岩体质量等级判别方法技术

本发明专利技术涉及一种岩体质量等级判别方法

【技术实现步骤摘要】
岩体质量等级判别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及矿山岩体
，尤其涉及一种岩体质量等级判别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]目前国内地下矿山的开采方式仍以钻爆法为主，凿岩台车在钻进的过程中，钻头对地质条件非常敏感，岩体质量的不确定性变化和不利的地质条件会严重影响作业效率甚至损坏钻杆和钻头，这是凿岩台车作业的主要风险来源
。
[0003]随钻钻孔过程实时数字化描述对凿岩台车的高效钻进和危险预防等方面的发展具有重要意义
。
随着地质环境的自然变化，钻头与岩体的相互作用会产生钻探时获得的不同特征的岩石相关信息，因此这些信息可以用来实时指示我们的岩体质量等级特征
。
然而，由于地质环境的复杂性，获取的样本多为小样本和不平衡样本，很难直接建立观测信号与岩体特征之间的相关函数模型
。
[0004]因此，如何建议一种基于凿岩台车钻孔作业数据的岩体质量等级判别模型，用于准确预测岩体质量等级是一个亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，有必要提供一种岩体质量等级判别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的地下矿随钻钻孔过程岩体质量判别不准确，进而导致凿岩台车的钻进效率和危险预防的技术问题
。
[0006]为了实现上述目的，第一方面，本专利技术提供一种岩体质量等级判别方法，包括：
[0007]采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据；
[0008]对所述原始凿岩台车钻孔作业特征数据进行预处理操作，筛选出岩体质量等级相关性在预设等级以上的凿岩台车钻孔作业特征数据；
[0009]基于预设的优化算法计算最优超参数，并基于所述最优超参数构建初始岩体质量等级判别模型，其中，所述最优超参数为全局最优
LSSVM
参数；
[0010]将岩体质量等级和岩体质量等级对应的凿岩台车钻孔作业特征数据构建数据集，并将所述数据集输入所述初始岩体质量等级判别模型中进行训练，直至满足预设的收敛条件，得到训练完备的岩体质量等级判别模型；
[0011]获取待判别的凿岩台车钻孔作业特征数据，将所述待判别的凿岩台车钻孔作业特征数据输入所述训练完备的岩体质量等级判别模型，输出岩体质量等级判别结果
。
[0012]进一步的，所述对所述原始凿岩台车钻孔作业特征数据进行预处理，筛选出岩体质量等级相关性在预设等级以上的凿岩台车钻孔作业特征数据，包括：
[0013]采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据对应作业区域的岩体质量相关参数，并基于所述岩体质量相关参数确定当前岩体的岩体质量等级；
[0014]以当前岩体的岩体质量等级为因变量
、
原始凿岩台车钻孔作业特征数据为因子和
协变量进行多元有序回归分析和平行性检验，并将平行性检验显著值大于预设阈值的原始凿岩台车钻孔作业特征数据确定为所述凿岩台车钻孔作业特征数据
。
[0015]进一步的，所述采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据对应作业区域的岩体质量相关参数，并基于所述岩体质量相关参数确定岩体质量等级，包括：
[0016]采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据对应作业区域岩体和岩块的纵波波速，并基于所述岩体和岩块的纵波波速计算岩体完整性系数；
[0017]基于预设的岩体分级标准中饱和单轴抗压强度和所述岩体完整性系数计算当前岩体质量等级
。
[0018]进一步的，所述原始凿岩台车钻孔作业特征数据包括钻孔深度
、
钻孔直径
、
钻杆转速
、
转进功率
、
转进速度
、
旋转压力
、
冲击压力
、
推进压力及缓冲压力
。
[0019]进一步的，所述预设的优化算法为
TSO
优化算法，
LSSVM
参数为正则化参数和核函数参数，所述基于预设的优化算法计算最优超参数，包括：
[0020]根据分类误差确定
TSO
优化算法的适应度函数，并在适应度值小于预设值时得到最优正则化参数和最优核函数参数，并将所述最优正则化参数和最优核函数参数确定为最优超参数
。
[0021]进一步的，所述数据集包括训练数据集，所述将所述数据集输入所述初始岩体质量等级判别模型中进行训练，直至满足预设的收敛条件，得到训练完备的岩体质量等级判别模型，包括：
[0022]将所述训练数据集输入所述初始岩体质量等级判别模型中，输出训练结果；
[0023]若所述训练结果中每个岩体等级的判别准确率大于第一预设阈值，岩体总体等级的判别准确率大于第二预设阈值，得到训练完备的岩体质量等级判别模型
。
