基于炮孔钻进参数的隧道掌子面围岩三维精细化分级方法

长进尺、大断面开挖条件下,隧道开挖掌子面-未支护段围岩三维稳定性具有更大挑战,围岩三维精细化分级是解决该问题的关键。基于现场收集的大量钻进参数样本,运用极端随机树算法,建立围岩智能分级机器学习模型;在此基础上,利用凿岩台车扫描定位系统及坐标系转换关系确定各炮孔钻进参数对应的三维坐标,并利用克里金空间插值技术构建开挖循环范围内钻进参数三维数据空间;结合隧道工程实际,进一步将钻进参数三维数据空间纵向分段、横向分块(分层、分区),利用围岩智能分级模型实现各尺度三维精细化分级,为制定、调整施工方案提供建议。研究有助于促进基于钻进参数的围岩智能分级的应用,提升施工阶段的围岩分级水平,为精细化设计奠定基础。

基于钻进参数实时预测土体力学性质的Stacking集成模型

岩土体物理力学参数对工程勘察、设计、施工等作业不可或缺,但常规取样试验或原位检测均存在明显的精度误差。据此本文提出基于勘察钻探的实时钻进参数,建立基于机器学习的随钻土体物理力学参数模型。通过采集位于珠海市国家高新技术产业开发区内20 m勘探孔的真实数据,将EP-200G型钻机实时随钻采集的钻压、扭矩和三轴振动作为输入数据,将全孔土体粘聚力、内摩擦角、含水量与弹性模量试验数据作为输出。基于建模数据分析,证明使用单算法的3类机器学习模型(支持向量机、神经网络和决策树)的预测精度最高仅为0.78,而基于Stacking理念的集成模型可将预测精度提升至最高0.98。结合该模型,进行了随钻参数与土体参数间的敏感性分析,证实当不同土体参数发生变化时,不同随钻参数会发生明显变化,证明了随钻参数预测土体参数的可靠性与适用性。

基于钻进参数和岩性的钻爆法隧道围岩智能分级模型

为进一步提高基于钻进参数的围岩智能分级模型判识准确率,引入围岩岩性作为已知条件,对不同岩性分别建立基于钻进参数的围岩智能分级模型。首先,依托宜兴高铁、郑万高铁隧道工程中凿岩台车采集到的钻进参数,将其根据围岩岩性划分为白云岩、花岗闪长岩、灰岩、砂岩、页岩5类子数据集;然后,进行数据清洗、特征提取,对各子数据集及原始数据集按照4∶1的比例拆分为训练集和测试集,分别以提取的特征和原始特征均值2类特征集合作为输入;最后,使用机器学习随机森林算法建立5个基于钻进参数和岩性的围岩智能分级模型以及基于钻进参数的围岩智能分级模型,评估每个模型的泛化性能。结果显示:1)以提取特征集合为输入的白云岩、花岗闪长岩、灰岩、砂岩、页岩5种围岩智能分级模型在测试集上的准确率分别为85.48%、92.16%、88.62%、85.00%、89.47%,不考虑岩性的围岩智能分级模型的测试集准确率为84.91%。2)相比不考虑岩性的围岩智能分级模型,基于钻进参数和岩性的围岩智能分级模型测试集准确率提高0.09%~7.25%;相比不进行钻进参数特征提取,围岩智能分级模型准确率提升1.61%~13.82%。由此表明:进行钻进参数特征提取能够有效提升围岩智能分级模型的准确率;相比不考虑岩性的围岩智能分级模型,考虑岩性的围岩智能分级模型稳定性提高,模型的泛化能力提升。

钻进参数自适应调控数字孪生系统架构

智能化钻井背景下,传统的司钻调控钻进参数的钻井模式已经无法满足钻进参数自适应调控的需求,而数字孪生技术具有实时同步、真实映射和高保真度的特性,因而构建钻进参数自适应调控数字孪生系统,与智能钻井设备、智能终端相结合,可实现钻机自主送钻和自主定向。为此,在介绍钻进参数自适应调控技术架构及其工艺流程的基础上,设计了基于数字孪生技术的钻进参数自适应调控系统架构,包括物理钻井平台、虚拟钻井平台、钻井孪生数据、服务应用层和通信连接层5个要素;并从数字孪生系统的构建、演化及更新等3个方面阐述了钻进参数自适应调控数字孪生系统的运行机制,分析了关键理论技术需求。研究表明,钻进参数自适应调控数字孪生系统能够实现钻进参数自适应调控技术和智能钻机、智能设备的深度融合,推动数字孪生技术在钻井工程中的应用,对于实现智能化钻井有重要作用。

