阅读说明：本技术 基于微破裂波检测的煤岩随钻自识别方法 (Coal rock while-drilling self-identification method based on micro-fracture wave detection ) 是由 吕贵春 胡杰 赵旭生 文光才 张睿 韩恩光 张宪尚 李建功 于 2020-07-09 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于微破裂波检测的煤岩随钻自识别方法,该方法包括以下步骤：S1：将自识别模块内嵌在钻头与钻杆之间,记录钻进点的初始介质属性IM；S2：在开始钻进时启动自识别模块,并跟随钻进过程利用自识别模块连续采集钻进初始段的初始微破裂波信号；S3：提取所述初始微破裂波信号的特征参数,然后根据初始介质属性以及提取到的初始的特征参数构建煤岩体自识别判识模型；S5：跟随钻进过程持续采集实时微破裂波信号,提取实时微破裂波信号的特征参数,再根据提取到的实时的特征参数以及煤岩体自识别判识模型判断钻进过程所处的实时探测介质属性DM是否发生变化；S6：根据介质变化情况确定当前钻进介质类型。(The invention discloses a coal rock while-drilling self-identification method based on micro-fracture wave detection, which comprises the following steps of: s1: embedding the self-identification module between a drill bit and a drill rod, and recording the initial medium attribute IM of a drilling point; s2: starting a self-recognition module when the drilling is started, and continuously acquiring an initial micro-fracture wave signal of an initial drilling section by utilizing the self-recognition module along with the drilling process; s3: extracting characteristic parameters of the initial micro-fracture wave signal, and then constructing a coal rock mass self-identification recognition model according to the initial medium attribute and the extracted initial characteristic parameters; s5: continuously acquiring real-time micro-fracture wave signals along with the drilling process, extracting characteristic parameters of the real-time micro-fracture wave signals, and judging whether the real-time detection medium attribute DM in the drilling process changes or not according to the extracted real-time characteristic parameters and the coal rock mass self-identification model; s6: and determining the type of the current drilling medium according to the medium change condition.)

基于微破裂波检测的煤岩随钻自识别方法

技术领域

本发明涉及一种基于微破裂波检测的煤岩随钻自识别方法。

背景技术

煤层瓦斯抽采难题一直困扰煤矿企业的安全高效生产，尤其矿井进入深部开采之后，地应力增加、煤层瓦斯含量增大、透气性降低，瓦斯抽采成本增大且预抽煤层瓦斯效果难以保证。而煤层抽采钻孔的施工质量及钻进过程有效控制则是瓦斯高效抽采的基础与关键。目前钻孔施工过程中，无法对钻进过程进行随钻的有效判识及纠正，尤其是顺煤层长钻孔(含定向钻孔)施工以及底板巷穿多煤层群的大面积穿层预抽钻孔的施工，这样可能加大钻孔施工工程量并无法达到瓦斯抽采效果。随着煤矿行业新时代的信息化、智能化发展方向，钻进过程中煤岩体随钻自识别方法迫切需要，可实现智能化钻进、信息化管理，同时也是智慧矿山建设的必要条件。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于微破裂波检测的煤岩随钻自识别方法，以解决目前无法对钻进过程进行有效识别的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于微破裂波检测的煤岩随钻自识别方法，包括步骤：

S1：将自识别模块内嵌在钻头与钻杆之间，记录钻进点的初始介质属性IM；

S2：在开始钻进时启动自识别模块，并跟随钻进过程利用自识别模块连续采集钻进初始段的初始微破裂波信号；

S3：提取所述初始微破裂波信号的特征参数，然后根据初始介质属性以及提取到的初始的特征参数构建煤岩体自识别判识模型；

S5：跟随钻进过程持续采集实时微破裂波信号，提取实时微破裂波信号的特征参数，再根据提取到的实时的特征参数以及煤岩体自识别判识模型判断钻进过程所处的实时探测介质属性DM是否发生变化；

S6：根据介质变化情况确定当前钻进类型。

进一步地，所述初始微破裂波信号的特征参数提取包括微破裂波主频和微破裂波能量提取；所述煤岩体自识别判识模型为：

其中，Model-IM为钻进地点初始介质模型，F_IM为初始介质中特征参数主频分布范围，E_IM为初始介质中特征参数能量分布范围，Min_F,Max_F分别为主频最小值与最大值，Min_E,Max_E分别为能量最小值与最大值。

进一步地，该方法还包括步骤：

S4：验证所述煤岩体自识别判识模型是否合格，若是，则执行步骤S5；若否，则继续采集钻过程中的微破裂波信号，并修正判识模型，直至煤岩体自识别判识模型合格。

进一步地，所述煤岩体自识别判识模型是否合格的验证方法为：

将采集到的所述初始微破裂波信号的特征参数与初始介质所对应的标准特征参数进行对比，若初始微破裂波信号的特征参数取值范围在标准特征参数取值范围内，则表明所述煤岩体自识别判识模型合格。

