一种恒定速度钻进装置及评判地层的方法

1.本发明涉及地质勘察技术领域，尤其涉及一种恒定速度钻进装置及评判地层的方法。


背景技术：

2.在地质勘察技术中，钻孔过程监测技术通过监测随钻参数反应岩石的原位信息，完善了传统钻探方法耗时费力的不足。但是，钻孔过程监测技术只是对钻进参数进行监测，采集数据离散性大，难以进行定量分析。而且，在钻进参数恒定控制中，由于地层变化的多样性，压力、扭矩随地层变化强烈，现有技术并不能及时的做出反映调整。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种恒定速度钻进装置及评判地层的方法，通过获取钻孔信息并基于深度学习算法进行处理，能够实现有效判层，且实现了钻进速度定量化。
4.为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
5.第一方面，本发明的实施例提供了一种恒定速度钻进装置，包括钻杆和推进机构，所述推进机构包括与钻杆轴线平行的推进丝杆，推进丝杆连接推进螺母座；所述钻杆与推进螺母座固定，钻杆周向均匀布置多个与推进螺母座滑动连接的导向轴；
6.所述推进丝杆连接动力源，动力源驱动推动丝杆旋转以使螺母座带动钻杆沿导向轴移动。
7.作为进一步的实现方式，所述推进螺母座安装压力传感器。
8.作为进一步的实现方式，所述推进机构安装于壳体内，壳体内还安装有功率计。
9.作为进一步的实现方式，所述动力源包括伺服电机和减速机，伺服电机通过减速机连接推进丝杆。
10.第二方面，本发明的实施例还提供了一种恒定速度钻进装置评判地层的方法，包括：
11.将恒定速度钻进装置设置于目的区域；
12.启动装置，记录钻进压力及功率数据；
13.钻进至设定深度后，导出压力及功率数据，并对数据进行处理得到高能消耗区、低能消耗区随深度变化曲线；
14.在目的区域多次钻孔操作后，基于深度前馈神经网络算法处理钻孔数据，得到钻孔初始地层随深度的强度特征信息分布情况；
15.基于深度学习的线面拓展延伸预测算法，得到基本的地层强度分布模型；
16.剔除异常地层信息预测结果，得到精准的钻进地层分布模型。
17.作为进一步的实现方式，当地层较为稳定时，钻头压力与钻机消耗能量值变化不大；当钻头压力与钻机消耗能量值出现突增或突降现象时，表明钻进地层发生变化。
18.作为进一步的实现方式，对不同类别的地质特征进行标记，将各个钻孔的地质信息插入到地质建模模型之中，通过建模软件统一各个钻孔坐标及参数信息。
19.作为进一步的实现方式，基于深度学习的线面拓展延伸预测算法，学习建立各个钻孔间相关关系模型，对孔间参数进行拓展延伸预测，得到基本的地层强度分布模型。
20.作为进一步的实现方式，通过设定的评估预测范围，删除不在评估预测范围内的参数。
21.作为进一步的实现方式，在硬质岩层勘察测试中钻进速度不高于50mm/min，在软质土层勘察测试中钻进速度不高于150mm/min。
22.本发明的有益效果如下：
23.(1)本发明通过丝杆带动钻杆沿导向轴轴向移动，通过多个导向轴的导向作用实现稳定钻进；通过压力传感器获取钻进过程中的压力信息，通过功率计获取钻进能量信息，为进一步判层提供依据。
24.(2)本发明通过钻头压力与钻机消耗能量值，得到耗能随深度变化曲线，能够在一定程度上表明岩土体强度信息，耗能随深度变化信息为之后建模统一坐标信息，有益于统一改坐标信息，进行深度学习及预测。
25.(3)本发明基于深度学习的线面拓展延伸预测算法，建立各个钻孔间相关关系模型，对孔间参数进行拓展延伸预测，得到基本的地层强度分布模型；并剔除异常地层信息预测结果，得到精准的钻进地层分布模型，保证地层分布模型的准确性。
附图说明
26.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
27.图1是本发明根据一个或多个实施方式的结构示意图；
28.其中，1、伺服电机，2、减速机，3、推进丝杆，4、推进螺母座，5、导向套，6、导向轴，7、钻杆，8、第一安装板，9、第二安装板。
具体实施方式
29.实施例一：
30.本实施例提供了一种恒定速度钻进装置，如图1所示，包括钻杆7和推进机构，钻杆7连接推进机构，在推进机构作用下实现钻进；钻杆7末端安装钻头。