基于改进时序网络的钻进参数可解释实时预测

实时准确预测钻进参数变化趋势对现场钻井作业具有重要参考价值。针对智能模型在现场作业应用中面临的钻进参数可获取性限制,提出了一种基于注意力时域卷积网络(AT-TCN)的钻进参数超前预测方法。该方法不仅考虑了录井曲线随深度变化的趋势和自相关性,同时嵌入高拓展性的注意力机制模块,使模型更好地捕捉钻进参数的动态变化。利用现场钻井数据集测试,评估了模型在预测4种关键钻进参数(扭矩、立管压力、钻井液当量密度和机械钻速)方面的有效性和准确性。研究结果表明:AT-TCN预测当量密度的准确率最高达到99%,且在模型精度和计算效率上,均优于其他4种深度学习模型,能够有效捕捉钻进参数的变化趋势。AT-TCN还提供模型的双重可解释性,可从时序和特征维度方面反映输入序列对预测结果的影响。研究结果有望为钻井作业的安全性、高效性作出重要贡献,具有较强的落地应用价值。

不同钻进参数下反井钻机扩孔钻进速率与岩渣特征试验研究

通过不同钻进参数下反井钻机扩孔钻进斜井的现场工程测试与室内岩渣筛分试验,分析了不同钻进参数下扩孔钻头破岩钻进速率及其岩渣特征。结果表明:在单轴平均抗压强度41.6 MPa的砂岩地层中,获得了斜井反井钻机扩孔钻压、转速、扭矩等钻进参数与钻进效率之间相关关系;在试验范围内随钻压增加,扩孔钻进速率不断提高;在钻压为14 MPa、转速为9 r/min时,获得的最大扩孔钻进速率为1.41 m/h;在相同转速条件下,随着钻压增加,扭矩也同步升高,而扭矩与钻进速率之间呈线性正相关关系;通过筛分岩渣分析,扩孔钻头破岩形成的岩渣形态分为<0.50 mm的粉末状、0.50~<5.00 mm的颗粒状、5.00~40.00 mm的薄片状和>40.00 mm的大块板状或肋条状4类,岩渣粒度在10.00~20.00 mm范围内占比相对较高。研究成果可为快速判识反井钻机扩孔钻进效果和围岩稳定状态提供理论支撑。

基于力-构-能模型的钻井法凿井钻进参数设计思路与方法

竖井钻机钻井法是实现井筒机械化、无人化和智能化建设的重要技术之一。西部弱胶结地层钻井法凿井基岩破碎难、刀具损坏率高、糊齿和吸渣口堵塞等现象突出,高钻压、排渣不及时、泥包钻头易导致钻头憋死,而大扭矩钻进又发生了钻杆断裂、钻具掉落等事故,进尺缓慢和反复提钻维修、钻具打捞导致钻井工效极低,主要原因是钻头结构及其刀具布置不合理、钻进参数与岩石条件不匹配、破岩与排渣效率不协调。为解决弱胶结地层钻井法凿井“破不掉、排不出、进尺慢、能耗高”的现实难题,梳理了竖井钻机钻头破岩钻进技术现状及存在的问题,以“系统”和“过程”为基本观点,提出了基于力-构-能协调模型的钻进参数设计思路与方法,应重点围绕弱胶结地层钻井法凿井钻头结构设计及其力学特征、基于钻头滚刀运动轨迹的滚刀布置、基于气-液-固耦合流场的排渣效率优化以及基于能量转化机制的钻进参数优化4个主要方面开展研究,进而形成融合钻头结构、滚刀布置、洗井排渣和能量消耗等多因素的钻头高效钻进参数设计方法,为西部弱胶结地层钻井法凿井低能耗破岩、高效率排渣和破-排效率协调作业提供支撑,推动竖井钻机钻井法在西部弱胶结地层凿井中的应用。

基于实时钻进参数的孔隙压力智能预测技术

针对当前孔隙压力预测方法存在适用范围限制、精度不足、计算繁琐和无法实时预测等问题,提出了一种基于实时钻进数据的地层孔隙压力预测方法。基于测井数据计算孔隙压力的理论真实值,作为预测的学习目标;通过相关系数法及模型选择法,确定了8项关键参数:大钩载荷、泵压、机械钻速、钻压、转速、排量、密度和黏度;基于这些参数,采用3种集成机器学习算法,分别建立孔隙压力的实时预测模型。训练集预测结果分析表明:XGBoost和LightGBM模型在关键评估指标上表现良好,而随机森林模型存在过拟合的现象;XGBoost和LightGBM模型的预测趋势更加稳定,在预测精度和稳定性上更具优越性;所有模型在更换钻头造成钻头参数与钻头磨损情况变化后均产生了一定的平移偏差。后期可通过探究钻头特性与预测偏差的具体关系,或通过调整模型、对预测结果适当修正来进一步提高预测准确性。该预测方法不仅提高了预测精度,还为现场工程师提供了实时决策支持,有助于钻井策略的优化并降低风险。

