摘要：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。对仿真得到的扭矩数据进行时域与频域分析,提取信号的特征值,然后应用因子分析方法减少高维特征的冗余信息,获取特征向量,最后通过SVM对降维处理后的数据进行黏滑振动等级分类。研究结果表明:基于井口扭矩信号的SVM黏滑振动等级预测方法的整体预测精度超过80%,能够较准确地对黏滑振动强度等级进行预测。因此该方法是一个有效的黏滑振动等级分类方法,应用该方法能够有效地对钻柱黏滑振动等级进行识别,有助于司钻根据钻柱黏滑振动剧烈程度实时调整钻丼参数,减轻黏滑振动产生的危害,提高钻井作业效率和安全性。

关键词：黏滑振动 风险评估 时域频域分析 因子分析 特征向量 

单位：中国石油大学(北京)机械与储运工程学院; 中国石油天然气股份有限公司北京油气调控中心