Drillbotics竞赛对来自世界各地的学生团队提出了挑战，要求他们设计、制造和操作能够通过岩石样本自动钻出垂直井眼的小型钻机。评判团队的标准不仅包括钻井速度和井眼质量，还包括他们在设计和建造钻机方面的知识。该竞赛由石油工程师协会(SPE)钻井系统自动化技术分部(dats)赞助，2015年有4支队伍进入决赛，2016年有5支队伍进入决赛。
在2014-2015年，也就是该竞赛的第一年，我们的德克萨斯大学奥斯汀分校(UT Austin)团队凭借独立自主的设计nanoRIG进入了决赛。在2015-2016年的比赛中，我们再次进入决赛(图1)，使用nanoRIGv2成功钻穿了30平方厘米的岩石样品。利用Simulink实现了nanoRIGv2的实时控制系统金宝app®、S金宝appimulink Real-Time™和Speedgoat目标硬件。这是一个显著的改进，在上一年的设计，使用Windows®计算机带有数据采集模块和手写的C代码。通过利用Simulink，团金宝app队能够花更多的时间改进硬件和测试控制策略，而不是调试低级驱动程序。通过加强设定点跟踪和钻井优化，钻井性能也得到了改善。
Drillbotics的岩石样本含有多层未知成分，其中一些成分呈一定角度，使得垂直钻井非常困难。我们的实时控制器能够快速响应这些变化的条件，使我们的钻机能够保持垂直井眼，并在保持一致的钻进速度和钻压(WOB)的同时，最大限度地提高机械钻速(ROP)。
图1所示。2015-2016年nanoRIGv2团队。从左至右:吴谦、韩润琪、罗曼·肖尔、沃尔特·梅菲尔德、梅利莎·李。照片由SPE dsat Drillbotics的Fred Florence提供。
搭建和测试钻机和钻柱
为了建造nanoRIGv2，我们重新使用了我们第一台钻机的许多组件，包括结构框架、步进电机、顶驱、绞车和泥浆泵(图2)。为了容纳比nanoRIGv2所用的样本更小的样本，我们添加了一个独立底座，提高了钻机的机动性，以及一个直列钻柱扭矩传感器。以及钻柱底部钻具组合(BHA)中的传感器，包括测量振动的加速度计(图3)®确保新基地的组件足够坚固，以支持钻机的运行。金宝app
图2。nanoRIGv2的原理图。
图3。带有钻头和稳定器的底部钻具组合。
在钻机的早期测试中，我们尝试了WOB和电机转速设定值的各种组合。测试发现了一个我们没有预料到的问题:当电机在170 - 320 rpm范围内运行时，钻柱发生结构共振，振动的严重程度与钻压相关。我们知道，在钻井过程中，我们必须避免这个问题。
开发控制系统
我们最初的nanoRIG设计的一个缺点是传感器输入和通过电机驱动的控制系统响应之间的延迟相对较长(0.5 - 2秒)。由于延迟一秒或更长的时间，系统无法对岩层的变化做出足够快的反应。第二个缺点是我们手写代码中的错误偶尔会导致控制软件崩溃。使用nanoRIGv2，我们想要最小化延迟，并消除手动编写低级控制代码的需要，因此选择使用Simulink Real-Time和Speedgoat系统。金宝app
nanoRIGv2控制器处理来自多个传感器的输入，包括应变片(用于计算钻压)、扭矩传感器和BHA中的加速度计。利用这个输入，控制器为齿轮牵引步进电机(提高和降低钻头)和顶驱电机(向钻柱提供扭矩)产生模拟电压。每个电机都使用内部控制器，并提供近乎瞬时的反馈来控制输入。
我们在Simulink中对控制器建模，在应变片输入中添加过金宝app滤器，以减少步进电机和钻井振动引起的噪声。为了管理比例控制器和PID控制器的设定值，我们在MATLAB中实现了一个简单的状态机监控控制器。这个状态机定义了六种操作模式:初始化、跳入、标记、钻取、跳出和备用(图4)。状态机的未来实现将使用statflow®；然而，最初的实现在我们的Simulink模型的嵌入式MATLAB代码块中使用了一个简单的开关语句。金宝app
