【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及惯性随钻测量领域，特别是在钻井、钻探和钻孔中的钻头磨损预测方法。技术背景在钻井、钻探和钻孔中，钻头在钻进过程中会磨损，如果钻头均匀磨损，对钻进速度和轴压会有影响，如果不均匀磨损，钻头在转动中有摆动，产生扭转振动加速度和侧向振动加速度，甚至回旋振动加速度，对轴的支撑和密封都会有影响，甚至损坏切削机构，还会导致钻头不平衡和外力矩不平衡，产生进动角速度，加速损坏，直至发生钻井事故，因此要实时预测钻头磨损情况，来决定是否更换钻头。钻头在磨损的时候自身力不平衡和不规则外力作用下，导致其钻头振动加速度，其振动信号中包括磨损产生的振动加速度、外界激励产生的振动加速度和不同地质因素产生的振动加速度等，信号频率范围宽，持续时间短，具有一定的混沌性和随机性，信号特征没有那么明显，并且属于弱信号，由于每种滤波或分解方法都是有一定使用条件的，很难真实提取由磨损产生的振动信号，因此完全靠振动信号来预测磨损有可能是不准确的。还有国外提出的采用钻速方程和测井数据计算机械比能、岩石抗压强度及钻头磨损等级和基于可控性钻井参数(钻压、转速、...
【技术保护点】
基于惯性测量参数的钻头磨损预测方法，其特征在于把采集的加速度信号、角速度信号、速度信号，每采集长度数据为一段，取平均，，，，其中，消除偶然误差。
【技术特征摘要】
1.基于惯性测量参数的钻头磨损预测方法，其特征在于把采集的加速度信号 、角速度信号、速度信号，每采集长度数据为一段，取平均，，，，其中，消除偶然误差。
2.基于惯性测量参数的钻头磨损预测方法，其特征在于对信号进行平稳性检验后，考虑加速度、角速度和速度时间序列的之间的关联性，根据滑动自回归模型建立，进行模型参数估计和误差检验，把多维的时间序列转为一维时间序列，其中为不同的数据段。
3.基于惯性测量参数的钻头磨损预测方法，其特征在于把钻头磨损分为四个程度：新钻头、初期磨损、一般磨损和严重磨损，在钻探开始时采集到的信号，即新钻头信号，逐渐可能会出现初期磨损信号，一般磨损信号和严重磨损信号。
4.基于惯性测量参数的钻头磨损预测方法，其特征在于新钻头信号经过平均和模型处理后，作为数据标准段，即第1数据段，后期采集的数据也经过平均和模型处理后，分成不同数据段，计算第数据段与第1段数据的欧氏距离，来判断磨损的程度，如果很小，说明两数据段很相似，即磨损很小；如果很大，相似性差别就越大，说明磨损程度越大。
5.基于惯性测量参数的钻头磨损预测方法，其特征在于把进行归一化处理，为初期磨损，为...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨金显，张颖，陶慧，陈超，李志鹏，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：河南;41
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