面向不平衡数据的隧道围岩挤压变形预测

为解决隧道围岩挤压变形预测中数据不平衡的问题,首先在经典Boosting框架的基础上引入了权值采样,通过采样函数调整损失函数,强调正样本分类损失,提高整体识别率;然后利用已收集的不平衡案例数据对算法进行验证,明确输入参数并在预处理后利用改进框架进行分类;最后分析了不同采样函数对算法分类性能的影响,并将改进框架与其他分类器进行了对比。研究结果表明:权值采样改进的Boosting框架实现简单,不对原始数据进行删改,不需要重新设计代价敏感函数,稳定可靠;3种采样函数下改进框架的分类预测结果的各项评价指标排序为S 3>S 1>S 2;与其他分类器相比,采用改进的Boosting框架计算更为便捷,分类准确率高达93.45%,具有较强的分类精度,可为隧道围岩挤压变形预测提供参考。

基于熵权法-LGBM算法的岩爆等级预测模型研究

为了解决多个岩爆预测指标数据间存在的数值和量纲差异导致指标利用率较低的问题,建立了基于熵权法和LGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法的岩爆预测模型。首先运用熵权法消除指标数值差异的影响,确定各指标的权重,在此基础上引入LGBM算法对样本数据进行训练,运用Leaf-wise叶子生长策略提升计算效率,最后将训练结果与传统LGBM模型、RF(Random Forest)模型和XGBoost模型的预测结果进行对比分析,结果表明,组合模型的预测准确率高达93.1%,明显优于单一模型。将组合模型应用于终南山隧道通风竖井的岩爆等级预测中,发现预测结果与实际情况基本相符,验证了组合模型的可靠性。

世界EGS项目进展及其对中国的启示

EGS资源丰富,具有环保和可靠的特性,世界上一些发达国家开展了许多示范性研究开发工作。文章从EGS项目性质(研究、研发和商业开发)、关键技术(选址和激发)以及开发策略等几个方面,介绍了世界EGS项目的进展及发展趋势,对比了美国和中国的EGS资源,进而介绍了EGS资源的经济、环境和可靠性,最后提出了对中国EGS资源勘探开发的启示。指出,中国EGS资源巨大,如果将资源评估和项目示范相结合开展EGS关键技术的研究且能获得国家政策扶持和市场支持将有益于我国EGS的资源开发与利用。

高效破岩新方法进展与应用

为了提高破岩效率,新型钻井工具和技术不断产生。为此总结和介绍了国内外最新的高效破岩方法及其应用,按高效破岩方式将其分为2类:①利用新型钻井工具提高破岩效率,包括水力脉冲空化射流发生器、新型PDC钻头与井下增压工具;②利用新型钻井技术提高破岩效率,包括控粒子钻井技术和超临界二氧化碳钻井技术。现场应用和试验研究结果表明,这些新型的钻井工具或钻井技术都能显著提高破岩效率,具有很好的应用前景。最后提出高效破岩的合理化建议,以期为我国钻井实现高效破岩提供指导。

水力增压及高效破岩实验研究

充分有效地利用井底的水力能量,既要能够提高水力能量的利用率,同时又要易于井下实现。为此,设计了一种新型的井下水力增压装置,该装置依靠脉冲射流的卷吸、自激振荡反馈负压区的形成,以及井壁环空液柱压力的它激作用实现井下增压,所用增压介质仅为井下环空流体。井下水力增压装置是一种既能产生脉冲射流,又以环空液柱为它激射流源的新型增压装置。利用该装置分别进行了自增流量实验和射流瞬时动压力实验,并由此得出了实现最佳自增流量的开孔方案。实验结果表明:射流瞬时冲击力可以达到无孔时的2倍以上。

GA-BP网络在凿岩防卡阀推进压力预测中的应用

分析了凿岩钻车防卡阀的结构和工作原理,利用某采石场原始卡钎数据,建立了防卡阀BP神经网络模型。基于遗传算法理论对BP神经网络模型进行了结构拓扑优化和训练,建立了GA-BP网络模型。分析结果表明,BP神经网络模型和GA-BP网络模型均可以较好地预测卡钎时防卡阀的推进压力,但GABP网络模型具有更高的预测精度、非线性映射和网络性能。

脉冲式增压器增压特性研究

由于深井、超深井数量的增加,传统机械式钻头破岩钻井已无法满足钻井效率需求。为此设计了脉冲式增压器用以提高深井、超深井钻井效率,降低钻井成本。基于所设计的增压器的结构和工作原理,考虑螺杆转速、高压喷嘴直径、钻井液密度和冲程等因素对增压效果的影响,建立数学模型。在此基础之上,考虑脉冲式增压器不发生自锁的条件,并分别分析转速、钻井液密度、高压喷嘴直径和冲程对增压频率、喷嘴流速和增压压力的影响。得到增压器各影响因素与增压特性之间的关系。旨在为设计的增压器提供理论支撑与优化依据。结论认为:高压喷嘴流速和增压压力随着螺杆转速、冲程的增大而增大,并且增压特性较好。随着高压喷嘴直径的增大出口流速和增压压力明显降低,增压能力明显变弱。随着钻井液密度增大,出口流速和增压压力稍微增大,其对增压特性影响不明显。喷嘴高压射流频率仅受转速影响,随着转速增大而增大。要想获得较好增压特性,螺杆转速应不低于100 r/min,活塞行程不低于25 mm,高压喷嘴直径不大于1.4 mm。

