基于隨鉆振動(dòng)信號(hào)與深度學(xué)習(xí)的巖性智能預(yù)測(cè)方法

王 勝，賴(lài) 昆，張 拯，柏 君，羅中斌，李冰樂(lè)，張 潔

(成都理工大學(xué) 地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610059)

地質(zhì)勘探中，鉆探取心是獲取地表下準(zhǔn)確的地質(zhì)資料的重要方法之一。對(duì)巖心進(jìn)行分析可得知其顏色、成分、結(jié)構(gòu)、膠結(jié)物、膠結(jié)類(lèi)型、特殊礦物等特征，從而判斷地層巖性。然而，傳統(tǒng)的巖性識(shí)別方法如巖屑錄井、巖心錄井和鉆后測(cè)井資料的解釋與處理等都存在一些不足，例如巖屑測(cè)井具有滯后性、處理鉆后測(cè)井資料無(wú)及時(shí)性等。因此，為了快速實(shí)時(shí)地識(shí)別巖性，國(guó)內(nèi)外的研究人員進(jìn)行了大量的研究[1-2]。

鉆進(jìn)過(guò)程是一個(gè)比較復(fù)雜的巖石破碎過(guò)程，而鉆進(jìn)不同地層或鉆機(jī)處于不同工況下，鉆機(jī)以及整個(gè)鉆柱系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生各種響應(yīng)。經(jīng)系統(tǒng)研究后，研究人員發(fā)現(xiàn)巖石物理和力學(xué)性質(zhì)以及處于的水環(huán)境等都會(huì)使鉆進(jìn)過(guò)程中振動(dòng)、聲音信號(hào)的響應(yīng)特征發(fā)生變化[3-5]。研究表明，井下鉆具振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生的高低頻可表征不同的物理意義，低頻段反饋鉆具工作狀態(tài)，高頻段反饋巖性特點(diǎn)，因此可以用于地層巖性識(shí)別。一些學(xué)者通過(guò)分析鉆進(jìn)過(guò)程中的鉆進(jìn)參數(shù)和隨鉆信號(hào)與巖石的響應(yīng)關(guān)系[6-8]，如觀測(cè)并分析隨鉆碎巖加速度[9]，以及進(jìn)行室內(nèi)鉆進(jìn)實(shí)驗(yàn)[10-11]，對(duì)聲振信號(hào)的時(shí)域、頻率和時(shí)頻譜進(jìn)行分析和解釋?zhuān)玫矫款?lèi)巖性與振動(dòng)、聲音信號(hào)之間的特定關(guān)系，揭示其鉆柱振動(dòng)頻譜特性，研究者認(rèn)為，通過(guò)調(diào)查和分析不同巖石的頻率行為，可以檢測(cè)到巖石類(lèi)型。

隨著圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，巖性智能識(shí)別方法正在成為可能。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像和聲音識(shí)別技術(shù)方面得到了廣泛應(yīng)用，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理方面的研究尤為深入[12]，如牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)組(Visual Geometry Group)和Google DeepMind 公司研發(fā)了VGGNet 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]，多倫多大學(xué)設(shè)計(jì)的AlexNet 網(wǎng)絡(luò)[14]，這2 個(gè)模型在大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽取得優(yōu)異成績(jī)。隨后，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行巖性智能預(yù)測(cè)和巖體質(zhì)量等級(jí)預(yù)測(cè)[15]等研究。在巖石圖像方面，一些學(xué)者直接采集巖石圖像建立巖性自動(dòng)分類(lèi)方法[16-19]，或者基于巖石薄片圖像建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[20]，該模型自動(dòng)提取圖像特征并建立分類(lèi)器進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。此外，還有學(xué)者通過(guò)采集隨鉆聲振信號(hào)，并提取特征圖像，以此建立巖性智能識(shí)別模型。他們?cè)O(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)收集鉆進(jìn)過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)，分析提取代表巖性的特征，利用深度卷積網(wǎng)絡(luò)的高效計(jì)算能力，結(jié)合振動(dòng)信號(hào)實(shí)時(shí)采集的優(yōu)勢(shì)，處理復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建立巖性識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)高效的巖性識(shí)別分析[21-22]。

綜上，巖性的智能識(shí)別能夠減少主觀人為判斷的失誤、提高識(shí)別精度及效率，但通過(guò)直接采集的巖石或巖心圖像，會(huì)因?yàn)椴杉O(shè)備精度、角度等造成誤差，導(dǎo)致智能識(shí)別困難。而在巖石鉆孔過(guò)程中，鉆頭和鉆具直接與地層巖體相接觸，在此過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)中蘊(yùn)含著豐富的巖性信息，并且在近鉆頭位置處，振動(dòng)的產(chǎn)生主要來(lái)自鉆頭與巖石的相互碰撞摩擦產(chǎn)生的頻率寬泛的振動(dòng)波。筆者采集巖石振動(dòng)信號(hào)，并將信號(hào)預(yù)處理構(gòu)建為數(shù)據(jù)集，探討振動(dòng)信號(hào)與鉆頭此時(shí)所鉆巖體之間的響應(yīng)關(guān)系，提出基于VGG11 網(wǎng)絡(luò)的巖性預(yù)測(cè)模型，以期為巖性智能預(yù)測(cè)提供新的解決方案，同時(shí)為鉆進(jìn)過(guò)程中實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)巖性提供參考和借鑒。

