基于改进贝叶斯算法的黏滑振动等级评估研究.pdf

油气人工智能基于改进贝叶斯算法的黏滑振动等级评估研究邓杨林1,2 李玉梅1,2 张 涛1,2 郭 鹤3 石广远3 陈学勇3(1.北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室 2.现代测控技术教育部重点实验室3.中国石油天然气股份有限公司华北油田公司第三采油厂)邓杨林,李玉梅,张涛,等.基于改进贝叶斯算法的黏滑振动等级评估研究 J.石油机械,2023,51(11):27-33.Deng Yanglin,Li Yumei,Zhang Tao,et al.Evaluation of stick-slip vibration grade based on improved Bayesian algo-rithm J.China Petroleum Machinery,2023,51(11):27-33.摘要:黏滑振动会导致钻井效率降低,是影响钻头和井下工具寿命的重要因素。为了评估黏滑振动严重程度,通过对井下近钻头测量参数与地面录井参数的综合分析,得到了衡量黏滑振动等级指标。通过对近钻头测量参数进行时频域分析,采用主成分分析法(PCA),建立了一种基于差分演化算法的属性加权朴素贝叶斯(DE-AWNB)改进模型,在朴素贝叶斯分类算法中加入属性权重,通过属性加权法估计后验概率,利用差分演化算法寻找最优权重属性。试验结果表明,DE-AWNB 算法的分类精度可达 92.38%,收敛时间可达 4.95 s。改进贝叶斯算法在黏滑振动等级评估工程应用上明显优于传统贝叶斯算法、随机森林法和遗传算法属性加权朴素贝叶斯(GA-AWNB)算法。将该模型应用于实际钻井工程,能够有效提高黏滑振动识别水平,提高钻井效率。关键词:黏滑振动;等级评估;差分演化算法;属性加权朴素贝叶斯;时频域分析;近钻头中图分类号:TE921 文献标识码:A DOI:10.16082/ki.issn.1001-4578.2023.11.004Evaluation of Stick-Slip Vibration Grade Based on Improved Bayesian AlgorithmDeng Yanglin1,2 Li Yumei1,2 Zhang Tao1,2 Guo He3 Shi Guangyuan3 Chen Xueyong3(1.Beijing Key Laboratory of High Dynamic Navigation Technology,Beijing Information Science&Technology University;2.Key Laboratory of Modern Measurement&Control Technology,Ministry of Education;3.No.3 Oil Production Plant,PetroChina Huabei Oilfield Company)Abstract:Stick-slip vibration is an important factor affecting the service life of drill bits and downhole tools,which will leading to a decrease in drilling efficiency.In order to evaluate the severity of stick-slip vibration,an integrated analysis was conducted on the downhole near-bit measuring parameters and the surface mud logging pa-rameters to obtain indicators for measuring the stick-slip vibration grade.By means of conducting time-frequency domain analysis on near-bit measuring parameters,the principal component analysis(PCA)was used to build an improved differential evolution algorithm based attribute weighted naive Bayes model(DE-AWNB);attribute weights were added to the naive Bayes classification algorithm,the attribute weighting method was used to estimate the posterior probability,and the differential evolution algorithm was used to find the optimal weight attribute.The test results show that the classification accuracy of the DE-AWNB algorithm can reach 92.38%,and the conver-722023 年 第 51 卷 第 11 期石 油 机 械CHINA PETROLEUM MACHINERY 基金项目:国家自然科学基金重大科研仪器项目“钻井复杂工况井下实时智能识别系统研制”(52227804);国家自然科学基金面上项目“底部钻具高频扭转振动响应机理及识别方法研究”(52274003);国家自然科学基金青年基金项目“干热岩储层双重介质射孔簇内复杂多裂缝起裂及扩展机理研究”(52104001);北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202111232004)。