基于广义回归神经网络的钻柱涡动识别

为及时识别井下钻具涡动,降低钻井风险,利用时频分析技术标记了实际钻井信号中典型的涡动信号,分析了钻具涡动时正交三轴加速度计信号之间的关系,将加速度信号间相关系数作为涡动识别特征,建立了基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的井下钻柱涡动识别模型。研究结果表明,所建涡动识别模型的综合识别精度为91.8%,可以在大量振动数据中快速准确识别出涡动信号。研究结果可为建立井下振动识别系统提供技术方法。

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本文档关键词:广义,识别,回归,神经网络,钻柱涡动