基于井下參數(shù)的SCNGO-SVM卡鉆預(yù)警方法研究

針對(duì)卡鉆風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的問題，提出了一種融合正余弦和折射反向?qū)W習(xí)的北方蒼鷹優(yōu)化算法（SCNGO）和支持向量機(jī)（SVM）的卡鉆預(yù)警模型。針對(duì)北方蒼鷹優(yōu)化算法（NGO）容易陷入局部最優(yōu)以及初始解的分布具有隨機(jī)性和非均勻性的特性，引入折射反向?qū)W習(xí)策略初始化北方蒼鷹算法個(gè)體、正余弦策略替換原始蒼鷹算法的勘察階段的位置更新公式和正余弦策略的步長搜索因子進(jìn)行改進(jìn)，將SCNGO用于SVM尋參，并將模型SCNGO-SVM應(yīng)用于卡鉆預(yù)警。研究結(jié)果表明：SCNGO在收斂速度、尋優(yōu)精度等方面明顯優(yōu)于NGO、WOA（鯨魚優(yōu)化算法）及SSA（麻雀優(yōu)化算法）；該卡鉆預(yù)警模型對(duì)于卡鉆的預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)97.33%，相較于WOA-SVM、NGO-SVM、SSA-SVM卡鉆預(yù)警模型，在預(yù)測準(zhǔn)確率和運(yùn)算速度上均有較大的提升。該模型為卡鉆的預(yù)測及其工程應(yīng)用提供了理論指導(dǎo)。

卡鉆預(yù)警模型；北方蒼鷹優(yōu)化算法；性能測試；折射反向?qū)W習(xí)策略；正余弦策略

TE28

A

DOI： 10.12473/CPM.202402007

Research on SCNGO-SVM Sticking Warning

Method Based on Downhole Parameters

Zhang Tao1，2，3" Xia Peng1，2，3" Li Jun4" Wang Biao4" Zhan Jiahao4

（1.Beijing Information Science amp; Technology University;2.Beijing Key Laboratory of High Dynamic Navigation Technology， Beijing Information Science amp; Technology University;3.Key Laboratory of Modern Measurement amp; Control Technology， Ministry of Education;4. College of Petroleum Engineering， China University of Petroleum （Beijing））

As to sticking risk prediction， a SCNGO-SVM sticking warning model was proposed. It integrates the sine cosine and refracted opposition-based learning Northern Goshawk Optimization （SCNGO） with support vector machine （SVM）. Considering that the Northern Goshawk Optimization （NGO） may fall into local optima and yield initial solutions in random and non-uniform distribution， the refracted opposition-based learning strategy was introduced to initialize the individuals of NGO. Meanwhile， the sine cosine strategy was introduced to replace the position update formula of NGO in the survey phase， and the step size search factor of the sine cosine strategy was used to improve the NGO， thus forming SCNGO. The SCNGO was used for parameter search of SVM. Finally， the SCNGO-SVM model was used to conduct sticking warning. The research results show that the SCNGO is obviously better than the NGO， whale optimization algorithm （WOA） and sparrow search algorithm （SSA） in terms of convergence rate and optimization accuracy. The SCNGO-SVM sticking warning model achieves an accuracy of 97.3333%， and is significantly higher in prediction accuracy and operating speed than WOA-SVM， NGO-SVM and SSA-SVM models. The SCNGO-SVM method provides a theoretical guidance for sticking prediction and its engineering applications.

sticking warning model;NGO;performance test;refracted opposition-based learning;sine cosine

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金重大科研儀器項(xiàng)目“鉆井復(fù)雜工況井下實(shí)時(shí)智能識(shí)別系統(tǒng)研制”（52227804）；國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“底部鉆具高頻扭轉(zhuǎn)振動(dòng)響應(yīng)機(jī)理及識(shí)別方法研究”（52274003）；國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“干熱巖儲(chǔ)層雙重介質(zhì)射孔簇內(nèi)復(fù)雜多裂縫起裂及擴(kuò)展機(jī)理研究”（52104001）。

