基于模糊C-均值聚类方法的石油钻井工作状态分析.pdf

第26卷第5期 周口师范学院学报 2009年9月 V01．26No．5 JournalofZhoukouNormal University Sep．2009 基于模糊C一均值聚类方法的石油钻井工作状态分析 刘 琪1’2，张鸿辉1，黄贞贞3 (1．周口师范学院物理与电子工程系，河南周口466001；2．郑州大学电气工程学院， 河南郑州450001；3．周口师范学院政法系，河南周口466001) 摘要：采用鄂北6个录井样本点的钻头位置、井深、大钩负荷、立压、钻压、出口流量等指标共100个实际钻 井数据进行了模糊C一均值聚类分析；在经验知识匮乏、存在无效数据和干扰的情况下，计算出了较为符合实 际情况的聚类中心矩阵和聚类结果矩阵；根据标志样本点工作状态对样本进行了基本正确的分类，画出了模 糊聚类关系困． 关键词：模糊C一均值；模糊聚类；石油钻井工作状态 中图分类号：TP391．7文献标识码：A 文章编号：1671—9476(2009)05—0047一03 石油钻井工作状态有离井底、钻进、换钻杆、卡 一均值聚类方法控制参数可以调整。运算速度加快， 钻、塌落等许多种正常及故障的状态，每一种状态 需要事先设置聚类个数，适合样本点少的分类，分 都对应着复杂的传感信息的变化，如何对石油钻井 组精确度高． 的各种正常及故障的状态进行有效区分是石油钻 FCM的价值函数(或目标函数)是 井事故预警技术中的一个难题． 模糊聚类分析方法是在大量复杂信息混杂模 式下对信息及信息所隐含的状态进行有效分类的 其中“d∈(O，1)，Ci为模糊组i的聚类中心，d口= 一个重要工具．模糊聚类方法不需要太多的经验知 ll a一毛lI为第i个聚类中心与第J个数据点间的 识，通过对复杂传感信息的成组分类实现对各种不 欧几里德距离，m∈[1，∞)是一个加权指数． 同状态的有效分类，从而发现可用于故障和事故预 可求得使式(1)达到最小值的必要条件 测预报的分类模式． 本文运用模糊C一均值聚类方法对石油钻井 ∑“和’， 工作状态进行分类，使相似的综合录井仪数据样本 Ci一￡}一 (2) 』__∑“孑 尽可能归为一类，而不相似的样本尽量划分到不同 的类中，从中发现有效分类模式，为石油钻井事故 和 预警技术提供新的有效的方法． 。’ 1模糊C一均值聚类分析法 ％。磊扣。苫(缈””“ 根据价值函数达到最小的必要条件，模糊C一 Bezdek对早期C一均值聚类(HCM)方法进行 改进，提出了用隶属度确定数据点属于某个聚类程 均值聚类算法其实就是一个简单的迭代过程．在批 处理方式运行时，FCM用下列步骤确定聚类中心 度的模糊C一均值聚类(FCM)方法，即模糊ISO- DATA，它把向量组zi(i一1，2，…，，1)分为c个模t和隶属矩阵uEl3： 糊组，通过求每组的聚类中心使非相似性指标的价 1)用值在[o，1]间的随机数初始化隶属矩阵 值函数最小．与其他模糊聚类方法相比较，模糊C 收稿日期：2009—05—06 基金项目：周口师范学院青年科研基金资助项目(No．ZKNUQN200717) 作者