基于随钻参数的砂岩与砂质泥岩地层分界面智能识别

地层岩体种类的识别是地质和岩土勘察工作的重点内容,为解决地层界面岩性辨识困难的难题,研发了一种随钻测量系统,提出了相应的数据处理及分析方法。采用基于机器学习技术的方法,选取支持向量机(SVM)算法,研究了一种通过随钻参数反演地层岩体种类的方案。得出了如下结论:建立各参数同孔深数据的对应关系,有利于机器学习数据库的建立和反演方案的实施。随钻监测数据处理原则是:识别各种非钻进状态及异常状态,建立纯钻进状态的时间—孔深曲线和各随钻参数—孔深变化的曲线。SVM在地层岩体种类识别方面取得了良好的效果,预测结果与钻探记录基本一致,可用于地层关键岩体种类识别,防止虚假钻孔和虚假编录,为岩土工程智能勘测提供了新的途径。