题目：基于惯性器件的油井轨迹测量研究

惯性测量具有磁性测量不可比拟的优势，已成为井眼轨迹测量技术发展的一个重要方向。高精度惯性陀螺器件通常体积较大，受井眼空间的限制，难以实现井下三轴IMU的测量安装。论文结合钻井技术对井眼轨迹测量的需求以及现有陀螺技术的发展，提出将小体积、低精度IMU应用于定向井的近钻头随钻测量，探索提高系统测量精度的方法，较为系统地研究了高精度惯性随钻测量的理论与方法，具有重要的理论意义和工程应用价值。论文首先对欠陀螺配置的测井算法进行仿真研究，系统分析了基于单轴陀螺和基于双轴陀螺的测量算法误差，着重对单轴陀螺连续算法进行改进，通过仿真验证了改进算法的正确性；针对（Oy+Oz）双轴陀螺连续算法的局限，提出了一种新的误差补偿方法，扩展了双轴算法的应用范围。在以上算法误差分析基础上，提出了基于小体积、低精度IMU进行井眼轨迹惯性随钻测量的研究方案，重点解决欠陀螺配置的测量算法受井斜角范围限制的问题。围绕低精度IMU纯惯性测量精度低、长时间测量误差随时间积累大的问题，通过发掘井下可用辅助信息，研究提高长时间惯性测量精度的理论和方法：深入研究了辅助信息——轨迹井深/轴向速度的引入方法；在此基础上提出一种基于轴向速度更新的组合测量方法；设计了KF组合滤波器，采用反馈校正的方式实时估计补偿惯性测量误差。仿真研究表明，轴向速度更新组合的方法能够有效补偿惯性器件误差的影响，提高低精度IMU长时间测量的姿态精度和位置精度。进一步分析了测井中更多的局部可用信息和局部有效方法，提出了在不同阶段进行不同量测更新的KF组合随钻测量方法。采用低精度MEMS IMU对该方法进行实验验证，结果表明，该方法能够有效抑制MEMS器件随机常值误差的影响，在长时间测量中保持MEMS IMU的姿态和位置误差不随时间发散。针对在连续轴向速度更新信号丢失时速度和位置测量恶化的问题，深入分析了惯性测量误差方程以及卡尔曼滤波器结构，指出KF线性模型在更新中断时难以有效补偿惯性测量中的非线性误差；提出利用FOS非线性方法在更新中断时对惯性误差进行建模补偿，并以惯性速度误差为对象设计了一种FOS自适应建模算法，有效降低了更新中断时KF组合随钻测量中出现的较大速度误差和位置误差；通过进一步分析连续量测更新丢失对各个惯性测量输出的影响，提出了一种扩展FOS/KF方法，完善了基于低精度IMU进行惯性组合随钻测量的理论。基于MEMS IMU的实验结果表明，该方法能够自适应处理长时间测量中的各种更新中断问题，在更新中断时间段内有效抑制了多种非线性误差的影响，保持了姿态、速度和位置的长时间测量精度。针对石油测井的现场实验成本高、难度大等问题，设计了一套MWD地面测试系统，该系统在地面即可实现模拟井下随钻测量的测试实验；完成了系统的硬件平台设计和软件控制编程，采用MEMS IMU分别进行了模拟旋转导向和滑动导向近钻头随钻测量的室内实验，对上述KF组合随钻测量方法和扩展FOS/KF方法进行了实验验证。最后，总结论文所研究的成果和创新点，并分析展望未来进一步的研究工作。