基于近钻头测量数据的异常振动预警方法研究.pdf
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1、钻井技术与装备基于近钻头测量数据的异常振动预警方法研究张 涛 刘岱轩 刘 伟 李玉梅(北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室 现代测控技术教育部重点实验室 中国石油集团工程技术研究院有限公司)张涛 刘岱轩 刘伟 等.基于近钻头测量数据的异常振动预警方法研究.石油机械 ():.():.摘要: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 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
2、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 模型 降低了 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 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关键词:近钻头测量 异常振动预警 井下振动分析 时间序列 中图分类号:文献标识码:/():.石 油 机 械 年 第 卷 第 期基金项目:国家自然科学基金重大科研仪器研制项目“钻井复杂工况井下实时智能识别系统研制”()国家自然科学基金面上项目“底部钻具高频扭转振动响应机理及识别方法研究”()北京信息科技
3、大学重点研究培育项目“基于人工智能方法的近钻头高频扭转振动状态识别研究”()中国石油天然气集团有限公司中国石油大学(北京)战略合作科技专项().:引 言钻井过程中钻柱的振动可分为纵向、扭转和横向振动 这 种振动模式相互耦合 会导致跳钻、黏滑、高频扭转振动和涡动等异常振动的产生如果不加以控制 异常振动会导致钻头过度磨损、钻具过早失效、钻井效率降低 并延长非生产时间 在钻井作业中实时监测和识别异常振动的发生有助于缓解因异常振动所引发的钻井问题 等建立了仅从地面数据预测井下功能障碍的贝叶斯网络模型 以实时检测黏滑、跳钻和涡动现象 等利用地面数据基于支持向量机方法 实时监测钻柱的黏滑和横向冲击 但由于
4、井下振动在到达地面传感器时存在衰减和延迟 所以仅从地面数据中监测钻井问题的发生存在较高误报率 等基于钻柱的物理模型和数据驱动的机器学习模型 建立了混合模型预测黏滑混合模型的建立克服了物理模型的局限性 但多种状态空间模型的建立使预测黏滑过程变得复杂 等利 用 长 短 期 记 忆()建立了递归神经网络 预测钻井作业期间未来 的振动 判断井下黏滑工况的发生 但 模型在长时间序列预测中 如果预测序列越长 求解梯度也越困难即越难收敛 从而预测效果变差针对地面测量数据的衰减性和延迟性以及模型长时间序列预测效果差的问题 本文采用新型井下近钻头测量工具采集的井下振动数据 提出一种基于 的井下异常振动预警模型
5、实现对井下振动的长序列预测 并对异常振动发出预警 模型近钻头测量短节采集的井下振动数据为时间序列数据 因此 基于井下振动的历史数据 即可利用时间序列模型预测未来的振动变化 以此来预警异常振动的发生 时间序列即时间间隔不变的情况下收集的不同时间点的数据集合 利用这些数据集合来分析长期发展趋势 目前、深度学习等方法已经成功应用于时间序列的预测 但 方法只能捕捉线性关系 且时序数据必须稳定 不适合长期预测 深度学习算法具有很强的非线性拟合能力 其中 模型更是弥补了 的梯度爆炸问题 能更有效地应用于长期预测 但 模型在长序列预测中预测效果较差 本文采用 的 基 于 架 构 改 进 模型在捕获长序列特性
6、上表现出优于 模型的性能 但存在高时间复杂度和高内存使用率的问题 长序列时间序列预测()要求模型具有很高的预测能力 的提出专门用于解决时序预测问题 对 原有的自注意力机制进行了概率稀疏化 降低了计算复杂度 并有效提高了序列预测的准确度 模型框架如图 所示 整体由多层编码器()和解码器()构成 并且提出了稀疏自注意力()机制 有效地降低模型计算复杂度图 模型框架 经典的自注意力机制根据 个输入查询向量、键向量、值向量 使用缩放点积计算注意力矩阵:()()式中:为输入维度令、分别表示、中的第 个数据 即第 个 的注意力系数为:()()()()()年 第 卷 第 期张 涛 等:基于近钻头测量数据的异
7、常振动预警方法研究 由于经典的自注意力矩阵存在稀疏性 即较少的点积对注意力计算起主要作用 所以为了度量 的稀疏性 定义第 个 的稀疏性的评价公式为:()()针对经典自注意力机制的高时间复杂度问题 提出稀疏自注意力机制:()()其中稀疏矩阵 与 大小相同 但只包含经过稀 疏 性 评 价 后 保 留 的 计 算 复 杂 度 则 由()降到了 ()基于 的预警模型建立 数据来源本文使用的数据来自塔里木油田富满区块某井实际钻井期间的测量数据 试验井段三开 累计进尺 纯钻 试验中采用扭冲工具与近钻头测量工具组合使用的自监测系统 现场试验底部钻具组合如图 所示 该近钻头测量工具配置有三轴加速度计、陀螺仪、
8、温度传感器等 可测量并连续存储井下三轴振动(为重 力 加 速 度)、转 速(/)、钻 压()、扭矩()、温度()等时间序列数据 其中三轴加速度计为偏心安装根据加速度计的安装方式 加速度传感器的测量值表达式为:()式中:、分别为切向、径向和轴向加速度/、为测量工具中心的横向加速度分量/为测量工具中心的轴向加速度/为偏心距 为角速度/图 近钻头测量工具 现场试验测量工具采样频率 连续工作 记录近钻头处转速、三轴振动、钻压、扭矩等参数 而且测量工具距离钻头很近 因此 可用测量工具所测得的数据来近似代替钻头处的工作状态 进而进一步分析井下数据 以识别井下工况 数据标注 轴向振动轴向振动即钻柱沿其纵向运
9、动 钻压变化、钻井液压力变化以及钻头对地层的相互作用是轴向振动产生的主要原因 轴向振动的加剧会导致钻头与井底岩石瞬间失去接触 发生跳钻现象 造成钻头牙齿过早磨损 并且出现崩齿、断齿、掉齿等严重现象 大大缩短钻头使用寿命 对于跳钻现象可通过地表振动、钻柱的轴向运动来监测 同时利用近钻头测量工具可发现高能量的轴向振动信号由于跳钻是钻柱的轴向谐波共振 此时 钻柱的轴向振动信号的幅值相比正常钻进较大 信号冲击明显 且频域上出现与共振频率相近的频率 所以当发生跳钻现象时钻柱轴向振动最为剧烈 通过分析轴向振动信号即可识别跳钻现象 扭转振动在钻井过程中钻头与岩石或钻柱与井壁之间的相互作用会激发扭转振动 这些
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