9、钻井井下工况识别与双摆塔式起重机自适应神经网络控制

钻井井下工况识别与双摆塔式起重机自适应神经网络控制

钻井井下工况识别

在地质钻井过程中，准确识别井下工况至关重要。历史钻井数据包含了与井下工况相关的各种信息，通过建立专家规则知识库并结合历史数据提取的规则，可以有效识别井下工况。

专家知识库的建立

基于规则，专家知识库 $R_g$ 可总结为：
$R_g =
\begin{bmatrix}
\beta_{11} & \beta_{12} & \cdots & \beta_{1m} \
\beta_{21} & \beta_{22} & \cdots & \beta_{2m} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
\beta_{n1} & \beta_{n2} & \cdots & \beta_{nm}
\end{bmatrix}^T$
其中，$\beta$ 表示信号趋势，增加、减少和无显著变化分别对应 1、 -1、 0。例如，与井涌相关的一条规则是 $[1\ 0\ 1\ 1]^T$。规则数量为 $n$，每列表示对应一个井下工况的专家规则，一个工况可能对应多个规则。

定性趋势的提取

在钻井过程中，井下异常工况可通过各种钻井过程变量反映。采用定性趋势分析（QTA）和滑动窗口来提取过程变量的趋势。
- 信号归一化 ：由于不同原始过程变量 $x_o$ 范围不同，将归一化信号 $x(k)$ 计算为：
$x(k) = \frac{