31.在本实施例中，所述钻头可选用牙轮取芯钻头或pdc钻头等。
32.进一步的，所述推进机构包括动力源、推进丝杆3、推进螺母座4、导向轴6，钻杆7与推进螺母座4固定，且垂直于推进螺母座4安装。所述推进螺母座4与推进丝杆3螺纹连接，推进螺母座4能够沿推进丝杆3轴向移动。
33.所述推进丝杆3连接动力源，通过动力源带动推进丝杆3旋转。在本实施例中，所述动力源包括伺服电机1和减速机2，伺服电机通过减速机连接推进丝杆3。
34.所述伺服电机1连接控制器，控制器在位置模式下可以精准控制伺服电机1的转速，根据设定的钻进速度v(mm/min)除以伺服电机1转一圈的钻进深度l(mm/r)算出伺服电机1每分钟需要转的圈数n(r/min)，通过转速可以算出需要输出的脉冲数，从而实现对钻进
速度的恒进控制。
35.进一步的，所述导向轴6沿推进螺母座4周向分布多个，且相对于钻杆7均匀分布；所述推进螺母座4安装有导向套5，导向轴6穿过所述导向套5。所述导向轴6的一端连接第一安装板8，另一端连接第二安装板9；推进丝杆3通过轴承与第一安装板8、第二安装板9连接。
36.在本实施例中，所述推进螺母座4安装压力传感器，压力传感器用于检测推进螺母座4挤压产生的压力值。
37.所述推进机构安装于壳体内，壳体内还安装有功率计，功率计用于检测钻进过程所消耗的能量。
38.实施例二：
39.本实施例提供了一种恒定速度钻进装置评判地层的方法，采用实施例一所述的恒定速度钻进装置，包括以下步骤：
40.(1)根据工程勘察需要，选择合适的钻头，将钻头与钻杆连接，对装置进行调试。
41.(2)将恒定速度钻进装置设置于目的区域(待地质勘察及判层区域)。
42.(3)启动恒定速度钻进装置，设定恒定钻进速度。考虑到保护钻机与钻头，在硬质岩层勘察测试中设定速度不高于50mm/min，在软质土层勘察测试中设定速度不高于150mm/min。开始钻进，同时记录钻进压力及功率数据。
43.当地层较为稳定时，由于钻进速度恒定(即单位时间内破坏岩土体体积恒定)钻头压力与钻机消耗能量值变化不大，当钻头压力与钻机消耗能量值出现突增或突降现象时即表明钻进地层发生变化。
44.(4)钻进到目的深度后，停止钻进，导出记录钻头压力与钻机消耗能量值，根据压力值变化及能量消耗值进行数据处理，即可得到高能消耗区(高强度区)与低能消耗区(低强度区)随深度变化曲线。
45.耗能随深度变化曲线在一定程度上表明岩土体强度信息，耗能随深度变化信息为之后建模统一坐标信息，有益于统一改坐标信息，进行深度学习及预测。
46.(5)退出恒定速度钻进装置，移动至下一位置，重复步骤(3)～步骤(4)。
47.(6)在目的区域多次钻孔操作后，根据获取到的钻孔信息，采用深度前馈神经网络算法对钻孔参数进行识别匹配初步评估钻进地层岩土体强度，得到钻孔初始地层随深度的强度特征信息分布情况。
48.对不同类别的地质特征进行标记，包括强度信息、岩/土类型及各类基本数据。将各个钻孔的地质信息插入到地质建模模型之中，通过建模软件统一各个钻孔坐标及参数信息。钻孔信息包括恒定速度及转速、监测压力、扭矩及功率，所有钻孔信息均建立统一方位坐标系；统一坐标后，该点的所有钻孔信息明确后即可通过深度学习方法进行预测分析。
49.钻机获取的是钻孔内的钻进信息(纵向信息)，对钻孔与钻孔间间隙的钻孔信息，需要通过学习预测进行横向延伸。基于深度学习的线面拓展延伸预测算法，建立各个钻孔间相关关系模型，对孔间参数进行拓展延伸预测，得到基本的地层强度分布模型。
50.地层在小范围内的强度变化幅度不大，线面拓展延伸预测算法基于此原理，在钻孔坐标统一后，基于该平面中的已知多钻孔内该点的预测强度信息，通过多组数据进行学习，预测钻孔间间隙的合理强度区间，由多点信息，预测面中钻孔点与钻孔点间强度区间信息，得到线面拓展后该平面的预测地层信息。
51.剔除异常(偏离值过大)地层信息预测结果，得到精准的钻进地层分布模型。通过设定合理评估预测范围，删除合理范围上边缘和下边缘之外的岩体结构面影响参数和机械影响参数，保留上边缘和下边缘之内的随钻参数，以上下四分位线之内的数值为主，增大深度学习预测模型的泛化能力。
52.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。