【摘 要】
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提出了一种检测油气井套管变形段位置与缺陷类型的涡流检测方法,该方法根据电磁检测成像测井仪输出涡流信号,计算其特征信号及波峰,再采用自适应阈值判别变形段。针对每一个
【机 构】
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中国石化中原油田分公司石油工程技术研究院,浙江树人大学信息科技学院,浙江大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目(2016ZX05017-003),浙江省自然科学基金青年基金项目(LQ19F010012)
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提出了一种检测油气井套管变形段位置与缺陷类型的涡流检测方法,该方法根据电磁检测成像测井仪输出涡流信号,计算其特征信号及波峰,再采用自适应阈值判别变形段。针对每一个变形段进行差分处理,并将连续多组数据合并构成多层数据,对所有数据进行Fisher降维,选择降维后的多维数据作为特征值。采用神经网络方法进行样本训练和测试数据的识别,试验结果表明:该涡流检测方法能识别出所有变形段的位置及缺陷类型,具有很好的实际工程应用价值。
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