振动与冲击

作者：刘刚 ， 张家林 ，刘闯 ，杨帆，杜佳诚

单位：1. 中国石油大学（华东）石油工程学院，山东 青岛 266580；2. 中国电波传播研究所，河南 新乡 453000；3. 中国石油大学（华东）地球科学与技术学院，山东 青岛 266580

关键词：振动信号；钻进岩性；特征识别；PCA降维；神经网络

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。本文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&ldquo;指纹&rdquo;特征，最后通过BP神经网络对&ldquo;指纹&rdquo;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。<br>

来源：2017年第8期

《振动与冲击》期刊编辑部

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