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2025年5月11日晚19:00，由王学迎副教授主讲的主题为“井下振动模式及其智能识别技术”的学术沙龙活动在石油科技大楼B203顺利举行，其科研团队的学生参与了此次活动。

井下恶劣振动常导致钻具和仪器损坏，增加非生产时间。当前行业虽在推广振动加速度测量短节，但数据应用仍局限于振动超限判断。王学迎副教授详细阐述了井下动力学建模，通过研究不同振动模式和钻头状态下的三轴加速度特征，并结合人工智能算法，利用高频加速度数据评估钻头及钻具组合的运动状态、磨损和破坏情况，为钻井决策和参数优化提供支持。