基于K-Means聚类算法的沉砂卡钻预测方法研究

井眼不清洁造成卡钻是常见的钻井复杂工况之一,在卡钻发生前,部分井下工程参数特征会表现出异常。为了掌握卡钻前的工程参数特征变化规律,及时调整钻井参数,可避免卡钻发生。提出了一种基于主成分分析(PCA)算法和K-Means聚类算法的卡钻工况预测模型。该模型利用PCA算法对冀东油田某井卡钻工况前的井下近钻头实测工程参数进行降维处理,再利用K-Means聚类模型对降维后的数据进行训练测试,最后利用Calinski-Harabaz指数对聚类质量进行评估。结果表明,正常工况数据和卡钻前工况数据的聚类中心相距较远,两类数据得到有效分类,且Calinski-Harabaz指数值高,表明聚类质量高,K-Means聚类算法能够有效地分析近钻头工程参数测量数据,根据聚类分析结果可及时对卡钻工况进行预警,减少卡钻工况的发生。