基于近鉆頭測量數(shù)據(jù)的異常振動預(yù)警方法研究*

張 濤 劉岱軒 劉 偉 李玉梅

(1.北京信息科技大學(xué)高動態(tài)導(dǎo)航技術(shù)北京市重點實驗室 2.現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室 3.中國石油集團工程技術(shù)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(zhuǎn)和橫向振動。這3種振動模式相互耦合，會導(dǎo)致跳鉆、黏滑、高頻扭轉(zhuǎn)振動和渦動等異常振動的產(chǎn)生[1]，如果不加以控制，異常振動會導(dǎo)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(chǎn)時間[2]。在鉆井作業(yè)中實時監(jiān)測和識別異常振動的發(fā)生有助于緩解因異常振動所引發(fā)的鉆井問題[3]。M.YI等[4]建立了僅從地面數(shù)據(jù)預(yù)測井下功能障礙的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，以實時檢測黏滑、跳鉆和渦動現(xiàn)象。E.MILLAN等[5]利用地面數(shù)據(jù)基于支持向量機方法，實時監(jiān)測鉆柱的黏滑和橫向沖擊。但由于井下振動在到達(dá)地面?zhèn)鞲衅鲿r存在衰減和延遲，所以僅從地面數(shù)據(jù)中監(jiān)測鉆井問題的發(fā)生存在較高誤報率。P.SHETH等[6]基于鉆柱的物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)模型，建立了混合模型預(yù)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(tài)空間模型的建立使預(yù)測黏滑過程變得復(fù)雜。N.VISHNUMOLAKALA等[7]利用長短期記憶(Long short-term memory，LSTM)建立了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測鉆井作業(yè)期間未來30 s的振動，判斷井下黏滑工況的發(fā)生。但LSTM模型在長時間序列預(yù)測中，如果預(yù)測序列越長，求解梯度也越困難，即越難收斂，從而預(yù)測效果變差。

針對地面測量數(shù)據(jù)的衰減性和延遲性以及LSTM模型長時間序列預(yù)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(shù)據(jù)，提出一種基于Informer的井下異常振動預(yù)警模型，實現(xiàn)對井下振動的長序列預(yù)測，并對異常振動發(fā)出預(yù)警。

1 Informer模型

近鉆頭測量短節(jié)采集的井下振動數(shù)據(jù)為時間序列數(shù)據(jù)。因此，基于井下振動的歷史數(shù)據(jù)，即可利用時間序列模型預(yù)測未來的振動變化，以此來預(yù)警異常振動的發(fā)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(shù)據(jù)集合，利用這些數(shù)據(jù)集合來分析長期發(fā)展趨勢。目前ARIMA、深度學(xué)習(xí)等方法已經(jīng)成功應(yīng)用于時間序列的預(yù)測。但ARIMA方法只能捕捉線性關(guān)系，且時序數(shù)據(jù)必須穩(wěn)定，不適合長期預(yù)測。深度學(xué)習(xí)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(yīng)用于長期預(yù)測。但LSTM模型在長序列預(yù)測中預(yù)測效果較差。本文采用的Informer[8]基于Transformer[9]架構(gòu)改進(jìn)，Transformer模型在捕獲長序列特性上表現(xiàn)出優(yōu)于RNN模型的性能，但存在高時間復(fù)雜度和高內(nèi)存使用率的問題。長序列時間序列預(yù)測(Long Sequence Time-Series Forecasting，LSTF)要求模型具有很高的預(yù)測能力，Informer的提出專門用于解決時序預(yù)測問題，對Transformer原有的自注意力機制進(jìn)行了概率稀疏化，降低了計算復(fù)雜度，并有效提高了序列預(yù)測的準(zhǔn)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(gòu)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(fù)雜度。

經(jīng)典的自注意力機制根據(jù)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(shù)據(jù)，即第i個Q的注意力系數(shù)為：

(2)