0" 引" 言

張濤，等：基于井下參數(shù)的SCNGO-SVM卡鉆預(yù)警方法研究

卡鉆是典型的井下復(fù)雜工況之一，卡鉆事故可能會(huì)導(dǎo)致鉆具損壞、井眼破壞，延長非必要作業(yè)時(shí)間，增加鉆井成本。據(jù)統(tǒng)計(jì)，卡鉆事故占整個(gè)鉆井復(fù)雜情況的40%～50%，嚴(yán)重影響鉆井作業(yè)的速度，導(dǎo)致一系列的安全和經(jīng)濟(jì)等方面的問題［1］。因此，為了預(yù)測井眼不清潔引起的卡鉆事故，需要對(duì)井下參數(shù)進(jìn)行機(jī)理分析，建立一種卡鉆識(shí)別的預(yù)警模型。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)卡鉆預(yù)測方法研究越來越多，這對(duì)智能鉆井技術(shù)的發(fā)展具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。

卡鉆預(yù)測模型的構(gòu)建是一個(gè)復(fù)雜的過程，受地質(zhì)條件、鉆具組合、測量設(shè)備等多種因素影響，建立卡鉆預(yù)測模型大多需要大量的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。隨著智能鉆井技術(shù)的發(fā)展，通過對(duì)井下測量數(shù)據(jù)的分析，可以使用智能算法對(duì)井下復(fù)雜工況進(jìn)行解釋。富浩等［2-3］通過對(duì)井下測量數(shù)據(jù)的時(shí)域分析，建立了一種主成分分析-支持向量機(jī)的卡鉆預(yù)測模型和K-means聚類的預(yù)測模型。劉景峰等［4］將摩阻扭矩分段計(jì)算模型與基于群體訓(xùn)練優(yōu)化算法耦合，利用訓(xùn)練得到最優(yōu)摩阻系數(shù)，開展模型計(jì)算預(yù)測值與現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比，并計(jì)算卡鉆風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系數(shù)，實(shí)現(xiàn)鉆進(jìn)過程中卡鉆風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)預(yù)測。WANG J.H.等［5］考慮鉆井參數(shù)的時(shí)序特性，建立了基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的智能預(yù)測模型。I.AIBAIYAT等［6］使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)預(yù)測卡鉆。T.KANEKO等［7］建立現(xiàn)場井歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型與物理模型，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前實(shí)測數(shù)據(jù)以及經(jīng)過訓(xùn)練的模型的估計(jì)，計(jì)算出卡鉆發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明，支持向量機(jī)比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在卡鉆事故預(yù)測中更準(zhǔn)確。受限于高精尖的井下測量工具，目前卡鉆風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測大多以地面數(shù)據(jù)［8-10］作為特征進(jìn)行研究，而對(duì)于井下數(shù)據(jù)的研究比較少。盡管上述算法取得了比較好的預(yù)測效果，但大多數(shù)模型調(diào)用參數(shù)困難，需要一定的經(jīng)驗(yàn)。

因此，研究基于井下數(shù)據(jù)和智能優(yōu)化算法的卡鉆模型，以提高模型的識(shí)別精度。針對(duì)卡鉆風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的問題，提出了一種融合正余弦和折射反向?qū)W習(xí)的北方蒼鷹優(yōu)化算法（SCNGO）和支持向量機(jī)（SVM）的卡鉆預(yù)警模型。

首先，針對(duì)北方蒼鷹算法（NGO）容易陷入局部最優(yōu)以及初始解分布具有的隨機(jī)性和非均勻性的特性，引入折射反向?qū)W習(xí)策略初始化北方蒼鷹算法個(gè)體、正余弦策略替換原始蒼鷹算法的勘察階段的位置更新公式和正余弦策略的步長搜索因子等進(jìn)行改進(jìn)；其次，將SCNGO算法用于SVM尋參；最后，將模型SCNGO-SVM應(yīng)用于卡鉆預(yù)警，提高模型的收斂速度和識(shí)別精度。所建立的卡鉆預(yù)測模型能夠有效地解決上述問題，可為鉆井作業(yè)和卡鉆的識(shí)別提供理論指導(dǎo)。

1" 算法原理及改進(jìn)算法

1.1" 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是一種通過尋找一個(gè)最優(yōu)超平面將樣本分離開的算法類型。分離超平面可由法向量ω（決定了超平面的方向）和位移b（決定了超平面與原點(diǎn)間的距離）確定，則有：

