CN117034201A

CN117034201A - 一种多源实时数据融合方法

Info

Publication number: CN117034201A
Application number: CN202311291695.9A
Authority: CN
Inventors: 周林生; 盖文迪; 齐少飞
Original assignee: Dongying Aviation Industry Technology Research Institute
Current assignee: Dongying Aviation Industry Technology Research Institute
Priority date: 2023-10-08
Filing date: 2023-10-08
Publication date: 2023-11-10

Abstract

本发明公开了一种多源实时数据融合方法，涉及信息技术领域以及石油勘探领域，通过对所有传感器传输的数据进行实时融合，实现了对多源数据的时间同步，解决了由于各个传感器的采集频率不一致，或者采样方式不均匀，而导致各类传感器数据的采集时间不一致，影响工作人员不能对当前的工况做出正确评估的问题。

Description

一种多源实时数据融合方法

技术领域

本发明属于信息技术领域以及石油勘探领域，具体涉及一种多源实时数据融合方法。

背景技术

在石油开采钻井过程中，传感器是监测钻井作业中各种参数的关键装置，这些传感器可以实时监测钻井平台上的温度、湿度、压力等重要参数，确保钻井作业的安全，辅助工作人员实时监控工作状况，防止意外事故的发生，在现代化的钻井作业中，传感器扮演者重要的角色，为高效、安全的钻井操作提供了坚实的保障。

钻井平台中心接收传感器采集的实时钻井数据，工作人员在这些数据的基础上进行统计和分析，及时了解作业进度，并对钻井过程中可能遇到的问题和风险采取有效的规避措施，保障安全生产。但是，由于各个传感器的采集频率不一致，甚至有的传感器采用非均匀采样的方式接收数据，导致钻井平台中心接收的实时数据并非是同一时刻下的数据，在钻井过程中，微小的时间误差可能带来空间上较大的误差，数据的采集时间不匹配，导致工作人员不能对当前的工况做出正确的评估。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种多源实时数据融合方法，如图1所示，该方法通过对各类传感器的采集数据进行实时融合，对来自不同数据源的数据实现了时间同步，从而通过提高钻井数据的准确性，辅助工作人员对当前的工况做出及时、正确的评估。

为实现上述目的，本发明的原理如下：各类传感器在输出采集信号时附加采集时间，并且在开始工作任务前对所有的传感器进行时间校准，保持时间一致。在工作任务过程中，以其中一个传感器为基础，记为传感器A，以传感器A实时接收的最新两帧数据的采集时间、为条件，其中<，分别计算在时刻其它传感器的数据，最后对时刻的所有传感器数据进行组合，得到满足时间同步要求的融合数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明解决了在钻井过程中由于各个传感器采集的信号存在时间不同步而影响钻井数据准确性的问题，通过本发明，可以计算出在同一时刻下所有传感器的传输数据，满足时间同步和实时性的要求，从而提高数据准确率，对当前的工况做出及时、正确的评估。

附图说明

图1为进行数据融合的不同数据源示意图；

图2为在时间区间内未采集数据时计算方法示意图；

图3为传感器B计算数据与采集数据对比；

图4为传感器C计算数据与采集数据对比。

具体实施方式

为使本发明的所述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

各类传感器根据功能不同，采集的参数指标不同，在开始工作任务前，对所有的传感器进行设置，设置传感器在输出采集信号时附加采集时间，并且对所有的传感器进行时间校准，保持时间一致。

以下以传感器A为基础，计算其它传感器的采集数据，传感器A输出的每一帧数据记为：，其中t表示传感器A采集数据的时间，表示第j个参数在 t时刻的数据值。以传感器B为例，计算其它传感器的传采集数据，传感器B输出的每一帧数据记为：，其中t表示传感器B采集数据的时间，表示第j个参数在t时刻的数据值。

传感器A实时采集的最新两帧数据记为：和，其中<，以下分情况计算在时刻的传感器B的数据，其中为第j个参数在时刻的计算值。

（1）当在时刻传感器B采集到数据时，即采集的数据为，则，即，其中；

（2）当在时刻传感器B未采集到数据，在时间区间内采集到一帧或者多帧数据时，取在区间内距时刻最近的时刻所采集的数据，记为，取在时间区间内采集到数据且距时刻最近的时刻所采集的数据，记为，根据插值法计算在时刻的数据，计算方法如下：

