基于PCA-LSTM的黏滑振動(dòng)水平評(píng)估方法研究

張?chǎng)? 張濤 李玉梅 房萍

摘要：石油鉆井過(guò)程中，井下工具的黏滑振動(dòng)會(huì)導(dǎo)致鉆頭發(fā)生周期性的黏滯和滑脫，容易引起鉆頭和鉆具組合失效，造成井下事故。為此，基于井下測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，采用長(zhǎng)短期記憶（Long Short-term Memory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法建立黏滑振動(dòng)水平評(píng)估模型，采用井下近鉆頭工程參數(shù)測(cè)量工具在鉆頭處采集7類(lèi)高頻井下工程參數(shù)，驗(yàn)證使用PCA-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黏滑振動(dòng)水平評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。研究結(jié)果表明，該評(píng)估模型均方根誤差為0.026，較LSTM、PCA-BP、PCA-SVM評(píng)估模型分別下降了0.033、0.011和0.018，表明該模型抑制了過(guò)擬合造成的滯后效應(yīng)，具有較高的精度，可有效評(píng)估鉆頭處黏滑振動(dòng)水平。研究結(jié)果對(duì)指導(dǎo)鉆井過(guò)程，及時(shí)調(diào)整地面參數(shù)，有效抑制黏滑振動(dòng)，推動(dòng)安全、快速、高效鉆井具有重要作用。

關(guān)鍵詞：井下工具黏滑振動(dòng)；隨機(jī)森林；LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；近鉆頭；訓(xùn)練模型

0 引 言

在石油鉆井中，井下振動(dòng)主要包括3種形式：橫向、軸向和扭轉(zhuǎn)振動(dòng)。不同的振動(dòng)模式會(huì)導(dǎo)致不同的井下異常工況，例如：橫向振動(dòng)會(huì)導(dǎo)致鉆頭渦動(dòng)，軸向振動(dòng)會(huì)導(dǎo)致鉆頭跳鉆，扭轉(zhuǎn)振動(dòng)會(huì)導(dǎo)致黏滑。發(fā)生黏滑振動(dòng)時(shí)，鉆頭每隔幾秒就會(huì)發(fā)生周期性的黏滯及滑脫，而地面頂驅(qū)卻保持在恒定轉(zhuǎn)速，鉆頭最大轉(zhuǎn)速甚至可以超過(guò)2倍的地面頂驅(qū)轉(zhuǎn)速，因此黏滑振動(dòng)通常是鉆頭和鉆具組合失效的重要原因［1-3］。近年來(lái)，為了提高鉆井效率，降低井下事故風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)內(nèi)外針對(duì)井下異常振動(dòng)的研究越來(lái)越多［4-7］。

隨著井下測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，近鉆頭處的三軸振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、鉆壓及扭矩等工程數(shù)據(jù)已可以測(cè)量。北京工業(yè)大學(xué)柳貢慧團(tuán)隊(duì)［8］研發(fā)了井下雙測(cè)點(diǎn)多參數(shù)隨鉆測(cè)量工具，該工具可測(cè)量井下近鉆頭處環(huán)空壓力、管內(nèi)溫度、鉆壓、扭矩、三軸振動(dòng)等多個(gè)參數(shù)，同時(shí)可擴(kuò)展測(cè)量環(huán)空流體的介電常數(shù)。滕學(xué)清等［9］對(duì)來(lái)自深井及超深井的井下振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，對(duì)比振動(dòng)數(shù)據(jù)在時(shí)域內(nèi)的均值、峰值和均方根值，以及快速傅里葉變化后的頻域數(shù)據(jù)，確立了深井鉆柱黏滑振動(dòng)的時(shí)域及頻域特征。唐翰文等［10］通過(guò)分析近鉆頭振動(dòng)數(shù)據(jù)特征，建立了基于XGBoost的黏滑振動(dòng)等級(jí)分類(lèi)模型。E.Z.LOSOYA等［11］利用歷史數(shù)據(jù)建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，放置于井下鉆頭處，通過(guò)直接獲取井下鉆頭處的高頻工程參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)識(shí)別井下異常振動(dòng)造成的黏滑、渦動(dòng)等復(fù)雜工況。T.BAUMGARTNER等［12］從高頻振動(dòng)數(shù)據(jù)中提取和分析基本特征，建立了基于貝葉斯算法的振動(dòng)模式識(shí)別模型。

