摘要
本发明涉及钻井工程技术领域,具体公开了一种适用于高扭矩钻井螺杆的智能扭矩控制方法,通过在钻井过程中实时采集钻柱振动频率数据和钻压调整频率数据,结合稀疏傅里叶变换提取零序振动频率特征值,评估钻柱振动稳定性;同时利用经验模态分解与希尔伯特变换分析差分调整频率,构建差分调整频率特征值以衡量钻压调节平稳性,将上述两个特征值融合为综合特征向量,输入基于随机森林算法训练的风险预测模型,实现对钻柱是否处于高频共振临界状态的智能识别,当判定存在共振风险时,系统自动触发扭矩补偿机制,动态调整钻压与扭矩输出。
技术关键词
扭矩控制方法
频率
特征值
机器学习模型
稀疏傅里叶变换
预测钻柱
相位滞后补偿
螺杆
钻井工程技术
闭环反馈控制
数据
风险预测模型
随机森林模型
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