机器学习在钻柱振动识别与预测中的研究进展

  钻柱振动是影响钻井效率、钻柱失效、井眼稳定和钻井安全的主要因素，复杂振动的早期识别对于缓解井下工具受损、提高生产时间至关重要。

为此，充分调研国内外机器学习在钻柱振动识别方法方面的研究成果，从数据获取角度对钻柱振动识别与预测方法进行了全面分析，对比研究了各算法模型的框架、特征参数和测试效果，系统评估了各算法模型的优缺点，并对未来振动识别与预测的发展方向提出思考。

   研究结果表明：(1)机器学习算法可以从大量振动数据中学习和提取特征来建立模型，对振动进行分类和预测，通过不断优化算法和模型，提高钻柱振动识别与预测的准确性和可靠性；(2)随着数据采集和处理技术的不断进步，地面与井下多源数据融合方法将多种数据共同分析处理，可以最大程度地发掘地面和井下数据特征，有望成为解决井下问题的重要途径；(3)随着钻井工程与人工智能技术的不断融合与发展，振动缓解与钻井提速联合优化，将为钻井工程提供更为可靠的指导和决策。

   结论认为，机器学习在钻柱振动识别与预测方面的应用和发展进一步缓解了超深井井下钻柱振动这一复杂问题，提高了钻井工程的效率和安全性，推进了钻井过程的高效化和智能化发展步伐。

爱华机器振动测量解决方案，包括日常生产线质量检验、产品验收测试、运行监测、诊断和分析研究。根据经验通常考虑振动速度的均方根值，因为该值与振动能量有关。其他的量如位移、加速度和代替均方根的峰值也可以选用。在规定的机器支承和运行条件下，所测得宽带最大幅值定义为振动烈度，对于大多数类型的机器，振动烈度值表示了该机器的运行状态。