gence time can reach 4.95 s;the improved Bayes algorithm is apparently superior to traditional NB,RF and ge-netic algorithm attribute weighted naive Bayes(GA-AWNB)algorithms in the evaluation of stick-slip vibration grade.Application of this model to actual drilling engineering can effectively improve the stick-slip vibration recog-nition level and improve the drilling efficiency.Keywords:stick-slip vibration;grade evaluation;differential evolution algorithm;attribute weighted naive Bayes;time-frequency domain analysis;near-bit0 引 言钻柱振动是限制钻井性能的频繁且持久的因素。钻柱振动可分为轴向振动(垂直)、横向振动(旋转)和扭转振动(黏滑)。据统计,每年40%的钻井深度会受到钻井振动的影响1-3。例如轴向振动时钻头反弹、横向振动时向前或向后旋转、扭转振动时会黏滑。严重的黏滑振动可能会导致井下工具的潜在损坏,轻微的黏滑振动会显著减慢钻井进度4。国内外学者对井下振动的研究越来越多,这对钻井技术研究具有重要的工程价值。振动建模和监测是一个复杂的过程,需要理想的条件,但是在实际钻井过程中,这些理想条件不能适用于不同的 BHA(井底钻具组合)、油藏、地质和地层5-6。随着井下测量工具技术的发展,利用井下钻井数据,使用数据驱动模型来监测钻柱变得可取。C.HEGDE 等7提出了一种利用钻井作业参数对基于振动的度量进行分类的新方法 黏滑指数(ISS),然后使用机器学习算法对 ISS的严重程度进行分类。该模型可与 ROP 优化模型结合使用,在提高 ROP 的同时控制钻井振动。T.BAUM-GARTNER 等8建立了一个简单的动力学模型,研究了旋转和黏滑振动情况下的高频加速度测量输出,并使用基于贝叶斯分类算法,从高频振动数据中提取和分析特征以进行黏滑振动识别。唐翰文等9-12针对近钻头黏滑数据时频域分析,提取主要特征向量,建立了基于优化 XGBoost 的黏滑振动等级识别分类模型。陈冲等13为评估钻柱黏滑振动的严重程度,提出了一种基于因子分析(FA)与支持向量机(SVM)的黏滑振动风险评估方法。受限于高精尖井下随钻测量工具以及测量参数的影响,目前关于黏滑振动分析大多数基于地面数据进行。虽然地面测量通常以 110 Hz 的频率采样,但是它们通常以 0.21.0 Hz 比较低的速率存储和传输,导致大多数井下功能障碍无法被发现和检测14。本文针对黏滑振动严重等级评估问题,提出了一种 DE_AWNB(基于差分演化算法的加权朴素贝叶斯分类算法)改进模型。主要是通过采用新型井下近钻头多功能参数高频测量短节,采集井下振动数据。并将属性加权朴素贝叶斯法和差分演化算法相结合,在 DE-AWNB 中,每个属性都会随机分配到一个权重,利用 DE 算法进行权重寻优,迭代得到最优权重组合。通过将高频振动数据与该算法的结合,可有效解决上述问题。1 黏滑振动分级原理黏滑是一种旋转速度周期性变化的扭转振动。在黏滑严重的情况下,钻头可能完全停止,然后速度上升到原来的几倍,然后减速,再停止旋转。造成黏滑的原因是,管柱的扭转强度过低,无法克服切削齿与地层、稳定器与井壁之间的摩擦力。在黏滞循环期间,尽管地面输入恒定的转速,钻头依然会停止旋转,然后钻柱向上弯曲,直至施加到足够的扭转力来克服摩擦力,从而形成滑移循环15。通过在井下使用加速度计测量振动,3 个加速度计沿工具中轴线以相互正交的方式安装,X 轴传感器测量轴向冲击,Y 和 Z 轴传感器测量正交方向上的横向冲击。黏滑是一种明显的低频现象,其周期从110 s 不等。三轴加速度计测得的加速度会有周期性和间接性波动。图 1 是新疆油田某井段发生严重黏滑时实测到的三轴加速度数据。图 1 严重黏滑时转速、加速度变化曲线Fig.1 ROP and acceleration variation curves at the time of severe stick slip图 1 中 g 为重力加速度,m/s2。