基于PCA-LSTM的黏滑振動水平評估方法研究

張鑫 張濤 李玉梅 房萍

摘要：石油鉆井過程中，井下工具的黏滑振動會導致鉆頭發生周期性的黏滯和滑脫，容易引起鉆頭和鉆具組合失效，造成井下事故。為此，基于井下測量技術的發展，采用長短期記憶（Long Short-term Memory，LSTM）神經網絡智能算法建立黏滑振動水平評估模型，采用井下近鉆頭工程參數測量工具在鉆頭處采集7類高頻井下工程參數，驗證使用PCA-LSTM神經網絡黏滑振動水平評估模型的準確性。研究結果表明，該評估模型均方根誤差為0.026，較LSTM、PCA-BP、PCA-SVM評估模型分別下降了0.033、0.011和0.018，表明該模型抑制了過擬合造成的滯后效應，具有較高的精度，可有效評估鉆頭處黏滑振動水平。研究結果對指導鉆井過程，及時調整地面參數，有效抑制黏滑振動，推動安全、快速、高效鉆井具有重要作用。

關鍵詞：井下工具黏滑振動；隨機森林；LSTM神經網絡；近鉆頭；訓練模型

0 引 言

在石油鉆井中，井下振動主要包括3種形式：橫向、軸向和扭轉振動。不同的振動模式會導致不同的井下異常工況，例如：橫向振動會導致鉆頭渦動，軸向振動會導致鉆頭跳鉆，扭轉振動會導致黏滑。發生黏滑振動時，鉆頭每隔幾秒就會發生周期性的黏滯及滑脫，而地面頂驅卻保持在恒定轉速，鉆頭最大轉速甚至可以超過2倍的地面頂驅轉速，因此黏滑振動通常是鉆頭和鉆具組合失效的重要原因［1-3］。近年來，為了提高鉆井效率，降低井下事故風險，國內外針對井下異常振動的研究越來越多［4-7］。

隨著井下測量技術的發展，近鉆頭處的三軸振動、轉速、鉆壓及扭矩等工程數據已可以測量。北京工業大學柳貢慧團隊［8］研發了井下雙測點多參數隨鉆測量工具，該工具可測量井下近鉆頭處環空壓力、管內溫度、鉆壓、扭矩、三軸振動等多個參數，同時可擴展測量環空流體的介電常數。滕學清等［9］對來自深井及超深井的井下振動數據進行了分析，對比振動數據在時域內的均值、峰值和均方根值，以及快速傅里葉變化后的頻域數據，確立了深井鉆柱黏滑振動的時域及頻域特征。唐翰文等［10］通過分析近鉆頭振動數據特征，建立了基于XGBoost的黏滑振動等級分類模型。E.Z.LOSOYA等［11］利用歷史數據建立機器學習模型，放置于井下鉆頭處，通過直接獲取井下鉆頭處的高頻工程參數，以實現實時識別井下異常振動造成的黏滑、渦動等復雜工況。T.BAUMGARTNER等［12］從高頻振動數據中提取和分析基本特征，建立了基于貝葉斯算法的振動模式識別模型。

筆者采用長短期記憶（Long Short-term Memory，LSTM）神經網絡智能算法建立黏滑振動水平評估模型。在此之前，陳沖等［13］提出一種基于因子分析和支持向量機的黏滑振動等級評估方法。ZHA Y.等［14］利用地面測量數據，通過深度神經網絡建立了井下異常振動事件分類識別模型。LAN B.等［15］利用地面數據建立了基于LSTM神經網絡的ROP鉆速預測模型，以指導地面工作人員優化鉆井。由于地面測量數據與井下鉆頭處的實際數據有較大差異，所以筆者依據北京信息科技大學智能鉆井實驗室自主研發的井下近鉆頭工程參數測量工具，對在鉆頭處采集到的7類高頻井下工程參數開展研究，應用監督式學習分類對井下黏滑振動進行識別，以確定鉆頭在鉆進時是否發生了黏滑振動，并使用LSTM神經網絡評估它們的振動水平。

1 黏滑振動特性分析

以塔里木油田富滿區塊某三開井段所開展的試驗為例分析。試驗地層為石炭系、泥盆系，地層巖性為砂巖、泥巖、灰巖、大套細砂巖。鉆進參數包括：轉盤轉速75～80 r/min，鉆壓50～80 kN，鉆井液排量27 L/s，鉆井液密度1.31 g/cm3。試驗鉆進深度為5 449～5 635 m，累計進尺186 m。

由于鉆頭與巖石相互作用，使用PDC鉆頭時，黏滑表現為一種由自激產生的低頻扭轉振動。圖1為鉆具組合示意圖。在PDC鉆頭上方連接扭沖工具，扭沖工具的上方連接近鉆頭工程參數測量工具，連接扣型均為114.3 mm（41/2 in） REG螺紋。

