公开(公告)号：CN119669746A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202311208502.9

申请日：2023-09-19

Applicant: 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 ,  中国石油天然气集团有限公司

Inventor： 王建龙 ,  于志强 ,  郑锋 ,  徐新华 ,  罗文丽 ,  张展豪 ,  李亚峰 ,  雷中清 ,  陈新勇

IPC: G06F18/214 ,  G01M7/02 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及石油天然气钻井技术领域，具体涉及基于神经网络的井下BHA振动模式识别方法，旨在解决井下振动数据利用效率低的问题。本发明包括：获取已钻井的历史数据，采集目标钻具组合涡动的横向位移数据、涡动的径向加速度数据和涡动的切向加速度数据；根据横向位移数据识别涡动模式，根据涡动模式划分径向加速度和切向加速度，得到涡动加速度数据；根据涡动加速度数据、已钻井的粘滑振动模式的径向加速度和切向加速度，构建加速度特征值数据；根据加速度特征值数据，构建并训练神经网络振动识别模型，通过训练好的神经网络振动识别模型，获取井下振动模式识别结果。本发明可在降低成本的同时提升振动模式的准确度。