石油钻机自动送钻控制系统研究

陈勇刚　席志鹏　李昊　王虹

【摘 要】石油钻机在自动送钻过程中，被控量（钻压）难以测量，有的对象参数未知或参数变化缓慢，有的对象带有延迟或随机干扰。传统的PID调节器不能有效的克服受控象不确定性、非线性、复杂性的控制系统。建立恒钻压自动送钻数学模型，采用参数自整定PID方法，对PID参数进行时实整定，结合Matlab可视化仿真软件，在Matlab/Simulink中进行仿真。该控制策略及算法与传统PID相比更为优越，且各方面动态性能指标都达到理想要求。

【关键词】自动送钻控制系统；自整定PID；研究

1 现有自动送钻装置控制系统存在的不足

建立合理的数学模型是控制系统分析与设计的基础。目前自动送钻装置所采用的控制方法都是线性闭环控制。众所周知，岩石性能、泥浆性质、井壁阻力和刹车机构性能等因素均会对钻压的大小产生影响。井下诸多己知的或未知的因素给建立合理的数学模型带来困难。石油钻机自身在工作时也存在大量的不确定性。也就是说，在线性闭环控制数学模型中被认为恒定的参数是时变的、非线性的，即使闭环控制具有一定的准确性、稳定性、快速性，但这种控制方法己制约着控制效果的进一步提高。

2 石油钻机自动送钻控制系统

2.1 石油自动送钻设备组成

一部完整的陆地钻机由八大系统及其相应设备组成[1]：转盘；水龙头；钻杆柱；钻头；钻挺与井底动力钻具；钻井泵；地面管汇；液池；钻井液槽；振动筛；绞车；猫头；滚筒与辅助刹车；天车；游车；大钩；游车系统钢丝绳；井架；动力机；钻台底座；井口装置防喷器。

2.2 石油钻机自动送钻控制系统工作原理

在钻井过程中，钻压应相对保持恒定。在某一地层，某一深度，合适的钻压值对钻井是十分有利的，且利用恒钻压钻井，可以提高钻井效率，减小钻头的磨损。相反，过高的钻压可能造成事故，如折断钻杆、钻头，钻头损坏等；过低的钻压又使钻井效率十分低。从经济效益上说是不合理的。因此，在钻井过程维持相对恒定的钻压是至关重要的，恒钻压打井是最理想的。

钻压，实际就是钻杆对钻采面的压力。钻具在井筒中的受力分析MG=F1+F2+F3。MG 、F1、F2、F3分别表示钻具净重，钻具在泥浆中的浮力，受到钢丝绳的拉力，受到钻采面向上的支持力。因为钻具对钻采面的压力N3与钻具对钻采面向上的支持力F3是一对反作用力。则有：N3=F3=MG-（F1+F2） Fl+F2可视为钻具在井筒中的悬重，因此为保持钻压N3=F3恒定，可知钻压只与悬重有关。在稳定时，钻压与悬重成反比关系。因此可得出下面的结论：在钻井过程中，当钻压升高且超过原来预设的钻压时，应使悬重提高，使钻压降下来；反之，当钻压减小且小于原来预设的钻压时，应使悬重降低，使钻压升上去，从而维持钻压的恒定，实现恒钻压钻井的效果。由此可知，对悬重的正确控制是自动送钻系统对钻压实行恒值控制的关键，恒钻压控制也就是恒悬重控制。

自动送钻电机在工作时，因为电机输出速度的变化很容易导致钻压的变化，所以要求对自动送钻电机的调速性能相当高，在打钻时我们在变频器中选用带编码器的矢量控制方式，编码器用于检测交流电机实际的速度输出[27]。一般转速电流双闭环中电流环按照典型Ⅰ型系统近似，转速环按Ⅱ型系统近似。对于矢量控制变频器来说，我们取Tn=0.0174，Tn是三相桥式电路的平均失控时间。式中h为中频宽，取h为5。从而可求取其闭环传递函数。我们在求取钻压控制的数学模型时，需要以下的相关知识，就是钻压、转速、钻进速度以及各种钻井参数之间的关系。

