基于近鉆頭測量數據的異常振動預警方法研究*

張 濤 劉岱軒 劉 偉 李玉梅

(1.北京信息科技大學高動態導航技術北京市重點實驗室 2.現代測控技術教育部重點實驗室 3.中國石油集團工程技術研究院有限公司)

0 引 言

鉆井過程中鉆柱的振動可分為縱向、扭轉和橫向振動。這3種振動模式相互耦合，會導致跳鉆、黏滑、高頻扭轉振動和渦動等異常振動的產生[1]，如果不加以控制，異常振動會導致鉆頭過度磨損、鉆具過早失效、鉆井效率降低，并延長非生產時間[2]。在鉆井作業中實時監測和識別異常振動的發生有助于緩解因異常振動所引發的鉆井問題[3]。M.YI等[4]建立了僅從地面數據預測井下功能障礙的貝葉斯網絡模型，以實時檢測黏滑、跳鉆和渦動現象。E.MILLAN等[5]利用地面數據基于支持向量機方法，實時監測鉆柱的黏滑和橫向沖擊。但由于井下振動在到達地面傳感器時存在衰減和延遲，所以僅從地面數據中監測鉆井問題的發生存在較高誤報率。P.SHETH等[6]基于鉆柱的物理模型和數據驅動的機器學習模型，建立了混合模型預測黏滑，混合模型的建立克服了物理模型的局限性，但多種狀態空間模型的建立使預測黏滑過程變得復雜。N.VISHNUMOLAKALA等[7]利用長短期記憶(Long short-term memory，LSTM)建立了遞歸神經網絡，預測鉆井作業期間未來30 s的振動，判斷井下黏滑工況的發生。但LSTM模型在長時間序列預測中，如果預測序列越長，求解梯度也越困難，即越難收斂，從而預測效果變差。

針對地面測量數據的衰減性和延遲性以及LSTM模型長時間序列預測效果差的問題，本文采用新型井下近鉆頭測量工具采集的井下振動數據，提出一種基于Informer的井下異常振動預警模型，實現對井下振動的長序列預測，并對異常振動發出預警。

1 Informer模型

近鉆頭測量短節采集的井下振動數據為時間序列數據。因此，基于井下振動的歷史數據，即可利用時間序列模型預測未來的振動變化，以此來預警異常振動的發生。時間序列即時間間隔不變的情況下收集的不同時間點的數據集合，利用這些數據集合來分析長期發展趨勢。目前ARIMA、深度學習等方法已經成功應用于時間序列的預測。但ARIMA方法只能捕捉線性關系，且時序數據必須穩定，不適合長期預測。深度學習算法具有很強的非線性擬合能力，其中LSTM模型更是彌補了RNN的梯度爆炸問題，能更有效地應用于長期預測。但LSTM模型在長序列預測中預測效果較差。本文采用的Informer[8]基于Transformer[9]架構改進，Transformer模型在捕獲長序列特性上表現出優于RNN模型的性能，但存在高時間復雜度和高內存使用率的問題。長序列時間序列預測(Long Sequence Time-Series Forecasting，LSTF)要求模型具有很高的預測能力，Informer的提出專門用于解決時序預測問題，對Transformer原有的自注意力機制進行了概率稀疏化，降低了計算復雜度，并有效提高了序列預測的準確度。

Informer模型框架如圖1所示。整體由多層編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)構成，并且提出了稀疏自注意力(ProSparse Self-attention)機制，有效地降低模型計算復雜度。

經典的自注意力機制根據3個輸入查詢向量Q、鍵向量K、值向量V，使用縮放點積計算注意力矩陣：

(1)

式中：d為輸入維度。

令qi、ki、vi分別表示Q、K、V中的第i個數據，即第i個Q的注意力系數為：

(2)

由于經典的自注意力矩陣存在稀疏性，即較少的點積對注意力計算起主要作用。所以為了度量Query的稀疏性，定義第i個Query的稀疏性的評價公式為：

(3)

針對經典自注意力機制的高時間復雜度問題，Informer提出稀疏自注意力機制：

(4)

2 基于Informer的預警模型建立

2.1 數據來源

本文使用的數據來自塔里木油田富滿區塊某井實際鉆井期間的測量數據，試驗井段三開5 449～5 635 m，累計進尺186 m，純鉆23 h。試驗中采用扭沖工具與近鉆頭測量工具組合使用的自監測系統，現場試驗底部鉆具組合如圖2所示。該近鉆頭測量工具配置有三軸加速度計、陀螺儀、溫度傳感器等，可測量并連續存儲井下三軸振動(±40g，g為重力加速度)、轉速(±333 r/min)、鉆壓(±300 kN)、扭矩(±30 kN·M)、溫度(150 ℃)等時間序列數據。其中三軸加速度計為偏心安裝，根據加速度計的安裝方式，加速度傳感器的測量值表達式為：

圖2 近鉆頭測量工具Fig.2 Near-bit measuring tool

(5)

式中：X、Y、Z分別為切向、徑向和軸向加速度，m/s2；ax、ay為測量工具中心的橫向加速度分量，m/s2；az為測量工具中心的軸向加速度，m/s2；r為偏心距，m；ω為角速度，rad/s。