，其中；

（3）当在时刻传感器B未采集到数据，在时间区间内也未采集到数据时，取在区间内采集到数据且距时刻最近的时刻所采集的数据，记为:

其中<<，则在时刻的数据的计算步骤如下，如图2所示：

步骤1，根据在时刻的采集数据，采用插值法分别计算在时刻的数据和在时刻的数据，计算方法如下：

其中；

步骤2，计算在时刻采集数据和计算数据之间的偏差值，计算方法如下：

，其中；

步骤3，计算在时刻的偏差，计算方法如下：

，其中；

步骤4，计算在时刻的传感器B数据，计算方法如下：

，其中；

以上方法实现了计算传感器B在时刻的数据的方法，其它传感器数据的计算方法可参考上述方法，不再赘述。

最后，对时刻的所有传感器的数据进行组合，得到满足时间同步和实时性要求的融合数据，数据组合方式如下：

以下通过一个具体实施例，对上述的实施方式进行说明：

传感器A采集的每一帧数据的时间的集合为T=[10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30,32,34,36,38,40,42,44,46,48,50]，单位为秒；传感器B和传感器C采集的数据分别为：

采用本发明的方法，分别计算传感器B和传感器C在时间集合T中所有时刻对应的数据，计算结果如下：

图3为传感器B的计算结果与采集数据的对比情况，其中，图中符号“.”表示的是采集值，符号“*”表示的是计算值；

图4为传感器C的计算结果与采集数据的对比情况，其中，图中符号“.”表示的是采集值，符号“*”表示的是计算值。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

1.一种多源实时数据融合方法，其特征在于，各类传感器在输出采集信号时附加采集时间，并且在工作任务前对所有的传感器进行时间校准同步，在工作任务过程中，以其中一个传感器为参照，记为传感器A，计算其它传感器的实时数据，以传感器A实时接收的最新两帧数据的采集时间为条件，其中/>，分别计算在/>时刻其它传感器的数据，最后对/>时刻所有传感器的数据进行组合，得到满足时间同步要求的融合数据，具体计算方法如下：

传感器A输出的每一帧数据记为：，其中t表示传感器A采集数据的时间，/>表示第j个参数在t时刻的数据值，以下以传感器B为例，计算其它传感器的数据，传感器B输出的每一帧数据记为：/>，其中t表示传感器B采集数据的时间，/>表示第j个参数在t时刻的数据值；

传感器A实时采集的最新两帧数据记为：和/>，其中/>，以下分情况计算在/>时刻的传感器B数据/>，其中/>为第j个参数在/>时刻的计算值：

（1）当在时刻传感器B采集到数据时，即采集的数据为，则/>，即/>，其中/>；

（2）当在时刻传感器B未采集到数据，在/>时间区间内采集到一帧或者多帧数据时，取在/>区间内距/>时刻最近的时刻/>所采集的数据，记为，取在(0/>区间内采集到数据且距/>时刻最近的时刻/>所采集的数据，记为/>，根据插值法计算在/>时刻的数据/>，计算方法如下：

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（3）当在时刻传感器B未采集到数据，在/>时间区间内也未采集到数据时，取在(0/>区间内采集到数据且距/>时刻最近的时刻/>所采集的数据，记为、/>、，其中/>，则在/>时刻的数据的计算步骤如下：

步骤1，根据在时刻的采集数据/>，采用插值法分别计算在/>时刻的数据/>和在/>时刻的数据，计算方法如下：

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步骤2，计算在时刻采集数据/>和计算数据/>之间的偏差值，计算方法如下：

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步骤3，计算在时刻的偏差/>，计算方法如下：

，其中/>；

步骤4，计算在时刻的传感器B数据/>，计算方法如下：

，其中/>；

参考上述方法计算在时刻其它传感器的数据。

2.根据权利要求1所述的一种多源实时数据融合方法，其特征在于，所述各个传感器的采集频率不一致。

3.根据权利要求1所述的一种多源实时数据融合方法，其特征在于，在时刻，计算完所有传感器数据后，对所有数据进行组合，得到满足时间同步和实时性要求的融合数据，数据组合方式如下：

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