【摘 要】
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在石油勘探领域,高温环境导致电子仪器的散热条件恶化,对测井仪器的热管理提出了迫切的需求。面向高温测井仪的热管理需求,针对其中的温度测量和热预测问题开展研究。基于SiP系统级封装技术设计了可在环境温度200℃下工作的温度测量电路,将温度数据采集和处理相关的FPGA、DSP、SRAM封装为一个Si P器件,采用比例测量方法设计温度测量电路,解决了测井高温环境中的温度测量需求。对温度测量电路的误差分析表
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在石油勘探领域,高温环境导致电子仪器的散热条件恶化,对测井仪器的热管理提出了迫切的需求。面向高温测井仪的热管理需求,针对其中的温度测量和热预测问题开展研究。基于SiP系统级封装技术设计了可在环境温度200℃下工作的温度测量电路,将温度数据采集和处理相关的FPGA、DSP、SRAM封装为一个Si P器件,采用比例测量方法设计温度测量电路,解决了测井高温环境中的温度测量需求。对温度测量电路的误差分析表明,器件的温度特性是引起测量误差的主要因素,在高温时,温度测量误差显著增大。研究了含有保温瓶的测井仪器,其在井下长时间工作过程中,内部电路复杂,不易建立准确传热模型,考虑到仪器内部连续的热惯性特征,基于测量得到的温度时间序列数据,建立一种数据驱动式的温度预测方法。现有的基于自适应扩展卡尔曼滤波的温度预测算法的计算对测井仪器中的嵌入式设备而言较为复杂,无法在测井仪器中实时应用。设计并实现了一种改进的自适应卡尔曼滤波温度预测算法（IAKF）,该算法将温度状态转移矩阵作为系统自适应辨识参数,以适应仪器内部热力学流通过程对系统状态转移矩阵产生的影响,不仅获得较好的预测精度而且简化了运算,分析和测试结果表明,该算法性能稳定,较好地解决了测井高温环境下的实时温度预测问题。为进一步提高预测精度,减少温度时间序列中非高斯噪声带来的影响,设计了一种基于XGBoost回归模型温度预测方法,该方法采用了K-fold交叉验证与网格搜索法相结合的方式进行模型训练和超参数调优,仿真测试和高温实验表明该方法有效地提高了温度预测度精度。
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