工程勘察中钻进参数数字化技术应用探讨

本文介绍了一种传统立轴式钻机钻进参数数字化技术,即通过数据采集设备研发及软件编程,形成了立轴式钻机钻进参数数字化系统,集钻进压力、立轴转速及立轴位移等钻进参数数据采集于一体,实现了多参数数字化信息集成管理目标。结合工程实际设定钻进参数存储规则,建立真实有效的钻进参数原始数据库,再从中快速提取、分析数据规律,获取高钻进速率下各地层钻进参数推荐组合,同时为复杂地层识别的准确判断提供了原始数据支撑,达到高效、高质量钻探目标。

基于模型融合的钻进参数识别岩石类型研究

岩石类型的识别对于钻进工程的安全和经济效益具有重要意义。钻进过程中的岩石类型实时识别大多是通过随钻测井,但由于随钻测井成本昂贵,在地质勘探领域鲜见应用。本文挖掘深部探测Sinoprobe-05项目金川科钻的钻进多参数(钻速、钻压、转速、钻头扭矩、泵压力、泵量)数据,通过一种融合模型算法来识别岩石类型。首先采用Savitzky-Golay平滑滤波器降低钻进参数数据的噪声,然后对数据进行了归一化。最后运用融合模型预测和识别岩石类别。融合模型的初级学习器为支持向量机、人工神经网络和随机森林,通过次级学习器贝叶斯模型平均算法对每个模型的权重进行计算。结果表明,多模型融合算法准确率为0.9686,比每个单独的算法准确率高。

基于凿岩台车钻进参数的岩石强度预测模型研究

为及时、准确、全面获取掌子面岩石单轴饱和抗压强度,并为推进隧道智能化建造、实现围岩级别动态变更提供重要依据,依托池黄高铁2标段岭上村隧道工程,获取42组掌子面以及4组岩石相似材料的凿岩台车钻进参数和岩石强度数据。在对凿岩台车的破岩过程进行分析后,选取冲击压力、推进压力、回转压力、钻进速率共4项指标作为预测模型的输入参数,分别建立单因素回归、多元非线性回归和LSSVM算法的岩石强度预测模型。模型预测结果表明:1)单因素预测模型中采用钻进速率作为输入参数具有最高的预测精度,预测值与实际值的相关系数为0.9458;2)采用多因素预测模型后,其预测准确率进一步提高,相关系数达到0.9745;3)LSSVM算法模型的预测值与实际值的相关系数为0.9838,其预测准确率与多元非线性回归相当,均可用于实际工程中的岩石强度预测。

基于钻进参数的煤岩界面识别系统研究

针对底抽巷瓦斯抽采穿层钻孔施工过程中,煤岩界面识别不及时、不准确,缺少相应技术手段的问题,设计开发了一套基于钻进参数(转速、回转扭矩、推进力、推进速度、破碎比功)的煤岩界面识别系统,整套系统由数据感知层、采集层和分析层组成。其中,数据感知层和数据采集层合称钻机数据采集系统,可以对钻进参数进行实时采集;数据分析层则采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法对带有煤岩分类标记的钻进参数进行数据学习和模型训练,继而对未知的钻进参数进行分类预测,最终实现煤岩界面自动识别。在河南鹤壁中泰矿业的现场应用表明:钻进参数中的回转扭矩、推进速度和破碎比功在煤岩界面处均产生明显的“涨落”,可以作为区分煤层和岩石的3个特征参数;使用线性核函数的支持向量机分类模型可以准确地将两种地层中的钻进参数区分出来,通过对训练集中89个样本数据学习即可在测试集中获得100%的正确率,说明了特征参数和地层信息之间是线性可分的。该系统推广应用不仅可以为煤岩分类识别提供基础数据的获取途径;还可以为穿层钻孔的煤岩界面识别提供一定的科学依据和指导,从而确保钻孔达标,避免抽采空白带的产生。