根据油田作钻进试验的典型拟合曲线，钻进参数保持不变的情况下，钻压与钻速存在对应关系。由拟合曲线可见，最初钻压很小，岩屑量小，井底净化充分，钻速沿oa段与钻压平方成正比。继续增加钻压，岩屑量相应增多，但因为水力参数不变，井底净化条件逐渐变差，钻速增长率逐步下降而沿ab段几乎与钻压成线性关系。此后再增加钻压，井底净化条件将严重恶化，钻速增长更慢，而且可能不再增加。当在钻压和其它钻进参数都不改变的条件下，转盘转速与钻进速度的关系曲线。我们发现，在软地层也就是井底净化充分的情况下，钻速与转速成正比；当地层变硬，钻速与转速不再成正比，这是因为转速快，单位时间内钻齿对岩石的冲击次数多，钻速加快，但却缩短了钻齿与地层的接触时间T，当T低于岩石破碎所需时间时，钻齿不能吃入，破岩效率便会显著下降。

各国的专家、学者在各种钻井实验的基础上得到了多个关于上述各参数之间的数学表达式，但最具有影响力也最权威的数学表达式是1969年的YoungEs.提出的钻速模式，称为杨格模式，后来有人对此进行了修正，便得到目前广泛采用的修正杨格模式。即：V=KICpCH（W-M）nλ（1/（1+C2h）式中V——钻进速度；KI——岩石可钻性系数，与岩石硬度及钻头类型等有关；Cp——压差影响系数，与泥浆密度等有关；CH——水力参数影响系数，与比水功率有关；W——井底钻压；M——门限钻压，与岩层性质有关；n——转盘转速；λ——转速指数，与岩层性质有关；C2——钻头牙齿磨损系数，与牙齿特性及岩层性质有关；h——钻头牙齿磨损量，随时间而变化。由式可以看出，在转速n以及其他参数不变的情况下，在克服门限钻压M后，钻进速度V与钻压W成正比。在此基础上建立以速度环为内环，钻压环为外环。可以得到自动送钻控制系统数学模型。

3 自动送钻模糊自整定PID控制器模型建立

带参数模糊自整定PID，在Matlab/Simulink建立数学仿真模型。该模型中对模糊PID控制器进行了封装，其fuzzy pid子模块Subsystem中封装。模型中e、ec 作为模糊控制器fuzzy的输入信号，Kap、Kai、Kad分别为控制器的经模糊推理后的输出信号，在将e、ec、Kap、Kai、Kad分别作为PID控制器的输入信号，即完成对模糊自整定PID控制器模型的初步建立[4]。本模型中，同时对模糊控制器，PID控制器分别进行了再次封装。模型结构图中PID控制器中，kp=0.1、ki=0.3、kd=0.03分别为PID控制器的初值设定值。由公式建立以上PID控制器的数字仿真模型[5]。设置系统仿真时间为10秒，起动仿真按钮：其仿真如，超调量为3.12%，上升时间tr为：2.57秒。即调节时间ts（5%）小于3秒，满足系统性能设计要求。

4 结论

采用参数自整定PID方法，对PID参数进行时实整定，结合Matlab可视化仿真软件，在Matlab/Simulink中进行仿真。该控制策略及算法与传统PID相比更为优越，且各方面动态性能指标都达到理想要求。

【参考文献】

[1]王平，赵清杰，杨汝清.技术研究[J].石油机械，2006，34（12）：54-58.

[2]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真（第二版）[M].北京：电子工业出版社，2007.

[3]张国良.模糊控制及其MATLAB应用[M].西安交通大学出版社，2002，11.

[4]P.J.KING and E.H MAMDANI.The Applieationof Fuzzy Control systems to Industria1 Proeesses[J].Automatiea.1997，13：235-2.

[责任编辑：汤静]