基于岩石性质的钻进振动响应分析

岩石在钻头破岩工作时会产生振动,为了研究岩石特性对钻进过程中岩石振动的影响,提出一种基于振动的岩石特性识别方法。通过振动学理论和弹性力学知识建立岩石振动方程,利用数值模拟软件分析不同参数对岩石振动的影响。研究表明：冲击荷载下岩石产生振动,岩石特性对振动有紧密关系;岩石的密度、刚度和抗压强度对岩石的振动都有一定影响,其中岩石强度对振动的影响最为明显;岩石刚度越小,强度越小,在冲击荷载作用下,岩石振动越大。研究冲击钻进过程岩石的振动特性,对钻进参数设置以及岩性的识别有重要意义。     

基于人工神经网络模型的岩石特性预测

近年来,软计算技术被用作替代的统计工具。如人工神经网络（ANN）被用于开发预测模型来估计所需的参数。在本研究中,通过利用冲击钻进过程中的一些钻进参数（气压、推力、钻头直径、穿透率）和所产生的声级,建立了预测岩石性质的神经网络模型。在实验室中所产生的数据,用于开发预测岩石特性（如单轴抗压强度、耐磨性、抗拉强度和施密特回弹数）的神经网络模型,并使用各种预测性能指标对所建模型进行检验,结果表明人工神经网络模型适用于岩石性质的预测。