煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法技术

技术编号:13738528 阅读:143 留言:0更新日期:2016-09-22 10:57
本发明专利技术涉及一种煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法,包含步骤一:确定预定轨迹;步骤二:确定输入与输出,构建基于两输出最小二乘支持向量机的预测模型,利用实钻轨迹预测下一个测点轨迹参数;步骤三:对比通过实钻轨迹预测的轨迹与预定轨迹,通过最小偏差给出最优的工具面向角,控制后续的实钻轨迹进行修正,实现对钻孔轨迹进行有效控制;由此,本发明专利技术的方法操作简单、结果可靠,可实时指导现场钻进施工,具有工程使用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地质勘探的
,尤其涉及一种煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法
技术介绍
煤矿安全生产对煤矿井下施工过程中的钻进效率、钻孔轨迹等提出越来越高的要求。定向钻进技术具备钻进速度快、定向精度高、“一孔多分支”等优点,已成为高产高效煤矿井下钻孔施工有效的技术手段,广泛应用于煤矿瓦斯治理、地质勘探等领域。在定向钻进过程中,随钻测量技术已渐趋成熟,但对钻孔轨迹的控制还缺乏行之有效的手段。由于钻孔轨迹易受岩层地质条件、煤层分布、钻杆重力等因素的影响,工具面向角对倾角、方位角的影响趋势相对容易获取,但是它们之间定量化的关系还很难确定。现行的钻孔轨迹控制多是凭借人工经验进行开展,具有很强的经验性和不确定性。施工过程中技术人员的经验不足常常会导致实钻轨迹偏离预定轨迹,无法保证施工钻孔在煤层中最长穿越,致使瓦斯抽采效果不佳,造成钻具在孔内摩擦阻力较大,进而影响钻进施工的安全与质量,甚至引发埋钻、孔内坍塌等事故,造成重大的经济损失。为此,本专利技术的设计者有鉴于上述缺陷,通过潜心研究和设计,综合长期多年从事相关产业的经验和成果,研究设计出一种煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法,以克服上述缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法,其步骤简单,能实现实钻轨迹逼近预定轨迹,保证施工钻孔在煤层中最长穿越,提高瓦斯抽采效率。为解决上述问题,本专利技术公开了一种煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法,包含如下步骤:步骤一:确定预定轨迹;步骤二:确定输入与输出,构建基于两输出最小二乘支持向量机的预测模型,利用实钻轨迹预测下一个测点轨迹参数;步骤三:对比通过实钻轨迹预测的轨迹与预定轨迹,通过最小偏差给出最优的工具面向角,控制后续的实钻轨迹进行修正,实现对钻孔轨迹进行有效控制。其中:步骤二包括如下子步骤:1)确定预测模型的输入与输出,输入为刚完成n个钻孔测点记录的孔倾角θi、方位角αi、工具面向角ωi,i=1,2,…,n,输出为下一个测点的倾角方位角2)构造基于两输出最小二乘支持向量机的预测模型,如公式(1)所示, m i n 1 2 Σ k = 1 2 | | w ( k ) | | 2 + C 2 Σ i = 1 n Σ k = 1 2 ( ξ i ( k ) ) 2 ]]> s . t . B i ( k ) = ( w ( k ) ) T φ ( A i ) + b ( k ) + ξ i ( k ) - - - ( 1 ) ]]>其中,是优化目标,是优化条件,i=1,2,…,n表示输入参数的维数,k=1,2表示两输出,w超平面的法向量,b是相应的偏移量,C是惩罚因子,ξ表示预测值与真实值之间误差,A表示输入向量,B是与A对应的标签值,φ(Ai)表示非线性映射函数,将非线性的样本集映射到高维特征空间中转化为线性问题求解,然后引入拉格朗日乘子γ,获得拉格朗日函数,如公式(2)所示,将优化条件加入到优化目标中 L = 1 2 Σ k = 1 2 | | w ( k ) | | 2 + C 2 Σ i = 1 n Σ k = 1 2 ( ξ i ( k 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法,包含如下步骤:步骤一:确定预定轨迹;步骤二:确定输入与输出,构建基于两输出最小二乘支持向量机的预测模型,利用实钻轨迹预测下一个测点轨迹参数;步骤三:对比通过实钻轨迹预测的轨迹与预定轨迹,通过最小偏差给出最优的工具面向角,控制后续的实钻轨迹进行修正,实现对钻孔轨迹进行有效控制。

【技术特征摘要】
1.一种煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法,包含如下步骤:步骤一:确定预定轨迹;步骤二:确定输入与输出,构建基于两输出最小二乘支持向量机的预测模型,利用实钻轨迹预测下一个测点轨迹参数;步骤三:对比通过实钻轨迹预测的轨迹与预定轨迹,通过最小偏差给出最优的工具面向角,控制后续的实钻轨迹进行修正,实现对钻孔轨迹进行有效控制。2.如权利要求1所述的煤矿井下定向钻孔轨迹控制方法,其特征在于:步骤二包括如下子步骤:1)确定预测模型的输入与输出,输入为刚完成n个钻孔测点记录的孔倾角θi、方位角αi、工具面向角ωi,i=1,2,…,n,输出为下一个测点的倾角方位角2)构造基于两输出最小二乘支持向量机的预测模型,如公式(1)所示, m i n 1 2 Σ k = 1 2 | | w ( k ) | | 2 + C 2 Σ i = 1 n Σ k = 1 2 ( ξ i ( k ) ) 2 ]]> s . t . B i ( k ) = ( w ( k ) ) T φ ( A i ) + b ( k ) + ξ i ( k ) - - - ( 1 ) ]]>其中,是优化目标,是优化条件,i=1,2,…,n表示输入参数的维数,k=1,2表示两输出,w超平面的法向量,b是相应的偏移量,C是惩罚因子,ξ表示预测值与真实值之间误差,A表示输入向量,B是与A对应的标签值,φ(Ai)表示非线性映射函数,将非线性的样本集映射到高维特征空间中转化为线性问题求解,然后引入拉格朗日乘子γ,获得拉格朗日函数,如公式(2)所示,将优化条件加入到优化目标中 L = 1 2 Σ k = 1 2 | | w ( k ) | | 2 + C 2 Σ i = 1 n Σ k = 1 2 ( ξ i ( k ) ) 2 - Σ i = 1 n Σ k = 1 2 γ i ( k ) [ ( w ( k ) ) T φ ( A i ) + b + ξ i ( k ) - B i ( k ) ] - - - ( 2 ) ]]>利用拉格朗日函数L在鞍点处求导为零,可对公式(2)进行求解,随后利用公式(3)预测下一个测点的倾角方位角 f ( k ) ( A ) = Σ i = 1 n γ i ( k ) φ T ...

【专利技术属性】
技术研发人员:申中杰张杰董洪波魏宏超宋海涛李晓鹏曹明叶雪峰
申请(专利权)人:中煤科工集团西安研究院有限公司
类型:发明
国别省市:陕西;61

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