贝克休斯提高油气钻井设备精度
“我们通过我们的设计专长和知识为客户增加价值，而不是通过编码。金宝app通过将我们的资源和重点从代码实现转移到系统设计和系统级测试，Simulink和嵌入式编码器使我们能够加速开发。”
贝克休斯的英戈尔夫·沃瑟曼
随着可开采的石油和天然气储量越来越少，石油公司通常不得不钻几公里长的三维井来开采新的油藏。在钻井过程中，需要精确的转向控制，以最大限度地接触储层，避免撞击现有井。
贝克休斯正在开发先进的定向钻井服务，该服务结合了算法，可以帮助油气运营商精确地将井眼定位在储层中。在井下剧烈振动环境下，这些算法在嵌入式处理器上运行，在钻井过程中精确测量井眼的倾角和方位角。贝克休斯工程师使用基于模型的设计来开发和改进算法，减少对现场测试的依赖。
贝克休斯信号处理和控制部门经理Oliver Hoehn博士说:“在我们的行业中，现场测试既困难又昂贵。基于模型的设计使我们能够创建一个模拟的井下环境，并运行硬件在环测试，以验证开发中的新想法，并在将其部署到现场之前验证我们的固件。”
挑战
利用磁力计和加速度计的信号计算钻井系统的倾角和方位角。井下振动和冲击会扭曲这些信号，导致井眼位置的不确定性随着井深的增加而增加。贝克休斯以前用C语言手工编写测量算法来处理传感器信号。然而，对于某些复杂的钻井场景，该公司认为系统性能可以显著提高。
由于工程团队缺乏钻井系统的模型，他们无法复制现场遇到的场景，也无法在整个系统中测试算法。因此，很难比较算法实现。此外，该公司发现用C语言手工编码算法很容易出错，并且经常产生与原始规范不匹配的实现。
解决方案
贝克休斯使用MATLAB进行基于模型的设计®和仿真软金宝app件®建立新的发展流程。他们首先在桌面模拟中测试他们现有的算法，然后使用建模和自动代码生成来改进算法。
通过使用Simulin金宝appk，贝克休斯工程师创建了一个环境模型，可以捕捉井下冲击和振动的影响，以及传感器模型，包括滤波器、模数转换器和其他电气和机械部件。
然后，该团队使用s函数创建了现有C算法的Simulink块。金宝app他们将这些模块与环境和传感器模型结合起来，运行系统级模拟。
与贝克休斯的其他专家一起，该团队创建了测试用例来复制钻井场景，并在Simulink中运行模拟，以测试这些场景中的现有算法。金宝app
该团队使用模拟的结果来调试和改进他们现有的C算法，并指导硬件设计的改进，包括模拟滤波器。
为了进行硬件在环(HIL)测试，团队使用嵌入式编码器从环境和传感器模型生成代码®并将其部署到实时处理器上。这种设置使团队能够第一次在实验室中运行整个系统的测试，包括算法、传感器和环境。
仿真和HIL结果的分析揭示了算法改进的机会，该团队通过在Simulink中重新设计和改进原始C算法来实现算法改进。金宝app在这个阶段，团队为新设计中的每个功能开发了Simulink单元测试。金宝app这些测试在整个开发过程中持续运行。
他们使用Simuli金宝appnk Check™和Simulink Coverage™来检查是否符合MathWorks Automotive Advisory Board (MAAB)建模标准，并测量测试用例的模型覆盖率。
使用嵌入式编码器，他们从Simulink算法模型中为其生产的浮点处理器生成系统代码的算法部分。金宝app这大约占整个系统代码的一半。
该小组与贝克休斯内部的其他工程团队共享他们的系统模型，使这些团队能够在他们自己的项目上运行系统级测试。
结果
尽量减少昂贵的现场试验。Hoehn说:“一次现场测试的成本可能超过10万美元，即使是这样的成本也无法复制我们客户遇到的复杂场景。”基于模型设计的模拟和HIL测试使我们能够模拟现实条件，减少现场测试。”
未来开发工作减半。Hoehn说:“我们使用Simulink和Embedded Coder开发的用于HIL测试的模型库和框架已经金宝app被其他贝克休斯团队使用。“在未来的项目中，我们预计这种重用将使算法系统开发所需的资源减少50%。”
固件质量提高。Hoehn说:“我们已经看到了基于模型设计的固件质量的显著提高，从而提高了可靠性和可重用性。”贝克休斯系统架构师Ingolf Wassermann补充说:“我们现在有了一个一致的HIL测试设置，我们可以用它来衡量我们在质量改进方面的进展，这改善了我们的整个开发过程。”
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