基于微惯性随钻测量系统的地质识别研究

发布时间：2025-05-05 02:08

　　随着我国经济的快速发展,能源的需求急剧增加,对能源的开采技术也有了更高的要求。地质识别是能源开采技术中非常重要的一部分,在钻井过程中实时识别钻头所处位置的地质层信息,可及时调整钻井方案,提高开采效率。因此,对地质识别方法进行研究,具有非常重要的意义。本文研究的基于微惯性随钻测量系统的地质识别方法,利用微机电系统(MEMS)抗振动能力强、可靠性高的优点和随钻测量系统的优势,通过测量钻进过程中钻头的振动信号并对其进行分析处理,来识别钻头所处的地质层。本文研究的地质识别方法的主要步骤有:地质信号的去噪、特征提取和分类识别。首先,为了降低随钻测量过程中大量噪声对信号的影响,针对经验模态分解(EMD)去噪方法粗糙和小波包去噪方法缺乏自适应的问题,提出了一种基于EMD-小波包的随钻测量信号去噪方法,经过实验对比验证该方法能够更好的去除随钻测量信号中噪声的干扰,提高信号的信噪比。其次,根据随钻地质信号的特点,利用EMD分解提取不同地质信号的能量特征;并使用非负矩阵分解(NMF)对特征向量进行降维处理。最后,使用经过粒子群算法优化参数的最小二乘支持向量机,对提取的特征向量进行分类识别,结果证明经过降维后...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1经验模态分解算法流程图

12图2-1经验模态分解算法流程图ig.2-1Flowchartofempiricalmodedecompositionalgorithm号去噪方法号经过EMD分解后得到若干个频率从高到低的IMF分数小的IMF分量，低频成分在阶数高的IMF分量。....

图2一2小油仆解结构图

LL1L2LJLJVWWWWV++++=⊕⊕⊕⊕交投影到上面的函数空间得到：()()L1L2LjLJLDDDDAftftffff++++=++++++示分解的层次。假设多....

图4-2最优超平面

图4-2最优超平面Fig.4-2Optimalseparatinghyperplane机的情况[65]，可以将求解最优分类超平21min()2..()1,1,2,...,iiwwstywxbilφ=+≥=面的约束优化问....

图4-3SVM线性不可分示意图

1R图4-3SVM线性不可分示意图AschematicdiagramofSVMlinearnonsepar量机的情况，而地质信号的分类属于非线性入特征空间对样本进行划分。对此，的样本从低维空间映射到高维空间，这为高维特征空间中的线性可分问题[63称函数k(x....

本文编号：4042955