現場試驗測量工具采樣頻率400 Hz，連續工作30 h，記錄近鉆頭處轉速、三軸振動、鉆壓、扭矩等參數，而且測量工具距離鉆頭很近，因此，可用測量工具所測得的數據來近似代替鉆頭處的工作狀態，進而進一步分析井下數據，以識別井下工況。

2.2 數據標注

2.2.1 軸向振動

軸向振動即鉆柱沿其縱向運動，鉆壓變化、鉆井液壓力變化以及鉆頭對地層的相互作用是軸向振動產生的主要原因。軸向振動的加劇會導致鉆頭與井底巖石瞬間失去接觸，發生跳鉆現象，造成鉆頭牙齒過早磨損，并且出現崩齒、斷齒、掉齒等嚴重現象，大大縮短鉆頭使用壽命[10]。對于跳鉆現象可通過地表振動、鉆柱的軸向運動來監測，同時利用近鉆頭測量工具可發現高能量的軸向振動信號。由于跳鉆是鉆柱的軸向諧波共振，此時，鉆柱的軸向振動信號的幅值相比正常鉆進較大，信號沖擊明顯，且頻域上出現與共振頻率相近的頻率。所以，當發生跳鉆現象時鉆柱軸向振動最為劇烈，通過分析軸向振動信號即可識別跳鉆現象。

2.2.2 扭轉振動

在鉆井過程中鉆頭與巖石或鉆柱與井壁之間的相互作用會激發扭轉振動，這些扭轉振動可根據振型和頻率分為低頻黏滑振動(通常小于1 Hz)和高頻扭轉振動(High Frequency Torsional Oscillation，HFTO)[11]。在黏滑振動過程中井下鉆柱的扭矩波動大，不僅會降低鉆井效率，也會影響鉆井安全。鉆柱的黏滑振動主要包括黏滯和滑脫2個階段，而鉆柱與井壁、鉆頭與巖石間的摩擦是黏滑振動的直接原因[12]。為此，利用近鉆頭測量短節對鉆井過程中鉆頭的振動進行測量分析，以識別黏滑振動的特征，并有助于確定采取何種措施來緩解黏滑振動問題。利用測量短節測得井下發生黏滑振動時近鉆頭處的三軸加速度如圖3所示。

圖3 黏滑振動Fig.3 Stick-slip vibration

由圖3可知，當發生黏滑振動時，三軸加速度呈現同步周期性波動。X軸和Y軸加速度的振幅變化大，Z軸在1g附近波動，呈現為直井段重力加速度的特征。計算黏滑振動時的三軸加速度的均值和均方根值，結果如圖4所示。由圖4可知，在黏滑過程中X軸加速度均值明顯小于Y軸加速度均值，在均方根值上，X軸和Y軸加速度波動劇烈，峰值較大。

圖4 黏滑振動的時域特征Fig.4 Time domain characteristics of stick-slip vibration

高頻扭轉振動是鉆柱的自激扭轉振動，與黏滑現象相似[13]。然而高頻扭轉振動可從頻率和模態上與黏滑區分，高頻扭轉振動的頻率通常超過50 Hz，模態振型局限于底部鉆具組合。高頻扭轉振動主要由鉆頭與巖石的切割作用引起，一般發生在堅硬致密地層中。因為高頻扭轉波在沿鉆柱傳播時會快速衰減，所以，高頻扭轉振動可能被錯誤地理解為平滑的鉆井過程，直到鉆具發生故障或損壞[14]。對于高頻扭轉振動的分析需要高采樣率的測量工具連續采集井下振動和轉速，進一步對井下高頻數據進行分析后確定高頻扭轉振動的特征。如圖5所示，當發生高頻扭轉振動時，在時域上X軸振動劇烈、幅值高。且X軸加速度的均方根值沖擊明顯，振動幅值突出，如圖6所示。對X軸數據進行FFT頻譜分析，可觀察到在高頻范圍內出現強烈的振動，并且有明顯的177 Hz的高頻分量，且對應的幅值較高。

圖5 高頻扭轉振動Fig.5 High frequency torsional vibration

圖6 高頻扭轉振動的特征Fig.6 Characteristics of high frequency torsional vibration

2.2.3 橫向振動

在3種振動模式中，橫向振動是最具破壞性的振動模式。大多數井下故障和鉆具損壞多是由于鉆井時存在橫向振動而引發的。在垂直井中當鉆柱從井眼的幾何中心偏心旋轉時，就會發生橫向振動[15]。通常橫向振動由底部鉆具組合中的高彎曲應力引起，導致鉆具撞擊井壁，從而對井底鉆具造成嚴重損壞。圖7為橫向振動特征。由圖7可知，由于加速度的均方根值可以反映鉆柱的振動能量，所以，根據近鉆頭測量數據分析可知，當發生橫向振動時，在時域上X軸和Y軸的加速度波動劇烈，且在均方根值上呈現長時間的高幅值特性。同時在鉆進過程中，該階段機械鉆速慢，鉆井效率低。