1 方法原理

1.1 總體構(gòu)架

設(shè)計(jì)室內(nèi)微鉆實(shí)驗(yàn)方案，選取7 種巖石，通過(guò)三軸振動(dòng)加速度傳感器采集鉆進(jìn)過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)；用信號(hào)處理方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)濾波、降噪，并進(jìn)行時(shí)頻域分析生成時(shí)頻特征RGB 圖像，建立數(shù)據(jù)集；傳統(tǒng)的巖性預(yù)測(cè)模型基于測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，針對(duì)此類(lèi)模型存在數(shù)據(jù)采集滯后、特征提取復(fù)雜、解釋受限等缺點(diǎn)，構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)中VGG11 網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的隨鉆巖性實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型，對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，確定振動(dòng)信號(hào)特征對(duì)應(yīng)的影響因素，完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、評(píng)估等迭代流程，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分類(lèi)，最后對(duì)巖性預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證。基于隨鉆振動(dòng)信號(hào)的巖性預(yù)測(cè)總體方案如圖1 所示。

圖1 基于隨鉆振動(dòng)信號(hào)的巖性預(yù)測(cè)總體方案Fig.1 Overall scheme of lithology prediction based on vibration signal while drilling

1.2 信號(hào)處理及模型構(gòu)建

采集的原始數(shù)據(jù)是關(guān)于時(shí)間變化的隨鉆振動(dòng)信號(hào)，即時(shí)域信號(hào)，表征較為形象與直觀，使用離散傅里葉變換(DFT，Discrete Fourier Transform)將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，在頻域上進(jìn)行分析則更為簡(jiǎn)潔，剖析問(wèn)題會(huì)更加深刻和方便，在進(jìn)行變換時(shí)需注意頻域混疊，只有當(dāng)采集卡的采樣頻率大于傳感器響應(yīng)頻率兩倍時(shí)，才能避免混疊。在計(jì)算機(jī)中需使用快速傅里葉變換(FFT，F(xiàn)ast Fourier Transform；計(jì)算機(jī)使用DFT 高效、快速的計(jì)算形式)。頻域信號(hào)通過(guò)下式進(jìn)行變換：

式中：Y(n)為一個(gè)長(zhǎng)度為K的有限長(zhǎng)離散頻率序列，n=0,1,···,K-1,Hz；y(t)為一段時(shí)間T的有限長(zhǎng)離散時(shí)間序列，可為復(fù)信號(hào)，t=0,1,···,K-1,s；j 為虛數(shù)單位。

通過(guò)短時(shí)傅里葉變換(STFT，Short Time Fourier Transform)將振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的時(shí)域、頻域圖生成時(shí)頻圖，時(shí)頻圖能體現(xiàn)信號(hào)在不同時(shí)間、不同頻率的能量大小，即能夠直接明了表征信號(hào)的頻率關(guān)于時(shí)間的變化關(guān)系，同時(shí)也有對(duì)應(yīng)時(shí)間頻率的能量變化，橫軸為時(shí)間，縱軸為頻率，二維圖中用顏色表示能量大小，而在三維圖中用信號(hào)的起伏波動(dòng)來(lái)表示能量變化，圖2 表示時(shí)頻圖維度轉(zhuǎn)換。

圖2 時(shí)頻圖維度轉(zhuǎn)換Fig.2 Dimension conversion of time-frequency image

變換的關(guān)鍵在于加窗，對(duì)于窗的選取必須考慮大小，窗選得窄，窗內(nèi)信號(hào)短，頻率分辨率低；窗選得寬，窗內(nèi)時(shí)間信號(hào)長(zhǎng)，導(dǎo)致時(shí)間信號(hào)分辨率低。

深度學(xué)習(xí)模型選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN，Convolutional Neural Networks)進(jìn)行構(gòu)建，相較于傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部連接和參數(shù)共享等機(jī)制使得圖像特征提取的利用率提高，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的參數(shù)大幅減小，可以訓(xùn)練出更好的模型，且能有效避免過(guò)擬合現(xiàn)象。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含卷積層、池化層和全連接層。卷積層不需展開(kāi)，使用同一個(gè)卷積核去進(jìn)行計(jì)算，所需參數(shù)就取決于卷積核的大小和數(shù)量，卷積操作時(shí)平移圖像不會(huì)影響識(shí)別。池化層對(duì)圖像進(jìn)一步提取更高維的特征，再次減小所需參數(shù)量，去掉多余信息，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)算速率和泛化能力。在特征提取完成之后，需要用全連接層來(lái)完成分類(lèi)任務(wù)，通過(guò)Softmax 分類(lèi)器，得到不同種類(lèi)的概率分布問(wèn)題。