ωx+b=0（1）

假設(shè)給定一個(gè)特征空間上的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集T=x1，y1，x2，y2，…，xN，yN，其中x為特征向量，y為類標(biāo)記。對(duì)于給定的數(shù)據(jù)集T和超平面ωx+b=0，通過引入松弛變量和懲罰因子對(duì)違反不等式約束的樣本進(jìn)行懲罰，若滿足yωx+b=0≥1-ζi，其中i=1，2，…，N，可以得到極小化問題表達(dá)式為：

minω=12ω2+C∑Ni=1ζi（2）

式中：ζi為松弛變量，近似表示被誤分類的樣本數(shù)；C為懲罰因子，用來實(shí)現(xiàn)最大化分類間隔和最小化錯(cuò)分樣本數(shù)之間的折中，是影響SVM分類性能的重要參數(shù)之一，稱為超參數(shù)。

若滿足∑Ni=1αiyi=0，其中0≤αi≤C，i=0，1，…，N，由式（2）得到對(duì)偶問題表達(dá)式為：

maxWα=∑Ni=1αi-12∑Ni，j=1yiyjαiαjKxi，xj（3）

式中：αi為拉格朗日乘子，Kxi，yj為核函數(shù)。

采用高斯徑向基核函數(shù)，其表達(dá)式為：

Kxi，yj=e-g1xi-yj（4）

式中：g1為gama核參數(shù)函數(shù)，是影響SVM分類性能的另一個(gè)超參數(shù)。

引入核函數(shù)，從而得到分類的決策函數(shù)為：

fx=sgn∑Ni=1αiyiKxi，x+b（5）

由以上的理論分析可得，SVM模型的精度和優(yōu)化主要取決于2個(gè)超參數(shù)C和g1，2個(gè)超參數(shù)的選擇直接決定模型的精度和相關(guān)性能。

1.2" 北方蒼鷹算法

北方蒼鷹算法（Northern Goshawk Optimization，NGO）由M.DEHGHANI等［11］于2022年提出，該算法模擬了北方蒼鷹捕獵過程中的行為，主要包括探索階段（獵物識(shí)別和攻擊）和開發(fā)階段（追逐及逃生）。NGO算法中表示北方蒼鷹的種群矩陣為：

X=X1XiXNN×m=x1，1" …" x1，j" …" x1，m

xi，1" …" xi，j" …" xi，m

xN，1" …" xN，j" …" xN，m

N×m

（6）

式中：X為北方蒼鷹的種群矩陣，Xi為第i只北方蒼鷹的位置，xi，j為第i只北方蒼鷹的第j維的位置坐標(biāo)，N為北方蒼鷹種群成員的數(shù)量，m為問題變量的數(shù)量。

對(duì)于目標(biāo)函數(shù)獲得的式（6）中這些值可以表示為向量：

Fx=F1=FX1

Fi=FXi

FN=FXNN×1（7）

式中：Fx為北方蒼鷹種群的目標(biāo)函數(shù)向量；Fi為第

i只北方蒼鷹的目標(biāo)函數(shù)值，i=1，2，…，N。

探索階段是北方蒼鷹在狩獵的第1階段。隨機(jī)選擇一個(gè)獵物，然后迅速攻擊它。由于在搜索空間中隨機(jī)選擇獵物，這一階段增加了NGO的探索能力。該階段對(duì)搜索空間進(jìn)行全局搜索，目的是識(shí)別最優(yōu)區(qū)域。獵物選擇和攻擊的行為可以表示為：