圖7 橫向振動特征Fig.7 Characteristics of lateral vibration

2.3 數據預處理

由于井下振動的復雜性，實際測量的井下振動數據存在噪聲的影響，所以，在訓練模型前應對井下振動數據進行去噪。本文對井下振動數據進行三層小波分解，并利用小波函數DB3進行信號重構，去噪后的數據如圖8所示。由圖8可知，Y軸加速度和Z軸加速度經小波閾值去噪后變得更加平滑，X軸加速度去噪后所包含的主要信息與原始數據相符。

2.4 模型訓練

為有效預測不同特征的異常振動，選用塔里木油田富滿區塊某井三開試驗井段近鉆頭測量數據進行模型訓練，共建立2組數據集：數據集1為井下振動的均值，數據集2為井下振動的均方根值。數據集中包含正常振動數據和異常振動數據，如黏滑振動、高頻扭轉振動、橫向振動。分別將2組數據集以7∶1∶2分為訓練集、驗證集和測試集進行模型訓練，采用平均絕對誤差(EMA)和均方誤差(EMS)指標來評估模型性能。模型訓練輸入時間序列長度為300 s，并選用LSTM模型針對預測不同序列長度的X軸加速度進行對比，結果如圖9所示。由圖9可知，隨著預測序列長度增加，LSTM模型預測效果越來越差，然而，對比LSTM模型，Informer模型預測結果的EMS平均降低70%，在長序列預測問題上表現出相對優異的結果。隨后，利用Informer模型采用多變量輸入、多變量輸出的預測方式，對數據集1和數據集2進行模型訓練。圖10為Informer輸出不同序列長度預測結果下的模型指標對比。由圖10可知：當輸入序列長度固定時，預測步長越大預測效果越差。且對于長序列預測結果，預測井下振動均值的EMS平均為0.36，變化波動小，預測效果要比預測均方根值效果好。

圖9 Informer模型和LSTM模型對比Fig.9 Comparison of Informer model with LSTM model

圖10 預測模型指標評估Fig.10 Evaluation of prediction model indices

3 結果與分析

針對數據集1和數據集2訓練模型的結果進一步具體分析。圖11顯示了訓練模型對未來60 s井下振動均方根值的橫向振動預測結果。由于Z軸振動幅度較小，預測結果與真實數據更加符合；雖然X軸和Y軸加速度的預測結果與真實值出現不同水平的偏高或偏低，但趨勢相同。與真實值比較發現，X軸加速度和Y軸加速度的預測值都為高幅振動，表明該鉆井階段出現了橫向振動的影響。同時由于橫向振動持續時間長，振動發生期間均方根值波動小，所以，預測結果與真實值趨勢相近。

圖11 橫向振動預測結果Fig.11 Predicted results of lateral vibration

對于高頻扭轉振動，實際X軸加速度為高幅劇烈振動，對應其均方根值為尖峰響應。因此，在模型訓練過程中數據歸一化處理會對非平穩數據的異常值分布造成退化，所以在數據集2中X軸加速度均方根值預測結果的EMS要遠大于Y軸和Z軸加速度均方根值的預測結果。圖12為高頻扭轉振動預測結果。由圖12可知，在連續多步預測過程中，針對異常尖峰值，短序列比長序列預測的EMS要小，預測效果要好。同時，對于井下振動的尖峰響應預警，預測結果不能準確表達振動的能量幅值，但當X軸加速度均方根值與正常振動有明顯突變時，可根據閾值來對井下高頻扭轉振動做出預警。

圖12 高頻扭轉振動預測結果Fig.12 Predicted results of high frequency torsional vibration

針對井下黏滑振動，由于發生黏滑時Y軸加速度均值大于X軸加速度均值，所以，根據該標準可判斷井下是否發生黏滑振動。圖13為連續預測未來90 s的井下振動均值結果。由圖13可知，Y軸加速度均值的預測結果與真實值間的EMS為1.08，預測結果符合黏滑振動特征，對應實際鉆井階段真實值特征確實發生了黏滑振動。同時，根據預測結果發現，當Y軸加速度均值出現規律性周期性波動時，預示后續鉆井過程可能發生黏滑振動。因此，在實際鉆井過程中，當發現黏滑初始征兆時，應提前采取預防措施，降低黏滑振動進一步加劇的風險。

圖13 黏滑振動預測結果Fig.13 Predicted results of stick-slip vibration

4 結 論

(1)利用Informer建立的預警模型，相較于LSTM模型，在長序列預測結果上，EMS平均降低70%，預測精度提高。

(2)高頻扭轉振動發生時，在時域上X軸加速度波幅大，均方根值存在尖峰響應，由于數據歸一化處理會造成尖峰值的退化，所以，對于異常尖峰值的預測，該模型連續預測5 s與50 s的結果在EMS上相差0.18，在幅值上，短序列預測結果有更好的一致性。

(3)本文建立的預警模型可依據Y軸加速度均值逐漸增大的周期性波動規律，提前90 s判斷井下黏滑振動的發生，從而在實際作業中即可提前采取預防措施，防止黏滑進一步加劇。