基于钻进参数的钻孔煤岩界面识别系统开发及应用

瓦斯抽采钻孔施工是落实区域防治煤与瓦斯突出措施的关键一步,目前,底抽巷穿层钻孔施工多采用普通液压钻机,而在钻进过程中无法知道钻孔轨迹和钻头层位,主要依靠人的专业知识和一些外界信息来分析判断钻孔是否到达设计层位,这种方法受工人经验积累程度,信息滞后、干扰因素多的影响,判断结果往往具有一定偏差、延迟和误差。通过采集钻机的钻进参数,开发了适用于煤矿井下瓦斯抽采钻机的钻孔煤岩识别系统,为底抽巷穿层钻孔层位的判定提供科学依据和指导,改善了现有人工识别的不准确、不及时情况,避免了见煤后进尺过多和过煤的现象,提高了钻孔施工的经济性。

钻进参数的系统优化设计问题探讨

钻进参数是指表征钻进过程中的可控因素所包含的设备、工具、钻井液以及操作条件的重要性质的量。基于此,着重分析了钻进系统的主要内容及其灰色,动态的特征。同时详细叙述了机械参数、水力参数和钻进液性能参数所包含的内容,分析其与优化设计目标之间的关系。基于此,还从破岩、清岩和携岩三个过程中,合理分析钻进参数的作用以及它们之间的交集与关联。另外,在清岩作用分类中,新增了机械清岩的作用及原理,并以此为根据,合理判断清岩与携岩的难易程度。最后,分别介绍了机械参数和钻进液性能参数的具体设计方法和现场对钻进系统总体优化状态的实用判别方法。

JSL-30型钻机钻进参数检测系统的研究

钻进参数检测对钻进参数优化、钻机设计、钻进工艺研究具有重要作用。结合JSL-30型钻机结构和工作原理,研制了适用于振动条件下的钻进参数检测系统。经检验,检测数据准确可靠。

基于Pareto最优原理的钻机钻进参数多目标优化

针对某双管定向钻机,提出了基于Pareto最优原理的钻进参数多目标优化方法。该方法根据钻机性能与工况,考虑水力对钻头比能影响,确定了钻进参数优化模型。针对罚函数处理约束条件的不足,引入了改进约束条件处理策略,提出了基于小生境思想拥挤度值计算方法及自适应交叉和变异算子。测试了改进算法的性能,并将改进算法用于求解基于某煤矿工程实际建立的钻机钻进参数优化模型。研究结果表明:与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法相比,改进算法在求解测试问题时具有更好的收敛性与分布性。利用改进算法求解实际问题时得到的Pareto前端解集分布均匀,而且有效提高了机械钻速,延长了钻头寿命并降低了钻头比能。

基于NSGA2的钻进参数多目标优化

在钻进参数优化过程中,机械钻速、钻头寿命和钻头比能是衡量钻井整体技术的重要依据。针对以单位进尺成本为目标的钻进参数优化问题,提出了钻进参数多目标优化方法,建立了以机械钻速、钻头寿命和钻头比能为组合的钻进参数多目标优化模型,并采用NSGA2多目标优化算法对模型进行仿真计算。仿真结果表明,采用NSGA2求解优化问题,能以较快的收敛速度在解空间内得出分布均匀的pareto最优解集,为决策者在工程实际中选择优化方案提供有效方法,大大提高了工作效率,同时也为优化钻井提供了一种新方法。

一种基于全液压动力头钻机的钻进参数检测方法

针对与深孔钻机相配套的钻进参数检测仪(钻参仪)滞后发展的问题,提出一种适合全液压动力头钻机的全面钻进参数检测方法,并对钻具悬重、钻压、功率、扭矩、孔深、机械钻速、流量等主要钻进参数的检测机理进行了阐述。利用此方法,开发出了一套全液压动力头钻机高精度钻参仪系统,野外应用表明,提出的检测方法切实可行。

基于粒子群算法的钻进参数多目标优化

为了使钻进过程达到最优,提出了基于机械钻速、钻头寿命和钻头比能的钻进参数多目标优化模型。参考典型的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ,提出了一种多目标粒子群算法(MOPSO)。采用一个钻进参数优化实例对优化模型和算法进行检验,得到分布均匀的Pareto最优解,一些最优解与传统的钻进参数单目标优化的解近似;讨论了算法中的种群规模、迭代次数和外部档案规模三个参数,得到一组兼顾解质量和计算时间的参数值,其计算时间的统计结果证明模型和算法满足钻进参数动态优化的要求。

科学深钻岩心钻探钻进参数随钻检测与监控系统的研究

在岩心钻探过程中,对钻探生产过程的多个工作参数进行实时检测和监控是非常重要的。结合深孔岩心钻探项目,研究了配套HXY-9钻探装备的钻进参数检测与监控系统,探讨了各过程参数的检测原理和方法;通过山东莱州4000m深钻现场的初步试验表明,该系统适应性好,功能满足钻探生产的要求。