基于视觉影像等新方法智能井深测量方法研究

需求的背景和应用场景

在石油钻探行业中，准确测量井深是确保钻井作业安全、高效进行的关键环节。传统上，井深测量主要依赖绞车传感器进行计算，但这种方法易受多种因素影响，导致井深跟踪出现跳变，影响测量精度和作业效率。随着智能化技术的发展，尤其是视觉影像和激光测距技术的日益成熟，为井深测量提供了新的解决方案。本技术需求旨在研究一种基于视觉影像和激光测距的新方法，以智能计算井深，迭代传统测量方法，解决井深跟踪跳变的问题。此外，该技术的研究还将为未来无人录井仪的研制奠定坚实基础，推动录井工程向更高水平的智能化发展。

要解决的关键技术问题

1. 激光或视觉测距技术：研究如何利用激光测距技术准确测量大钩的高度，以及如何通过视觉AI技术智能判断大钩的上下移动距离，确保测量精度达到0.01米。这需要解决激光测距的稳定性、准确性问题，以及视觉AI技术在复杂环境下的识别与跟踪问题。
2. 工况智能识别技术：通过影像分析钻井平台上人员的动作、卡瓦和大钳的位置变化，研发软件智能识别算法，以准确判断坐卡、解卡、接单根、起下钻等关键工况。这要求算法具有高度的准确性和鲁棒性，能够在各种复杂工况下准确识别并作出判断。
3. 井深智能计算技术：结合钻具情况，将激光或视觉测距结果与工况识别结果相结合，研发智能计算井深的方法。这需要建立精确的数学模型和算法，以确保井深计算的准确性和稳定性，同时解决传统方法中井深跟踪跳变的问题。

效果要求

1. 技术经济指标：

• 大钩位置移动距离识别精度达到0.01米，显著提高井深测量的准确性。
• 接单根、起下钻等工况识别率达到100%，确保在各种工况下都能准确判断并计算井深。
• 井深误差小于0.02米，相较于传统方法，显著提升井深测量的精度和稳定性。

2. 竞争优势：

• 本技术通过融合激光测距和视觉AI技术，实现了井深测量的智能化和高精度，解决了传统方法中的痛点问题。
• 技术的研发将为未来无人录井仪的研制提供关键技术支持，推动录井工程向更高水平的智能化、自动化发展。

3. 创新性：

• 本技术提出了全新的井深测量方法，将激光测距和视觉AI技术相结合，实现了技术上的创新。
• 工况智能识别技术的研发，为钻井作业的智能化监控和管理提供了新的思路和方法，具有显著的创新性和实用性。