钻井工程是一个具有较强不确定性的复杂过程,在钻井过程中时常发生不同类型的钻井异常。现役录井仪、钻井仪采集频率低,钻井关键信息流失严重,无法实时精细地描述钻井异常工况并做出准确预警和针对性决策。由于钻井关键四参数(大钩负荷、立管压力、转盘扭矩、转盘转速)变化所包含的相关特征不仅可以判别钻井重要工况,还能够准确描述不同工况下的钻井异常,因此,论文提出基于快速采集钻井四参数的异常监测方案。方案包括四参数快速采集子系统、异常识别与预警子系统和仿真测试子系统,实现了四参数信号稳定的采集与存储、实时准确的异常识别,并验证了方案中所提出或采用方法合理有效性,为现场实际应用提供实验室测试平台。在异常识别与预警子系统中,包括四参数信号降噪、特征提取及异常识别三个模块。在信号降噪方面,论文首先指出四参数信号所含噪声是由井下泥浆循环和钻柱振动所致,具体指的是立压信号中的尖锐脉冲噪声及扭矩信号中包含的随机振动信号。其次,提出自相关检测结合经验模态分解的方法,解决了经验模态分解降噪的有效高频信息流失问题,实现了扭矩信号中随机振动信号的滤除,同时采用中值滤波法,实现了立压信号中尖锐脉冲噪声的滤除并保留了原信号突变成分;在特征提取方面,采用小波变换模极大值突变点检测方法,实现突变及波动特征的提取,同时采用分段二次多项式曲线拟合法,解决了传统直线拟合对复杂信号描述不准确的问题,实现缓变特征的提取;在钻井异常识别方面,由于现有钻井异常识别方法在实时性和准确性上均存在缺陷,对比现有钻井异常识别方法各自特点,以四参数信号特征与不同工况下钻井异常对应关系为依据,论文采用灰色关联法识别钻井异常,提出将ABO关联度中A型关联度替换为斜率关联度及增加不同工况下的多组标准特征向量两种改良手段,提高了ABO型关联度准确性和分辨度,实现了钻井异常实时准确的识别。在仿真测试子系统中,通过搭建实验室模拟仿真平台,开发仿真信号生成模块、降噪及特征提取模块和异常识别报警模块,实现了实验室模拟运行测试。实验室仿真测试和现场数据处理分析表明,方案所提出和采用方法能合理有效地实现四参数信号降噪、实时准确地特征提取及钻井异常识别预警。