CN109989740A - 基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***及其方法。本发明智能识别***施工效率高、操作简单，有效利用孔内和孔外参数信息实时识别钻头当前位置的地层岩性与煤系地层的结构信息，并且能够获得目标区域的三维地层预测模型，不仅能够为煤系地层智能识别提供准确的信息，也为其他隧道工程、边坡工程等岩土工程施工提供借鉴和指导。
Description
技术领域
本发明涉及一种煤系地层识别***及其方法，属于地质勘测领域，具体是涉及一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***及其方法。
背景技术
我国煤田地质条件复杂，成煤条件的多样性、成煤时代的多期性、煤变质作用的叠加性、构造变动的多幕性和复杂性，使得我国的煤炭开采面临严重的地质灾害。尤其随着近年煤矿开采深度的增加，井下地质力学环境发生了显著变化，而煤系地层特性，包括煤岩体岩性与结构特征等矿井工程设计与安全施工必需的基础参数愈显不足，工程设计的合理性与开采过程的安全保障受到很大影响。利用钻探工程开展矿井工程中地质条件的评价和预测研究，能为我国煤炭实现安全高效绿色开采提供有力保障。
目前，煤系地层的特性识别存在参数提取方法落后，识别精度低等不足，难以实现对地层特性识别的及时与准确，无法有效指导现场工程实践。并且，现有的预测方法采用单个或多个指标与其阈值进行判断时，所依据的信息量较少，不同矿井各参数的阈值也不尽相同，当多个指标不同程度接近阈值时，如何综合判断，仍没有很好的解决方案。国内外学者开展了利用各类信息，包括数学分析模型、监测数据分析、钻进参数响应特征等对地层识别问题进行了研究，但较少考虑机电液一体化钻机在煤矿井下巷道作业施工的特殊性，忽视了钻进施工所面临的复杂地层非结构化对象的作用，从而无法对煤系地层做出实时可信的描述。
发明内容
以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
本发明的目的在于提供一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***及其方法，施工效率高、操作简单，能够实时获取准确的施钻煤系地层岩性和结构面信息，可为煤矿井下钻孔施工参数科学设计与优化提供有效手段。不仅能够为煤系地层智能识别的提供支持，还可为其他隧道工程、边坡工程等岩土工程施工提供借鉴和指导。
为解决上述问题，本发明的方案是：
请先补充其它内容。
通过上述描述可知，本发明具有如下效果：
施工效率高、操作简单，有效利用孔内和孔外参数信息实时识别钻头当前位置的地层岩性与煤系地层的结构信息，并且能够获得目标区域的三维地层预测模型，不仅能够为煤系地层智能识别提供准确的信息，也为其他隧道工程、边坡工程等岩土工程施工提供借鉴和指导。
附图说明
并入本文并形成说明书的一部分的附图例示了本发明的实施例，并且附图与说明书一起进一步用于解释本发明的原理以及使得所属领域技术人员能够制作和使用本公开。
图1为本发明的一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***的结构示意图；
图2为本发明的钻机工况监测***的结构示意图；
图3为本发明的孔内数据检测***的结构示意图；
图4为本发明的孔内数据采集***的结构示意图；
图5为本发明的智能专家示意图；
图6为本发明的方法示意图。
附图的标记含义如下：
1为智能专家***、2为孔内数据采集***、3为图像处理***、4为钻机工况监测***、5为坑道钻机、6为孔内数据检测***、7为数据采集器、8为数据集成器、9为扭矩传感器、10为振动传感器、11为转速传感器、12为倾角传感器、13为信号放大器、14为数据转化器一、15为智能钻杆、16为数据转化器二、17为输入装置、18为微处理器、19为储存器、 20为专家模型、21为输出装置、22为报警装置、23位显示器、24为电源装置。
具体实施方式
实施例
参见图1，为本实施例所提供的一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***，包括钻机工况监测***4、孔内数据检测***6、孔内数据采集***2、图像处理***3和智能专家***1。
