【摘 要】
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钻头在不同介质中钻进时产生的振动信号表现出不同的时、频域特征。论文提出一种基于SVM算法的海上丛式井井眼碰撞风险识别监测方法。首先通过钻井试验获取钻头在岩石、水泥
【机 构】
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中国石油大学（华东）石油工程学院,潍柴控股集团有限公司
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钻头在不同介质中钻进时产生的振动信号表现出不同的时、频域特征。论文提出一种基于SVM算法的海上丛式井井眼碰撞风险识别监测方法。首先通过钻井试验获取钻头在岩石、水泥环和套管介质中钻进时激励的振动信号,采用EMD方法分解并提取振动信号的时、频域特征。然后用时、频域特征数据训练SVM分类机,对钻头在不同钻进介质中时激励的振动信号的时、频域特征进行分类与识别,可有效地对钻头趋近邻井水泥环与套管的过程进行识别。数据分析结果表明,该方法能够自动识别钻进过程中钻遇的水泥环和套管,有助于实现海上丛式井井眼碰撞风险的识别和
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