【摘要】：鉆井作業(yè)中,鉆頭破碎巖石產(chǎn)生振動,利用該振動特征可以實時反映鉆進介質(zhì)的種類。提出了一種鉆頭鉆進不同介質(zhì)時的振動信號特征識別方法,通過牙輪鉆頭破巖室內(nèi)實驗,采集到在不同鉆壓下鉆頭鉆進砂巖、頁巖、水泥環(huán)和套管時的聲振信號,基于數(shù)字信號的時頻處理,提取了信號時域和頻域的50個特征值,應用PCA降維特征矩陣獲取特征向量,建立不同鉆進情況的鉆頭信號"指紋"特征,最后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對"指紋"信息進行聚類后識別巖性和鉆壓。結(jié)果表明,該方法可以完成對鉆頭信號的特征識別,進而區(qū)分鉆進地層和井眼材料(套管和水泥環(huán)),為井眼防碰作業(yè)中巖性在線識別提供技術(shù)支撐。
[Abstract]:In drilling operation, the rock broken by bit produces vibration, which can reflect the type of drilling medium in real time. In this paper, a method for identifying vibration signal characteristics of bit drilling in different media is presented. The acoustic vibration signals of bit drilling in sandstone, shale, cement ring and casing under different drilling pressures are collected through rock breaking experiment of cone bit. Based on the time-frequency processing of digital signal, 50 eigenvalues of signal in time domain and frequency domain are extracted, and the eigenvector is obtained by using PCA dimensionality reduction characteristic matrix, and the "fingerprint" feature of bit signal with different drilling conditions is established. Finally, BP neural network is used to identify lithology and drilling pressure after clustering the fingerprint information. The results show that the method can recognize the characteristics of bit signals, and then distinguish drilling formation from borehole materials (casing and cement ring), and provide technical support for on-line recognition of lithology in borehole collision prevention operations.
【作者單位】： 中國石油大學(華東)石油工程學院 中國電波傳播研究所 中國石油大學(華東)地球科學與技術(shù)學院
【基金】：國家“973”計劃項目“深水鉆完井工程風險預警及管控”(2015CB251200) “十二五”國家科技重大專項“加密井網(wǎng)防碰工程示范”(2011ZX05057-002-006) “海上油田叢式井網(wǎng)整體加密調(diào)整多平臺鉆井趨近井筒監(jiān)測方法研究”(2011ZX05024-002-010)
【分類號】：TE24;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2259952