本發(fā)明涉及石油鉆井，尤其涉及一種鉆柱粘滑振動(dòng)的預(yù)測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在鉆井過程中，當(dāng)鉆機(jī)的旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)產(chǎn)生的能量無法到達(dá)鉆頭時(shí)，鉆柱無法避免的受到井壁摩阻力的作用，導(dǎo)致井下鉆具實(shí)際轉(zhuǎn)速減慢甚至停轉(zhuǎn)，這種持續(xù)的粘滑振動(dòng)會(huì)造成鉆頭切削刀具的破壞和井下鉆具的疲勞破壞，甚至可能致使鉆具的薄弱部分扭斷并脫落，嚴(yán)重影響了鉆井周期、鉆井安全性。因此，為了確保鉆井作業(yè)的安全和高效，對(duì)井下鉆柱粘滑振動(dòng)進(jìn)行預(yù)測及有效抑制顯得尤為重要。

2、現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)鉆柱粘滑振動(dòng)預(yù)測方法主要包括振動(dòng)信息測量法和物理模型分析法。振動(dòng)信息測量法主要通過對(duì)鉆柱振動(dòng)信息進(jìn)行測量，了解鉆柱振動(dòng)的真實(shí)特征，確定鉆柱的粘滑振動(dòng)，進(jìn)一步研究發(fā)生鉆柱粘滑振動(dòng)的影響因素，這種方法需要借助高靈敏度的傳感器獲取鉆柱的振動(dòng)狀態(tài)，投入成本較高。物理模型分析法利用簡單的物理模型能夠初步模擬出鉆柱粘滑振動(dòng)現(xiàn)象，并分析出相關(guān)參數(shù)對(duì)粘滑振動(dòng)的影響情況，這種方法無法高精度地確定抑制鉆柱粘滑振動(dòng)發(fā)生的鉆壓和轉(zhuǎn)速的臨界值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種鉆柱粘滑振動(dòng)的預(yù)測方法及裝置，用于克服基于物理模型需校準(zhǔn)參數(shù)的局限性以及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型如訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限或缺乏物理知識(shí)的局限性，有效提升鉆進(jìn)效率。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種鉆柱粘滑振動(dòng)的預(yù)測方法，包括：

3、獲取預(yù)處理后的測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并確定所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)的粘滑程度等級(jí)；

4、采用spxy算法將所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)比例劃分為訓(xùn)練集和測試集；所述訓(xùn)練集包括測錄井訓(xùn)練數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽；所述測試集包括測錄井測試數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽；

5、通過所述測錄井訓(xùn)練數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽對(duì)所構(gòu)建的狀態(tài)空間模型進(jìn)行訓(xùn)練，并在通過所述測錄井測試數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽的測試后，得到目標(biāo)狀態(tài)空間模型；所述狀態(tài)空間模型由狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型和觀察模型組成，且所述狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型和所述觀察模型均有若干種組合類型；

6、通過xgboost算法，利用所述目標(biāo)狀態(tài)空間物理模型輸出的粘滑程度等級(jí)預(yù)測結(jié)果作為所構(gòu)建的最優(yōu)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型；

7、獲取的待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并基于所述目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型，構(gòu)建所述待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的粘滑振動(dòng)預(yù)測空間。

8、可選地，獲取預(yù)處理后的測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并確定所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)的粘滑程度等級(jí)，包括：

9、將所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)倍數(shù)的粘滑周期進(jìn)行劃分；

10、確定劃分后的所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)在所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的粘滑周期中最大鉆速與最小鉆速的差值，與平均鉆速間的比值；

11、以所述比值作為粘滑程度ssi的衡量指標(biāo)，確定劃分后的所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)的粘滑程度等級(jí)。

12、可選地，獲取預(yù)處理后的測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并確定所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)的粘滑程度等級(jí)，還包括：

13、通過預(yù)設(shè)的小波基函數(shù)及分解尺度，對(duì)所獲取的測錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，得到不同尺度下的小波分解系數(shù)；

14、對(duì)所述小波分解系數(shù)進(jìn)行閾值化處理，得到處理后的小波參數(shù)；

15、對(duì)所述處理后的小波參數(shù)進(jìn)行小波逆變換，重構(gòu)得到去噪后的測錄井?dāng)?shù)據(jù)。

16、可選地，通過xgboost算法，利用所述目標(biāo)狀態(tài)空間物理模型輸出的粘滑程度等級(jí)預(yù)測結(jié)果作為所構(gòu)建的最優(yōu)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型，包括：

17、確定所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)輸入所述目標(biāo)狀態(tài)空間物理模型，得到的不同組合類型下的所述粘滑程度等級(jí)預(yù)測結(jié)果；

18、使用xgboost算法，不同組合類型下的所述粘滑程度等級(jí)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型。

19、可選地，獲取的待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并基于所述目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型，構(gòu)建所述待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的粘滑振動(dòng)預(yù)測空間，包括：