筆者采用長(zhǎng)短期記憶（Long Short-term Memory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法建立黏滑振動(dòng)水平評(píng)估模型。在此之前，陳沖等［13］提出一種基于因子分析和支持向量機(jī)的黏滑振動(dòng)等級(jí)評(píng)估方法。ZHA Y.等［14］利用地面測(cè)量數(shù)據(jù)，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了井下異常振動(dòng)事件分類(lèi)識(shí)別模型。LAN B.等［15］利用地面數(shù)據(jù)建立了基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ROP鉆速預(yù)測(cè)模型，以指導(dǎo)地面工作人員優(yōu)化鉆井。由于地面測(cè)量數(shù)據(jù)與井下鉆頭處的實(shí)際數(shù)據(jù)有較大差異，所以筆者依據(jù)北京信息科技大學(xué)智能鉆井實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的井下近鉆頭工程參數(shù)測(cè)量工具，對(duì)在鉆頭處采集到的7類(lèi)高頻井下工程參數(shù)開(kāi)展研究，應(yīng)用監(jiān)督式學(xué)習(xí)分類(lèi)對(duì)井下黏滑振動(dòng)進(jìn)行識(shí)別，以確定鉆頭在鉆進(jìn)時(shí)是否發(fā)生了黏滑振動(dòng)，并使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估它們的振動(dòng)水平。

1 黏滑振動(dòng)特性分析

以塔里木油田富滿(mǎn)區(qū)塊某三開(kāi)井段所開(kāi)展的試驗(yàn)為例分析。試驗(yàn)地層為石炭系、泥盆系，地層巖性為砂巖、泥巖、灰?guī)r、大套細(xì)砂巖。鉆進(jìn)參數(shù)包括：轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速75～80 r/min，鉆壓50～80 kN，鉆井液排量27 L/s，鉆井液密度1.31 g/cm3。試驗(yàn)鉆進(jìn)深度為5 449～5 635 m，累計(jì)進(jìn)尺186 m。

由于鉆頭與巖石相互作用，使用PDC鉆頭時(shí)，黏滑表現(xiàn)為一種由自激產(chǎn)生的低頻扭轉(zhuǎn)振動(dòng)。圖1為鉆具組合示意圖。在PDC鉆頭上方連接扭沖工具，扭沖工具的上方連接近鉆頭工程參數(shù)測(cè)量工具，連接扣型均為114.3 mm（41/2 in） REG螺紋。

在圖2中標(biāo)示出1個(gè)周期內(nèi)鉆頭黏滑時(shí)近鉆頭工程參數(shù)的變化特征。時(shí)域分析結(jié)果表明：在位置①處轉(zhuǎn)速接近于0，鉆頭開(kāi)始黏滯，振動(dòng)較弱，扭矩逐漸增加；在位置②處扭矩增加到能夠克服摩擦力作功，轉(zhuǎn)速開(kāi)始增加，扭矩開(kāi)始減小，鉆頭開(kāi)始滑脫，振動(dòng)逐漸增大；在位置③處轉(zhuǎn)速達(dá)到峰值，扭矩最小，在橫向振動(dòng)的作用下，鉆頭輕微抬起，鉆壓減??；在位置④處轉(zhuǎn)速再次減小直至鉆頭黏滯，振動(dòng)再次減弱。鉆頭黏滑振動(dòng)呈現(xiàn)出周期性變化。根據(jù)黏滑振動(dòng)期間轉(zhuǎn)速與時(shí)間變化曲線可大致確定，黏滑振動(dòng)周期約為9 s，其中黏滯時(shí)長(zhǎng)約為3 s，滑脫時(shí)長(zhǎng)約為6 s。與此同時(shí)，三軸振動(dòng)也呈現(xiàn)出相同的周期性規(guī)律。切向和法向振動(dòng)均以0g（g為重力加速度）為中心上下劇烈波動(dòng)，峰值在10g以上；而軸向振動(dòng)不以0g為中心上下波動(dòng)，峰值約為5g，反映了直井重力加速度的特征；振動(dòng)較輕時(shí)，切向和法向振動(dòng)接近0g，軸向約為1.5g，反映此時(shí)鉆頭處于微弱振動(dòng)狀態(tài)。

