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在随钻测井作业中,随钻核磁测井仪(LWD-NMR)钻井时对井下储层流体实时测量。在钻进的过程中,由于钻头与岩石发生摩擦,测井仪处在一个复杂多变的运动中,导致测井质量不理想,而提高测井准确性和钻井效率的重要途径是获取仪器横向振动位移数据。因此,在随钻测井中,通过安装在钻头部位的二轴加速度传感器获取钻井仪器的振动加速度信号。理论上,对加速度信号两次积分即可获得测井仪的位移信号。但由于实际所获取的加速度信号中含有直流偏置和随机噪声,如果直接对加速度信号两次积分获取位移,则会产生相当大的趋势项和随机噪声项,趋势项可以通过多项式拟合或者频域积分去除,而随机噪声项去除难度较大。为此,本文在综合分析随钻运动机理和随机噪声项产生的原因的基础上,探讨了新的方法,主要内容如下:(1)分析了测井仪器所面临的难题,简要剖析了随钻钻具的受力情况,并解析了其4种运动形态;然后依据核磁共振测井原理,验证了钻头的横向振动对测井回波信号质量影响最大。最后论述了2轴加速度传感器和磁力计共同检测钻头横向振动的方法,同时根据检测结果获得位移的算法。(2)参与研制运动测量电路系统,由调理模块、电源模块、ADC采集模块及FPGA与DSP构成,针对以往信号采样分辨率低、转换速率低等缺点,对信号调理采集电路进行了改进,并绘制了运动测量电路的原理图和pcb,且经过振动试验测试,运动测量电路采集的加速度功率谱,其误差在百分之五以内,满足检测加速度的要求。(3)采用卡尔曼滤波算法对加速度信号进行处理,首先在Matlab中实现Kalman滤波算法并确定Kalman系数,然后采用FPGA实现此算法,并使用FPGA辅助工具DSP Builder搭建Kalman滤波模型,依次经过Simulink模型、Modelsim功能仿真等,并对两者的去噪效果做对比,其误差分析指标表明FPGA实现的Kalman滤波效果几乎达到了Matlab程序实现的效果。