1. 引言
随钻测井技术作为复杂储层勘探中地质导向的核心手段，在页岩气水平井轨迹引导、深水油气藏实时评价等场景中，承担着地层参数动态解析的关键任务[1]。其核心技术挑战之一在于，受泥浆脉冲信道低带宽特性的制约(单次传输量仅为KB级[2])，需在井下完成8通道原始波形的时差计算，而传统CPU架构因采用三重循环串行计算模式，难以满足实时性需求[3]。尽管FPGA凭借并行计算优势，已在测井数据压缩、电磁波测量等领域实现10倍以上的处理加速，但其在自适应短时聚类(STC)算法的工程化应用中，仍面临双重技术瓶颈：
一方面，STC算法中相关系数的分子(叠加能量)与分母(总能量)计算存在强数据依赖关系，导致传统并行架构的计算效率仅能达到40%~50% [4]，无法突破串行计算的固有局限；另一方面，在高温工况(如120℃)下，FPGA逻辑单元的延迟特性会发生漂移[5]，使得现有硬件设计难以同时兼顾计算精度与运行可靠性。虽有现有研究通过优化搜索策略与窗长设计，在一定程度上提升了算法的鲁棒性[6]，但尚未解决数据耦合导致的并行效率瓶颈与温度敏感引发的时序稳定性问题。因此，构建低数据依赖的并行计算模型，并实现高温环境下的可靠时序设计，已成为随钻测井实时慢度提取的关键技术突破口。
针对上述技术瓶颈，本文提出一种基于FPGA的解耦并行计算架构：通过分离分子、分母计算路径构建独立流水线，结合任务级、数据级、指令级三级并行策略，实现高温环境(120℃)下的时序裕量优化与资源效率平衡。该方案在满足API标准精度要求的前提下，将单帧数据处理时延缩短至毫秒级，硬件资源占用率降低30%以上，为高温高压复杂环境下的实时测井作业，提供兼具实时性与可靠性的工程解决方案。
2. 随钻方案设计
2.1. 经典STC算法数学原理
声波测井中，地层慢度(Slowness)表征声波在地层中的传播速度倒数，其精确提取对地层评价至关重要[7]。经典短时聚类STC算法基于阵列接收器信号的时间相关性分析，通过构建归一化相关系数矩阵实现时差提取。对于N个间距为d的接收器阵列，其接收信号为{X1 (t), X2 (t), ..., Xn (t)}，时间窗T内的慢度相关系数函数定义为：
其中，s为待求慢度值、N为通道数、
为固定时间窗长。算法通过遍历慢度搜索空间S与时间滑动窗口T，寻找使ρ (s, T)最大化的慢度值s，以此完成时差提取。
2.2. 井下边缘计算策略
由于泥浆脉冲信道带宽受限，无法实时上传单通道256 KB的原始波形数据。本文采用“数据在哪产生，就在附近处理”的边缘计算策略[8]，通过FPGA在井下完成8通道声波数据的采集与STC算法处理，直接提取慢度值等关键参数(如图1所示)。经该策略处理后，传输数据量可减小至原始波形数据的0.4%，能够满足实时传输与处理的需求。
Figure 1. Downhole edge computing architecture
图1. 井下边缘计算架构图
3. 基于FPGA的并行架构设计
在FPGA硬件平台上实现STC算法的核心，在于构建高效的数据处理流水线。本文采用模块化设计，将算法映射为四级硬件执行单元，具体流程如下：首先，通过地址生成模块计算各接收器通道的时差偏移地址，利用BlockRAM存储8通道原始波形数据(数据格式为16位有符号，每通道512个采样点)；其次，在延迟补偿模块中，采用可配置移位寄存器阵列实现波形重对齐，补偿公式为t_s = t + s × (m − 1) × d(其中s为慢度，m为通道号，d为接收器间距)；随后，进入核心计算模块，同步执行多通道叠加与能量计算；最后，通过除法器与峰值检测模块输出最优慢度值。整个架构采用100 MHz全局时钟驱动，通过状态机控制各模块的协同工作，实现从原始波形输入到慢度值输出的端到端处理[9]。
3.1. 分子/分母解耦计算
Figure 2. Numerator/denominator decoupling calculation flow chart
图2. 分子/分母解耦计算流程图
将相关系数的计算分解为独立的分子计算路径与分母计算路径(如图2所示)，具体设计如下：
1) 分子计算(MOL)：采用流水线加法树实现多通道信号的叠加与平方运算，其计算公式为：
2) 分母计算(DEN)：通过并行平方累加器计算各通道的能量和，其计算公式为：