由于經(jīng)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(jīng)典自注意力機制的高時間復(fù)雜度問題，Informer提出稀疏自注意力機制：

(4)

2 基于Informer的預(yù)警模型建立

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自塔里木油田富滿區(qū)塊某井實際鉆井期間的測量數(shù)據(jù)，試驗井段三開5 449～5 635 m，累計進(jìn)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(jiān)測系統(tǒng)，現(xiàn)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(xù)存儲井下三軸振動(±40g，g為重力加速度)、轉(zhuǎn)速(±333 r/min)、鉆壓(±300 kN)、扭矩(±30 kN·M)、溫度(150 ℃)等時間序列數(shù)據(jù)。其中三軸加速度計為偏心安裝，根據(jù)加速度計的安裝方式，加速度傳感器的測量值表達(dá)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(xiàn)場試驗測量工具采樣頻率400 Hz，連續(xù)工作30 h，記錄近鉆頭處轉(zhuǎn)速、三軸振動、鉆壓、扭矩等參數(shù)，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(shù)據(jù)來近似代替鉆頭處的工作狀態(tài)，進(jìn)而進(jìn)一步分析井下數(shù)據(jù)，以識別井下工況。

2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)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(chǎn)生的主要原因。軸向振動的加劇會導(dǎo)致鉆頭與井底巖石瞬間失去接觸，發(fā)生跳鉆現(xiàn)象，造成鉆頭牙齒過早磨損，并且出現(xiàn)崩齒、斷齒、掉齒等嚴(yán)重現(xiàn)象，大大縮短鉆頭使用壽命[10]。對于跳鉆現(xiàn)象可通過地表振動、鉆柱的軸向運動來監(jiān)測，同時利用近鉆頭測量工具可發(fā)現(xiàn)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(jìn)較大，信號沖擊明顯，且頻域上出現(xiàn)與共振頻率相近的頻率。所以，當(dāng)發(fā)生跳鉆現(xiàn)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(xiàn)象。

2.2.2 扭轉(zhuǎn)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(fā)扭轉(zhuǎn)振動，這些扭轉(zhuǎn)振動可根據(jù)振型和頻率分為低頻黏滑振動(通常小于1 Hz)和高頻扭轉(zhuǎn)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(jié)對鉆井過程中鉆頭的振動進(jìn)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(jié)測得井下發(fā)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(dāng)發(fā)生黏滑振動時，三軸加速度呈現(xiàn)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(xiàn)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(jié)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(zhuǎn)振動是鉆柱的自激扭轉(zhuǎn)振動，與黏滑現(xiàn)象相似[13]。然而高頻扭轉(zhuǎn)振動可從頻率和模態(tài)上與黏滑區(qū)分，高頻扭轉(zhuǎn)振動的頻率通常超過50 Hz，模態(tài)振型局限于底部鉆具組合。高頻扭轉(zhuǎn)振動主要由鉆頭與巖石的切割作用引起，一般發(fā)生在堅硬致密地層中。因為高頻扭轉(zhuǎn)波在沿鉆柱傳播時會快速衰減，所以，高頻扭轉(zhuǎn)振動可能被錯誤地理解為平滑的鉆井過程，直到鉆具發(fā)生故障或損壞[14]。對于高頻扭轉(zhuǎn)振動的分析需要高采樣率的測量工具連續(xù)采集井下振動和轉(zhuǎn)速，進(jìn)一步對井下高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后確定高頻扭轉(zhuǎn)振動的特征。如圖5所示，當(dāng)發(fā)生高頻扭轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)進(jìn)行FFT頻譜分析，可觀察到在高頻范圍內(nèi)出現(xiàn)強烈的振動，并且有明顯的177 Hz的高頻分量，且對應(yīng)的幅值較高。

