孕镶金刚石钻头磨损研究现状与发展趋势

孕镶金刚石钻头广泛应用于各种硬岩钻进,尤其是深部硬岩钻探钻井的工程实践活动中,其碎岩机制表现为金属胎体包裹的金刚石出刃后压入、刻划和破碎岩石。金刚石钻头的磨损形式反映了孔底钻头-岩石的相互作用过程,以及磨粒(包括岩屑、胎体碎屑和金刚石碎屑等)在孔底的存在状态,它决定了金刚石钻头的钻进效率和使用寿命。目前关于孕镶金刚石钻头磨损理论、方法的研究大部分属于定性判断,且常局限于区域特殊情况,无法形成统一或可借鉴的实用指导体系。以地质钻探领域的孕镶金刚石钻头磨损相关研究文献为主,讨论了孕镶金刚石钻头磨损的研究现状。首先结合地质钻探工业实践和行业规程归纳了钻头的非正常磨损类型,然后从磨损图像、钻进信号2个方面介绍了钻头磨损评价方法,从钻头整体、金刚石和金属胎体3个方面梳理了钻头钻进过程磨损机理与影响因素,另外列举了主流的钻头磨损性能调控方法,介绍了磨损分析方程的研究进展,并探讨了机器学习方法如何辅助钻头磨损研究。孕镶金刚石钻头在深部硬岩钻探中有极大的潜力,而其磨损性能是决定其最终使用效果的关键。为此,对人工智能方法辅助数据分析、微观尺度计算模拟、增材制造和材料处理改性等研究方向进行了分析展望,探索先进的金刚石钻头的磨损监测分析和调控方法,以期满足地质深部钻探和地外星系钻探等远程监控钻进的需求。

基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估研究

现有钻头磨损评估方法中,存在人工特征提取过程可能无法完全提取正确分类所需的信号动态特征,及需要对各个统计量进行大量计算等问题。为此,提出了一种新的基于改进卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)的钻头磨损程度评估算法。该算法将采集的近钻头原始振动数据导入CNN-Softmax模型,通过训练好的CNN模型从近钻头数据中提取主要的特征参数,将提取的稀疏特征向量输入SVM并进行故障分类,利用遗传算法实现SVM参数的优化选择,最后应用t分布随机邻域法近邻嵌入,使其故障特征学习过程可视化,以评估其特征提取能力。采用该算法对钻头磨损的现场试验数据进行了分析。分析结果表明:基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估算法准确率高达98.33%。所得结论可为实现钻头磨损状态的进一步监测提供理论支撑。

基于GRU神经网络的PDC钻头磨损实时监测模型

能够实时监测钻头磨损程度对于钻井提速是一个直观的参考目标。但钻井现场难以采集直接反映钻头磨损情况的参数,目前对钻头磨损程度的监测手段较少,主要依靠技术人员的经验判断。如何定量评估PDC钻头磨损程度一直是研究的难点。钻头磨损程度评价主要基于破岩效率和机械比能。通过物理模型计算机械比能,并通过小波分析、聚类算法表征钻头磨损过程,建立了基于门控循环单元(GRU)神经网络的PDC钻头磨损实时监测模型,形成了钻井参数与钻头磨损程度的映射关系,模型精度达95%。采用新疆油田A井数据对模型进行测试,结果表明该模型可以正确预测当前钻头磨损级别。该模型为钻头磨损监测提供了一种解决方案,可以辅助现场工程师判断起下钻时机,以保证更高的钻井效率。

基于机械比能理论的钻头磨损监测新方法

现有基于机械比能理论的钻头磨损监测方法,都是通过机械比能趋势线对钻头钝化趋势作定性分析,没有一种定量计算钻头磨损等级的有效方法。在前人研究成果的基础上,选取合理机械比能模型,通过优化钻头扭矩回归数据对其进行了优化;综合考虑钻头设计参数、切削结构、钻井参数及钻头磨损等的影响,选取了合适的牙轮钻头和PDC钻头钻速方程,提出了一种定量计算与定性分析相结合的钻头磨损监测新方法。该方法充分考虑了钻速、钻压、转速、扭矩以及钻头设计参数等因素,采用钻速方程和测录井数据计算机械比能、岩石抗压强度和钻头磨损等级分级系数。该方法在南海油田宝岛区块A井、准噶尔盆地风城区块B井、吐哈油田某区块C井等的多个井段进行了PDC钻头和牙轮钻头的磨损监测,结果表明,较之钻头磨损实测数据,PDC钻头的平均相对误差为9.87%,牙轮钻头为21.15%,即新方法能有效监测钻头磨损情况且更适用于PDC钻头。