圖3為鉆頭正常鉆進(jìn)時(shí)參數(shù)變化特征。由圖3可以看出：鉆頭的鉆壓、扭矩、轉(zhuǎn)速均在一定區(qū)間內(nèi)波動(dòng)，變化幅度較??；鉆頭的切向、法向及軸向振動(dòng)峰值均低于7.5g，鉆進(jìn)平穩(wěn)。黏滑振動(dòng)不僅影響鉆井效率，還容易造成井下鉆具組合提前失效，時(shí)域特征雖然可以大致判斷黏滑振動(dòng)，但是由于影響因素較多，閾值范圍廣，難以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別，所以需要進(jìn)一步提取信號(hào)特征并建立智能識(shí)別模型。

2 算法原理

2.1 特征方程

井下發(fā)生黏滑振動(dòng)時(shí)，時(shí)域特征量可以在一定程度上分辨出信號(hào)隨時(shí)間的變化特征，而頻域特征量可以反映信號(hào)在不同頻率上的分布情況。本文對(duì)近鉆頭鉆壓、扭矩、轉(zhuǎn)速、三軸振動(dòng)等測(cè)量數(shù)據(jù)提取6類(lèi)時(shí)域特征值。對(duì)三軸振動(dòng)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform ，F(xiàn)FT），將時(shí)域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為頻域數(shù)據(jù)，以提取6類(lèi)頻域特征值。提取的時(shí)域特征值及頻域特征值指標(biāo)計(jì)算公式列于表1之中。表1中，x（j）為時(shí)域信號(hào)序列，s（k）是x（j）的頻譜序列，其中k=1，2，…，k，fk為第k條譜線的頻率值，n為時(shí)域信號(hào)長(zhǎng)度，K為頻譜線數(shù)量。

2.2 智能識(shí)別模型

2.2.1 隨機(jī)森林模型

隨機(jī)森林是一種決策樹(shù)的集成算法，可以由多個(gè)ID3、C4.5等決策樹(shù)組成。每棵樹(shù)都是獨(dú)立的，彼此無(wú)關(guān)［16］。隨機(jī)森林可以應(yīng)用于高維、大數(shù)據(jù)量的分類(lèi)算法，具有速度快、精度高、不易過(guò)擬合的特點(diǎn)，即使數(shù)據(jù)的大部分特征丟失，也可以保持良好的準(zhǔn)確性。森林中的每一棵樹(shù)都可以用于分類(lèi)，實(shí)際上可以形成多個(gè)分類(lèi)器。本質(zhì)上，隨機(jī)森林通過(guò)在數(shù)據(jù)集中隨機(jī)放回樣本來(lái)構(gòu)建子數(shù)據(jù)集，并建立多個(gè)決策樹(shù)。對(duì)于同一個(gè)輸入樣本，多棵樹(shù)會(huì)產(chǎn)生多個(gè)分類(lèi)結(jié)果。隨機(jī)森林對(duì)每個(gè)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行投票，選擇得票最多的類(lèi)別作為分類(lèi)的最終輸出。本研究所用的高頻井下近鉆頭工程參數(shù)測(cè)量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量龐大，適宜采用隨機(jī)森林建模。

2.2.2 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Rerrent Neural Network，RNN）的變體。該網(wǎng)絡(luò)能夠有效解決長(zhǎng)程依賴(lài)問(wèn)題［17］。相比于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）中的神經(jīng)元除了接受其他神經(jīng)元的信息外，還能接受自身的信息。