1.3 模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

巖性的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)屬于模式識(shí)別范疇，是多分類(lèi)任務(wù)中的一種。使用的評(píng)價(jià)指標(biāo)有準(zhǔn)確率A(Accuracy)、精確率P(Precision)、召回率R(Recall)和F1值(FMeasure)。根據(jù)真實(shí)結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)應(yīng)關(guān)系，可將每張圖像劃分為真正例PT、假正例PF、真反例NT和假反例NF4 個(gè)類(lèi)別，4 種具體關(guān)系見(jiàn)表1。

表1 巖性分類(lèi)混淆矩陣Table 1 Lithology classification confusion matrix

準(zhǔn)確率是最為常見(jiàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)之一，即正確分類(lèi)的圖像占測(cè)試集的比例。通常認(rèn)為準(zhǔn)確率越高，模型的效果就越好。計(jì)算如下式：

精確率也稱(chēng)為查準(zhǔn)率，即預(yù)測(cè)為正例的數(shù)據(jù)中，實(shí)際也為正例的比例。計(jì)算如下式：

召回率也稱(chēng)為查全率，是測(cè)試集中有多少個(gè)正例被正確預(yù)測(cè)的度量指標(biāo)。計(jì)算如下式：

F1是精確率與召回率的調(diào)和平均，F(xiàn)1越大，模型的效果越好。計(jì)算如下式：

2 數(shù)據(jù)采集

2.1 隨鉆振動(dòng)信號(hào)采集

室內(nèi)實(shí)驗(yàn)可以簡(jiǎn)化實(shí)際工程中設(shè)備和環(huán)境，實(shí)驗(yàn)條件可以人為控制，節(jié)約成本。

實(shí)驗(yàn)室用的微型實(shí)驗(yàn)鉆機(jī)具有實(shí)際工程鉆機(jī)常規(guī)功能，如加持、給進(jìn)、換擋等，調(diào)整鉆進(jìn)參數(shù)如轉(zhuǎn)速、鉆速、進(jìn)尺等通過(guò)一個(gè)操作面板來(lái)實(shí)現(xiàn)，如通過(guò)按鈕加緊巖樣，按鈕松開(kāi)巖樣等。傳感器為三軸加速度傳感器，采樣頻率為51 200 Hz，在鉆進(jìn)過(guò)程中需注意保護(hù)傳感器，避免鉆孔中巖粉、沖洗液混合液濺射到傳感器將其損壞。

室內(nèi)實(shí)驗(yàn)選取7 類(lèi)巖石，分別為頁(yè)巖、大理巖、泥灰?guī)r、石灰?guī)r、粗黃砂巖、花崗巖、長(zhǎng)石砂巖，每類(lèi)巖石強(qiáng)度性質(zhì)見(jiàn)表2。從表中可知每種巖石抗拉強(qiáng)度基本處于同一水平，且抗拉強(qiáng)度和鉆進(jìn)過(guò)程中鉆頭和巖石產(chǎn)生的振動(dòng)之間的關(guān)系通常較小；每種巖石抗壓強(qiáng)度存在差異，在鉆進(jìn)過(guò)程中，鉆頭和巖石產(chǎn)生的振動(dòng)與巖石的抗壓強(qiáng)度之間存在一定的關(guān)系，較高的巖石抗壓強(qiáng)度通常意味著巖石比較堅(jiān)硬，更難被鉆頭穿透和破碎。

表2 7 類(lèi)巖石強(qiáng)度Table 2 Strength of seven types of rocks

為了消除樣品尺寸和形狀的影響，所有樣品都以相同的尺寸(長(zhǎng)寬高分別為50 mm×50 mm×100 mm)均勻制作，巖石表面均為平面。具體實(shí)驗(yàn)方案見(jiàn)表3，微鉆實(shí)驗(yàn)振動(dòng)信號(hào)采集方案如圖3 所示。每次實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前應(yīng)空鉆2 min，檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)機(jī)是否運(yùn)行正常。正式鉆進(jìn)時(shí)，將巖石固定在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并在夾持巖樣臂處安裝傳感器(圖3a)，設(shè)置好鉆頭預(yù)定位置，用微型實(shí)驗(yàn)鉆機(jī)對(duì)每類(lèi)巖樣施加1 組鉆進(jìn)參數(shù)(如200 r/min 和1 mm/min)和鉆進(jìn)時(shí)間，在鉆進(jìn)過(guò)程中持續(xù)向孔中加入鉆井液冷卻鉆頭，且能夠賦予真實(shí)鉆進(jìn)環(huán)境，根據(jù)鉆進(jìn)時(shí)間和鉆速可知鉆進(jìn)深度；在不同鉆進(jìn)深度階段(0～10 mm 和10～20 mm)連續(xù)采集每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的三軸加速度，每組數(shù)據(jù)采集20 s，上位機(jī)接收數(shù)字信號(hào)數(shù)據(jù)；每類(lèi)巖石施加9 組鉆進(jìn)參數(shù)，鉆取9 個(gè)鉆孔(表3)。

