Очевидно, с увеличением n точность формирования измерения повышается и при n=4 и при n=8 вполне удовлетворительна. Кроме того, для выявления тенденций в изменении состояния процесса бурения точность формирования измерений различных параметров может быть неодинаковой. Например, механическую скорость и крутящий момент (мощность), как наиболее информативные параметры необходимо измерять с большой точностью (n=8), чем осевую нагрузку и частоту вращения (n=4).

Для параметров расхода промывочной жидкости и давления на насосе, изменения которых носят пульсирующий характер, можно ограничиться n=2.

Параметры обрабатываются не в физических единицах параметров бурения, а в некоторых абстрактных единицах (кодах АЦП), пропорциональных измеренному напряжению сигнала с соответствующего датчика. Следующий этап формирования измерения – масштабирования, т. е. перевод значений измерений, выраженных в кодах АЦП, в физические единицы. Такое преобразование осуществляется следующим образом:

,

где - значение i – го параметра бурения в физических единицах; - масштабный коэффициент i – го параметра; - значение i – го параметра в кодах АЦП.

Для некоторых параметров требуется дополнительная математическая обработка, связанная с особенностями их измерения. Например, при измерении осевой нагрузки на породоразрушающий инструмент необходимо учитывать вес снаряда в зависимости от того, как производится бурение: с дополнительной нагрузкой или разгрузкой. Такая дополнительная обработка осуществляется специальными подпрограммами, учитывающими конкретные характеристики буровых установок и датчиков технологических параметров. В системе автоматического управления процессом бурения должна быть реализована возможность изменения определенных характеристик подсистемы опроса и первичной обработки информации путем ввода в систему соответствующих данных с пульта оператора системы. К таким характеристикам относятся период измерения параметров , количество опросов в измерении, Масштабные коэффициенты, выбор требуемой подпрограммы обработки. Данные изменения должен производить специалист службы КИП экспедиции или партии при проведении наладочных и проверочных работ.

Как указывалось выше, оценка и прогнозирование изменений состояния процесса бурения осуществляется путем формирования и анализа временного ряда (тренда) каждого из измеряемых параметров. Непосредственно анализ трендов, оценка и прогнозирование изменений состояния процесса производится другими подсистемами системы автоматического управления процессом бурения. Задача подсистемы сбора и первичной обработки информации – формирование тренда, который, с точки зрения программной реализации, должен представлять собой массив ячеек памяти, в котором хранятся значения параметров, упорядоченные во времени.

Такой массив памяти формируется с использованием так называемой стековой организации хранения данных, суть которой заключается в том, что в массиве памяти фиксированного объема N , содержащего N значений определенной переменной, новое (N + 1) значение данной переменной помещается в этот массив (стек) за счет исключения из него по определенному правилу одного из N элементов. Правилами записи в стек могут быть ”первый пришел – первый ушел”, ”первый пришел – последний ушел” и т. п. В данном случае стековая организация хранения данных организована следующим образом.

Часть объема ОЗУ ЭВМ, в котором организована оперативная информационная база, разделена на блоки, включающие по 64 ячейки памяти. Число таких блоков равно максимальному количеству параметров и показателей процесса бурения, используемых в системе. Каждый из таких блоков является стеком соответствующего параметра; запись информации во все стеки осуществляется по правилу ”первый пришел – первый ушел”. Пусть в момент времени в каком либо стеке, например стеке измерений , находилось 64 предыдущих значений (рис. 7.2) ,( , , …,).