和收敛值ε0；
[0113]
系统启动，采集井场噪声数据，计算功率谱密度，如图5和图6所示；
[0114]
cpu核心处理装置，计算并实时处理，计算滤波器输出z(n)；进而确定滤波器的输出；图7给出了不同步长μ滤波效果。
[0115]
调整步长；在算法m/4时，将步长调整为μ1；估计当前时刻的误差e(n)；确定误差之后；更新权系数w(n)；确定算法的更新系数，图8给出了不同抽头数m的滤波效果。
[0116]
可根据误差值e(n)和预先设置的收敛条件，判断e(n)是否满足e(n)＜ε0条件；如果e(n)＜ε0，则算法收敛，迭代停止；否则，重复以上步骤，直到满足条件为止。图9给出了未使用本技术中的方案和使用本技术中的方案后滤波波形比对。
[0117]
在实际实施过程中，可根据实际的多口井的噪声数据获取井场噪声功率谱密度的最大值，步长μ可根据抽头数m与井场噪声功率谱密度的最大值来确定。
[0118]
本领域技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由cpu执行的计算机程序。在该计算机程序被cpu执行时，执行本技术提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0119]
此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本技术示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0120]
图10是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
[0121]
下面参照图10来描述根据本技术的这种实施方式的电子设备1000。图10显示的电子设备1000仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0122]
如图10所示，电子设备1000以通用计算设备的形式表现。电子设备1000的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元1010、至少一个存储单元1020、连接不同系统组件(包括存储单元1020和处理单元1010)的总线1030、显示单元1040等。
[0123]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1010执行，使得所述处理单元1010执行本说明书中描述的根据本技术各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元1010可以执行如图3，图4中所示的步骤。
[0124]
所述存储单元1020可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)10201和/或高速缓存存储单元10202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)10203。
[0125]
所述存储单元1020还可以包括具有一组(至少一个)程序模块10205的程序/实用工具10204，这样的程序模块10205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0126]
总线1030可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0127]
电子设备1000也可以与一个或多个外部设备1000’(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，使得用户能与该电子设备1000交互的设备通信，和/或该电子设备1000能与一
个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口1050进行。并且，电子设备1000还可以通过网络适配器1060与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器1060可以通过总线1030与电子设备1000的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1000使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0128]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，如图11所示，根据本技术实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本技术实施方式的上述方法。
[0129]
所述软件产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0130]
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0131]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0132]
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该计算机可读介质实现如下功能：通过噪声传感器获取钻井井场的噪声信号；通过信号传感器获取钻井井场的电磁信号；基于所述噪声信号和预设噪声数据生成自适应滤波算法的实时滤波系数；基于自适应滤波算法和其对应的实时滤波系数对所述电磁信号进行噪声抵消。
[0133]
本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可
以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
[0134]
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本技术实施例的方法。
[0135]
以上具体地示出和描述了本技术的示例性实施例。应可理解的是，本技术不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本技术意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。