表3 實(shí)驗(yàn)方案Table 3 Experimental scheme

圖3 振動(dòng)信號(hào)采集方案Fig.3 Vibration signal acquisition scheme

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

鉆進(jìn)中收集到的7 類(lèi)巖石破碎產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域的特征如圖4 所示，顯示了信號(hào)波動(dòng)及幅值的變化，而在其頻域特征則更加明顯。在同樣的鉆進(jìn)條件下，由于巖石巖性及其強(qiáng)度的不同，圖4 可知各類(lèi)巖石隨鉆三軸振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征都有所差別。整體上，每類(lèi)巖石的Z軸振動(dòng)信號(hào)加速度幅度最大，X軸和Y軸信號(hào)加速度幅度都小于Z軸，每類(lèi)巖性的振動(dòng)信號(hào)波動(dòng)幅度也均呈現(xiàn)Z軸＞Y軸≈X軸的規(guī)律。在回轉(zhuǎn)鉆進(jìn)中，壓碎并切削巖石的回轉(zhuǎn)能量引起X、Y軸所在平面的振動(dòng)，向下鉆進(jìn)巖石的能量則產(chǎn)生Z軸振動(dòng)，切削巖石相比于向下鉆進(jìn)巖石效率更高，那么消耗的回轉(zhuǎn)能量比給進(jìn)能量小，但Z軸振動(dòng)加速度并不是全程都大于X軸和Y軸，只有在一些時(shí)間段內(nèi)Z軸的振動(dòng)幅值較高，說(shuō)明鉆進(jìn)全過(guò)程中，給進(jìn)能量并不總是大于回轉(zhuǎn)能量，因此振動(dòng)時(shí)域信號(hào)整體呈現(xiàn)此情況。

圖4 原始時(shí)域信號(hào)Fig.4 Original time domain signals

原始數(shù)據(jù)往往有一些干擾信息，首先通過(guò)三點(diǎn)平滑濾波初步減少噪聲，改善圖像的質(zhì)量。以振動(dòng)數(shù)據(jù)識(shí)別巖性時(shí)，文獻(xiàn)調(diào)研可知不同頻段的信號(hào)有不同的作用[23]，見(jiàn)表4。

表4 信號(hào)不同頻段的作用Table 4 Function of different frequency bands of signal

針對(duì)濾波后的時(shí)域信號(hào)設(shè)計(jì)一個(gè)截止頻率為350 Hz高通濾波器，去掉信號(hào)中不必要的低頻成分，以轉(zhuǎn)速300 r/min、鉆進(jìn)深度10～20 mm、鉆速3 mm/min 鉆進(jìn)條件為例，巖石振動(dòng)頻譜圖如圖5 所示。X、Y軸振動(dòng)信號(hào)經(jīng)高通濾波后顯示范圍為0～5 000 Hz，Z軸振動(dòng)信號(hào)顯示范圍為0～10 000 Hz，總體上，Z軸振動(dòng)信號(hào)頻率范圍比較寬，這與室內(nèi)實(shí)驗(yàn)相吻合，Z軸方向?yàn)殂@頭鉆進(jìn)主要方向，振動(dòng)更為劇烈，故有高頻段信號(hào)。相同鉆進(jìn)條件下，振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域和頻域上呈現(xiàn)出不同的變化，能夠用深度學(xué)習(xí)方法提取特征，建立振動(dòng)信號(hào)與巖性的聯(lián)系。

圖5 濾波后振動(dòng)信號(hào)Fig.5 Filtered vibration signals

為提高所有分析數(shù)據(jù)與巖性的相關(guān)性，在過(guò)高頻段上振動(dòng)信號(hào)并沒(méi)有特征，選擇0～12 000 Hz 范圍的信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換生成時(shí)頻圖。調(diào)整短時(shí)傅里葉變換的關(guān)鍵參數(shù)，如變換選取點(diǎn)數(shù)、窗函數(shù)及其長(zhǎng)度、重疊范圍，選取合適的窗函數(shù)可以減少信號(hào)的頻譜泄漏，并控制頻譜分辨率，以確保頻譜分析更準(zhǔn)確地反映信號(hào)的時(shí)間和頻率特性；窗寬的選取直接影響信號(hào)在時(shí)頻域的精度，窗口越寬，頻域精度高、時(shí)域精度高；窗口越窄則反之。選取樣本點(diǎn)數(shù)、采樣頻率和窗口寬度相匹配，才能體現(xiàn)出頻域的特征。經(jīng)過(guò)調(diào)試，最終每張圖選取65 000 數(shù)據(jù)點(diǎn)，漢明窗函數(shù)(窗口長(zhǎng)度為400 數(shù)據(jù)點(diǎn))，每幀的重疊范圍為240 數(shù)據(jù)點(diǎn)，生成高精度的時(shí)頻圖。

