[发明专利]基于直流磁场和集成学习的高含硫气井套管缺陷识别方法

摘要

本发明公开了一种基于直流磁场和集成学习的高含硫气井套管缺陷识别方法，根据直流磁场信号，采用集成学习方法建立针对套管缺陷的多分类模型，主要包括预处理、特征提取、缺陷分类等步骤。首先利用滑动平均法对数据预处理，实现同种缺陷类型下直流磁场信号的相位对齐；然后用主成分分析对直流磁场信号进行特征提取；最后利用集成学习的装袋算法，以加权平均的方式将多个SVM分类器与决策树分类结果相结合，实现多种套管缺陷识别。本发明建立的基于直流磁场和集成学习的高含硫气井套管缺陷识别方法，有效提取了套管的畸变特征，具有较高的分类精度，对于不同高含硫气井井况具有良好的泛化性能，因此可有效的应用于高含硫气井的套变情况监测。