基于改进贝叶斯算法的黏滑振动等级评估研究

作者：邓杨林; 李玉梅; 张涛; 郭鹤; 石广远; 陈学勇

来源：石油机械, 2023, 51(11): 27-33.

DOI：10.16082/j.cnki.issn.1001-4578.2023.11.004

• 黏滑振动
• 等级评估
• 差分演化算法
• 属性加权朴素贝叶斯
• 时频域分析
• 近钻头

黏滑振动会导致钻井效率降低，是影响钻头和井下工具寿命的重要因素。为了评估黏滑振动严重程度，通过对井下近钻头测量参数与地面录井参数的综合分析，得到了衡量黏滑振动等级指标。通过对近钻头测量参数进行时频域分析，采用主成分分析法(PCA),建立了一种基于差分演化算法的属性加权朴素贝叶斯(DE-AWNB)改进模型，在朴素贝叶斯分类算法中加入属性权重，通过属性加权法估计后验概率，利用差分演化算法寻找最优权重属性。试验结果表明，DE-AWNB算法的分类精度可达92.38%,收敛时间可达4.95 s。改进贝叶斯算法在黏滑振动等级评估工程应用上明显优于传统贝叶斯算法、随机森林法和遗传算法属性加权朴素贝叶斯(GA-AWNB)算法。将该模型应用于实际钻井工程，能够有效提高黏滑振动识别水平，提高钻井效率。

• 单位
  中国石油天然气股份有限公司; 北京信息科技大学