振動(dòng)信號(hào)經(jīng)處理后，每類(lèi)巖性都包含了840 張時(shí)頻圖，建立為數(shù)據(jù)集(共5 880 張)并劃分訓(xùn)練集∶測(cè)試集=8∶2。對(duì)于預(yù)處理原始圖像，需將所有圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，增加訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量和噪聲數(shù)據(jù)，提高模型魯棒性，通過(guò)以下3 種方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，如圖6 所示。第一種方法為每張?jiān)紩r(shí)頻圖像隨機(jī)垂直翻轉(zhuǎn)；第二種方法為每張?jiān)紩r(shí)頻圖像在0～30°范圍內(nèi)順時(shí)針或逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)；第三種方法為每張?jiān)紩r(shí)頻圖像的像素值在0.1～5.0 倍范圍內(nèi)隨機(jī)變化進(jìn)行亮度增強(qiáng)。

2.3 模型訓(xùn)練

構(gòu)建改進(jìn)VGG11 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)見(jiàn)表5，表中輸入、輸出參數(shù)中三維數(shù)組如224×224×3 表示高度為224 像素、寬度為224 像素、通道數(shù)為3；一維向量如100 352×1 表示長(zhǎng)度為100 352。開(kāi)始訓(xùn)練之前，裁剪圖片大小使其高寬分別為224×224 像素，圖像由紅綠藍(lán)3 個(gè)通道組成，每一個(gè)通道為一層二維數(shù)組，計(jì)算機(jī)根據(jù)3 層同一位置的數(shù)值進(jìn)行疊加來(lái)確定像素點(diǎn)的顏色；原始圖像經(jīng)過(guò)32 個(gè)大小為3×3 卷積核卷積計(jì)算形成第一層卷積層(conv1)，經(jīng)卷積后特征圖的尺寸會(huì)變小，通過(guò)零填充在輸入數(shù)據(jù)的周?chē)砑舆m當(dāng)零值，以保持輸出與輸入尺寸相同，此操作方便網(wǎng)絡(luò)層之間的連接和信息傳遞以及更好地捕捉邊緣特征；接著進(jìn)行池化形成第一次池化層(pool1)，通過(guò)2×2 池化窗口的目的是減小特征圖的尺寸，并提取最顯著的特征，通常不會(huì)進(jìn)行零填充操作，特征圖通道也不變；多次卷積、池化后，第一次全連接層(又稱(chēng)展平層，flatten)去除空間信息，將三維數(shù)組轉(zhuǎn)變?yōu)橐痪S向量，最后一層全連接層(dense3)輸出7 類(lèi)預(yù)測(cè)結(jié)果。設(shè)置模型超參數(shù)：學(xué)習(xí)率(learning rate)、模型訓(xùn)練次數(shù)(epoch)、批處理大小(batch size)，開(kāi)始訓(xùn)練模型，測(cè)試模型擬合程度和準(zhǔn)確率等參數(shù)，并不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)保證獲得一個(gè)準(zhǔn)確率高、泛化能力強(qiáng)、魯棒性高的模型，以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)巖性。

表5 VGG11 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)Table 5 Structure parameters of VGG11 CNN

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)參數(shù)調(diào)優(yōu)，選取了最優(yōu)超參數(shù)，見(jiàn)表6，學(xué)習(xí)率衰減可以使模型訓(xùn)練前期跳出局部最優(yōu)解，后期模型穩(wěn)定收斂，采用隨機(jī)梯度下降衰減政策。最初學(xué)習(xí)率設(shè)為3×10-4，每次訓(xùn)練后衰減2×10-6學(xué)習(xí)率，100 次訓(xùn)練后學(xué)習(xí)率降至1×10-4，模型訓(xùn)練過(guò)程如圖7 所示。圖7a 為CNN 模型訓(xùn)練時(shí)的損失函數(shù)，用于表征預(yù)測(cè)標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽之間的差異值，可以判斷模型的收斂情況。從圖7a 中得知，模型開(kāi)始訓(xùn)練時(shí)，訓(xùn)練集損失在較小的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)快速下降，測(cè)試集損失同樣快速下降，但圍繞著訓(xùn)練集有一定波動(dòng)；繼續(xù)增加訓(xùn)練次數(shù)，訓(xùn)練集和測(cè)試集損失下降速度逐漸變慢，且測(cè)試集波動(dòng)變得更?。划?dāng)訓(xùn)練次數(shù)足夠多時(shí)，兩者損失值都平緩下降并逐漸趨于定值，測(cè)試集損失會(huì)稍微高于訓(xùn)練集，此時(shí)表明網(wǎng)絡(luò)模型收斂。

表6 最優(yōu)超參數(shù)設(shè)置Table 6 Optimal hyperparameter settings

圖7 巖性預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練Fig.7 Lithology prediction model training