图 1 所示黏滑82 石 油 机 械2023 年 第 51 卷 第 11 期周期约为 9 s,在转速上升时,典型的旋转模式出现。位置这个过程为滑脱阶段,持续时间约为 6 s;且达到一定速度时,波动幅度较低,并在低转速的滑移循环结束时再次增加。位置这个过程为黏滞阶段,持续时间约为 3 s,同时发现三轴加速度带有同步的周期波动,且通过对比可以发现,黏滑过程中径向加速度远高于切向加速度,这种情况在整个黏滑振动中都有发生。图 2 显示的是正常钻进时的转速、三轴加速度曲线。与图 1 相比较,图2 中的转速、三轴加速度没有出现周期性波动,且转速、三轴加速度的幅值较小。图 2 正常钻进时转速、加速度变化曲线Fig.2 ROP and acceleration variation curves in normal drilling评价扭转振动对钻柱影响的常用指标是黏滑指数(ISS)15-16,该指数可以使用井下测量工程参数和地面参数计算。ISS=max-minavg(1)式中:max、min和 avg分别为钻头最大、最小及平均转速,r/min。其中,钻头最大、最小转速可根据实测数据得出,平均转速为井场提供的地面平均转盘转速。在本次试验中,钻头平均转速取 75 r/min。当 ISS1时,表明钻头总是向右转动,而在 ISS=1 时,达到完全黏滑的条件,钻头周期性停止转动片刻。ISS值越 高,钻 头 停 止 转 动 的 卡 滞 时 间 越 长。E-.W.ROBNETT 等17利用转速的变化来确定黏滑的发生率和严重程度,黏滑振动划分为 4 个等级,如表 1 所示。表 1 黏滑振动等级标准Table1 Standards of stick-slip vibration gradeISS黏滑等级颜色区分1.5极端黏滑并向后旋转紫色 根据上述黏滑振动分级原理,对实测数据进行ISS计算,结果如图 3 所示。通过手动标签之后,就可以通过机器学习算法进行黏滑振动等级评估。图 3 ISS指标图Fig.3 ISS indicator chart2 算法原理2.1 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种以贝叶斯算法为基础,基于概率的分类算法。朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立,即一个特征的取值不会影响另一个特征的取值。假设一个数据集 X=x1,x2,xn,且每个样本中都包含 n 维特征,即 x=a1,a2,an。假 定 有 m 个 种 类,分 别 用 C1,C2,Cm表示,根据贝叶斯定理,可得到 x 属于 Cm类别的概率为:P(Ci|x)=P(x|Ci)P(Ci)P(x)(2)式中:P(Ci)为属于类别 Ci的概率;Ci为 x 的所属类别;P(Ci|x)为在 x 发生的条件下属于 Ci类别的概率,被称为后验概率;P(x)为事件 x 的先验概率。由于各个维度的特征属性相互独立,在此条件上,条件概率可以转化为:P(x|Ci)=nk=1P(ak|Ci)(3)式中:P(ak|Ci)为类别 Ci中包含特征 ak的概率。于是,朴素贝叶斯分类器可表示为:VNB(X)=argcCmaxP(C)nk=1Pwi(ak|C)()(4)式中:P(C)为 C 类发生的概率;ak为第 k 个属性的值。922023 年 第 51 卷 第 11 期邓杨林,等:基于改进贝叶斯算法的黏滑振动等级评估研究 2.2 属性加权朴素贝叶斯算法传统的朴素贝叶斯分类器的前提是各个特征之间相互独立,即条件独立性假设。然而现实中,事件与事件之间或多或少存在一定的关联性,对属性之间关联性强的来说,朴素贝叶斯分类的效果会受到巨大的影响。属性加权针对每个属性对不同类别的影响程度不同,赋予每个属性不同的权重,改变每个属性的条件概率,缓解条件独立假设带来的影响,以此来提高分 类 准 确 率。对 于 给 定 的 数 据 x=a1,a2,an,可以用下面的公式来预测其类别:VWNB(X)=argcCmaxP(Cn)nk=1Pwi(ak|Cn)()(5)式中:wi代表类属性的权重,且权重范围为 0,1;c 为所属于的类别。2.3 差分演化算法差分 演 化 算 法(Differential Evolution Algo-rithm,DE)是一种基于群体的启发式搜索优化算法。它的基本思想是通过以群体演化为基础,经过个体与个体之间的“自然选择”,经过多次迭代从而形成群体,使群体繁衍出更优的群体,从而收敛到最优解。基本操作流程包括:初始化、变异、交叉、选择。初始化:建立一个初始种群,由 NP个个体组成,每个个体都有 D 维向量可表示解决问题的个体参数,以及一个个体的适应度值。Xi(0)|xLi,j xi,j(0)xUi,j;i=1,2,NP;j=1,2,D(6)式中:Xi(0)是第 i 个个体;j 表示第 j 维。xi,j(0)=xLi,j+rand(0,1)(xUi,j-xLi,j)(7)式中:xLi,j和 xUi,j分别表示第 j 维的下界和上界;rand(0,1)表示区间 0,1 上的随机数。变异:对新一代的个体进行变异操作,以提高个体的多样性,从而增强搜索能力,以期达到最优解。