该解耦设计消除了传统串行计算中分子与分母之间的强数据依赖，使得MOL与DEN的计算无需相互等待中间结果，可独立、并行地执行，显著提升计算效率。
3.2. 算法流水线设计
为突破关键路径对系统性能的限制，本文设计四级流水线处理架构，各阶段功能如下：
Stage1 (数据对齐级)：通过动态地址计算并行读取八通道波形数据，同时集成FIR滤波模块进行噪声抑制预处理，为后续计算提供高质量数据输入。
Stage2 (延迟补偿级)：采用可配置移位寄存器实现时差补偿，支持慢度搜索步长的动态调节，增强算法对不同地层条件的适应性。
Stage3 (并行计算级)：基于解耦架构构建分子项(MOL)与分母项(DEN)的独立计算流水线，通过进位链技术优化32位加法器结构，将关键路径延迟从15.2 ns显著缩减至7.7 ns。
Stage4 (峰值决策级)：调用高精度除法IP核执行相关系数运算，结合双指针滑动窗口机制实现局部峰值检测[10]，确保最优慢度值的准确提取。
该流水线架构通过层级化任务划分与深度优化，在满足严格时序约束的条件下，成功将系统工作频率从基准方案的50 MHz提升至100 MHz。
3.3. 滑动时窗数据复用
在FPGA实现的STC算法中，当固定慢度s遍历参数t时，时间窗设置为200 μs，每道波形在该时间窗内包含20个数据点，且时间窗每次滑动步长为10 μs。现有算法在时间窗滑动过程中，需对遍历的各通道数据进行重新计算与累加，未充分利用前一时窗中的重叠数据——具体而言，前一时窗内有19组数据可直接复用于下一时窗的计算，无需重复运算。
针对上述问题，本文提出一种基于滑动步长的时窗数据分块复用方法：将时窗数据按滑动步长(10 μs)划分为重叠部分与非重叠部分，利用双寄存器组对分块数据进行缓存与更新。其中，重叠部分的19组数据直接继承前一时窗的计算结果，仅对新增的1组数据进行实时计算。该方法通过数据复用机制，显著减少重复计算量，有效优化FPGA资源利用率与算法执行速度。
3.4. 误差控制
声波测井原始波形数据采用16位有符号整数格式(范围−32,768~+32,767)，在STC算法的硬件实现中，分子(MOL)和分母(DEN)通过整数累加避免了小数误差，但除法运算(ρ = MOL/DEN)必然产生小数部分。直接采用四舍五入截断策略在多次计算后会累积误差，这也是目前在硬件上实现STC算法导致相关系数峰值位置偏移影响时差提取精度的主要因素[11]。
通过扩展分子位数并引入动态移位，在除法运算前将分子部分扩大
，使最终结果能保留更多有效位，从而提升峰值检测的分辨率。考虑提升精度与硬件资源的平衡选择k为14，即将分子扩展8192倍达到保留近4位小数的目的。我们随机选取500组数据进行测试得到最大误差与平均误差如表1所示。
Table 1. Accuracy comparison table
表1. 精度对比表
除非方式 |
最大误差(μs/ft) |
平均误差(μs/ft) |
误差率 |
直接除法 |
3.12 |
1.37 |
高 |
位数扩展后除法 |
1.15 |
0.46 |
低 |
4. 实验与结果分析
4.1. 实验设置
4.1.1. 硬件平台
采用XilinxArtix-7XC7A100TFPGA开发板(速度等级2，封装FGG484)。系统核心时钟频率为100 MHz (通过MMCM生成)，工作温度范围为−40℃~125℃。资源分布情况为：Slice寄存器占比15%，查找表(LUT)占比24%，数字信号处理器(DSP48E1)占比90%，块随机存取存储器(BRAM)占比3%。
4.1.2. 数据来源
实验数据来源于中国石油集团测井有限公司(CPL)提供的XX油田页岩气水平井实测数据。接收器阵列配置为8个接收器，接收器间距为0.5 ft。数据深度覆盖范围为1000~2200 m (垂深)，包含2个岩性界面(砂岩、页岩交替)。数据规模为8000个深度点，采样间隔为0.15 m，单深度点数据量为8通道 × 512采样点 × 16 bit。数据已通过FIR低通滤波(截止频率20 kHz)去除泥浆泵噪声干扰。
4.1.3. 算法参数配置
