钻进参数优化研究综述

钻进参数优化是钻井工程中的关键技术之一。介绍了现有的钻进参数优化数学模型,并对适用于模型求解的几种常用传统优化算法、人工智能优化算法及改进的混合算法进行了总结分析,最后提出了当前钻进参数优化研究中仍需解决的问题及未来研究趋势。     

基于Mallat小波变换分析牙轮钻头磨损状态的研究

在钻井过程中,由于井下岩石的不均质性、工况的不可预测性,采集到的钻柱振动信号通常被背景噪声信号所淹没。本文针对钻井过程中三牙轮钻头与岩石啮合产生钻柱轴向振动信号中强烈的背景噪声,采用Mallat小波变换对钻柱振动信号进行多尺度分解,小波去噪对每一尺度下归属于噪声信号的小波系数去除,并且保留及适当增强属于信号的小波系数。重构信号并进行分析,有效的提取出了被噪声淹没的信号特征。本文提出了新的钻柱轴向振动监测方法,可以及时发现三牙轮钻头磨损的前兆,实现安全、高效钻井。     

改进自编码网络特征提取在近红外定量分析的应用

针对近红外光谱高维、非线性、大量噪声对定量建模的影响，将深度自编码网络引入到光谱特征学习中，提出一种改进卷积自编码网络的特征提取方法（1D-BCAE），并将其应用到烟叶关键指标的近红外光谱定量建模中，提高了模型的准确性和稳健性。首先利用适合光谱数据的一维卷积核和池化窗口进行特征提取，其次在编码过程中加入BasicBlock模块和批归一化（BN）结构优化网络结构，减少了参数量和计算量的同时，降低了光谱中的噪声和非线性特征的影响，优化了网络的训练效率。通过设计一种对应相连的结构，把编码器中各模块的参数传递给相应的解码器，减少了网络训练过程中细节特征的丢失。通过实验对比重构误差和均方根误差，验证了所提方法的有效性，然后分别采用全谱段和主成分分析（PCA）、卷积自编码（CAE）网络、1D-BCAE提取后的特征结合偏最小二乘（PLS）法建立了关于烟叶中烟碱、总糖指标的定量模型，并进行了对比分析。结果表明，1D-BCAE能有效学习高维数据中的内在结构和非线性关系，所建的模型具有更好的性能。所提方法实现了对待测组分光谱信息的有效提取，对建立稳健校正模型、降低模型复杂度具有重要意义。