模型每完成一次訓(xùn)練時(shí)，模型性能都會(huì)得到提升，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，識(shí)別精度越高，如圖7b 所示。從圖7b 中得知，模型訓(xùn)練到10 次時(shí)，訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率在較小的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)穩(wěn)定且快速地上升，測(cè)試集準(zhǔn)確率則有較大波動(dòng)；增加訓(xùn)練次數(shù)到30 次，訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率提高速度逐漸加快，且測(cè)試集開(kāi)始擬合訓(xùn)練集，波動(dòng)變??；當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到60 次，兩者準(zhǔn)確率緩慢提高，測(cè)試集波動(dòng)進(jìn)一步減??；當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到80 次及以上時(shí)，準(zhǔn)確率不再增加，測(cè)試集會(huì)略低于訓(xùn)練集，模型已達(dá)到比較好的識(shí)別精度，將訓(xùn)練得到的CNN 模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，得到圖8 的混淆矩陣，將混淆矩陣中的數(shù)據(jù)代入式(2)，計(jì)算出模型在測(cè)試集的整體巖性預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為96.85%。

圖8 7 類(lèi)巖石預(yù)測(cè)混淆矩陣Fig.8 Confusion matrix for prediction of 7 types of rocks

為了更詳細(xì)、全面地評(píng)價(jià)巖性預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率和泛化能力，基于測(cè)試集和模型精度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)估，測(cè)試結(jié)果的混淆矩陣如圖8 所示，圖8 所示的混淆矩陣和模型評(píng)估指標(biāo)計(jì)算式(3)-式(5)可得到各類(lèi)巖石的評(píng)估指標(biāo)(表7)；從圖8 和表7 中可知模型對(duì)每類(lèi)巖石的預(yù)測(cè)精度較高。

表7 7 類(lèi)巖石評(píng)估指標(biāo)Table 7 Evaluation indicators for 7 types of rocks %

對(duì)于鉆進(jìn)過(guò)程中巖石破碎產(chǎn)生的隨鉆振動(dòng)信號(hào)，該信號(hào)特征隨著巖石性質(zhì)而變化，即認(rèn)為一類(lèi)信號(hào)代表著一類(lèi)巖石。在深度學(xué)習(xí)中，將振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量變化預(yù)處理為圖像并使其可視化，構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理的CNN 模型具有強(qiáng)大的特征提取能力，對(duì)于巖石巖性數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)效果好。

4 討論

4.1 數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的影響

為得到一個(gè)表現(xiàn)優(yōu)秀的CNN 模型，需不斷調(diào)試網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)不同的影響因素優(yōu)化模型，現(xiàn)已知可調(diào)整數(shù)據(jù)集數(shù)量、訓(xùn)練次數(shù)等。

通過(guò)逐漸增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法得到更大的數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)前數(shù)據(jù)集數(shù)量有5 880 張圖像，增強(qiáng)后數(shù)據(jù)集分別有8 820、11 760、14 700。劃分?jǐn)?shù)據(jù)集比例后，訓(xùn)練集數(shù)量分別為4 704、7 056、9 408、11 760，測(cè)試集數(shù)量為1 176、1 764、2 352、2 940。各數(shù)據(jù)集訓(xùn)練后的識(shí)別準(zhǔn)確率如圖9 所示，數(shù)據(jù)集數(shù)量的增加對(duì)模型識(shí)別精度有一定的提高，且當(dāng)樣本數(shù)量足夠多時(shí)，該模型準(zhǔn)確率達(dá)到最優(yōu)，不再變化。

圖9 數(shù)據(jù)集數(shù)量對(duì)準(zhǔn)確率影響Fig.9 Impact of dataset size on accuracy

4.2 轉(zhuǎn)速對(duì)信號(hào)的影響

7 類(lèi)巖石的三軸振動(dòng)信號(hào)在不同轉(zhuǎn)速條件下的變化情況如圖10 所示?？傮w上，X、Y軸信號(hào)主要響應(yīng)在0～5 000 Hz，分布范圍Y軸稍大于X軸，Z軸則分布于更廣的范圍(0～10 000 Hz)。在保持鉆速3 mm/min的條件下，隨著轉(zhuǎn)速的增加，X、Y軸信號(hào)的分布范圍變廣、幅值增大，并且能量集中頻段逐漸轉(zhuǎn)向更高的頻率，由于鉆頭回轉(zhuǎn)方向在XY軸平面上，增加轉(zhuǎn)速會(huì)使得鉆頭在單位時(shí)間切削更多的巖石，與巖石的響應(yīng)表現(xiàn)為更為劇烈的環(huán)向振動(dòng)，碎巖能量更高。轉(zhuǎn)速對(duì)Z軸信號(hào)的影響不明顯，總體表現(xiàn)為信號(hào)幅值的小幅度增長(zhǎng)，可能是由于環(huán)向振動(dòng)的加劇使鉆頭能夠更高效向下鉆進(jìn)巖石；隨著鉆速的增大，Z軸信號(hào)的集中頻段向高頻率移動(dòng)，幅值增加相對(duì)更大，這是由于碎巖速率增大，鉆頭與巖石的響應(yīng)表現(xiàn)為軸向振動(dòng)加劇。