图4。监控控制算法的状态图。
为了帮助我们在钻井过程中监控系统，我们使用MATLAB和Simulink创建了两个可视化工具。金宝app第一个是钻井状态显示，显示活动状态以及当前的钻井数据和设定点。
第二种用于手动控制钻机，是一组4个刻度盘，用于指定RPM和ROP设定点，以及起下钻深度和钻井目标深度。图5显示了这两种显示器，以及我们安装在钻井平台上的监控摄像头的图像。通过将网络摄像头放置在钻柱附近，我们可以监测钻柱的振动和弯曲，而无需接近移动的机械。
图5。在Simulink Real-Time Explorer中创建的钻井状态可视化和金宝app在Simulink中创建的手动控件。插入的照片通过摄像机进行现场直播，提供了钻井活动的俯视图。照片由SPE dsat Drillbotics的Fred Florence提供。
使用实时控制器进行测试
我们在自己的岩石样品上测试了我们的钻机和控制器，其中有倾斜的石灰岩和砂岩层，以模拟竞争样品。我们使用Simulink real-time生成Simulink模型的实时控制软件，并在Speed金宝appgoat目标硬件上运行该应用程序，该硬件连接钻机的传感器和电机。随着监控算法逐步进入钻机的运行状态，实时应用程序每秒处理1000次传感器输入，并根据需要调整电机转速，以保持钻压和转速设置值。
竞争的一天
在比赛当天，来自dsat的代表来到UT Austin观看我们的钻井作业。根据竞争要求，我们以160转/分的保守速度开始，以证明系统运行平稳。我们很快通过了安全检查，使裁判满意，并将速度提高到设计的340转/分。因此，我们将钻进速度从0.5厘米/小时提高到近10厘米/小时。钻井速度的提高证明了控制器能够以更快的速度改变状态和适应。评委们表示，Simulink可视化的钻机状态和性能帮助他们建金宝app立了对系统安全性和性能的信心。
测试进行得很顺利，但我们确实遇到了一些障碍。在发现BHA中的稳定器对于我们安装的井口来说太大后，我们不得不重新开始钻井过程。我们还经历了数据丢失，因为我们没有考虑到长时间的钻井过程导致的大文件大小。
尽管有这些小挫折，nanoRIGv2还是成功地在整个岩石样品上钻了一个垂直孔。每一层的孔直和光滑均匀,干净的墙壁(图6)。这种级别的性能是可行的,因为我们用仿真软件创建实时控制应用程序反应立即岩石样本的变化不同的钻头通过层硬度和空气间隙层。金宝app
图6。(a) - (e):在岩层中钻出的井眼。(f):用来钻孔的钻头。
为明年的比赛做准备
在明年的竞赛中，sats委员会取消了WOB限制，并将电机的允许马力从2.5 HP提高到25HP。我们的团队计划使用Simulink和Simu金宝applink Real-Time来开发一个增强的控制器，它将利用新的指导方针，同时解决我们认为可以改进的现有控制设计方面的问题。
我们计划在2016-2017 Drillbotics竞赛中做出的主要改进之一是利用statflow实现监控状态机。我们还计划实施一个自动流程，以确定最佳的WOB和RPM值组合，以响应钻井环境的变化，以最大限度地提高钻井速度，最大限度地减少钻井故障。
罗曼现在是卡尔加里大学(University of Calgary)的助理教授，他正在那里组建一个新的Drillbotics团队。该团队计划使用Simulink进行控制设计，将在2016-2金宝app017学年的Drillbotics竞赛中与UT Austin团队和其他团队直接竞争。
