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基于PCA-SVDD方法的钻头异常钻进识别
被引量:
5
1
作者
刘刚
刘闯
+3 位作者
夏向阳
裴重潋
蔡鹏
赵少伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第13期158-162,共5页
为了快速识别钻头异常钻进情况,达到实时监测丛式井防碰需求,根据钻头振动信号的幅值归一化频数统计特征,提出一种基于PCA-SVDD的钻头异常钻进识别模型。提取钻头正常钻进信号的每一帧数据的归一化频数特征,该特征与波形的真实幅值大小...
为了快速识别钻头异常钻进情况,达到实时监测丛式井防碰需求,根据钻头振动信号的幅值归一化频数统计特征,提出一种基于PCA-SVDD的钻头异常钻进识别模型。提取钻头正常钻进信号的每一帧数据的归一化频数特征,该特征与波形的真实幅值大小无关,适合不同工作情况,将提取的特征应用PCA方法降维处理得到钻头正常钻进的特征向量作为训练样本,建立基于PCA-SVDD的钻头异常钻进诊断模型。通过现场数据检验,证明该方法可以有效、快速地识别钻头异常钻进情况。
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关键词
钻头
异常钻进
特征提取
PCA
SVDD
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职称材料
题名
基于PCA-SVDD方法的钻头异常钻进识别
被引量:
5
1
作者
刘刚
刘闯
夏向阳
裴重潋
蔡鹏
赵少伟
机构
中国石油大学(华东)石油工程学院
中海油能源发展安全环保分公司
中海石油(中国)有限公司天津分公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第13期158-162,共5页
基金
"十二五"国家科技重大专项(2011ZX05057-002-006)
海上油田丛式井网整体加密调整多平台钻井趋近井筒监测方法研究(2011ZX05024-002-010)
+1 种基金
山东省自然科学基金(ZR2014EEQ021)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(14CX02167A)
文摘
为了快速识别钻头异常钻进情况,达到实时监测丛式井防碰需求,根据钻头振动信号的幅值归一化频数统计特征,提出一种基于PCA-SVDD的钻头异常钻进识别模型。提取钻头正常钻进信号的每一帧数据的归一化频数特征,该特征与波形的真实幅值大小无关,适合不同工作情况,将提取的特征应用PCA方法降维处理得到钻头正常钻进的特征向量作为训练样本,建立基于PCA-SVDD的钻头异常钻进诊断模型。通过现场数据检验,证明该方法可以有效、快速地识别钻头异常钻进情况。
关键词
钻头
异常钻进
特征提取
PCA
SVDD
Keywords
drill bit
abnormal drilling condition
feature extraction
PCA
SVDD
分类号
TE242 [石油与天然气工程—油气井工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA-SVDD方法的钻头异常钻进识别
刘刚
刘闯
夏向阳
裴重潋
蔡鹏
赵少伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015
5
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