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使用现场摄影技术进行钻 出所有的刀具，而且缺乏精度。 通过精确的区域隔离、损伤
头故障取证 此外，并不是所有的伤害都可以 类别识别和专家系统集成，该过

计算出来，即使是这样，也只能 程最终将实现完全自动化，算法
钻头取证也是学术界研究的
以整数来量化。此外，算法受到 将越来越精确。由于用于驱动算
一个课题。美国德克萨斯大学奥
光照的影响， 取证过程不包括 法的照片仍然容易出现人为错误，
斯汀分校正在进行一项研究计划，
楚坚表示，也许有一天，钻台上
EDR 数据。然而，该团队现在正
开发一种软件算法，可以自动分
的计算机视觉可以在 BHA 被拉
专 注于识 别损 伤类 型 ( 如 磨损、
析钻头在钻井现场拍摄的照片，
出时拍摄钻头的照片，捕捉所有
并从这些照片中识别钻头损坏和 破损 )，并通过语义分割提高损伤 角度，并将数据输入算法。
故障的根本原因。该项目的目标 分级的精度。 如果一家公司选择为该算法
是让软件能够准确评估使用过 楚坚表示，为了开发出真正 开发一个应用程序，可以部署在

的钻头，以便在下一次作业前对 有用的东西，消除钻井环境中的 智能手机或平板电脑上，这将使
BHA 和 / 或钻头进行修改。 噪音至关重要。他解释道 :“我 这个过程更容易，并减少与远程
这个自动取证过程的方法包 们面临的一个大问题是没有很多 站点的连接受限相关的担忧，这

括四个步骤。首先，给算法一组 数据。对于传统的机器学习算法 还有额外的潜力。楚坚表示，就
钻头照片，清晰地显示单个刀片， 来说，它们需要数百万个数据点 目前而言，他并不担心该平台的
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让软件识别该钻头上的所有切削 来训练神经网络，所以我们必须 商业潜力。他更感兴趣的是推进
齿。然后，该软件利用地面传感 去除所有干扰，真正专注于我们 钻头取证领域 :“我想做一些对
器数据库、井下振动数据以及邻 所拥有的内容。” 该行业有用的东西。” P+E

井岩石强度信息，对每个切削齿
的损伤进行量化，以描述与钻头

损伤相关的钻井功能障碍。在计
算出刀具位置后，该软件使用一
个分类器来确定刀片各部分的平

均损伤，从而能够推断损伤的根
本原因。
一位从事钻头取证研究的博

士生楚坚 ( 音译 ) 解释说，该倡议
将继续推进。以前版本的软件并 图9
UT Austin 的自动取证过程依赖于软件，能够准确评估钻头损坏和故障，
不总是能够根据可用的照片检测
以便在下一次作业前对钻头和 / 或底部钻具组合进行更改。