在圖2中標示出1個周期內鉆頭黏滑時近鉆頭工程參數的變化特征。時域分析結果表明：在位置①處轉速接近于0，鉆頭開始黏滯，振動較弱，扭矩逐漸增加；在位置②處扭矩增加到能夠克服摩擦力作功，轉速開始增加，扭矩開始減小，鉆頭開始滑脫，振動逐漸增大；在位置③處轉速達到峰值，扭矩最小，在橫向振動的作用下，鉆頭輕微抬起，鉆壓減小；在位置④處轉速再次減小直至鉆頭黏滯，振動再次減弱。鉆頭黏滑振動呈現出周期性變化。根據黏滑振動期間轉速與時間變化曲線可大致確定，黏滑振動周期約為9 s，其中黏滯時長約為3 s，滑脫時長約為6 s。與此同時，三軸振動也呈現出相同的周期性規律。切向和法向振動均以0g（g為重力加速度）為中心上下劇烈波動，峰值在10g以上；而軸向振動不以0g為中心上下波動，峰值約為5g，反映了直井重力加速度的特征；振動較輕時，切向和法向振動接近0g，軸向約為1.5g，反映此時鉆頭處于微弱振動狀態。

圖3為鉆頭正常鉆進時參數變化特征。由圖3可以看出：鉆頭的鉆壓、扭矩、轉速均在一定區間內波動，變化幅度較小；鉆頭的切向、法向及軸向振動峰值均低于7.5g，鉆進平穩。黏滑振動不僅影響鉆井效率，還容易造成井下鉆具組合提前失效，時域特征雖然可以大致判斷黏滑振動，但是由于影響因素較多，閾值范圍廣，難以實現計算機自動識別，所以需要進一步提取信號特征并建立智能識別模型。

2 算法原理

2.1 特征方程

井下發生黏滑振動時，時域特征量可以在一定程度上分辨出信號隨時間的變化特征，而頻域特征量可以反映信號在不同頻率上的分布情況。本文對近鉆頭鉆壓、扭矩、轉速、三軸振動等測量數據提取6類時域特征值。對三軸振動測量數據進行快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform ，FFT），將時域數據轉化為頻域數據，以提取6類頻域特征值。提取的時域特征值及頻域特征值指標計算公式列于表1之中。表1中，x（j）為時域信號序列，s（k）是x（j）的頻譜序列，其中k=1，2，…，k，fk為第k條譜線的頻率值，n為時域信號長度，K為頻譜線數量。

2.2 智能識別模型

2.2.1 隨機森林模型

隨機森林是一種決策樹的集成算法，可以由多個ID3、C4.5等決策樹組成。每棵樹都是獨立的，彼此無關［16］。隨機森林可以應用于高維、大數據量的分類算法，具有速度快、精度高、不易過擬合的特點，即使數據的大部分特征丟失，也可以保持良好的準確性。森林中的每一棵樹都可以用于分類，實際上可以形成多個分類器。本質上，隨機森林通過在數據集中隨機放回樣本來構建子數據集，并建立多個決策樹。對于同一個輸入樣本，多棵樹會產生多個分類結果。隨機森林對每個分類結果進行投票，選擇得票最多的類別作為分類的最終輸出。本研究所用的高頻井下近鉆頭工程參數測量數據的數據量龐大，適宜采用隨機森林建模。

2.2.2 LSTM神經網絡模型

長短期記憶網絡是一種循環神經網絡（Rerrent Neural Network，RNN）的變體。該網絡能夠有效解決長程依賴問題［17］。相比于其他神經網絡，循環神經網絡（RNN）中的神經元除了接受其他神經元的信息外，還能接受自身的信息。

圖4為RNN單元結構示意圖。圖4中，xt為當前時刻的輸入值，ht為隱藏層的輸出值，ht-1為隱藏層上一時刻的輸出值，延遲器是一個虛擬單元，用來記上次（或上幾次）隱藏層的輸出值。RNN中通常使用Logistic或Tanh函數作為激活函數，這些函數導數值小于1，故經常出現梯度消失問題。而LSTM引入門控單元控制信息的傳遞，能夠有效改善RNN單元結構中梯度消失和梯度爆炸問題。

3 基于LSTM神經網絡智能算法的黏

滑振動評估方法

3.1 數據預處理

此次研究采用新疆富滿油田某井井下高頻近鉆頭工程參數，測量工具為北京信息科技大學自主研發的井下近鉆頭多參數測量短節等。該儀器測量參數及精度如表2所示。

鉆頭累計鉆進23 h，設置工具采集頻率為400 Hz。對原始數據提取特征向量，以減少模型處理數據量，節約模型訓練時間。井下高頻測量數據由于井下環境復雜及傳感器本身誤差，往往帶有不同程度的噪聲，因此需通過高斯平滑函數進行去噪。如圖2所示，由于單個黏滑周期大約為9 s，所以為保證每段數據內至少包含1個黏滑周期，以每10 s數據為1組，全段共計得到7 200組數據，每組數據包含鉆壓、扭矩、轉速、三軸振動數據。對各組數據進行時域分析得到36個時域特征，對三軸振動數據進行頻域分析得到18個頻域特征。

