ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第18卷第35期(2022年12月)工程应用本栏目责任编辑：梁书E-mail：kfyj@dnzs.net.cnhttp：//www.dnzs.net.cnTel：+86-551-6569096365690964ISSN1009-3044ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术Vol.18,No.35,December2022基于改进随机森林算法的钻井工况异常自动识别研究刘胜娃，苏兴华，詹胜，何以晴，胡刚，隗崇华（中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆钻井总公司，陕西西安710018）摘要：当前钻井工况异常复杂，异常工况特征较多，影响了钻井工况异常识别结果的准确性与全面性，为此，本文提出基于改进随机森林算法的钻井工况异常自动识别方法。布设传感器监测钻柱振动数据，提取数据中的钻井异常参数，使用EMD提取异常工况特征。结合异常工况特征提取结果，利用改进随机森林算法构建钻井工况异常自动识别模型，得到相关的识别结果。实验结果表明，设计方法在钻井工况异常自动识别方面具有极高的可靠性，能够保证工况异常识别结果的准确性与全面性。关键词：随机森林算法；钻井工况异常；异常识别；EMD；异常工况特征中图分类号：TE142文献标识码：A文章编号：1009-3044(2022)35-0087-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：钻井工程是一个具有较强不确定性的复杂施工过程[1]，在钻井施工作业的过程中，受钻井设备、井下环境等异常的影响，时常发生不同类型的钻井异常工况[2]。这些异常工况威胁着钻井施工的安全性，一旦钻井发生故障，如跳钻和黏滑情况[3]等，可能直接导致关井等后果，严重影响钻井的工作效率和质量[4]。研究钻井工况异常的识别方法，对于及时处理异常工况，提高钻井工作效率，降低维护成本具有重要意义[5]。而传统的钻井工况异常识别方法存在难以提取异常工况特征的局限性，识别结果存在偏差，存在漏识、误识等情况，为此，本文提出基于改进随机森林算法的钻井工况异常自动识别方法，并通过实验验证了本文方法在钻井工况异常识别中的应用性能。1设计基于改进随机森林算法的异常检测识别模型1.1布设传感器监测钻柱振动数据为了实现对于钻井工况异常的自动识别，需要在获取大量钻井工作数据的基础上，对异常情况进行分析。所以，需要对钻井设备进行实时监测，以获取工况数据，为异常识别提供重要的数据基础。为此，本文使用振动传感器，对钻井的钻柱进行振动信号的测量。由于在实际的工况中，钻井钻柱的振动方向并不是单一垂直运动的，而是会受到各种反作用力，产生水平振...