基于小波包能量谱的HMM钻头磨损监测

从工程应用的角度论述了小波包分解原理及其能量谱监测理论,并将该理论应用于钻削力信号特征提取中,针对钻削过程特征矢量与钻头磨损之间具有较强的随机性和不确定性的特点,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的钻头磨损监测方法。实验结果表明,通过对钻削力信号进行多层小波包分解,提取各频段能量谱作为特征矢量可准确刻画工艺系统随钻头磨损的演化规律,利用HMM建立的各钻头磨损状态小波包能量谱的统计模型可有效跟踪钻头磨损的发展趋势,实现钻头磨损状态和寿命的监测。

基于切削力信号的钻头磨损状态实时监测

研究了钻削过程中刀具在线磨损状态特征信号的提取方法。以轴向力和扭矩为监测信号,在普通钻床上建立起相应的实时信号数据采集系统,通过对信号进行幅域和频域分析,提取了特征信号随刀具磨损量增加的变化规律,为实现机械加工过程刀具状态的智能识别提供了依据。试验结果表明,该方法具有较好的抗干扰能力和较高的识别精度。

一种新的小波分维数及其在钻头磨损监测中的应用

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想,从而建立了一种以信号的绝对和作为度量参数的小波分维数。对钻头整个磨损历程中钻削力信号小波分维数变化规律的研究表明:运用小波分维数可更加有效地刻画信号的本质特征,钻削过程扭矩和轴向力信号小波分维数的变化与钻头磨损之间表现出密切的相关性,采用该方法可准确实现钻头磨损状态的监测。

基于双信号融合的超声振动钻削钻头磨损状态监测研究

为了监测超声振动钻削过程中钻头的磨损状态,构建了超声振动钻削钻头的振动信号和AE信号的采集系统,通过采集不同磨损状态下钻头的振动信号和AE信号,对其进行小波分解,得到与钻头磨损相关的特征值,将二者融合后作为神经网络的输入,输入至构建的12-10-3的BP神经网络中,进行钻头磨损状态的识别。试验结果表明,所建BP神经网络通过振动和AE的融合信号对钻头的有效识别率为91.7%,可以有效对钻头的磨损状态进行识别。

钻头磨损状态可拓物元评价方法研究

基于可拓物元模型的分析,提出了钻头磨损状态可拓评价方法。通过研究,首先设计了检测钻削力信号、声发射信号、振动信号和机床功率信号的钻头磨损检测系统,在构造经典域物元、节域物元和待评物元的基础上,通过关联函数的推演,对钻头磨损状态进行可拓评价分析,获得了客观合理的评价结果。通过与实际磨损状态比较,证明可拓评价方法具有操作简单、可靠性高和实用性强等特点。

浅谈钻头磨损评定方法与国际标准接轨

分析了我国现行石油天然气行业标准 SY5 415 - 91和 SY/ T6 0 5 0 - 94中存在的一些问题 ,包括钻头钝化特征表示方法、轴承密封的评价、起下钻原因的分析等 ,提出应将两个标准进行修订、统一、简化 。

判断钻头磨损程度的新方法

钻头的工作情况可以根据综合录井资料分析判断,反映钻头磨损程度的主要特征参数有扭矩和钻时。该文针对目前判断钻头磨损尚未量化的现状,探讨了利用扭矩和钻时的相对变化量判断钻头磨损程度的量化方法,即扭矩和钻时相对变化量安全区域法。此方法在理论上具有合理性,在应用中具有指导意义,为人们在钻井过程中随时判断钻头工况提供了新的思路。

基于钻头磨损函数的深井钻进过程控制数学模型的研究

为提高深钻井、超深钻井的钻进速度和降低钻井成本,需要建立新的、更实用的钻井参数实时优化模型来优化钻井。针对特定的钻进碎岩方式和钻头类型,从钻井参数对钻井效率的影响规律出发,利用最优控制理论和参数优选方法,建立了基于可控性钻井参数(钻压、转速、排量、钻头工作时间等)的钻头磨损函数和机械钻速方程的钻井过程控制数学模型。文中以硬质合金钻头回转钻井为例,根据所建立的钻井过程控制数学模型,给出了不同指标下的优化钻井参数及优化曲线。所建立的钻井过程控制数学模型可随着井深和岩性的不同而选择不同的优化指标及相关的最优钻井参数,同时可以对最优钻井参数进行实时调整,从而实现全井段钻进过程的最优化,这对提高机械钻速,降低钻井成本具有重要的意义,同时,该模型对于其他钻井工艺方法具有一定的可借鉴性。