3.2 LSTM神經網絡黏滑振動評估模型與方式

LSTM神經網絡黏滑振動評估工作流程如圖6所示。選取正常鉆進數據200組、黏滑振動數據300組，共計500組測量數據，構建黏滑振動識別數據集，其中訓練集占70%，測試集占30%。采用隨機森林建立分類識別模型，隨機森林模型可以較好地分類識別正常鉆進和黏滑振動。模型單個工況識別精度分別為91.6%和97.8%，綜合識別準確率達95.3%。混淆矩陣見表3。

鉆頭轉速可由井下近鉆頭工程參數測量工具測得，ISS值越大，證明井下振動越激烈，黏滑振動水平越高。應用建立好的隨機森林模型對上述井段中7 200組數據進行分類識別。圖7顯示了經過隨機森林分類識別后，在該井井下黏滑振動的分布情況，正常鉆進時ISS值用0表示。由圖7可知，黏滑振動在該井段的分布符合實際規律，因此ISS值可以作為LSTM神經網絡黏滑振動水平評估的結果。

將7 200組數據分割為訓練集和測試集，并對數據進行歸一化處理，其中70%數據用于訓練模型，其余30%用于測試訓練模型的準確性。采用PCA-LSTM神經網絡建立回歸模型。利用PCA對鉆壓、扭矩、轉速、三軸振動的時域特征及頻域特征共54維特征值向量進行降維，選取貢獻率排名前10的特征值作為輸入層，使用6個隱藏層，每層96個神經元來構建LSTM神經網絡。共計進行100輪訓練，在60輪訓練后，通過乘以因子0.2來降低學習率，防止過擬合。最后利用一個神經元輸出層評估10 s后黏滑振動水平。

3.3 黏滑振動評估結果

使用訓練好的PCA-LSTM模型，對測試集進行測試，并利用均方根誤差對測試結果進行評價，結果如圖8所示。

經過訓練的PCA-LSTM模型黏滑振動水平的評估結果能夠很好地反映井下實際狀態，與實際振動水平一致，沒有明顯的滯后效應。該PCA-LSTM模型具有較高的精度，均方根誤差值僅為0.026，可以有效對井下黏滑振動水平進行評估，并運用到實際鉆井中。根據評估結果調整地面參數，能夠有效抑制黏滑振動，降低事故發生風險，對指導安全、快速、高效鉆井具有重要意義。

為了驗證PCA對LSTM黏滑振動水平評估模型滯后效應的抑制效果，對比了PCA-LSTM和LSTM評估模型的評估結果，對比結果如圖9和表4所示。由于數據具有較高的相關性，LSTM評估模型將前一組的真實數據作為后一組的輸出值，評估結果表現出強烈的滯后效應，出現了過度擬合。而PCA-LSTM模型有效地抑制了滯后效應，評估結果更貼近實際值，提升了模型的精度，均方根誤差值較LSTM評估模型降低了0.033。

為了驗證PCA-LSTM模型評估黏滑振動水平的優越性，本文進一步將PCA降維后的數據與支持向量機（Support Vector Machine ，SVM）和BP神經網絡模型的評估結果對比，其對比結果如圖10和表5所示。由圖10和表5可知，使用PCA-LSTM評估模型的均方根誤差相比于PCA-BP、PCA-SVM評估模型分別下降了0.011和0.018。因此，LSTM神經網絡模型可以更好地挖掘樣本間的時序相關性，比BP和SVM更適合用于評估井下黏滑振動水平。

4 結 論

（1）利用近鉆頭工程參數測量工具采集的井下工程數據，為分析黏滑振動水平提供了數據支撐。常規的時域特征閾值方法識別準確率低，難以實現計算機自動識別。而應用隨機森林機器學習模型，對井下黏滑振動進行識別，整體準確率高達95.3%。

（2）通過對井下近鉆頭工程參數測量數據分析，得到黏滑振動指標ISS，可用來量化評估井下鉆頭處的黏滑振動水平。

（3）本文提出的PCA-LSTM井下黏滑振動評估模型，解決了LSTM評估模型的滯后效應，相較于LSTM、PCA-SVM和PCA-BP評估模型，其均方根誤差分別降低了0.033、0.018和0.011，精度更高，可以更好地挖掘樣本間時序相關性，更適合用于評估井下黏滑振動水平。

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