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锂离子电池作为现代文明中重要的能量载体被广泛且大量地使用。浅层钻探是一种重要的浅表层调查取样手段,将锂离子电池储能技术应用于便携式钻机的研发,可解决山区、林草区等特殊地貌区防火期内调查取样的难题,实现浅钻调查零碳排,助力绿色勘查发展;本文重点介绍了锂电池电动钻机的技术参数、特点及试验情况,该机型具有体积小、质量轻、无噪音、无污染,主要钻进参数可显示、可调控,钻进数据可采集、可存储等特点,锂离子电池储能技术在便携式钻机中的应用为浅钻装备数字化、信息化和智能化发展奠定了基础。 相似文献
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山区输电线路塔位区大多山高坡陡、植被发育、水源匮乏,导致钻探设备搬迁困难、用水不便,严重影响地质钻探工作开展。本文聚焦山区输电线路地质勘察工作需求,开展基于浅层钻探技术的系统性、集成性研究,引入了小口径（?46 mm）绳索取心技术,研制了新型高效的PDC钻头,优化了钻机提钻装置、循环系统、钻井液配方等,并在试验中得到验证。结果表明,无水钻进工艺适用于山区输电线路地质勘察,浅钻绳索取心技术可有效解决孔壁坍塌、钻进效率低等问题,升级后的钻机循环系统可进行钻井液循环钻进,通过优化钻井液配方可将取心率提高到85%以上,解决了山区输电线路地质钻探工作效率低、取心率低等问题。 相似文献
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砂砾质松散沉积物粒径组成复杂,钻探取心率低,导致对沉积相和相界面的判别准确度不高。本文结合岩心和测井资料,建立了松散沉积层基于支持向量机的测井数据岩性识别模型,分析了训练集样本数量对模型识别准确率的影响,并与BP神经网络模型进行了对比。结果表明,支持向量机模型的岩性识别准确率高,且对训练样本需求量低,可以有效地弥补钻孔取心率不足的问题,并降低钻探施工成本。在松散沉积物调查中,利用基于支持向量机的测井岩性识别模型自动识别沉积序列具有可行性,是实现绿色勘查的有益尝试。 相似文献
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