Pi=Xk" i=1，2，…，N；k=1，2，…，

i-1，i，i+1，…，N（8）

xnew，p1i，j=xi，j+rpi，j-Ixi，j" Fpi＜Fi

xi，j+rpi，j-xi，j" Fpi≥Fi

（9）

Xi=Xnew，p1i" Fnew，p1i＜Fi

Xi" Fnew，p1i≥Fi

（10）

式中：Pi為第i只北方蒼鷹的獵物的位置；k為區(qū)間1，N中的隨機(jī)自然數(shù)；xnew，p1i，j為第i只北方蒼鷹的第j維的新位置；xi，j為第i只北方蒼鷹的第j維的位置；pi，j為第i只北方蒼鷹的獵物的第j維的位置；Fpi為第i只北方蒼鷹的獵物的位置的目標(biāo)函數(shù)值；Fi 為Fpi對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度；Xnew，p1i為第i只北方蒼鷹的新位置；Fnew，p1i為其基于NGO第1階段更新后第i只北方蒼鷹的目標(biāo)函數(shù)值；r為區(qū)間0，1中的隨機(jī)數(shù)；I為一個(gè)特定隨機(jī)數(shù)，取1或2；參數(shù)r和I為用于在搜索和更新中生成隨機(jī)NGO行為的隨機(jī)數(shù)。

北方蒼鷹狩獵的第2階段是開發(fā)階段。在北方蒼鷹攻擊獵物后，獵物會(huì)試圖逃跑。因此，在尾隨和追趕的過程中，北方蒼鷹繼續(xù)追趕獵物。由于北方蒼鷹的高速度，它們幾乎可以在任何情況下追趕獵物，并最終獵獲。對(duì)這種行為的模擬，提高了算法對(duì)搜索空間的局部搜索能力，該算法如式（11）～式（13）所示：

xnew，p2i，j=xi，j+R2r-1xi，j（11）

假定這種狩獵是封閉在以獵物出現(xiàn)位置為圓心、半徑為R的攻擊范圍，則有：

R=0.021-tT（12）

式中：t為迭代計(jì)數(shù)器計(jì)數(shù)值，T為最大迭代次數(shù)。

Xi=Xnew，p2i" Fnew，p2i＜Fi

Xi" Fnew，p2i≥Fi

（13）

式中：Xnew，p2i為基于第2階段更新后第i只北方蒼鷹新位置，xnew，p2i，j為基于第2階段更新后第i只北方蒼鷹的第j維度的新位置，F(xiàn)new，p2i為基于第2階段更新后第i只北方蒼鷹的目標(biāo)函數(shù)值。

NGO算法具有較好的收斂性和穩(wěn)定性，但存在如下問題［12］：①初始解的分布具有隨機(jī)性和非均勻性，群體中的個(gè)體素質(zhì)參差不齊，極易造成群體多樣性喪失，不能得到最優(yōu)解；②NGO中的捕食者在第2階段的捕食過程中，對(duì)其捕食過程進(jìn)行了快速的跟蹤，容易在后期開發(fā)過程中陷入局部極值。

1.3" 改進(jìn)北方蒼鷹算法

采用折射反向?qū)W習(xí)策略初始化北方蒼鷹算法個(gè)體，其基本思想是通過計(jì)算當(dāng)前解的反向解來擴(kuò)大搜索范圍，借此找出給定問題更好的備選解。折射反向?qū)W習(xí)原理如圖1所示。

已知解在x軸上的搜索區(qū)間為a，b，原點(diǎn)O為a，b上的中點(diǎn)，法線為y軸，入射角和折射角分別為α和β，入射光線和折射光線的長度分別為l和l*。由此可得折射率n計(jì)算式：

n=sin αcos β=a+b2-xi，jx*i，j-a+b2·l*l（14）

令δ=ll*，代入式（14）并將其拓展到多維空間可得折射方向解：

x*i，j=ai+bj2+ai+bj2δ-xi，jδ（15）

式中：x*i，j為xi，j的折射反向解；ai和bj分別為搜索空間在j維度的下界和上界。

正余弦策略［13］是基于正弦余弦函數(shù)性質(zhì)提出的一種元啟發(fā)式算法，主要利用了正弦、余弦函數(shù)的震蕩性，以不斷逼近全局最優(yōu)。采用正余弦策略替換原始蒼鷹算法的勘察階段的位置更新公式如下：

xi，jt+1=xi，jt+R1sinR2×

R3·bestxj-xi，jt" R4＜0.5

xi，jt+R1cosR2×

R3·bestxj-xi，jt" R4≥0.5

（16）

式中：xi，j t和xi，jt+1分別為第i只北方蒼鷹在t和t+1次迭代時(shí)的位置在第j維的分量；R1、R2、R3及R4為隨機(jī)參數(shù)，其中R1=21-tT，R2∈U0，2π，R3∈U0，2，R4∈U0，4，U表示均勻分布。