圖4為RNN單元結(jié)構(gòu)示意圖。圖4中，xt為當(dāng)前時(shí)刻的輸入值，ht為隱藏層的輸出值，ht-1為隱藏層上一時(shí)刻的輸出值，延遲器是一個(gè)虛擬單元，用來(lái)記上次（或上幾次）隱藏層的輸出值。RNN中通常使用Logistic或Tanh函數(shù)作為激活函數(shù)，這些函數(shù)導(dǎo)數(shù)值小于1，故經(jīng)常出現(xiàn)梯度消失問(wèn)題。而LSTM引入門(mén)控單元控制信息的傳遞，能夠有效改善RNN單元結(jié)構(gòu)中梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。

3 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法的黏

滑振動(dòng)評(píng)估方法

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

此次研究采用新疆富滿(mǎn)油田某井井下高頻近鉆頭工程參數(shù)，測(cè)量工具為北京信息科技大學(xué)自主研發(fā)的井下近鉆頭多參數(shù)測(cè)量短節(jié)等。該儀器測(cè)量參數(shù)及精度如表2所示。

鉆頭累計(jì)鉆進(jìn)23 h，設(shè)置工具采集頻率為400 Hz。對(duì)原始數(shù)據(jù)提取特征向量，以減少模型處理數(shù)據(jù)量，節(jié)約模型訓(xùn)練時(shí)間。井下高頻測(cè)量數(shù)據(jù)由于井下環(huán)境復(fù)雜及傳感器本身誤差，往往帶有不同程度的噪聲，因此需通過(guò)高斯平滑函數(shù)進(jìn)行去噪。如圖2所示，由于單個(gè)黏滑周期大約為9 s，所以為保證每段數(shù)據(jù)內(nèi)至少包含1個(gè)黏滑周期，以每10 s數(shù)據(jù)為1組，全段共計(jì)得到7 200組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含鉆壓、扭矩、轉(zhuǎn)速、三軸振動(dòng)數(shù)據(jù)。對(duì)各組數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域分析得到36個(gè)時(shí)域特征，對(duì)三軸振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析得到18個(gè)頻域特征。

3.2 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黏滑振動(dòng)評(píng)估模型與方式

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黏滑振動(dòng)評(píng)估工作流程如圖6所示。選取正常鉆進(jìn)數(shù)據(jù)200組、黏滑振動(dòng)數(shù)據(jù)300組，共計(jì)500組測(cè)量數(shù)據(jù)，構(gòu)建黏滑振動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)集，其中訓(xùn)練集占70%，測(cè)試集占30%。采用隨機(jī)森林建立分類(lèi)識(shí)別模型，隨機(jī)森林模型可以較好地分類(lèi)識(shí)別正常鉆進(jìn)和黏滑振動(dòng)。模型單個(gè)工況識(shí)別精度分別為91.6%和97.8%，綜合識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95.3%?；煜仃囈?jiàn)表3。

鉆頭轉(zhuǎn)速可由井下近鉆頭工程參數(shù)測(cè)量工具測(cè)得，ISS值越大，證明井下振動(dòng)越激烈，黏滑振動(dòng)水平越高。應(yīng)用建立好的隨機(jī)森林模型對(duì)上述井段中7 200組數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。圖7顯示了經(jīng)過(guò)隨機(jī)森林分類(lèi)識(shí)別后，在該井井下黏滑振動(dòng)的分布情況，正常鉆進(jìn)時(shí)ISS值用0表示。由圖7可知，黏滑振動(dòng)在該井段的分布符合實(shí)際規(guī)律，因此ISS值可以作為L(zhǎng)STM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黏滑振動(dòng)水平評(píng)估的結(jié)果。

將7 200組數(shù)據(jù)分割為訓(xùn)練集和測(cè)試集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，其中70%數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型，其余30%用于測(cè)試訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確性。采用PCA-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立回歸模型。利用PCA對(duì)鉆壓、扭矩、轉(zhuǎn)速、三軸振動(dòng)的時(shí)域特征及頻域特征共54維特征值向量進(jìn)行降維，選取貢獻(xiàn)率排名前10的特征值作為輸入層，使用6個(gè)隱藏層，每層96個(gè)神經(jīng)元來(lái)構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。共計(jì)進(jìn)行100輪訓(xùn)練，在60輪訓(xùn)練后，通過(guò)乘以因子0.2來(lái)降低學(xué)習(xí)率，防止過(guò)擬合。最后利用一個(gè)神經(jīng)元輸出層評(píng)估10 s后黏滑振動(dòng)水平。

