(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111435361.5 (22)申请日 2021.11.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114184154 A (43)申请公布日 2022.03.15 (73)专利权人 浙江大学 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 (72)发明人 侯迪波　赵腾　喻洁　任昊　 王晓伟　上官培俊　黄平捷　 张光新　张宏建　 (74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 专利代理师 邱启旺(51)Int.Cl. G01B 21/14(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (56)对比文件 CN 111191361 A,2020.0 5.22 CN 110514743 A,2019.1 1.29 CN 113550741 A,2021.10.26 CN 10838 8921 A,2018.08.10 US 20173 64795 A1,2017.12.21 审查员 徐雅 (54)发明名称 一种基于随机森林和直流磁场 的油气井套 管内径检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于随机森林和直流磁 场的油气井套管内径检测方法， 通过使用基于随 机森林回归的定量分析方法， 能有效提高油气井 套管内径的检测准确度， 为油气井套管的健康状 态评估、 寿命预测及后续维修提供支持。 本方法 首先采用轴向探头对油气井套管进行直流磁场 检测， 获得检测数据， 其次通过主成分分析法进 行特征提取， 然后引入机械井径数据这一特征 量， 与主成分分析提取的特征仪器作为输入， 使 用基于随机森林回归的方法， 得到量化分析模 型， 并将模型回归结果与机械井径数据进行对 比， 得到了较好的检测精度。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 114184154 B 2022.12.20 CN 114184154 B 1.一种基于随机森林和直流磁场的油气井套管内径检测方法， 其特征在于， 包括如下 步骤： S1： 采集静态磁 检测信号， 包括： S1.1： 使用双磁 体同轴反向探 头对油气井套管进行扫描， 获得静态磁 检测信号； S1.2： 对步骤S1.1检测到的静态磁检测信号进行数字化采样， 得到离散的静态磁检测 信号； S2： 对步骤S1检测到的静态磁 检测信号， 进行基于主成分 分析的特 征提取， 包括： S2.1： 对步骤S1.2采集到的静态磁 检测信号进行 预处理； S2.2： 使用主成分分析法进行特征提取， 对步骤S2.1预处理后的数据， 提取出响应的主 成分分量； S3： 使用机 械井径检测仪器对油气井套管进行 数据采集， 得到 机械井径数据； S4： 基于步骤S2.2提取的主成分分量和步骤S3得到的机械井径数据， 使用随机森林回 归模型进行训练， 得到油气井套管内径的预测模型； S5： 将待测油气井套管经过步骤S1～S2的处理， 得到对应的主成分分量， 输入到步骤S4 训练后的回归 模型中， 得到预测的内径。 2.如权利要求1所述基于随机森林和直流磁场的油气井套管内径检测方法， 其特征在 于， 步骤S1.2中， 电压值越小的部分采样时间越长， 对采样时间内的数据求积分值， 之后除 以采样时长， 得到每 个采样点上的采样数值。 3.如权利要求1所述基于随机森林和直流磁场的油气井套管内径检测方法， 其特征在 于， 步骤S2.1中， 对静态磁 检测信号， 采用滑动平均去噪方式进行 预处理。 4.如权利要求1所述基于随机森林和直流磁场的油气井套管内径检测方法， 其特征在 于， 步骤S3中， 对得到的机 械井径数据， 采用滑动平均去噪方式进行 预处理。 5.如权利要求4所述基于随机森林和直流磁场的油气井套管内径检测方法， 其特征在 于， 步骤S4中， 回归训练模型为随机森林。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114184154 B 2一种基于随机森 林和直流磁场的油气井套管 内径检测方 法 技术领域 [0001]本发明属于油气井套管缺陷检测领域， 尤其涉及 一种基于随机森林和直流磁场的 油气井套管内径量 化方法。 背景技术 [0002]现代油气井工业中， 一体化油井得到了广泛的使用， 其主体结构是多层的油套管 结构。 由于长期服役在严 苛的工作 环境中， 作为保护 层的套管往往会 出现不同程度的缺陷， 如： 挤压、 变形等， 这些缺陷会影响到油气采集的生产安全。 [0003]套管内径是油气井套管检测中的关键参数， 其数值直接反映套管的形变程度， 是 套管健康状态评估、 寿命预测及后续维修的主要依据。 直流磁场检测是油气井套管缺陷检 测的有效方法， 套管内径的变化会对直流磁场检测信号产生影响， 根据检测信号进行适当 的处理可以获得套管内径的相关信息 。 [0004]针对油气井套管缺陷的检测方法， 已有一些学者开展了相关研究。 Mao等人在铁磁 性管道的测厚研究中使用了基于Levenberg ‑Marquardt算法和变量变换的检测算法， 获得 了较好的检测结果。 王立敏等人在连续油管上设计并预制了裂纹、 腐蚀缺陷和椭圆度缺陷， 对连续油管 的缺陷和椭圆度进行试验评价， 通过分析缺陷处的磁场异常特征， 实现缺陷的 定位、 定性和定量分析。 张曦郁等人结合了远场涡 流和脉冲涡 流技术， 提出了基于堆叠自编 码器神经网络的分类方法， 实现了对油套管内管外壁腐蚀、 外管内壁腐蚀和外管外壁腐蚀 的分类。 [0005]然而现有的检测方法仍存在一些问题： 目前的研究中， 缺乏对套管内径这一关键 指标的分析， 且大量的研究只对几种区别明显的类型进行了研究， 如： 横向裂缝和纵向裂 缝， 而未对实际工况中出现的各种场景进行研究。 发明内容 [0006]本发明的目的在于针对现有技术的不足， 提供一种基于随机森林和直流磁场的油 气井套管内径检测方法。 [0007]本发明的目的是通过以下技术方案来实现的： 一种基于随机森林和直流磁场的油 气井套管内径检测方法， 该 方法包括如下步骤： [0008]S1： 采集静态磁 检测信号， 包括： [0009]S1.1： 使用双磁 体同轴反向探 头对油气井套管进行扫描， 获得静态磁 检测信号。 [0010]S1.2： 对步骤S1.1检测到的静态磁检测信号进行数字化采样， 得到离散的静态磁 检测信号。 [0011]S2： 对步骤S1检测到的静态磁 检测信号， 进行基于主成分 分析的特 征提取， 包括： [0012]S2.1： 对步骤S1.2采集到的静态磁 检测信号进行 预处理。 [0013]S2.2： 使用主成分分析法进行特征提取， 对步骤S2.1预处理后的数据， 提取出响应 的主成分 分量。说　明　书 1/3 页 3 CN 114184154 B 3