基于svm算法的随钻测井系统风险评估研究

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1、分类号:TE2810710-2015125092硕士学位论文基于SVM算法的随钻测井系统风险评估研究王兴导师姓名职称胡志新副教授申请学位类别工学硕士学科专业名称机械工程论文提交日期2018年4月9日论文答辩日3期2018年6月3日学位授予单位长安大学ResearchontheriskassessmentofdrillingloggingsystembasedonSVMalgorithm.AThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangXingSupervisor：Associate-Prof.HuZhixinChang’anUni

2、versity,Xi’an,China摘要为了解决在石油、矿产资源勘探过程中对随时出现的钻井事故提前预知问题，设计了厚膜电路的数据采集系统，研究了基于SVM（支持向量机）的随钻测井系统风险评估方法。在油井的钻进过程中，孔内环境复杂多样，基于石油、矿产资源勘探钻井的事故案例及分析，选取7个测量参数（钻压、转速、扭矩、温度、井斜角度、流量、钻速）作为随钻测井系统安全性评价指标基础数据和对SVM模型进行训练的特征参数，传感器所测得的数据通过RS-485总线实时传输到基于MATLAB软件编写的上位机中，进而利用SVM算法模型对采集到的数据进行故障分析与诊断，根据软件诊断结论合理调节钻进设备

3、的工艺参数。本文设计并完成了特征参数采集系统，为基于SVM的风险评估算法提供数据支撑。该系统由单片机、传感器、RS-485总线、厚膜电路等部分组成，其中以单片机为核心进行传感器数据采集，RS-485总线进行数据传输，硬件电路采用厚膜电路技术；SVM算法的随钻测井系统风险评估方法是把测量样本送到SVM算法模型中进行交叉验证训练，完成随钻测井系统的风险评估，钻机操作人员可根据风险评估结果来处理随钻测井工况中遇到的故障。本文建立了SVM算法模型，运用该模型对随钻测井数据样本进行风险评估，验证了该模型预测结果和实际勘探钻井故障结果相同，对实际随钻测井工况的故障处理有重要的指导意义。关键词：

4、随钻测井，SVM算法，RS-485，厚膜电路技术IAbstractInordertosolvetheproblemofpredictingwell-knowndrillingaccidentsaheadoftimeinoilandmineralresourcesexploration,athick-filmcircuitdataacquisitionsystemwasdesignedandariskassessmentmethodforLWD（loggingwhiledrilling）basedonSVM(SupportVectorMachine)wasstudied.Inthed

5、rillingprocessofoilwells,theboreholeenvironmentiscomplexanddiverse.Basedontheaccidentcasesandanalysisofoilandmineralresourcesexplorationdrilling,sevenmeasurementparameters(bitpressure,speed,torque,temperature,wellangle,flow,anddrillingrate)areselected.)AsthebasicparametersoftheLWDsafetyevaluat

6、ionindexandthecharacteristicparametersoftheSVMmodel,thedatameasuredbythesensoristransmittedtotheuppercomputerbasedonMATLABsoftwareinrealtimethroughtheRS-485bus,andthentheSVMalgorithmisused.Themodelanalyzesanddiagnosesthecollecteddata,andadjuststheprocessparametersofthedrillingequipmentbasedont

7、hesoftwarediagnosis.ThispaperdesignsandcompletesafeatureparameteracquisitionsystemtoprovidedatasupportforSVM-basedriskassessmentalgorithms.Thesystemconsistsofasingle-chipmicrocomputer,sensors,RS-485bus,thick-filmcircuitsandothercomponen