3.3 黏滑振動(dòng)評(píng)估結(jié)果

使用訓(xùn)練好的PCA-LSTM模型，對(duì)測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，并利用均方根誤差對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果如圖8所示。

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的PCA-LSTM模型黏滑振動(dòng)水平的評(píng)估結(jié)果能夠很好地反映井下實(shí)際狀態(tài)，與實(shí)際振動(dòng)水平一致，沒(méi)有明顯的滯后效應(yīng)。該P(yáng)CA-LSTM模型具有較高的精度，均方根誤差值僅為0.026，可以有效對(duì)井下黏滑振動(dòng)水平進(jìn)行評(píng)估，并運(yùn)用到實(shí)際鉆井中。根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整地面參數(shù)，能夠有效抑制黏滑振動(dòng)，降低事故發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)指導(dǎo)安全、快速、高效鉆井具有重要意義。

為了驗(yàn)證PCA對(duì)LSTM黏滑振動(dòng)水平評(píng)估模型滯后效應(yīng)的抑制效果，對(duì)比了PCA-LSTM和LSTM評(píng)估模型的評(píng)估結(jié)果，對(duì)比結(jié)果如圖9和表4所示。由于數(shù)據(jù)具有較高的相關(guān)性，LSTM評(píng)估模型將前一組的真實(shí)數(shù)據(jù)作為后一組的輸出值，評(píng)估結(jié)果表現(xiàn)出強(qiáng)烈的滯后效應(yīng)，出現(xiàn)了過(guò)度擬合。而PCA-LSTM模型有效地抑制了滯后效應(yīng)，評(píng)估結(jié)果更貼近實(shí)際值，提升了模型的精度，均方根誤差值較LSTM評(píng)估模型降低了0.033。

為了驗(yàn)證PCA-LSTM模型評(píng)估黏滑振動(dòng)水平的優(yōu)越性，本文進(jìn)一步將PCA降維后的數(shù)據(jù)與支持向量機(jī)（Support Vector Machine ，SVM）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評(píng)估結(jié)果對(duì)比，其對(duì)比結(jié)果如圖10和表5所示。由圖10和表5可知，使用PCA-LSTM評(píng)估模型的均方根誤差相比于PCA-BP、PCA-SVM評(píng)估模型分別下降了0.011和0.018。因此，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以更好地挖掘樣本間的時(shí)序相關(guān)性，比BP和SVM更適合用于評(píng)估井下黏滑振動(dòng)水平。

4 結(jié) 論

（1）利用近鉆頭工程參數(shù)測(cè)量工具采集的井下工程數(shù)據(jù)，為分析黏滑振動(dòng)水平提供了數(shù)據(jù)支撐。常規(guī)的時(shí)域特征閾值方法識(shí)別準(zhǔn)確率低，難以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別。而應(yīng)用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)井下黏滑振動(dòng)進(jìn)行識(shí)別，整體準(zhǔn)確率高達(dá)95.3%。

（2）通過(guò)對(duì)井下近鉆頭工程參數(shù)測(cè)量數(shù)據(jù)分析，得到黏滑振動(dòng)指標(biāo)ISS，可用來(lái)量化評(píng)估井下鉆頭處的黏滑振動(dòng)水平。

（3）本文提出的PCA-LSTM井下黏滑振動(dòng)評(píng)估模型，解決了LSTM評(píng)估模型的滯后效應(yīng)，相較于LSTM、PCA-SVM和PCA-BP評(píng)估模型，其均方根誤差分別降低了0.033、0.018和0.011，精度更高，可以更好地挖掘樣本間時(shí)序相關(guān)性，更適合用于評(píng)估井下黏滑振動(dòng)水平。

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