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岩石类型的识别对于钻进工程的安全和经济效益具有重要意义。钻进过程中的岩石类型实时识别大多是通过随钻测井,但由于随钻测井成本昂贵,在地质勘探领域鲜见应用。本文挖掘深部探测Sinoprobe-05项目金川科钻的钻进多参数(钻速、钻压、转速、钻头扭矩、泵压力、泵量)数据,通过一种融合模型算法来识别岩石类型。首先采用Savitzky-Golay平滑滤波器降低钻进参数数据的噪声,然后对数据进行了归一化。最后运用融合模型预测和识别岩石类别。融合模型的初级学习器为支持向量机、人工神经网络和随机森林,通过次级学习器贝叶斯模型平均算法对每个模型的权重进行计算。结果表明,多模型融合算法准确率为0.9686,比每个单独的算法准确率高。 相似文献
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在小口径深孔取心钻探领域中,除了传统的提钻取心方法外,绳索取心工艺、螺杆马达孔底动力工具等钻进方法也被广泛地应用,不同的钻具组合与钻杆柱一起组成了长细比很大的柔性杆件,在钻进过程中产生复杂的振动,极大地影响了钻探工程的安全性。目前,以钻井工程为代表的管柱振动理论已经发展出了很多成熟的分析方法,但是针对小口径深孔钻探的垂直孔身结构、金刚石钻头磨削岩层、特别是选择不同钻具组合和钻进方法时,相关的管柱扭转振动特性研究依然不足。有限元分析方法适用于求解边界条件复杂的问题,用于钻探管柱的振动特性分析有很好的效果。基于ANSYS软件,选取适用于小口径深孔钻探的多种典型钻具组合,建立相应的有限元分析模型,求解孔深、钻压等因素与管柱扭转振动特性之间的关系,并给出了不同孔深条件下可能引起管柱共振的临界转速求解方法。该研究可在钻具组合选择、转速选择和管柱安全性评价等方面为小口径深孔取心钻探工程提供一定参考。 相似文献
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随着城市地铁隧洞、铁路隧道等工程建设的推进,水平孔定向地质勘探法已成为一种新的勘探手段,相较于传统的竖向孔施工,其能回避复杂的施工环境,节省大量钻探工作量,技术经济优势明显。坑道定向钻进系统用于地表或隧洞勘察具有传统优势,但以取心为主的水平勘探要求更高,坑道定向钻进技术在取心工艺适应性和钻机功能模块等方面需要针对性地改进升级。围绕水平定向勘察的技术特点,对比分析了典型坑道定向钻进系统在钻杆体系、水平勘察钻机、钻具组合与取心工具、定向钻进仪器和钻探信息化等方面的适应性,总结了构建隧洞水平勘探工程技术体系必须依托的技术集成。针对高效取心作业和可变轨钻探作业的要求,明确了水平勘探钻机大扭矩强给进能力、多工艺适应能力、高效钻进能力、高效起下钻能力、取心能力和动力头结构的改造方向。分析了在轨迹变化频繁的定向孔中应用绳索取心钻具的不足和限制,并探索了钻探信息化进程中的信息参数类别和传输路径。 相似文献
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