孔内数据检测***6布置在坑道钻机5的钻具内，主要用于孔内钻进参数信息测量，并实时传递到孔内数据采集***2，所述孔内数据采集*** 2主要用于钻孔内信息采集与通信，即将得到的各钻进参数记录、转化、传输至智能专家***1，所述图像处理***3将孔口返渣图像特征信息输出到智能专家***1，所述钻机工况监测***4将钻机运行参数信息输出到智能专家***1，所述智能专家***1对孔内实时信息、孔外钻机监测信息和返渣图像信息进行综合分析整理，实时识别钻孔柱状地层特性，并对目标区域地层分布特性进行预测，判别岩层横向走势变化，绘制三维可视化地层预测模型。
参见图2，所述钻机工况监测***4主要包括数据采集器7和数据集成器8，所述数据采集器7主要采集钻机的钻进速度、钻进深度、钻进压力、钻机转速和钻具位置等参数，所述数据集成器8主要用于在孔口将主要数据进行提取和融合。
参见图3，所述孔内数据检测***6包括扭矩传感器9、振动传感器10、转速传感器11、倾角传感器12。分别用于检测钻孔内钻头扭矩、近钻头振动、钻头转速、钻头方位等钻进参数。
参见图4，所述孔内数据采集***2包括信号放大器13、数据转化器一14、智能钻杆15和数据转化器二16。所述信号放大器13主要用于信号的采集与放大，所述数据转化器一14主要用于数据的重新编码、调制等，所述智能钻杆15主要用于数据集成的和传输，所述数据转化器二16主要用于数据的解调、解析和融合。
所述智能钻杆15通过专用的钻杆接头螺纹连接，并在公、母电接头内增加绝缘弹性体，弹性力可保证公、母电接头紧密压实，钻杆内部设置有贴合式结构的传输电缆，采用扁导体形式，钻杆作用力分布均匀，阻断了钻井液与钻杆内壁的接触，可延长钻杆寿命，母电接头内与绝缘弹性体中的传输导线焊接相连，传输导线与钻杆内的传输电缆相连，从而保证数据的循环传输。
所述图像处理***3通过实时采集孔口返渣图，可以得到岩石的色彩、灰度、块度等特征参数。
参见图5，所述智能专家***1主要包括输入装置17、微处理器18、存储器19、专家模型20、输出装置21、报警装置22、显示器23和电源装置24。
其中，所述输入装置17用于向专家模型20输入基本钻进数据源和实时钻进数据源，所述基本钻进数据源包括煤系地层的特性参数与钻进参数对应数据库，典型煤岩图像特征、历史类似钻进参数数据库；所述实时钻进数据源主要包括由孔内数据检测***6得到的孔内实时钻进参数、钻机工况监测***4采集的孔外钻机运行参数和图像处理***3得到实时孔口返渣图像。
所述专家模型20主要包括PDC钻头受力模型、煤系地层力学计算模型、目标区域地层分析模型和预测模型。所述PDC钻头受力模型主要读取相关参数，获得钻具结构、钻头类别、钻具长度，并实时计算钻头所受切削力和水平力等关键钻进参数。所述煤系地层力学模型主要用于读取煤系地层的特性参数，获得煤系地层分异特征，建立分级依据。所述目标区域地层分析模型主要对实时钻进参数反映的变化趋势进行地层分界，得到钻进过程中的地层特征分布，所述预测模型利用离散钻孔地层柱状变化，应用广义预测方法对目标区域地层走势全面估计分析，自动计算识别目标区域地层岩性。
所述PDC钻头受力模型主要包括PDC切削齿的轴向力Fa和切向力Ft。
利用微元接触应力沿y轴方向进行积分可得接触压力FN1为：
式中：l为FN2方向产生的最大压入深度，
根据接触刚度的定义，化简计算后可得接触压力FN2为：
式中：d′为PDC切削齿前端面压入平均深度，d'＝l/2。
根据等效力系原理，化简后可得轴向力Fa和切向力Ft为：
Fa＝FN1(cosθ+fsinθ)+FN2(sinθ+fcosθ)(3)
式中：θ为PDC切削齿轴向与岩石接触表面之间的夹角，定义为切入角；E*为孔底岩石的等效弹性模量，MPa；A为圆柱接触面面积， mm2；d为法向压入深度，mm；s为水平切向位移，mm；β为常数，由接触面形状确定，圆形截面取1；f为岩石滑动摩擦系数；Fs为PDC切削齿底部与岩石之间的摩擦力，PN为切向接触面的接触应力。
通过公式(3)和(4)可以得出PDC钻头的受力规律，即通过钻机的运行参数得出PDC切削齿的受力状态。
所述煤系地层力学计算模型为PDC钻头在钻机提供的轴压和扭转力矩作用下压入、切削并破碎岩石。根据岩石的力学特性，由于煤系地层岩石的切削破碎过程多为脆性断裂，破碎前切削齿的作用区域变形小且时间短，所以PDC切削齿钻进岩石破碎的基本形式可分为2种：一是在轴向力作用下由给进运动形成的压入破碎，产生一定的压入深度；二是在切削力作用下由旋转运动形成的剪切破碎。
Fa＝η1σkSk1 (5)
式中：η1为PDC切削齿轴向磨损系数；σk为岩石的单轴抗压强度，MPa； Sk1为PDC切削齿的轴向压入面积，mm2；n为PDC锚杆钻头转速，r/min；为煤系地层岩石的内摩擦角，(°)；c为接触刚度。