STC算法的慢度搜索范围为0~200 μs/ft (对应声波速度5000~1250 ft/s)，搜索步长为1 μs/ft；时间偏移范围为0~360采样点，接收器间距为0.5 ft；滑动时间窗设置为200 μs。
4.1.4. 对比方案
采用MATLAB在Inteli7-10750HCPU上实现STC算法，以此作为性能对比基准。
4.2. 处理速度对比
实验结果显示，本文提出的FPGA方案处理8通道32k采样点数据时，单点时延为0.8 ms；相比之下，CPU方案的处理时延为0.8秒/帧，传统FPGA处理方案的处理时延为4 ms。由此可见，本文FPGA方案较CPU方案加速800倍，较传统FPGA处理方案加速16倍，能够满足实际钻进速率下的实时性需求。
4.3. 高温测试
在常温环境下，通过热风枪对FPGA进行持续加热，利用XilinxVivado的TemperatureCycling工具监测关键路径时延变化：在25℃时，关键路径时延为7.7 ns；当温度升至120℃时，关键路径时延增至9.4 ns (如图3所示)。相应地，时序裕量从2.3 ns降至0.6 ns，但仍满足建立时间要求。对1个深度点数据进行循环测试，结果显示慢度误差标准差稳定在±1 μs/ft，验证了寄存器重定时技术在提升高温环境下时序稳定性的有效性。
Figure 3. FPGA temperature and delay relationship curve
图3. FPGA温度与时延关系曲线
4.4. 精度验证
随机抽取500组数据进行精度对比分析，结果显示：慢度提取平均误差为0.68 μs/ft (标准差 ± 0.15)，优于API标准规定的2 μs/ft [12]。在120℃高温环境下，通过寄存器重定时技术，时序裕量达到0.32 ns，较传统FPGA方案(<0.1 ns)提升3倍，确保系统长期稳定运行。典型地层处理结果如图4所示，FPGA处理数据与MATLAB处理数据的吻合度达98.6%，进一步验证了方案的精度可靠性。
Figure 4. Comparison of MATLAB and FPGA data
图4. MATLAB与FPGA数据对比
4.5. DSP资源高占用率的成因与影响分析
本实验采用XilinxArtix-7XC7A100TFPGA，其DSP48E1资源占用率达90%，具体成因及影响如下：
高占用成因：一是STC算法分子(多通道叠加–平方)与分母(多通道平方–累加)为算术密集型运算，需依赖DSP的乘法–累加能力保障实时性；二是8通道并行处理架构下，各通道独立运算使DSP需求按通道数倍增；三是分子位数扩展(k = 14)以控制误差，需DSP支持宽位运算及动态移位预处理，进一步消耗资源。
潜在影响：可扩展性上，资源接近上限，无法支撑动态窗长算法融合或通道数升级，扩展需更换高端FPGA；功耗与稳定性上，DSP高占用加剧井下120℃环境下芯片发热与延迟漂移，增加供电负担；成本上，资源拥堵延长调试周期，后续升级需更换高价芯片及配套模块，推高成本。
后续可通过DSP分时复用、算法算术复杂度简化，平衡性能与资源消耗。
5. 结论
本文提出的FPGA-STC方案通过解耦并行架构与多级流水线设计，在随钻测井时差提取效率方面实现显著提升，具体性能优势如下(如表2所示)：
实时性突破：单帧数据处理时延降至0.8 ms，能够满足快速钻进场景下的实时性需求；
高温可靠性：借助寄存器重定时技术，在120℃高温环境下时序裕量达到0.32 ns，可适应井下恶劣工况；
精度效率优化：通过Q16.16定点量化设计，将慢度提取平均误差优化至0.68 μs/ft，同时降低硬件资源占用率。
Table 2. Performance comparison table
表2. 性能对比表
指标 |
CPU (i7-10750H) |
传统FPGA方案 |
本文FPGA方案 |
单点处理时延 |
0.8秒 |
4 ms |
0.8 ms |
加速倍数 |
1 |
200倍 |
1000倍 |
高温时序裕量(120℃) |
— |
<0.1 ns |
0.32 ns |
资源占用(LUT) |
— |
40% |
27.8% |
慢度误差(μs/ft) |
— |
1.37 |
0.46 |
未来可进一步融合动态窗长自适应算法，提升非均质地层的鲁棒性，为随钻测井装备的智能化、低功耗发展提供技术支撑。