圖5 高頻扭轉(zhuǎn)振動Fig.5 High frequency torsional vibration

圖6 高頻扭轉(zhuǎn)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(shù)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(fā)的。在垂直井中當(dāng)鉆柱從井眼的幾何中心偏心旋轉(zhuǎn)時，就會發(fā)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(yīng)力引起，導(dǎo)致鉆具撞擊井壁，從而對井底鉆具造成嚴(yán)重?fù)p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(jù)近鉆頭測量數(shù)據(jù)分析可知，當(dāng)發(fā)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(xiàn)長時間的高幅值特性。同時在鉆進(jìn)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(shù)據(jù)預(yù)處理

由于井下振動的復(fù)雜性，實際測量的井下振動數(shù)據(jù)存在噪聲的影響，所以，在訓(xùn)練模型前應(yīng)對井下振動數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪。本文對井下振動數(shù)據(jù)進(jìn)行三層小波分解，并利用小波函數(shù)DB3進(jìn)行信號重構(gòu)，去噪后的數(shù)據(jù)如圖8所示。由圖8可知，Y軸加速度和Z軸加速度經(jīng)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(shù)據(jù)相符。

2.4 模型訓(xùn)練

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

3 結(jié)果與分析

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

圖11 橫向振動預(yù)測結(jié)果Fig.11 Predicted results of lateral vibration

對于高頻扭轉(zhuǎn)振動，實際X軸加速度為高幅劇烈振動，對應(yīng)其均方根值為尖峰響應(yīng)。因此，在模型訓(xùn)練過程中數(shù)據(jù)歸一化處理會對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的異常值分布造成退化，所以在數(shù)據(jù)集2中X軸加速度均方根值預(yù)測結(jié)果的EMS要遠(yuǎn)大于Y軸和Z軸加速度均方根值的預(yù)測結(jié)果。圖12為高頻扭轉(zhuǎn)振動預(yù)測結(jié)果。由圖12可知，在連續(xù)多步預(yù)測過程中，針對異常尖峰值，短序列比長序列預(yù)測的EMS要小，預(yù)測效果要好。同時，對于井下振動的尖峰響應(yīng)預(yù)警，預(yù)測結(jié)果不能準(zhǔn)確表達(dá)振動的能量幅值，但當(dāng)X軸加速度均方根值與正常振動有明顯突變時，可根據(jù)閾值來對井下高頻扭轉(zhuǎn)振動做出預(yù)警。

圖12 高頻扭轉(zhuǎn)振動預(yù)測結(jié)果Fig.12 Predicted results of high frequency torsional vibration

針對井下黏滑振動，由于發(fā)生黏滑時Y軸加速度均值大于X軸加速度均值，所以，根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)可判斷井下是否發(fā)生黏滑振動。圖13為連續(xù)預(yù)測未來90 s的井下振動均值結(jié)果。由圖13可知，Y軸加速度均值的預(yù)測結(jié)果與真實值間的EMS為1.08，預(yù)測結(jié)果符合黏滑振動特征，對應(yīng)實際鉆井階段真實值特征確實發(fā)生了黏滑振動。同時，根據(jù)預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)Y軸加速度均值出現(xiàn)規(guī)律性周期性波動時，預(yù)示后續(xù)鉆井過程可能發(fā)生黏滑振動。因此，在實際鉆井過程中，當(dāng)發(fā)現(xiàn)黏滑初始征兆時，應(yīng)提前采取預(yù)防措施，降低黏滑振動進(jìn)一步加劇的風(fēng)險。

圖13 黏滑振動預(yù)測結(jié)果Fig.13 Predicted results of stick-slip vibration

4 結(jié) 論

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

(2)高頻扭轉(zhuǎn)振動發(fā)生時，在時域上X軸加速度波幅大，均方根值存在尖峰響應(yīng)，由于數(shù)據(jù)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(yù)測，該模型連續(xù)預(yù)測5 s與50 s的結(jié)果在EMS上相差0.18，在幅值上，短序列預(yù)測結(jié)果有更好的一致性。

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