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对随钻测量系统的设计进行了整体的探讨，将系统分为三个小部分单独的进行介绍，第一部分是井下的信号发送部分，主要介绍了以DSP为核心的信号发生器发送信号的原理，井下的传感器在接收到井下的一些测井参数之后，将其发送到DSP中，DSP按照事先约定好的通信协议对信号进行编码，然后通过控制无刷电机产生连续的压力波，通过泥浆液向井上传输。在第二部分中主要介绍了各种传输介质，其中包括有线传输方式和无线传输方式，通过比较各种传输方式的特点和性能，选定了泥浆液作为最终的传输介质，泥浆液将井下信号发送部分产生的连续波向井上传输，最终被第三部分中的井上传感器接收到，接收到的信号经过去噪处理后被地面计算机接收，信号译码后就可以得到井下的测井参数，计算机可以根据测井参数来选择井下最优控制方式，然后向井下发送控制命令，这就构成了一个可以相互通信的随钻测量系统。在随钻测量系统中，噪声是随机产生的，噪声频率可能与调制信号所采用的信号的频率非常接近甚至相同，采用这样固定的信号频率产生的后果是最终的数据接收误码率会非常高或者接收不到正确的信息。为了增强系统对环境的适应能力，将采用多频率的调制信息来完成信号的传输，这种方式的好处是能够根据噪声等其他环境因素的变化而重新选择传输方式，选择一种对数据传输最有利的数据传输方式。针对泥浆连续波随钻测量数据传输误码率预测精度低、数据传输过程中易受干扰信号影响等缺点，在分析了BP神经网络广泛的映射能力和混沌优化全局收敛能力的基础上，构建了一种改进的混沌优化BP神经网络算法，该算法能够有效的避免BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的问题，具有较强的泛化能力和预测能力，可以用于泥浆连续波数据传输误码率预测。在小样本数据的情况下，建立基于改进的混沌优化BP神经网络的泥浆连续波数据传输模型，仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。