圖10 不同轉(zhuǎn)速下三軸振動(dòng)信號(hào)Fig.10 Triaxial vibration signals at different rotary speeds

圖10 中X、Y軸振動(dòng)信號(hào)頻率范圍顯示為0～5 000 Hz，在更高頻段并沒(méi)有加速度，而Z軸顯示為0～10 000 Hz，所以Z軸信號(hào)在5 000～10 000 Hz 的振動(dòng)加速度比X、Y軸振動(dòng)加速度幅值大，但這個(gè)范圍的加速度幅值在總體上是比較小的。出現(xiàn)此情況初步分析為鉆頭鉆進(jìn)巖石時(shí)，首先鉆頭切削巖石，在XY軸平面產(chǎn)生了X軸和Y軸振動(dòng)，由于切削過(guò)程需要較大的力，產(chǎn)生的振動(dòng)加速度幅值較大，然而，由于巖石切削過(guò)程相對(duì)較慢，頻率響應(yīng)可能不會(huì)很高，通常在0～5 000 Hz，此時(shí)切削巖石使得巖石有一定破碎，所以向下鉆進(jìn)破壞巖石不需要更大的力，產(chǎn)生的Z軸振動(dòng)加速度幅值基本上要比X軸和Y軸振動(dòng)小一點(diǎn)，需要更多的振動(dòng)以高效碎巖，振動(dòng)頻率響應(yīng)可能會(huì)相對(duì)較高，所以Z軸方向產(chǎn)生了更高頻率范圍的響應(yīng)，范圍在0～10 000 Hz。

對(duì)振動(dòng)特性的分析主要集中在轉(zhuǎn)速和鉆速，轉(zhuǎn)速和鉆速對(duì)隨鉆三軸振動(dòng)信號(hào)的影響為巖性智能預(yù)測(cè)模型的泛化性提供了一定基礎(chǔ)，因此成功地應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立了巖性預(yù)測(cè)模型，但存在一定局限性，如未能記錄和分析鉆壓對(duì)振動(dòng)信號(hào)的影響，這可能導(dǎo)致巖性預(yù)測(cè)模型在某些情況下的準(zhǔn)確性和可靠性受到一定限制?？梢酝ㄟ^(guò)增加鉆進(jìn)條件和記錄更多鉆進(jìn)參數(shù)獲取振動(dòng)信號(hào)的多樣性變化，如鉆頭直徑、鉆頭類(lèi)型、鉆壓等。在實(shí)際工程中，鉆進(jìn)參數(shù)、環(huán)境會(huì)不斷變化，高泛化性的模型能適應(yīng)這種變化，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)巖石性質(zhì)。

4.3 振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻域特征分析

從每類(lèi)巖性的時(shí)域信號(hào)特征來(lái)看，粗黃砂巖和長(zhǎng)石砂巖的振動(dòng)加速度最小，波動(dòng)相對(duì)穩(wěn)定，這與它們的力學(xué)物理性質(zhì)(如抗壓強(qiáng)度等)相關(guān)，這兩類(lèi)屬于相對(duì)較軟的巖石，破碎時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)?。荒嗷?guī)r和石灰?guī)r振動(dòng)加速度稍高于前者，其抗壓強(qiáng)度更高，性質(zhì)較硬，波動(dòng)幅值增加；頁(yè)巖和大理巖力學(xué)性質(zhì)進(jìn)一步增大，三軸振動(dòng)加速度也增加；花崗巖在7 類(lèi)巖石中具有最大的三軸振動(dòng)加速度，稍高于頁(yè)巖和大理巖，其抗壓強(qiáng)度卻不是最大，由此可知，有多種因素影響隨鉆振動(dòng)幅度及波動(dòng)，如巖石微觀結(jié)構(gòu)、巖石成分、巖石破壞特征等方面，可觀察這些特征以更加全面地分析時(shí)域振動(dòng)信號(hào)的規(guī)律。

在頻域上，巖石的性質(zhì)(如巖性，抗剪強(qiáng)度、單軸抗壓強(qiáng)度等物理力學(xué)參數(shù))不同，巖石與鉆頭、鉆柱的響應(yīng)有各自的特點(diǎn)。從濾波處理后的頻譜圖可得知不同巖性的頻譜的變化情況及其集中頻段各不相同。

從總體上看，三軸信號(hào)主要分布在中低頻范圍，Z軸振動(dòng)信號(hào)代表鉆頭向下鉆進(jìn)巖石，能分布在更高的頻段(6 000～10 000 Hz)，X、Y軸信號(hào)表征鉆頭切削、磨蝕巖石以向下高效碎巖，信號(hào)高頻段幅值幾乎為0，即分布范圍Z＞Y＞X。

