摘要：无线随钻丈量体系中的泥浆脉冲信号遭到各种噪声的搅扰，需求对收集到的信号进行处理复原，以实时监测井底状况。研讨了泥浆脉冲信号特征，规划了对其依据最大似然估量阈值去噪、滑润及去除基线漂移的信号处理办法。使用该办法进行信号处理，能较好的康复信号的特征。
关键词：泥浆脉冲信号；小波改换；最大似然估量闽值；滑润；基线漂移
使用钻井液脉冲进行信息传输，可靠性较高，传输间隔远，更契合钻井的实践状况，是国内通用的传输办法。在泥浆信道MWD中，因为现场丈量条件的影响，安装在立管上检测泥浆压力动摇的压力传感器的输出，不只包含井下传来的有用信号，而且含有因为泥浆泵紧缩泥浆而引起的大幅度周期性压力脉动，其他各种机械作用所引起的压力动摇以及随机噪声。因而，在井口场所收集到的信号中。有用信号彻底吞没在各种噪声中，所以，对泥浆脉冲信号进行去噪处理就成了一个重要的研讨课题。当时信号去噪处理的一般办法是通过小波改变进行去噪。小波改换突破了傅里叶改换在时域没有任何分辨力的约束，能够对指定频带和时间段内的信号成份进行剖析。在时域和频域一起具有杰出的部分化性质，而且因为对频率成份选用逐步精密的时域或频域取样步长，然后能够聚集到信号的任何细节。而实践收集到的信号存在基线漂移，去噪后的信号又需求通过滑润处理，因而，选取合一种适宜的信号处理办法是一个关键问题。
1 小波改换
1．1 概念介绍
在尺度上的弹性和时域上的平移来剖析信号，具有很好的时域和频域部分特性。
1．2 小波改换去噪
依据小波改换在频域和时域的特性，小波改换在信号去噪方面有着很好的使用。常用的去噪办法是阈值去噪，依据小波改换的阈值去噪办法进程如下：
1)挑选适宜的小波，对给定的信号进行小波改换，得到小波改换系数W：
2)核算阈值，挑选适宜的阈值办法(硬阈值或软阈值)对小波系数进行取舍，得到新的小波系数Wδ；
3)对得到的系数进行逆改换，得到去噪后数据。
其间，硬阈值的函数表达式为η(ω)=ωI(|ω|>T)，如图1所示。软阈值的函数表达式η(ω)=(ω-sgn(ω)T)I(|ω|>T)，如图2所示。
硬阈值的缺陷是在某些点会发生连续，软阈值使得重建信号比较滑润，但可能会形成边际含糊等失真现象。因而，提出来依据最大似然函数的阈值估量办法。
1．3 最大似然估量阈值法去噪
稀少性的概念来自信息论，其间选用熵测度来量化散布的稀少性，与之相对应的是均匀性。熵值越小，阐明散布越稀少，均匀性则越差。稀少散布并没有一个定量的界说，通常是指概率密度函数在零点处存在一个尖峰的散布。在井口收集到的信号是泥浆正脉冲信号与噪声的加性混合信号。脉冲信号是一种常见的信号，其概率密度函数为典型的稀少散布。对契合稀少散布方式的信号，Hyvarinen依据最大似然准则得到以下阈值准则：
下图给出了最大似然估量准则阈值与硬、软阈值处理成果比较，通过比较发现，当小波系数小于阈值时，其处理成果都是将小波系数置于零，当小波系数大于阈值时，其处理成果在软硬阈值之间。
1．4 模仿仿真
依据最大似然估量阈值去噪原理，对MATLAB中自带信号源noisbump分别用最大似然估量阈值、软阈值、硬阈值进行去噪处理成果如图4所示。
界说信噪比如下：
，其间s(i)是原始信号，sn(i)是最大似然估量后去噪信号，同理ss(i)是软阈值去噪后信号，sh(i)是硬阈值去噪后信号。
界说均方差公式如下：
，因为原始信号是噪声信号，因而，去噪后信号与原始信号的均方差越大，阐明去噪作用越好。
通过比照SNR和MSE能够发现，最大似然估量阈值去燥处理后的成果显着优于软阈值和硬阈值处理后的成果。
2 泥浆脉冲信号滑润
为了消弱搅扰信号的影响，进步曲线的润滑度，需求对去噪后的信号进行数据滑润处理。常用的信号滑润办法有直线滑动滑润法。直线滑动均匀法便是使用最小二乘原理对离散数据进行线性滑润的办法，该办法首要依据某点挨近的采样点的波幅来对该点进行波幅批改，然后到达对波形润滑去噪的意图。一般取5个近邻点的数据点进行核算，其核算公式如下式所示：
3 泥浆脉冲信号的基线漂移校对
3．1 去基线意图
因为钻井现场各种电机、磁场的影响，加之在传输进程中遭到泵压的搅扰，地上通过压力传感器接收到的钻井液脉冲信号彻底被各种噪声吞没，因而钻井液脉冲信号中的成分非常复杂，信号不稳定，存在基线漂移，不能直接用到钻井现场中解码得到井下的各种参数，在解码的进程前需求对信号进行纠正处理。
3．2 去基线办法
文中选用移动窗口中值滤波法完成基线漂移校对。中值滤波是依据排序计算理论的一种能有用按捺噪声的非线性信号处理技能，中值滤波的基本原理是把数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值替代，让周围的像素值挨近的实在值，然后消除孤立的噪声点。
假定待处理原始泥浆脉冲信号为S1，信号长度为L，处理进程详细描绘如下：
1)挑选适宜的窗宽M，为一般状况下K取奇数，如M=101；
2)为了避免呈现边际效应，对原始信号S1的两头进行延拓，得到S2信号，处理进程如下式所示：
延拓后信号S2的长度为L+M-1；
3)对S2信号加窗，对窗口内信号进行中值滤波，即对窗口内信号进行排序，然后用中值来替代窗口中心点的值，移动该窗口，遍历S2信号，拟合出漂移了的基线BL，BL与S2之间的联系如下式所示：BL(i)=median[S2(i)：S2(i+2*M)]其间，median()函数表明取中值操作，拟合得到的基线BL的长度与原始信号S1的长度相同；
4)从原始信号S1中减去BL，得到消除基线漂移后的信号S3。
4 处理成果
依据以上数据处理流程，在MATLAB编写程序，完成相应算法，依据文献已有的成果，选取haar小波基进行去噪处理。图4是在中国石油某钻井施工进程中收集到的一段完好的原始数据，包含开泵信号，数据脉冲信号及关泵信号。图5是对原始数据截取其间一段去噪后的信号，图6是通过滑润后得到的信号，图7是通曩昔滑动滑润后得到信号，图8是去基线后得到的信号波形。
5 定论
针对泥浆脉冲信号特征，选用上述信号处理流程办法对依据最大似然估量小波阈值的办法对其进行去噪、滑润及去基线，能够较好的康复出原始脉冲信号的相貌特征，为下一步的解码处理打下根底，实时监测井下钻进状况。