Vi(g+1)=Xr1(g)+F(Xr2(g)-Xr3(g)(8)式中:r1、r2 和 r3 是 3 个随机数,区间为 1,NP;F 称为缩放因子,是一个常数;g 表示第g 代。交叉:根据每个个体的适应度值,选择出适应度较高的个体,并进行交叉操作,生成新一代个体。Ui,j(g+1)=Vi,j(g+1)if rand(0,1)CRxi,j(g)otherwise(9)式中:CR为交叉概率,通过概率的方式随机产生新的个体。选择:从种群中选择出某些满足一定条件的个体,从而保证种群能够向最优解发展。Xi(g+1)=Ui(g+1)if f(Ui(g+1)f(Xi(g)Xi(g)(10)3 试验测试3.1 数据预处理本研究选取了一组在新疆富满油田某井段实钻作业中记录的现场数据,测量工具累计工作 23 h,采样频率为 400 Hz。数据集混合不同程度的黏滑振动数据。首先,将井下数据集划分为相同长度的时间窗口,从每个时间窗口自动提取特征。由图 1可知,黏滑振动的周期约为 9 s,所以设置时间窗口为 9 s。然后,通过 ISS评价指标计算,将其手动分类为正常钻进、扭转振动、完全黏滑及极端黏滑4 种等级。最终得到的数据集包含了上述 300 组 9 s窗口,每组含有 3 600 个三轴振动测量数据点。由于黏滑被高频事件覆盖,通过移动平均滤波器对数据集进行去噪。对每组时间窗口内的数据进行特征提取,主要操作有:时域分析,提取最大值、最小值、方差、标准差、均值、峰差等 15 类时域特征;频域分析,对每一个时间窗口进行快速傅里叶变换(FFT),得到 5 个频域特征,包括均方频率、频率方差、频率标准差、均方根频率、重心频率;再通过主成分分析(PCA)对特征向量进行降维,以最少的数据维度来充分解释原数据信息。最终得到各个主成分方差解释率以及解释率的变化曲线,如图 4 所示。图 4 主成分方差解释率以及解释率的变化Fig.4 Principal component variance contribution rate and changes in contribution rate表 2 为方差解释,主要是看主成分对于解释变03 石 油 机 械2023 年 第 51 卷 第 11 期量的贡献率。一般情况下,方差解释率越高,说明该主成分越重要,权重占比也越高。由表 2 可知,前面 8 个主成分累计解释率达到了 90.849%(一般情况下大于 90%即可),说明使用前 8 个主成分就能够很好地对黏滑振动等级进行评估。表 2 方差解释率Table2 Variance interpretation rate成分特征根方差解释率/%累计方差解释率/%主成分 127.71848.62848.628主成分 28.17814.34762.975主成分 35.6549.92072.895主成分 44.4292.73780.665主成分 52.0252.05184.218主成分 61.5070.18086.862主成分 71.2642.21889.080主成分 81.0081.76990.8493.2 建立 DE-AWNB 算法模型在传统的贝叶斯算法中,假设每个条件相互独立、互不影响,认为每个属性的重要性一样。在本文中,对传统的 NB(朴素贝叶斯)算法模型进行了优化,根据每个特征的重要性赋予不同的权重,通过差分演化算法去寻找最优权重,如图 5 所示。图 5 DE-AWNB 获取权重结构示意图Fig.5 Schematic structure of obtaining weight by DE-AWNB将 DE 属性加权应用于 NB,得到差分演化算法属性加权朴素贝叶斯(DE-AWNB)模型,整体工作流程见图 6。将 300 组数据集划分为训练集和测试集,采用3 重交叉验证方法对数据集进行分类。可将数据集分为 3 组,每组数据中训练集与测试集的比例为6 4。图 6 DE-AWNB 整体优化过程Fig.6 Overall optimization process of DE-AWNB 详细的 DE-AWNB 算法过程描述如表 3 所示。3.3 评估结果表 4 给出了 DE-AWNB 模型的评价指标:混淆矩阵、TP(真阳性率)、FP(假阳性率)、Preci-sion(精准率)、Recall(召回率)、F-Measure(F1评分)。这些指标基于一个混淆矩阵,当使用分类模型来预测测试数据的类别时,总共有 4 种可能(假设这 2 个类别是真和假):分类器预测为真,它实际上是真,为真阳性(TP);分类器预测为真,但实际为假,为假阳性(FP);分类器预测为假,它实际上是假的,为真阴性(TN);分类器预测为假,而它实际上是真的,为假阴性(FN)。由表 4 可知,模型的精准率在 86%以上,召回率在79%以上,F1 得分整体高于 83%,整体模型的平均准确率达到了 92.38%。通过分析发现,模型识别完全黏滑类别时,效果较差,容易被分类为极端黏滑,这可能是极端黏滑振动引起数据的剧烈波动,进而造成的计算误差。以上结果表明,该模型具有较高的精确度,可以有效地进行黏滑振动等级识别。为了证明 DE-AWNB 模型在黏滑振动等级评估的优越性,本文使用遗传算法优化属性加权朴素贝叶斯(GA-AWNB)、朴素贝叶斯算法(NB)、随机森林(RF)进行对比分析,结果如图 7 所示。