钻头磨损监测方法研究

针对目前国内外钻、录井软件设备无法监测钻头磨损状况的现状,对近年来国内外钻头磨损监测方法进行研究,阐述其基本原理,指出其适用特点。最后,利用2口井的资料对主要方法进行了应用对比分析,由分析可知,Rashidi改进模型、Liu模型监测结果准确,且对钻头扭矩数据无依赖性,而现场很少配备钻头扭矩监测仪,因此,Rashidi改进模型、Liu模型适合现场对钻头磨损工况监测。

基于深孔钻削噪声信号的钻头磨损特征提取方法研究

采用深孔钻削过程中的噪声信号对钻头的磨损状态进行监测,建立了钻削过程噪声信号采集系统。运用改进的经验模态分解方法对经过广义形态滤波后的噪声信号进行了模态分解,获得了钻削噪声信号的本征模态函数。采用希尔伯特变换对本征模态函数进行处理,获得了与本征模态函数对应的边际谱。研究了谱频段能量和峰值随钻头磨损的变化规律。结果表明,边际谱频段能量和峰值与钻头磨损状态之间存在密切联系,根据噪声信号边际谱特征参数的变化规律可实现钻头磨损状态的监测。

基于CEEMDAN-CNN的钻头磨损状态监测研究

钻头磨损状态的准确监测对于提高钻井效率、规避钻井事故的发生具有重大意义。针对钻井过程中钻头磨损状态监测困难的问题,结合井下近钻头工程参数短节所测数据,提出基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)、小波阈值以及卷积神经网络(CNN)的钻头磨损监测模型。首先将近钻头工程参数测量短节测得的振动数据进行基于自适应噪声完备经验模态分解,得到一系列本征模态函数分量,再对本征模态函数分量进行小波阈值去噪并完成信号重构,最后根据重构信号提取钻头磨损特征,完成卷积神经网络模型训练和钻头磨损状态识别。研究结果表明,钻头磨损监测模型精度达到92.3%,即该模型能准确识别钻头磨损状态且识别准确率高。研究结果可为及时调整钻井参数、确定更换钻头时机等提供技术支持。

PDC钻头磨损监测新方法研究

该文通过结合机械比能理论和钻速方程提出了一种新的钻头磨损监测方法,该方法综合考虑了机械比能模型和钻速方程模型,能有效地确定钻头在井下的磨损状况。该文通过中石化国际工程有限公司在阿尔及利亚打钻的MKT-1井进行了钻头磨损分级的计算,计算结果与实测数据基本一致,证明该方法的科学性,对提高钻井效率具有一定的指导意义。

基于钻井参数的钻头磨损泥包监测识别方法

现有的钻头磨损及钻头泥包识别方法多是利用钻井参数变化规律进行主观判断,没有一种确定的模型或方法来准确识别钻头磨损及泥包。文章在前人研究的基础上,提出了不同钻井条件下钻头摩擦系数及切削深度的计算模型,并结合邻井测井数据、钻头破岩机械比能模型建立了钻头磨损泥包监测识别方法。该方法在综合考虑了地层岩石强度、机械钻速、钻压、转速、扭矩、水力参数等因素前提下形成了一套监测识别模型。在西南油气田3口井中进行了现场试验,试验结果证明该方法能够在钻井过程中准确识别钻头磨损及泥包。现场试验主要用于PDC钻头,需要在不同钻头的井中进一步验证。

钻进参数对孕镶金刚石钻头磨损及钻速的影响

在低钻压下,钻头与岩石之间的低摩擦系数导致岩屑产生率较低,钻头胎体磨损也较小。在适中钻压下,较多暴露的金刚石切入岩石,岩屑增加,钻头质量损失也增加,岩石破碎以稳定的岩屑产出率和平衡的钻头磨损进行。在高钻压下,更多的岩屑引起钻头胎体的高速磨损。

钻头磨损、破损的在线检测法研究

本文提出的钻头在线检测系统采用模块化设计的原则,在不改变通用数控系统的基础上增加了钻头在线检测系统,该系统特别适用于深孔钻孔加工,很好地解决了深孔钻孔加工过程中刀具破损的问题,减少数控机床停机时间,大大提高了生产率。

钻头磨损后怎样更换

钻头在井下工作一定时间后,刮刀钻头的刀片直径变小、变短、变钝,破碎岩石的能力会变弱,进度减慢;牙轮钻头由于牙齿磨损冲蚀、轴承损坏,会造成牙轮转动不灵活或牙轮卡死,使扭矩增大,若不及时起出还会发生掉牙轮事故;金刚石钻头则因地层的不均质性造成钻头上的金刚石复合片发生裂、断、掉,