基于近钻头测量数据的异常振动预警方法研究

作者：张涛; 刘岱轩; 刘伟; 李玉梅

来源：石油机械, 2023, 51(10): 16-66.

DOI：10.16082/j.cnki.issn.1001-4578.2023.10.003

• 近钻头测量
• 异常振动预警
• 井下振动分析
• 时间序列
• Informer

钻井过程中，时常由于钻井参数、钻具组合与地层之间不匹配等因素，导致底部钻具异常振动，进而导致钻具损坏、钻井效率降低、井眼质量不合格等。为此，建立基于Informer时间序列的井下异常振动预警模型；基于近钻头振动数据时频域特征，标注正常振动和异常振动数据集，将井下振动经过小波变换后的均值和均方根值作为输入量进行预警模型训练；利用测试集数据测试预警模型的有效性。研究结果表明：在长序列预测结果上，该模型的建立相较于LSTM模型，EMS降低了70%,预测精度提高。同时针对井下振动均值的长序列预测，可提前90 s判断黏滑振动的发生。该预警模型的建立可以有效识别和预警井下异常振动，降低钻井风险，为进一步建立先进的智能钻井系统提供一定的技术基础。

• 出版日期2023
• 单位中国石油集团工程技术研究院; 北京信息科技大学