在算法局部開發(fā)階段引入改進(jìn)后的正余弦算法，利用正余弦函數(shù)的震蕩性來維持算法迭代后期種群多樣性，以加強(qiáng)算法的局部尋優(yōu)能力。

對(duì)正余弦策略的步長搜索因子進(jìn)行改進(jìn)。原始步長搜索因子呈線性遞減趨勢(shì)，不利于進(jìn)一步平衡北方蒼鷹算法的全局搜索和局部開發(fā)能力。因子調(diào)整公式為：

r′1=1-1-tTλ1λ（17）

ω1=etT-1e-1（18）

xnew，p1i，j=xi，j+r′pi，j-Ixi，j" Fpi＜Fi

xi，j+r′pi，j-xi，j" Fpi≥Fi

（19）

式中：ω1為非線性權(quán)重因子；r′1為步長搜素因子；λ為調(diào)節(jié)參數(shù)，λ≥1，取值為1.2。

1.4" SCNGO-SVM模型

為了使卡鉆識(shí)別效果達(dá)到最好，通過SCNGO算法對(duì)SVM的懲罰因子C和核參數(shù)g1進(jìn)行尋優(yōu)，構(gòu)建了SCNGO-SVM的卡鉆預(yù)測模型，其具體算法尋優(yōu)流程如圖2所示，具體步驟如下。

（1） 初始化參數(shù)，包括鷹個(gè)體數(shù)量、迭代次數(shù)、適應(yīng)度函數(shù)等，以及SVM的懲罰因子C和核參數(shù)g1。

（2） 隨機(jī)生成初始鷹群種群，采用折射反向?qū)W習(xí)策略初始化北方蒼鷹算法個(gè)體，計(jì)算每個(gè)鷹個(gè)體的適應(yīng)度，保存目前最優(yōu)解與適應(yīng)度值，根據(jù)式（8）隨機(jī)選擇獵物。

（3） 引進(jìn)正余弦策略的步長搜索因子，根據(jù)式（9）更新第i只北方蒼鷹在第j維新位置的最優(yōu)解。

（4） 根據(jù)式（19）更新第i只北方蒼鷹的位置向量。

（5） 根據(jù)式（11）、式（17）計(jì)算第2階段的第i只北方蒼鷹在第j維的位置。

（6） 根據(jù)式（13）更新第2階段第i只北方蒼鷹的位置向量。

（7） 若達(dá)到最大迭代次數(shù)，則將北方蒼鷹最優(yōu)解對(duì)應(yīng)參數(shù)懲罰因子C和核參數(shù)g1賦予SVM，結(jié)束算法。否則，返回執(zhí)行步驟（3）。

2" SCNGO算法性能測試

2.1" 基準(zhǔn)測試函數(shù)

為了驗(yàn)證算法的尋優(yōu)能力，分別選擇2個(gè)典型的單峰測試函數(shù)、2個(gè)典型的多峰測試函數(shù)和2個(gè)典型的固定維多峰測試函數(shù)，對(duì)算法的尋優(yōu)能力進(jìn)行測試。選取的基準(zhǔn)測試函數(shù)相關(guān)參數(shù)如表1所示。

2.2" 算法性能比較

為了驗(yàn)證SCNGO算法的優(yōu)越性，選取6個(gè)基本測試函數(shù)，通過與北方蒼鷹優(yōu)化算法（NGO）、鯨魚優(yōu)化算法（Whale optimization algorithm，WOA）、麻雀優(yōu)化算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）尋優(yōu)比對(duì)來驗(yàn)證SCNGO的優(yōu)越性，種群規(guī)模設(shè)置為30，最大迭代次數(shù)為500。為了降低隨機(jī)誤差對(duì)結(jié)果的影響，對(duì)6個(gè)測試函數(shù)分別進(jìn)行了30次獨(dú)立試驗(yàn)。求最差值、最優(yōu)值、平均值及標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算結(jié)果如表2所示。SCNGO算法在單峰、多峰函數(shù)中均能達(dá)到理論最優(yōu)值，表明SCNGO具有更強(qiáng)的全局尋優(yōu)和局部搜尋的能力，且在最差值、最優(yōu)值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算上同樣優(yōu)于其他算法。

