一种基于梯度提升决策的煤矿井下钻进过程工况识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于梯度提升决策的煤矿井下钻进过程工况识别方法，包括以下步骤：步骤1：煤矿钻进过程运行状态等级划分：建立过程能力指数对应的状态等级划分，即正常、保守、过激三种工况；步骤2：煤矿钻进过程工况识别模型参数选择：选择固定门限的钻进运行参数为钻进过程工况识别模型的输入参数；步骤3：煤矿钻进过程工况识别模型实现：采用梯度提升决策树方法实现模型，最终实现煤矿钻进过程工况识别。本发明专利技术的方法克服了传统方法因地域限制带来的局限性，不但提升了煤矿钻进过程工况识别结果的准确性，而且为煤矿钻进过程状态监测、性能优化和智能控制等方面的研究提供指导，具有实用性和适用性。有实用性和适用性。有实用性和适用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于梯度提升决策的煤矿井下钻进过程工况识别方法


[0001]本专利技术涉及煤矿钻探工程领域，尤其涉及一种基于梯度提升决策的煤矿井下钻进过程工况识别方法


技术介绍

[0002]煤炭是我国的主体能源和重要原料，为国民经济和社会发展提供了大量的一次能源，支撑了国内生产总值年均增长。然而煤矿井下作业环境恶劣，安全性差，且由于现有技术水平的限制，钻进过程状态信息缺失严重，司钻人员缺乏对钻进过程工况的实时感知，易出现钻进效率低下、井下钻具组合性能下降、孔内事故频发及预设井眼轨迹难以保证等技术问题。钻进过程工况识别技术能准确反映钻进系统运行状态，为司钻人员提供可靠的操作指导，当司钻人员能发现当前运行状态存在问题时，可以及时调整操作参数，保证钻进过程安全、高效、稳定进行。
[0003]近年来随着工业数字化、智能化发展加速推进，大量基于数据驱动的方法被应用于煤炭行业动态过程监测和过程建模。许多学者及国内外钻井公司都致力于利用各种方法和技术来监测、分析煤矿钻进过程状态趋势，分析并提取影响因子，识别煤矿钻进运行状态，为节约煤矿钻进成本，提升钻井本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于梯度提升决策的煤矿井下钻进过程工况识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：煤矿钻进过程运行状态等级划分：引入过程能力指数C
p
，以钻速V为计算变量，获得煤矿钻进过程运行状态等级G，建立过程能力指数对应的状态等级划分，即正常、保守和过激三种工况；步骤2：煤矿钻进过程工况识别模型参数选择：将钻进运行参数进行滤波和归一化处理后，采用奇异值分解方法对钻进运行参数进行变量特征提取，奇异值拟合曲线的拐点作为门限设置的依据，选择固定门限的钻进运行参数为钻进过程工况识别模型的输入参数；步骤3：煤矿钻进过程工况识别模型实现：以步骤2获取的输入参数的奇异向量作为模型输入，以煤矿钻进过程运行状态等级为模型输出，采用梯度提升决策树方法实现模型，最终实现煤矿钻进过程工况识别。2.根据权利要求1所述的基于梯度提升决策的煤矿井下钻进过程工况识别方法，其特征在于，所述的步骤1具体包括：1.1根据煤矿钻进过程运行状态，分析钻进过程运行参数变化并获取钻速所服从分布，即与目标钻速值T，以钻速为计算变量获得对应的过程能力指数值；采用的田口过程能力指数计算公式如下：其中USL与LSL别为所选滑动窗口上、下公差限，修正的分布方差1.2过程能力指数与对应性能等级如下：当C
p
≥1.67，为过激状态；当1C
p
＜1.67，为正常状态；当C
p
＜1，为保守状态。3.根据权利要求1或2所述的基于梯度提升决策的煤矿井下钻进过程工况识别方法，其特征在于，所述的步骤2具体包括：2.1采用最大最小值归一化统一参数格式，对煤矿钻进过程数据做滤波和归一化处理，获得标准化煤矿钻进数据，使用奇异值分解方法提取变量特征；I＝USV
T
；如果I是m*n矩阵，那么U是m*n酉矩阵；S是m*n对角矩阵，其对角线上排列的数字是实数且非负数；V是维数为n*n的酉矩阵，其中V
T
代表V的共轭转置；奇异值λ是从II
T
和I
T
I获得的特征值的非零平方根，得到了两个奇异向量；U和V的列分别称为左奇异向量和右奇异向量；对角矩阵S中奇异值的排列是：其中λ1≥λ2≥...≥λ
r
,λ
r
>0(i＝1,2,...,r)为矩阵I的奇异值；根据固定门限进行奇异值筛选；将非零奇异值重排列，从大至小选取固定数量i的奇异值，0<i<r；奇异值拟合曲线的拐点作为门限设置的依据，选择i＝3的煤矿钻进参数作为模
型的输入参数；2.2根据上述判断标准，选取煤矿钻进参数中给进压力、扭矩和动力头位移3个特...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚克，李旺年，张幼振，邵俊杰，王松，邢望，阚志涛，刘璞，
申请(专利权)人：中煤科工西安研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：