张旭东

（海油发展(澄迈)能源技术有限公司，海南 海口 570100）

摘  要：黏滑振动作为影响钻井作业效率与安全性的关键非线性问题，其突发性与不可预测性常导致钻具卡钻等严重故障。为实现对该现象的智能预警，该文提出了一种基于Informer深度学习架构的长序列三轴振动预测模型。该模型融合多源钻井参数,精准预测未来60s内的X、Y、Z三轴振动趋势，结合时城突变与频城主频特征，实现黏滑状态的动态识别与预警。实验表明，模型在X轴与Z轴方向的预测精度优越，Y轴仍具优化空间。研究成果为井下复杂振动状态的实时监测与智能预警提供了有效的技术路径。

关键词：黏滑振动;Infommer模型;三轴振动预测;卡钻预警

0 引言

黏滑振动是钻进过程中常见的强非线性振动问题，常由钻柱旋转不稳定引发，导致钻压与扭矩剧烈波动，进而引起钻具疲劳甚至卡钻。由于其诱发机制复杂、前兆信号不明显，构建一种能够实现提前识别与预警的模型具有重要意义。

近年来，随着深度学习在时间序列建模领域的广泛应用，Transformer系列模型在长序列预测中表现出强大优势。Informer模型作为其改进型结构，具备高效处理长距离依赖特征的能力，为黏滑振动的预警提供了新契机。

本文围绕钻井过程中采集的多源工况数据，构建基于Infomer架构的长序列三轴振动预测模型。通过对未来60s振动趋势的准确预测，结合时频域特征分析，实现黏滑趋势的智能识别与预警，助力钻井作业的智能化与安全化发展。

1 黏滑振动机理与振动特征分析

1.1 时域特征分析

在黏滑状态下，钻柱三轴振动表现出强烈的周期性与不规则波动(图1)，特别是Y轴振动幅度异常放大，具有典型的锯齿状不连续变化。这种波动形态为预警模型的构建提供了关键判据。

1.2 频域特征分析

采用功率谱分析法对三轴振动信号进行频域转换，可观察到黏滑状态下存在明显主频峰值，表明该现象具有周期性频率响应特征（图2），利于基于预测序列进行动态判断。

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