132023 年 第 51 卷 第 11 期邓杨林,等:基于改进贝叶斯算法的黏滑振动等级评估研究 表 3 基于差分演化算法的属性加权算法框架Table3 Attribute weighted algorithm framework based on differential evolution algorithm输入:训练集、测试集步骤 1:在训练数据集 X 中,计算先验概率、均值、方差步骤 2:根据式(3)算出不同类别下,每个属性的条件概率步骤 3:初始化一组属性权重向量,根据式(5)计算带权重的后验概率,并预测所属的类别标签步骤 4:利用 DE 算法优化权重初始化种群:P随机产生 P 个个体评估:对于 P 中的每一个个体 h 计算其适应度 f(h)1.变异:随机选取 P 中 3 个不同的个体,生成差分向量2.交叉:采取随机的方式。将每一个个体与其对应的差分向量进行杂交,生成新的个体3.选择:采用一对一锦标赛的方式,选取原始个体与新个体中适应函数值最大的那个,组成新一代群体4.更新:若新种群中最好的个体比全局最好个体的还要好,便将新种群的最好个体设为全局最好,同时对缩放因子的自适应因子进行更新迭代结束:返回适应度最高的个体步骤 5:满足程序结束条件,输出一个最优的权重矩阵,并利用式(5)预测每个测试数据的类别标签步骤 6:输出测试集的分类准确率表 4 DE-AWNB 模型的评价指标Table4 Evaluation indicators of DE-AWNB model实际 预测正常旋转扭转振动完全黏滑极端黏滑TPFP精准率召回率F1 评分正常旋转702000.9720.0220.9330.9720.952扭转振动565300.8900.0130.9560.8900.922完全黏滑013990.7960.0240.8670.7960.830极端黏滑0031050.9720.0460.9210.9720.946权重均值0.9240.0290.9240.9240.923 图 7 进一步证明了 DE-AWNB 模型在收敛时间、整体准确率上优于其他算法。因 此,DE-AWNB 模型在实际钻井中更适合用于井下黏滑评估。图 7 模型评价对比图Fig.7 Evaluation comparison of models4 结 论(1)通过井下近钻头测量参数与地面录井参数的结合,分析得到了衡量黏滑振动的等级指标ISS,并作为机器学习多分类的标签。(2)针对朴素贝叶斯算法独立条件的局限性,在朴素贝叶斯分类公式中加入了属性权重,并通过差分演化算法寻找最优权重属性,提出了一种更高效的差分演化属性加权朴素贝叶斯(DE-AWNB)改进模型。(3)将 DE-AWNB 模 型 与 GA-AWNB、NB、RF 模型进行对比,通过模型评价指标,发现 DE-AWNB 优化模型平均准确率可达 92.38%,运算时间可达 4.95 s,整体明显优于其他算法。(4)将该模型应用于实际钻井工程,能够有效提高识别黏滑振动水平,有利于采取及时有效的纠正措施,以提高机械钻速,延长钻头和井下工具的寿命。参 考 文 献1 RAHMAN N A,MOHAIDEEN A,BAKAR F H,et al.Solving stick-slip dilemma:dynamic modeling sys-tem significantly reduces vibration,increases ROP by 54%CAbu Dhabi International Petroleum Confer-ence and Exhibition.Abu Dhabi,UAE:SPE,2012:SPE 161155-MS.2 伍喆.钻柱扭转振动特性研究及钻井参数优化D.北京:中国石油大学(北京),2022.23 石 油 机 械2023 年 第 51 卷 第 11 期WU Z.Research on torsional vibration characteristics of drill string and optimization of drilling parametersD.Beijing:China University of Petroleum(Bei-jing),2022.3 HOHL A,KULKE V,KUECK A,et al.The Nature of the interaction between stick/slip and high-frequency torsional oscillations CIADC/SPE International Drilling Conference and 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Con-ference.Amsterdam,Netherlands:SPE,1999:SPE 52821-MS.第一作者简介:邓杨林,生于 1997 年,现为在读硕士研究生,研究方向为油气井智能测量、解释与控制。地址:(100101)北京市朝阳区。email:942123850 。收稿日期:2023-05-21(本文编辑 刘 锋)332023 年 第 51 卷 第 11 期邓杨林,等:基于改进贝叶斯算法的黏滑振动等级评估研究