钻柱是重要的钻井设备,钻柱损伤失效就会造成巨大损失,甚至可能导致弃井。因此钻柱损伤的检测是钻井作业中重要的一个环节。钻柱损伤检测产生的海量数据依靠人工进行处理,效率低工作量大。因此实现钻柱缺陷高效准确识别评判一直是钻井检测工作追求的目标。实现缺陷自动识别对预防带伤钻具再下井、降低钻具失效事故发生率、提高钻井检测效率具有重要的工程意义和实用价值。本文根据磁记忆检测数据对钻柱的缺陷自动识别进行了研究。(1)广泛收集了钻柱的裂纹缺陷、腐蚀缺陷、刺漏缺陷等典型损伤的特征、形成原因以及类型特点,分析了受力分析和失效形式分析,为钻柱缺陷的识别奠定了基础。(2)现场钻柱缺陷的几何特征较复杂,首先对简单几何特征的缺陷进行研究。因此利用三维磁记忆检测平台对预制的纵向槽型缺陷、孔型缺陷、横向刻伤、环向刻伤四种典型缺陷进行了多通道扫描检测试验,研究了磁记忆信号的特征提取方法,并对数据进行分析处理,得到各种缺陷的磁记忆及其梯度信号的特点。得到了磁记忆能够对缺陷进行良好表征。(3)分析不同缺陷的磁记忆检测结果区别,提出了能够很好表征缺陷类型的9维特征体系,并采用随机森林的方法对特征进行了重要度分析。建立了基于SVM和随机森林两种缺陷识别模型,通过实验数据对该模型进行训练,缺陷识别准确率分别达到92.3%和84.6%。(4)利用MATLAB开发了能够实现对缺陷的特征自动提取和自动识别为一体的软件,为钻柱的缺陷识别提供了有效的识别工具。为井口钻柱缺陷实时识别难题的解决提供了参考。