钻头钻进不同介质时的振动信号特征识别研究

摘要：

钻井作业中,钻头破碎岩石产生振动,利用该振动特征可以实时反映钻进介质的种类.提出了一种钻头钻进不同介质时的振动信号特征识别方法,通过牙轮钻头破岩室内实验,采集到在不同钻压下钻头钻进砂岩、页岩、水泥环和套管时的声振信号,基于数字信号的时频处理,提取了信号时域和频域的50个特征值,应用PCA降维特征矩阵获取特征向量,建立不同钻进情况的钻头信号“指纹”特征,最后通过BP神经网络对“指纹”信息进行聚类后识别岩性和钻压.结果表明,该方法可以完成对钻头信号的特征识别,进而区分钻进地层和井眼材料(套管和水泥环),为井眼防碰作业中岩性在线识别提供技术支撑.

关键词：振动信号、钻进岩性、特征识别、PCA降维、神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TE242(钻井工程)

资助基金：国家“973”计划项目“深水钻完井工程风险预警及管控”2015CB251200;“十二五”国家科技重大专项“加密井网防碰工程示范”2011ZX05057-002-006;“海上油田丛式井网整体加密调整多平台钻井趋近井筒监测方法研究”2011ZX05024-002-010

在线出版日期：2017-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：71-78,104