20、確定所述待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)中的轉(zhuǎn)速和鉆壓的組合值，并形成對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格；

21、以所述組合值輸入所述最優(yōu)預(yù)測模型，得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測結(jié)果；

22、通過對(duì)所有所述網(wǎng)格根據(jù)對(duì)應(yīng)的預(yù)測結(jié)果標(biāo)記顏色，構(gòu)建所述待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的粘滑振動(dòng)預(yù)測空間。

23、第二方面，本發(fā)明提供了一種鉆柱粘滑振動(dòng)的預(yù)測裝置，包括：

24、獲取模塊，用于獲取預(yù)處理后的測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并確定所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)的粘滑程度等級(jí)；

25、數(shù)據(jù)集劃分模塊，用于采用spxy算法將所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)比例劃分為訓(xùn)練集和測試集；所述訓(xùn)練集包括測錄井訓(xùn)練數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽；所述測試集包括測錄井測試數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽；

26、目標(biāo)狀態(tài)空間模型確定模塊，用于通過所述測錄井訓(xùn)練數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽對(duì)所構(gòu)建的狀態(tài)空間模型進(jìn)行訓(xùn)練，并在通過所述測錄井測試數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽的測試后，得到目標(biāo)狀態(tài)空間模型；所述狀態(tài)空間模型由狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型和觀察模型組成，且所述狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型和所述觀察模型均有若干種組合類型；

27、最優(yōu)預(yù)測模塊確定模塊，用于通過xgboost算法，利用所述目標(biāo)狀態(tài)空間物理模型輸出的粘滑程度等級(jí)預(yù)測結(jié)果作為所構(gòu)建的最優(yōu)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型；

28、預(yù)測模塊，用于獲取的待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并基于所述目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型，構(gòu)建所述待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的粘滑振動(dòng)預(yù)測空間。

29、可選地，所述獲取模塊包括：

30、劃分子模塊，用于將所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)倍數(shù)的粘滑周期進(jìn)行劃分；

31、比值確定子模塊，用于確定劃分后的所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)在所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的粘滑周期中最大鉆速與最小鉆速的差值，與平均鉆速間的比值；

32、等級(jí)確定子模塊，用于以所述比值作為粘滑程度ssi的衡量指標(biāo)，確定劃分后的所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)的粘滑程度等級(jí)。

33、可選地，所述獲取模塊還包括：

34、分解子模塊，用于通過預(yù)設(shè)的小波基函數(shù)及分解尺度，對(duì)所獲取的測錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，得到不同尺度下的小波分解系數(shù)；

35、閾值化處理子模塊，用于對(duì)所述小波分解系數(shù)進(jìn)行閾值化處理，得到處理后的小波參數(shù)；

36、逆變換子模塊，用于對(duì)所述處理后的小波參數(shù)進(jìn)行小波逆變換，重構(gòu)得到去噪后的測錄井?dāng)?shù)據(jù)。

37、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括處理器以及存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀取指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)可讀取指令由所述處理器執(zhí)行時(shí)，運(yùn)行如上述第一方面提供的所述方法中的步驟。

38、第四方面，本技術(shù)提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)運(yùn)行如上述第一方面提供的所述方法中的步驟。

39、從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

40、本發(fā)明提供了一種鉆柱粘滑振動(dòng)的預(yù)測方法及裝置，方法包括：獲取預(yù)處理后的測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并確定所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)的粘滑程度等級(jí)；采用spxy算法將所述測錄井?dāng)?shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)比例劃分為訓(xùn)練集和測試集；所述訓(xùn)練集包括測錄井訓(xùn)練數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽；所述測試集包括測錄井測試數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽；通過所述測錄井訓(xùn)練數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽對(duì)所構(gòu)建的狀態(tài)空間模型進(jìn)行訓(xùn)練，并在通過所述測錄井測試數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的粘滑程度等級(jí)標(biāo)簽的測試后，得到目標(biāo)狀態(tài)空間模型；所述狀態(tài)空間模型由狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型和觀察模型組成，且所述狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型和所述觀察模型均有若干種組合類型；通過xgboost算法，利用所述目標(biāo)狀態(tài)空間物理模型輸出的粘滑程度等級(jí)預(yù)測結(jié)果作為所構(gòu)建的最優(yōu)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型；獲取的待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)，并基于所述目標(biāo)最優(yōu)預(yù)測模型，構(gòu)建所述待分析測錄井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的粘滑振動(dòng)預(yù)測空間。將傳統(tǒng)的物理模型與基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，克服基于物理模型需校準(zhǔn)參數(shù)的局限性以及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型如訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限或缺乏物理知識(shí)的局限性，從而提高了預(yù)測結(jié)果的泛化性和可解釋性，進(jìn)一步確定粘滑振動(dòng)臨界的鉆壓和轉(zhuǎn)速組合值，加快油氣勘探開發(fā)向高效安全發(fā)展的進(jìn)程。