[0024]进一步的，所述数据集还包括测试数据集，所述方法还包括：
[0025]将所述测试数据集输入所述训练完备的岩体质量等级判别模型，基于测试结果测试评价所述训练完备的岩体质量等级判别模型的判别性能
。
[0026]第二方面，本专利技术还提供一种岩体质量等级判别装置，包括：
[0027]采集模块，用于采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据；
[0028]预处理模块，用于对所述原始凿岩台车钻孔作业特征数据进行预处理，筛选出岩体质量等级相关性在预设等级以上的凿岩台车钻孔作业特征数据；
[0029]模型构建模块，用于基于预设的优化算法计算最优超参数，并基于所述最优超参数构建初始岩体质量等级判别模型，其中，所述最优超参数为全局最优
LSSVM
参数；
[0030]模型训练模块，用于将所述凿岩台车钻孔作业特征数据输入所述初始岩体质量等级判别模型中进行训练，直至满足预设的收敛条件，得到训练完备的岩体质量等级判别模型；
[0031]判别模块，用于获取待判别的凿岩台车钻孔作业特征数据，将所述待判别的凿岩台车钻孔作业特征数据输入所述训练完备的岩体质量等级判别模型，输出岩体质量等级判别结果
。
[0032]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器
、
处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述岩体质量等级判别方法中的步骤
。
[0033]第四方面，本专利技术还提供一种计算机存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述岩体质量等级判别方法中的步骤
。
[0034]采用上述实施例的有益效果是：
[0035]本专利技术提供的一种岩体质量等级判别方法，在采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据时，测量和判别的区域更小，能够更加准确的判别作业面的地质条件，通过随钻判别了解岩体质量等级的实时变化；然后对原始凿岩台车钻孔作业特征数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种岩体质量等级判别方法，其特征在于，包括：采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据；对所述原始凿岩台车钻孔作业特征数据进行预处理操作，筛选出与岩体质量等级相关性在预设等级以上的凿岩台车钻孔作业特征数据；基于预设的优化算法计算最优超参数，并基于所述最优超参数构建初始岩体质量等级判别模型，其中，所述最优超参数为全局最优
LSSVM
参数；将岩体质量等级和岩体质量等级对应的凿岩台车钻孔作业特征数据构建数据集，并将所述数据集输入所述初始岩体质量等级判别模型中进行训练，直至满足预设的收敛条件，得到训练完备的岩体质量等级判别模型；获取待判别的凿岩台车钻孔作业特征数据，将所述待判别的凿岩台车钻孔作业特征数据输入所述训练完备的岩体质量等级判别模型，输出岩体质量等级判别结果
。2.
根据权利要求1所述的岩体质量等级判别方法，其特征在于，所述对所述原始凿岩台车钻孔作业特征数据进行预处理，筛选出与岩体质量等级相关性在预设等级以上的凿岩台车钻孔作业特征数据，包括：采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据对应作业区域的岩体质量相关参数，并基于所述岩体质量相关参数确定当前岩体的岩体质量等级；以当前岩体的岩体质量等级为因变量
、
原始凿岩台车钻孔作业特征数据为因子和协变量进行多元有序回归分析和平行性检验，并将平行性检验显著值大于预设阈值的原始凿岩台车钻孔作业特征数据确定为所述凿岩台车钻孔作业特征数据
。3.
根据权利要求2所述的岩体质量等级判别方法，其特征在于，所述采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据对应作业区域的岩体质量相关参数，并基于所述岩体质量相关参数确定岩体质量等级，包括：采集原始凿岩台车钻孔作业特征数据对应作业区域岩体和岩块的纵波波速，并基于所述岩体和岩块的纵波波速计算岩体完整性系数；基于预设的岩体分级标准中饱和单轴抗压强度和所述岩体完整性系数计算当前岩体质量等级
。4.
根据权利要求2所述的岩体质量等级判别方法，其特征在于，所述原始凿岩台车钻孔作业特征数据包括钻孔深度
、
钻孔直径
、
钻杆转速
、
转进功率
、
转进速度
、
旋转压力
、
冲击压力
、
推进压力及缓冲压力
。5.
根据权利要求1所述的岩体质量等级判别方法，其特征在于，所述预设的优化算法为
TSO
优化...

【专利技术属性】
技术研发人员：李宁，刘鼎，高本铭，胡家仓，彭华锋，赵书刚，熊书敏，王李管，张金钟，颜代蓉，王超，
申请(专利权)人：湖北三宁矿业有限公司，
类型：发明
国别省市：