在能量分布上，信號(hào)都集中于低頻段，能量集中有所差別，Z軸信號(hào)高能量集中于很小的范圍(約1 000 Hz)，集中范圍Y＞X＞Z。粗黃砂巖和長(zhǎng)石砂巖的力學(xué)參數(shù)小，能量幅值最小；泥灰?guī)r、頁(yè)巖、花崗巖性質(zhì)較硬，能量幅值增大；大理巖和石灰?guī)r的能量幅值最大；花崗巖相較于石灰?guī)r有更高的力學(xué)參數(shù)，能量反而小，即振動(dòng)信號(hào)在頻率上的分布與巖石的其他性質(zhì)(如巖石成分、粒度、微觀結(jié)構(gòu)等)有關(guān)。

在鉆進(jìn)巖石過(guò)程中，向下碎巖能量主要集中在Z軸振動(dòng)上，且?guī)r石有自身的固有頻率，鉆進(jìn)時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)大部分能量分布在該頻率附近(共振：受到外界激勵(lì)時(shí)產(chǎn)生的響應(yīng)表現(xiàn)為大幅度、高頻次的振動(dòng))，以達(dá)到高破巖效率。

7 類(lèi)巖石時(shí)域信號(hào)幅值大體上隨著抗壓強(qiáng)度增加而增加，而頻域信號(hào)幅值變化規(guī)律卻不同。泥灰?guī)r和石灰?guī)r、花崗巖和頁(yè)巖強(qiáng)度參數(shù)基本一致，在考慮實(shí)驗(yàn)誤差的前提下，并不能單從抗壓強(qiáng)度完全分析和總結(jié)信號(hào)時(shí)域和頻域特征，還需考慮到每種巖石的固有頻率規(guī)律、鉆進(jìn)工具、破巖機(jī)理(沖擊(Z)、切削(X、Y)、磨蝕等)及巖石破壞特征等多個(gè)因素的綜合影響，并進(jìn)行詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)和觀測(cè)研究。

5 結(jié)論

a.通過(guò)采集鉆進(jìn)過(guò)程的三軸振動(dòng)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換生成時(shí)頻特征圖像并構(gòu)建為數(shù)據(jù)庫(kù)，建立了基于VGG11 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖性智能預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到96.85%，即利用巖石鉆孔產(chǎn)生的隨鉆振動(dòng)信號(hào)可以較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)巖性。

b.研究數(shù)據(jù)基于設(shè)計(jì)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)，采集的數(shù)據(jù)干擾數(shù)據(jù)較少，重點(diǎn)分析了每類(lèi)巖石的三軸振動(dòng)信號(hào)時(shí)域、頻域特征以及不同鉆進(jìn)條件下振動(dòng)信號(hào)的變化；同時(shí)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集為巖性智能預(yù)測(cè)模型的高精度提供了基礎(chǔ)，而在實(shí)際工程中獲取的數(shù)據(jù)，需要注意對(duì)信號(hào)中無(wú)用信息的濾除。

c.提出的巖性智能預(yù)測(cè)方法可以實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)鉆進(jìn)巖體情況并快速調(diào)整隨鉆參數(shù)，符合快速、安全鉆進(jìn)的需求；并且預(yù)測(cè)速度快、準(zhǔn)確率高，能降低巖性識(shí)別對(duì)工程經(jīng)驗(yàn)、專(zhuān)業(yè)知識(shí)的依賴(lài)，幫助解決傳統(tǒng)巖性識(shí)別方法存在費(fèi)時(shí)費(fèi)力、不能實(shí)時(shí)識(shí)別等問(wèn)題。

d.本文提出的巖性預(yù)測(cè)模型暫未應(yīng)用于工程現(xiàn)場(chǎng)，后續(xù)將依托工程現(xiàn)場(chǎng)采集多個(gè)鉆孔的振動(dòng)數(shù)據(jù)，對(duì)該區(qū)域的其他鉆孔進(jìn)行預(yù)測(cè)，并通過(guò)引入更多相關(guān)參數(shù)(鉆壓、鉆具設(shè)計(jì)等)和分析振動(dòng)信號(hào)與參數(shù)的關(guān)系，進(jìn)一步改進(jìn)巖性預(yù)測(cè)模型，提高其在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和可靠性；同時(shí)將繼續(xù)開(kāi)展巖石力學(xué)性質(zhì)(如抗壓強(qiáng)度、抗剪強(qiáng)度)反演研究，將隨鉆參數(shù)(鉆壓、轉(zhuǎn)速、扭矩等)和鉆進(jìn)響應(yīng)(聲音、振動(dòng))作為多源信息融合數(shù)據(jù)，對(duì)巖性和力學(xué)參數(shù)進(jìn)行智能預(yù)測(cè)，顯著提升預(yù)測(cè)模型的泛化性和魯棒性，以適應(yīng)工程實(shí)際。