為了驗(yàn)證算法的收斂速度、尋優(yōu)精度，分別用4種智能算法對(duì)6個(gè)基準(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行迭代尋優(yōu)，各函數(shù)的迭代曲線如圖3所示。NGO算法、WOA算法和SSA算法收斂曲線變化相對(duì)平穩(wěn)，而SCNGO算法收斂曲線為先大幅度下降后趨于穩(wěn)定，收斂精度和速度明顯優(yōu)于其他算法。這是由于對(duì)正余弦策略的步長搜索因子進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)其最優(yōu)位置不斷進(jìn)行調(diào)整，增強(qiáng)了其全局尋優(yōu)和局部搜尋的能力，且用正余弦策略替換原始蒼鷹算法的勘察階段的位置，可加強(qiáng)北方蒼鷹位置的靈動(dòng)性，進(jìn)一步提升算法后期的局部優(yōu)化能力，提高了收斂精度。

由上述分析可知，SCNGO算法的尋優(yōu)能力、收斂速度及尋優(yōu)精度等優(yōu)于NGO、SSA、WOA算法。

3" SCNGO-SVM卡鉆預(yù)警試驗(yàn)

3.1" 數(shù)據(jù)來源

以四川某井現(xiàn)場試驗(yàn)所獲得的數(shù)據(jù)為例，測量工具為北京信息科技大學(xué)研制的近鉆頭多參數(shù)測量短節(jié)。測量參數(shù)包括鉆壓（±300 kN）、扭矩（±30 kN·m）、溫度（150 ℃）、內(nèi)外壓（100 MPa）、三軸振動(dòng)加速度（±40g）、轉(zhuǎn)速（±333 r/min）等9個(gè)參數(shù)（g為重力加速度）。由于測量工具距離鉆頭近，所測數(shù)據(jù)能夠有效地反映井下鉆具的工作狀態(tài)。

3.2" 試驗(yàn)鉆具組合

試驗(yàn)時(shí)鉆具組合為：215.9 mm PDC鉆頭+測量短節(jié)+172.0 mm 1.5°彎螺桿+止回閥 +定向接頭+127.0 mm無磁承壓鉆桿 +127.0 mm加重鉆桿2根+165.1 mm震擊器 +127.0 mm加重鉆桿6根 +127.0 mm鉆桿6根+172.0 mm水力推進(jìn)器+127.0 mm鉆桿5根 +旋流清砂器+127.0 mm鉆桿+DS411×DS520轉(zhuǎn)換接頭×0.73 m+139.7 mm鉆桿至井口。

3.3" 井下測量數(shù)據(jù)的卡鉆工況分析

這次試驗(yàn)累計(jì)工作61 h，實(shí)測數(shù)據(jù)特征如圖4所示。

drilling and before and after sticking

當(dāng)鉆井作業(yè)鉆至卡鉆發(fā)生前時(shí)，司鉆發(fā)現(xiàn)隨著地面施加的鉆壓增大，扭矩迅速增大并伴隨著劇烈的振動(dòng)，此時(shí)鉆具在井筒內(nèi)不能自由活動(dòng)，從而判斷井底發(fā)生了卡鉆。井下數(shù)據(jù)顯示，卡鉆發(fā)生前，三軸振動(dòng)相較于正常鉆井時(shí)變得劇烈，主要發(fā)生在橫截面上，軸向振動(dòng)無明顯變化，而且扭矩迅速變大，此為卡鉆前的預(yù)兆?？ㄣ@前的征兆數(shù)據(jù)來自圖4區(qū)間Ⅱ，正常鉆進(jìn)的數(shù)據(jù)來源于圖4區(qū)間Ⅰ，區(qū)間Ⅲ表示卡鉆發(fā)生后的數(shù)據(jù)變化特征。結(jié)合數(shù)據(jù)分析可知，卡鉆在振動(dòng)上的表現(xiàn)主要在橫向振動(dòng)，軸向振動(dòng)基本無明顯變化，同時(shí)伴隨著扭矩的迅速增大。

