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钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况，判断运行性能优劣程度进行非优追溯，及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映，因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题，基于状态监测数据，建立基于支持向量机的钻进工况识别模型，对钻进工况进行识别。综合工况识别结果，对钻进效率进行评估，并对影响钻进效率的因素进行讨论，寻找提升钻进效率的手段。最后，采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。 相似文献
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理论提出的纠偏方法需反复进行实验验证方可应用于实际工程,然而垂钻纠偏控制过程复杂,操作难度大,所需时间长、资金庞大,直接将所提方法放置现场调试是不可取的,而仅采用计算机仿真对算法进行验证也有一定局限性,因此发展和研究纠偏控制工程实现方法十分必要。本文以地质钻探钻进过程定向纠偏控制的工程实现为导向,首先分析并给出实际纠偏工艺过程以及纠偏控制的特点与目标;然后总结基于模型预测控制的纠偏控制问题与优化目标,结合笔者早期的一些纠偏控制理论研究,分别阐述不同纠偏工况下的纠偏控制方法;其次开发定向纠偏控制系统,用于集成纠偏控制算法,使得算法能够应用于实际工程;最后设计纠偏控制实验,以验证纠偏控制算法的工程适用性。实验表明,所提纠偏控制方法能够有效应用于实际纠偏过程,并应对和完成多种纠偏任务。 相似文献
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区域钻场数据监测对地质钻探过程的控制和决策具有重要意义。为解决当前大多数钻探过程状态监测系统存在的钻孔数据单一、数据互联不通以及缺乏远程便携式监测软件等问题,结合移动通信和互联网技术,开发一款基于Android的地质钻探过程状态监测App。该App整体采用模型-视图-演示器架构进行设计,具有实时监测、历史曲线趋势分析等一系列功能。在辽宁丹东3000 m科学钻探工程现场投入使用,取得了良好的状态监测效果。该App可实时获取钻进过程状态信息,并及时提醒专家进行操作调节与决策,为地质钻探施工提供很大的便利。 相似文献
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钻进轨迹多目标优化是实现定向井高效、安全钻进的关键之一。随着优化算法性能的不断改进,求解轨迹优化问题能够得到具有更小轨迹长度、复杂度和中靶误差的轨迹设计方案,然而算法的实用性尚未得到验证。本文利用结合自适应罚函数的多目标分解进化算法、基于最小模糊熵的综合评价方法,解决三维侧钻井轨迹优化问题。将所提出的优化与决策方法在钻进过程智能控制实验系统中进行应用,验证了所提方法的实用性,能够为工程实际中的轨迹设计提供借鉴和指导,并为后续轨迹跟踪控制提供参考。 相似文献
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近年来，地质钻探在钻探装备和技术领域取得了长足发展，但在钻进过程事故预警方面的研究仍较欠缺。为保证钻进过程安全高效，降低事故造成的损失，本文提出了一种钻进过程井漏、井涌事故预警方法。首先，通过事故特性分析，选取表征事故特性的钻进参数。其次，考虑事故发生时钻进参数变化的不确定性，基于贝叶斯网络建立井漏、井涌事故预警模型。再者，为从含噪声的实际钻进数据中有效提取钻进参数的变化趋势，综合利用归一化、滑动平均和最小二乘线性拟合方法进行节点状态判断。最后，利用实际钻进数据对井漏、井涌事故预警模型的有效性进行验证，并对不同趋势判断界限和滑动窗口对报警性能的影响进行探讨。实验结果表明，该预警模型可对井漏、井涌事故进行有效预警，并且合适的趋势判断界限和滑动窗口可降低报警延迟，减少误报和漏报现象。 相似文献
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为解决现有研究中难以通过随钻获取孔底钻进参数,仅利用孔口数据进行回转钻进操作参数优化准确性不高、提升效果不足的问题,通过构造孔内状态观测器估计孔底钻进参数信息,提出基于钻柱状态的坑道近水平回转钻进智能优化方法。首先分析煤矿井下坑道回转钻进特性,考虑实钻约束条件,提出机械钻速和钻头磨损的优化目标评价方法;随后建立轴向和扭转维度的集中质量钻柱动力学模型,构建基于该模型的钻柱状态空间方程,得到了孔口-孔底钻柱运动状态映射关系;基于此设计了状态观测器,利用李雅普诺夫稳定性分析方法,得到反馈增益矩阵L,以估计孔底钻头的运动状态,并进行仿真分析评价;最后综合孔口采集的数据和孔底状态估计,运用NSGA-Ⅱ多目标优化算法实现了动力头转速和给进压力的优化,并利用安徽淮南某煤矿实钻数据进行了验证。结果表明,基于钻柱状态估计孔底信息进行优化后的钻速和司钻操作相比预计提升32.47%,仅利用孔口实测数据优化后的钻速仅预计提升15.04%,基于钻柱状态估计的坑道回转钻进智能优化方法更具优势,孔底估计钻进信息对提升钻进水平具有关键作用,研究对煤矿坑道回转钻孔实现高效、智能钻进具有重要理论与实际意义。 相似文献
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煤矿坑道钻进施工环境恶劣、复杂的煤层结构和繁杂的操作工序造成钻进效率低、钻进成本高。开展煤矿坑道钻进过程优化与控制技术的研究势在必行。围绕煤矿坑道钻进控制过程关键技术，从含煤地层岩性智能识别、钻进参数智能优化和智能控制3方面展开。首先，为了准确判断含煤地层类型，建立基于BP-Adaboost的含煤地层岩性智能识别模型。然后，在不同含煤地层条件下，建立基于机械比能和钻速的智能优化模型，为司钻人员提供最优给进压力和转速参考值。进而，提出一种基于模糊PID的给进压力控制策略，实现给进压力的有效控制。最后，基于煤矿坑道钻机智能钻进系统在淮南矿区某煤矿井下进行了现场试验。试验结果表明：所提含煤地层岩性智能识别方法的识别准确率达到96.75%；智能优化方法显著提升现场钻速，消耗的机械比能降低，在提高钻进效率的同时降低了钻进成本；给进压力控制策略使给进压力稳定运行在最优值附近，减小给进系统超调的同时，提升系统的响应速度，使给进压力的动态响应更加平稳。煤矿坑道钻进过程智能优化与控制技术能够保障钻进过程安全高效运行，促进煤矿坑道钻进技术智能化发展。 相似文献
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