应用有限元程序分析隧洞岔管加强梁的内力

指出了隧洞岔管加强梁传统设计方法中存在的问题．应用线弹性空间有限单元法，对岔管加强梁在各种工况下的内力及配筋情况进行了详尽的分析，给出了在内水压力下加强梁内力与围岩单位弹性抗力系数ｋ０的关系曲线以及在外压作用下加强梁的配筋依据．

基于AVOA-XGBoost模型的岩爆预测研究

为了安全高效地开采矿产资源,提出一种AVOA-XGBoost模型来预测岩爆烈度.依据初步选取的6个评价指标收集了326个岩爆案例,并采用Boruta算法和合成少数类过采样技术(SMOTE)进行特征筛选和解决类不平衡问题.经过预处理后的数据集通过分层抽样被划分为训练集(80%)和测试集(20%),分别用于训练和测试模型,结果表明:非洲秃鹰优化算法(AVOA)可以高效地确定XGBoost算法的超参数;与现有的智能模型相比,该模型的准确率优异,Kappa系数为0.92,且较单一的XGBoost模型表现出更优的收敛速度;对特征的重要性分析发现岩石的弹性能量指数对模型的贡献最大.最后,将模型应用于三山岛金矿工程案例,验证了AVOA-XGBoost模型在岩爆预测中的有效性和实用性.

3种经典机器学习算法在火山岩测井岩性识别中的对比

岩性识别一直是火山岩油气勘探中的重要课题,基于测井数据的岩性识别也逐渐成为火山岩研究的需要,大数据背景下的机器学习算法为测井岩性识别提供了一个新方向。为提高某研究区火山岩岩性识别符合率,本文采用K近邻、支持向量机和自适应增强3种经典机器学习算法,对研究区内的粗面岩、非致密粗面岩、辉绿岩、辉长岩、玄武岩和非致密玄武岩等6类中基性火山岩进行岩性识别。从常规测井系列中优选对研究区岩性敏感的自然伽马、声波时差、补偿中子、深侧向电阻率和补偿密度等5种测井参数作为岩性识别模型的输入向量,从研究区内5口有岩心样品或薄片鉴定资料的目标层中选取测井数据点1 440个,其中960个作为训练样本,其余480个作为测试样本。以识别符合率和时间作为评价指标,对3种算法的识别结果进行对比分析,实验表明:自适应增强算法的分类准确率最高,6类岩性平均识别符合率达到82.10%;支持向量机算法表现良好,平均识别符合率为81.04%;K近邻算法平均识别符合率为76.04%。

超高压射流辅助钻井技术研究进展

近年来,中国石油大学(北京)针对射流式井下增压器和超高压双流道PDC钻头先后开展了相关理论研究,并取得了突破性进展。综述了截止目前研究中重要的研究成果,包括射流式井下增压器增压原理和公式、射流换向元件水力结构特性(附壁特性和切换特性)、超高压双流道PDC超高压喷嘴结构设计、超高压射流辅助机械齿联合破岩机理,上述四项研究成果丰富和发展了超高压射流理论和PDC钻头超高压射流破岩机理理论,为射流式井下增压器今后的研究和优化奠定了重要的理论基础。

基于梯度提升算法的岩性识别方法

传统的岩性识别方法如岩屑录井、钻井取心及测井资料解释等技术,对录井质量的依赖程度较高,识别精度与效率低,泛化能力差。随着计算机技术的迅速发展,将测井资料与计算机技术相结合开展岩性研究已成为岩性识别的有效手段。本文提出了一种基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的岩性识别方法。以苏里格气田苏东41-33区块下碳酸盐岩储层为例进行测试验证,采用该方法结合测井资料中的声波时差、自然伽马、光电吸收截面指数、密度、深侧向电阻率和补偿中子等6种参数进行岩性识别,并与KNN(K近邻分类器)、朴素贝叶斯和支持向量机等传统算法进行对比,结果表明,3种传统算法的岩性识别准确率分别为78.45%、74.43%和78.72%,基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的识别准确率分别达到了98.90%和98.72%,远高于传统算法。

煤矿冲击地压解危措施

基于某矿1309工作面的实际条件,分析认识了工作面具有的冲击危险性,并制定出相应的工作面冲击矿压控制措施及技术参数。阐述了工作面主要采取的冲击解危措施以及进一步改进的意见,以期为类似条件冲击矿压防治提供借鉴和指导。