通过公式(5)和(6)可以得出煤系地层岩石的破碎条件，结合公式 (3)和(4)从而建立钻机运行参数与煤系地层岩石破碎的变化规律。
所述微处理器18主要完成对专家模型20进行快速计算及分析，所示电源装置24主要用于给微处理器18和显示器23进行提供不间断电源供应。所述显示器23主要用于显示煤系地层识别结果和三维可视化预测模型，所述报警装置22用于当结果参数超过预先设置阈值时，显示和传递报警信号。
参见图6，为本实施例提供的基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***的方法，具体包括：
步骤1.根据目标煤系地层区域的地质资料，确定所述目标区域的岩层特性和预测范围，构建钻具—煤系地层钻进动力学模型，应用有限元仿真软件进行钻进参数—煤系地层特性变化特征分析。
步骤2.利用坑道钻机施工数据孔，使其获得对应煤岩心处岩样，通过相似模拟试验和回转钻进试验平台试验，确定煤岩响应特征值，建立钻进参数与煤系地层特性的数据库。
步骤3.利用坑道钻机进行钻孔施工，通过钻机工况监测***得到钻机运行参数信息，同时图像处理***得到实时孔口返渣图像信息，一起传输到智能专家***。
步骤4.利用孔内数据检测***进行孔内信息实时检测，通过孔内数据采集***将主要参数进行采集和通信，并传输到智能专家***。步骤5.智能专家***快速提取孔内实时信息和孔外钻机监测信息，同时对返渣图像信息进行处理。
步骤6.智能专家***根据多源信息进行综合分析整理，去除不相关特征，得到相关钻进敏感参数，然后通过PCA法(主成分分析法)将n维特征参数信息映射到最小的k维特征参数上(k＜n)，实现对数据特征的降维处理，构造成全新正交的k维主成分信息，并对钻进参数根据隶属度函数进行数据模糊化。隶属度函数采用正态分布函数类型：
其中σ和x0为调节参数，该参数根据实际钻进参数水平来确定，可以是确定的，也可以利用深度学习算法根据实际情况对其进行实时调整。
根据煤系地层—特征参数映射关系，确定模糊规则，形成专家规则集。根据模糊规则进行识别结果输出，将识别结果(地层性质，强度等)清晰化输出，清晰隶属度函数采用三角函数，其参数同样可以是确定的或实时调整的。实时识别判断钻孔柱状地层特性和/或判别岩层横向走势变化，完成目标区域煤系地层的识别和预测，通过三维Voronoi图绘制目标区域地层三维量化预测模型，并将结果显示到显示器上。
本实施例中，尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体***的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。
注意到，说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”、“一些实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但是每个实施例可以不必包括所述特定特征、结构或特性。而且，这样的短语不必指代同一实施例。此外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，无论是否明确描述，结合其他实施例来实现这样的特征、结构或特性将在所属领域的技术人员的知识范围内。
提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。
Claims (8)
1.一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***，其特征在于，包括：
孔内数据检测***，布置于坑道钻机的钻具中，用于测量孔内钻进参数信息；
孔内数据采集***，用于钻孔内信息采集与通信；
钻机工况监测***，用于监测和采集钻机运行参数信息；
图像处理***，用于采集孔口返渣图像特征信息；
智能专家***，基于所述孔内钻进参数信息、钻机运行参数信息、返渣图像特征信息,得到钻进敏感参数，并对钻进敏感参数根据隶属度函数进行数据模糊化,根据模糊规则实时识别钻孔柱状地层特性和/或判别岩层横向走势变化。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***，其特征在于，所述孔内数据检测***包括扭矩传感器、振动传感器、转速传感器、倾角传感器，分别用于检测钻孔内钻头扭矩参数、近钻头振动参数、钻头转速参数、钻头方位参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***，其特征在于，所述孔内数据采集***包括信号放大器、数据转化器一、智能钻杆和数据转化器二，所述信号放大器主要用于信号的采集与放大，所述数据转化器一用于数据的重新编码、调制等，所述智能钻杆用于数据集成的和传输，所述数据转化器二用于数据的解调、解析和融合。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***，其特征在于，