进一步地，所述步骤S5具体包括：

S51：跟随钻进过程持续采集实时微破裂波信号，提取实时微破裂波信号的实测主频F_实测和实测能量E_实测；

S52：判断实测主频F_实测和实测能量E_实测是否满足如下关系式：

若满足，则判断钻进过程所处的实时探测介质属性DM是发生变化；否则，则判断钻进过程所处的实时探测介质属性DM是没有发生变化。

进一步地，所述自识别模块包括控制单元以及与所述控制单元连接的微破裂波采集单元和通信单元；所述控制单元通过通信单元接受上位机下发的数据采集指令，控制单元通过通信单元上传微破裂波采集单元采集到的数据。

进一步地，所述通信单元为无线通信单元。

进一步地，所述自识别模块采用电池供电。

进一步地，所述自识别模块内嵌在连接机构的外壁凹槽内，所述连接机构连接钻头与钻杆之间。

进一步地，自识别模块外表面包裹有抗磨材料。

本发明的有益效果为：通过对钻进过程进行实时检测，识别当前钻进过程属于全煤层中钻进、全岩层中钻进、煤层向岩层钻进、岩层向煤层钻进中的哪一类，以便于及时调整钻进参数实现精准钻进，实现钻进过程的精准可控，保证钻孔施工到位提高瓦斯抽采效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，在这些附图中使用相同的参考标号来表示相同或相似的部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本发明一个实施例的流程图；

图2为本发明一个实施例的自识别模块安装示意图。

其中：1、钻头；2、连接机构；3、自识别模块；4、钻杆。

具体实施方式

如图1所示的基于微破裂波检测的煤岩随钻自识别方法，该方法包括以下步骤：

S1：将自识别模块3内嵌在钻头1与钻杆4之间，记录钻进点的初始介质属性IM；

S2：在开始钻进时启动自识别模块3，并跟随钻进过程利用自识别模块3连续采集钻进初始段的初始微破裂波信号；

S3：提取所述初始微破裂波信号的特征参数，然后根据初始介质属性以及提取到的初始的特征参数构建煤岩体自识别判识模型；

S4：验证所述煤岩体自识别判识模型是否合格，若是，则执行步骤S5；若否，则继续采集钻过程中的微破裂波信号，并修正判识模型，直至煤岩体自识别判识模型合格。

S5：跟随钻进过程持续采集实时微破裂波信号，提取实时微破裂波信号的特征参数，再根据提取到的实时的特征参数以及煤岩体自识别判识模型判断钻进过程所处的实时探测介质属性DM是否发生变化；

S6：根据介质变化情况确定当前钻进类型，确立出钻进过程属于全煤层中钻进、全岩层中钻进、煤层向岩层钻进、岩层向煤层钻进中的哪一类，以便于及时调整钻进参数实现精准钻进。

该方法通过对钻进过程进行实时检测，识别当前钻进过程属于全煤层中钻进、全岩层中钻进、煤层向岩层钻进、岩层向煤层钻进中的哪一类，以便于及时调整钻进参数实现精准钻进，实现钻进过程的精准可控，保证钻孔施工到位提高瓦斯抽采效率。

上述初始微破裂波信号的特征参数提取包括微破裂波主频和微破裂波能量提取；所述煤岩体自识别判识模型为：

其中，Model-IM为钻进地点初始介质模型，F_IM为初始介质中特征参数主频分布范围，E_IM为初始介质中特征参数能量分布范围，Min_F,Max_F分别为主频最小值与最大值，Min_E,Max_E分别为能量最小值与最大值。

所述煤岩体自识别判识模型是否合格的验证方法为：

将采集到的所述初始微破裂波信号的特征参数与初始介质所对应的标准特征参数进行对比，若初始微破裂波信号的特征参数取值范围在标准特征参数取值范围内，则表明所述煤岩体自识别判识模型合格。通常，若钻进长度在1-3米范围内出现了钻进介质属性发生变化，由人工通过排渣类别即可进行煤岩识别。本申请通过在构建煤岩体自识别判识模型后设置验证机制，可提高识别准确性。

上述所述步骤S5具体包括：

S51：跟随钻进过程持续采集实时微破裂波信号，提取实时微破裂波信号的实测主频F_实测和实测能量E_实测；

S52：判断实测主频F_实测和实测能量E_实测是否满足如下关系式：

若满足，则判断钻进过程所处的实时探测介质属性DM是发生变化；否则，则判断钻进过程所处的实时探测介质属性DM是没有发生变化。

所述自识别模块3包括控制单元以及与所述控制单元连接的微破裂波采集单元和通信单元；所述控制单元通过通信单元接受上位机下发的数据采集指令，控制单元通过通信单元上传微破裂波采集单元采集到的数据。所述通信单元可采用无线通信单元，采用无线通信单元通信可以简化设计，便于数据采集和指令传达。所述自识别模块3采用内部电池供电，具体可采用电池组或可充电锂电池进行供电。

所述自识别模块3内嵌在连接机构2的外壁凹槽内，所述连接机构2连接钻头1与钻杆4之间。自识别模块3外表面还包裹有抗磨材料，通过抗磨材料可保护自识别模块3，避免其在钻进过程中受到破坏。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。