3.4" 對(duì)比分析

在相同的訓(xùn)練集和測試集情況下，按照?qǐng)D4所示的區(qū)域分別提取卡鉆前的特征數(shù)據(jù)和正常鉆進(jìn)狀態(tài)下對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，總共1 000組數(shù)據(jù)，正常鉆進(jìn)數(shù)據(jù)和卡鉆前的特征數(shù)據(jù)各500組。數(shù)據(jù)特征包括鉆壓、扭矩、x軸振動(dòng)加速度、y軸振動(dòng)加速度、z軸振動(dòng)加速度，共5類特征。按照7∶3的比例劃分訓(xùn)練集與測試集，進(jìn)行卡鉆事故的預(yù)測。分別建立SCNGO、NGO、SSA和WOA算法優(yōu)化SVM的卡鉆預(yù)警模型。統(tǒng)一設(shè)置最大迭代次數(shù)為100，種群數(shù)量為30。4種算法優(yōu)化SVM的卡鉆預(yù)警模型的適應(yīng)度曲線以及分類準(zhǔn)確率如圖5和圖6所示。

由圖5可知，使用SCNGO算法僅需要迭代8次，就可以找到最佳的SVM的超參數(shù)。而NGO、SSA、WOA分別需要迭代15次、22次和52次才可以找到各自最佳適應(yīng)度，并且適應(yīng)度均沒有SCNGO算法的最佳適應(yīng)度數(shù)值大。這說明SCNGO優(yōu)化算法相較與其他優(yōu)化算法能夠快速、準(zhǔn)確地找到SVM的超參數(shù)。

將4種算法分別用于優(yōu)化SVM模型的超參數(shù)，構(gòu)建卡鉆預(yù)警模型，結(jié)果如表3所示。

通過4種算法的對(duì)比分析可知，SCNGO-SVM模型優(yōu)于其他模型。圖6中，標(biāo)簽1代表卡鉆類型，標(biāo)簽0代表正常鉆進(jìn)。SCNGO-SVM模型的分類準(zhǔn)確率可達(dá)97.33%，比NGO-SVM、SSA-SVM、WOA-SVM模型的分類準(zhǔn)確率分別提高0.68%，1.38%，1.73%。結(jié)果表明，SCNGO算法不僅在尋找最優(yōu)參數(shù)方面速度快，結(jié)合SVM之后，它的分類預(yù)測準(zhǔn)確率也比其他智能優(yōu)化算法更高，效果顯著。

在相同測試集和訓(xùn)練集的情況下，4種模型的性能參數(shù)如表3所示。SCNGO-SVM準(zhǔn)確率優(yōu)于NGO-SVM、WOA-SVM及SSA-SVM。分析結(jié)果說明，SVM模型的精度和優(yōu)化主要取決于2個(gè)超參數(shù)C和g1，2個(gè)超參數(shù)的選擇直接決定模型的精度和相關(guān)性能。SCNGO能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的超參數(shù)，以提高卡鉆預(yù)測的精度。

4" 結(jié)論及建議

提出了一種融合正余弦和折射反向?qū)W習(xí)的北方蒼鷹優(yōu)化算法（SCNGO算法），并用于SVM超參數(shù)尋優(yōu)，建立了卡鉆預(yù)警模型，得到以下結(jié)論。

（1）使用基準(zhǔn)測試函數(shù)對(duì)智能優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu)性能分析，結(jié)果表明，SCNGO算法在收斂速度、尋優(yōu)精度等方面明顯優(yōu)于NGO算法、WOA算法及SSA算法。

（2）提出的SCNGO-SVM卡鉆預(yù)警模型，對(duì)于卡鉆的預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)97.33%，相較于WOA-SVM、NGO-SVM、SSA-SVM卡鉆預(yù)警模型，在預(yù)測準(zhǔn)確率和運(yùn)算速度上均有顯著提升。

（3）本文只針對(duì)井眼不清潔造成的卡鉆進(jìn)行了試驗(yàn)分析，其他因素造成的卡鉆情況還有待試驗(yàn)驗(yàn)證。建議后續(xù)（用此該模型）開展相應(yīng)的卡鉆風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，對(duì)模型的準(zhǔn)確性及性能進(jìn)一步驗(yàn)證。

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