所述钻机工况监测***包括数据采集器和数据集成器，所述数据采集器采集钻机的钻进速度、钻进深度、钻进压力、钻机转速和钻具位置参数，所述数据集成器用于在孔外将主要数据进行提取和融合。
5.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***，其特征在于，所述图像处理***通过实时采集孔口返渣图得到岩石的色彩、灰度、块度特征参数。
6.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***，其特征在于，所述智能专家***包括：
PDC钻头受力模型，用于获取钻具结构、钻头类别、钻具长度，并实时计算钻头所受切削力和水平力关键钻进参数；
煤系地层力学模型，主要用于读取煤系地层的特性参数，获得煤系地层分异特征，建立分级依据；
目标区域地层分析模型，用于对实时钻进参数反映的变化趋势进行地层分界，得到钻进过程中的地层特征分布；
预测模型，用于利用离散钻孔地层柱状变化，应用广义预测方法对目标区域地层走势全面估计分析，自动计算识别目标区域地层岩性。
模糊专家规则集，钻进参数根据隶属度函数进行数据模糊化，
利用煤系地层—特征参数映射关系，根据模糊规则进行识别结果清晰化输出。
7.根据权利要求5所述的一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***，其特征在于，所述PDC钻头受力模型基于下式计算PDC切削齿的轴向力Fa和切向力Ft：
Fa＝FN1(cosθ+fsinθ)+FN2(sinθ+fcosθ)
式中：θ为PDC切削齿轴向与岩石接触表面之间的夹角，定义为切入角；E*为孔底岩石的等效弹性模量，MPa；A为圆柱接触面面积，mm2；d为法向压入深度，mm；s为水平切向位移，mm；β为常数，由接触面形状确定，圆形截面取1；f为岩石滑动摩擦系数；Fs为PDC切削齿底部与岩石之间的摩擦力，PN为切向接触面的接触应力，式中，接触压力FN1为：
式中，接触压力FN2为：
式中：l为FN2方向产生的最大压入深度，d′为PDC切削齿前端面压入平均深度，d'＝l/2。
8.一种基于多源信息融合的煤系地层钻进智能识别***的方法，其特征在于，包括：
步骤1.根据目标煤系地层区域的地质资料，确定所述目标区域的岩层特性和预测范围，构建钻具与煤系地层钻进动力学模型，应用有限元仿真软件进行钻进参数与煤系地层特性变化特征分析；
步骤2.利用坑道钻机施工数据孔，使其获得对应煤岩心处岩样，通过相似模拟试验和回转钻进试验平台试验，确定煤岩响应特征值，建立钻进参数与煤系地层特性的数据库；
步骤3.利用坑道钻机进行钻孔施工，通过钻机工况监测***得到钻机运行参数信息，同时图像处理***得到实时孔口返渣图像信息，一起传输到智能专家***；
步骤4.利用孔内数据检测***进行孔内信息实时检测，通过孔内数据采集***将主要参数进行采集和通信，并传输到智能专家***；
步骤5.智能专家***快速提取孔内实时信息和孔外钻机监测信息，同时对返渣图像信息进行处理；
步骤6.智能专家***根据多源信息进行综合分析整理，去除不相关特征，得到相关钻进敏感参数，然后通过PCA法(主成分分析法)将n维特征参数信息映射到最小的k维特征参数上(k＜n)，实现对数据特征的降维处理，构造成全新正交的k维主成分信息，并对钻进参数根据隶属度函数进行数据模糊化。隶属度函数采用正态分布函数类型：
其中σ和x0为调节参数，该参数根据实际钻进参数水平来确定，可以是确定的，也可以利用深度学习算法根据实际情况对其进行实时调整。
根据煤系地层—特征参数映射关系，确定模糊规则，形成专家规则集。根据模糊规则进行识别结果输出，将识别结果清晰化输出，清晰隶属度函数采用三角函数，其参数同样可以是确定的或实时调整的。实时识别判断钻孔柱状地层特性和/或判别岩层横向走势变化，完成目标区域煤系地层的识别和预测，通过三维Voronoi图绘制目标区域地层三维量化预测模型，并将结果显示到显示器上。
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