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    基于鉆柱狀態(tài)估計的坑道回轉(zhuǎn)鉆進智能優(yōu)化方法

    2023-12-05 05:43:52姚寧平魏宏超張金寶陸承達姚亞峰柯友剛張幼振
    煤田地質(zhì)與勘探 2023年11期
    關(guān)鍵詞:鉆速孔底鉆柱

    姚寧平,魏宏超,張金寶,陸承達,李 浩,姚亞峰,柯友剛,張幼振

    (1.煤炭科學(xué)研究總院,北京 100013;2.中煤科工西安研究院(集團)有限公司,陜西 西安 710077;3.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 自動化學(xué)院,湖北 武漢 430074)

    坑道近水平回轉(zhuǎn)鉆進是保障煤炭資源安全高效開采的重要手段之一。在鉆進過程中,司鉆調(diào)整操作參數(shù)時往往依賴自身經(jīng)驗,難以實現(xiàn)最優(yōu)鉆進效率同時節(jié)省鉆進成本。為平衡鉆進效率、鉆進成本、鉆進安全等多個指標,研究鉆進過程多目標優(yōu)化,給出操作參數(shù)的最優(yōu)推薦值,是保證鉆進性能的關(guān)鍵。

    由于鉆進過程充滿復(fù)雜性和耦合性,單目標操作參數(shù)優(yōu)化在實際應(yīng)用中往往存在局限。為平衡鉆進過程的經(jīng)濟成本,學(xué)者們利用機理方法建立了評價鉆速、鉆頭壽命及鉆進效率的多種鉆進多參數(shù)多目標優(yōu)化模型[1-2];還有學(xué)者運用混合蝙蝠算法、支持向量機等數(shù)據(jù)驅(qū)動方法建立了鉆速預(yù)測模型[3-4]?;谶@些目標評價模型,學(xué)者們運用粒子群算法[5]、改進蟻群算法[6]、非支配排序遺傳(NSGA-II)算法[7]等智能優(yōu)化算法得到了鉆進過程操作參數(shù)的最優(yōu)推薦結(jié)果。利用隨鉆測量技術(shù)獲知孔底鉆進數(shù)據(jù)為進行操作參數(shù)優(yōu)化提供了便利[8]。但由于隨鉆測量設(shè)備成本較高且多以軌跡參數(shù)測量為主,其在坑道回轉(zhuǎn)鉆進中應(yīng)用較少。為分析鉆頭的運動狀態(tài)和鉆柱系統(tǒng)的穩(wěn)定性,有學(xué)者根據(jù)鉆柱系統(tǒng)結(jié)構(gòu)建立了鉆柱動力學(xué)模型[9-10]。還有學(xué)者將鉆柱動力學(xué)模型、目標函數(shù)和操作變量相結(jié)合,提出了一種基于模型的操作參數(shù)優(yōu)化方法[11]。因此,相比于較高成本的孔底信息測量,建立鉆柱動力學(xué)模型進行孔底信息估計,是分析孔底鉆柱運動狀態(tài)的一個重要方式。

    筆者以坑道近水平回轉(zhuǎn)鉆進為研究對象,建立了軸向和扭轉(zhuǎn)維度的鉆柱動力學(xué)模型,設(shè)計全維狀態(tài)觀測器,建立孔口-孔底鉆柱運動狀態(tài)映射關(guān)系;提出了機械鉆速和鉆頭磨損的優(yōu)化目標評價模型,基于孔口數(shù)據(jù)和孔底狀態(tài)估計,利用NSGA-II 算法優(yōu)化轉(zhuǎn)速和給進壓力這兩個參數(shù);最后利用淮南某煤礦實鉆數(shù)據(jù)進行驗證與分析,以驗證所提方法的有效性。

    1 煤礦井下坑道回轉(zhuǎn)鉆進過程與特性

    在煤礦井下鉆進過程中,坑道鉆機的液壓系統(tǒng)在扭轉(zhuǎn)維度上通過液壓泵將液壓油輸送至液壓馬達驅(qū)動動力頭回轉(zhuǎn),進而帶動鉆桿旋轉(zhuǎn)運動;在軸向維度上通過輸送液壓油至液壓缸,使液壓缸推動鉆桿給進或起拔。鉆頭不斷旋轉(zhuǎn)和推進,從而實現(xiàn)碎巖鉆進。在實際鉆機操作中,司鉆往往通過遙控器下發(fā)控制指令調(diào)整動力頭轉(zhuǎn)速和給進系統(tǒng)給進壓力,以適應(yīng)不同地質(zhì)條件和鉆孔要求[12]。

    隨著煤礦坑道鉆進不斷深入,地層分布愈加復(fù)雜,可能存在褶皺、斷層等地質(zhì)構(gòu)造,容易造成卡鉆埋鉆事故,安全鉆進難度大。為了確保煤礦坑道鉆進的安全和效率,需要對鉆機操作參數(shù)進行嚴格的監(jiān)控和調(diào)整,以保持煤礦鉆進過程穩(wěn)步進行。煤礦井下坑道鉆進過程的復(fù)雜性、非線性使得鉆進參數(shù)受到多種因素的影響,研究鉆進參數(shù)多目標優(yōu)化方法能夠提高鉆進效率和成孔質(zhì)量。

    2 鉆進參數(shù)多目標優(yōu)化

    煤礦井下鉆進參數(shù)多目標優(yōu)化通過考慮多個目標,綜合評估不同參數(shù)組合的優(yōu)劣,從而選擇最優(yōu)的鉆進參數(shù),這樣可以提高鉆進效率、降低成本、減少風(fēng)險,從而提高煤礦的生產(chǎn)效益和安全性。針對本文的研究問題,設(shè)計的技術(shù)路線如圖1 所示。

    圖1 鉆進參數(shù)多目標優(yōu)化技術(shù)路線Fig.1 Roadmap of multi-objective optimization technology for drilling parameters

    圖 2 孔內(nèi)狀態(tài)觀測器原理Fig.2 Principle of the in-hole state observer

    首先將孔口信息輸入到鉆柱運動模型獲取狀態(tài)信息,進而通過非線性狀態(tài)觀測器得到孔內(nèi)狀態(tài)估計信息;然后利用獲取的孔內(nèi)信息,通過非線性多元回歸方法辨識機械鉆速模型的煤巖層系數(shù)、門限鉆壓和轉(zhuǎn)速指數(shù)3 個系數(shù)。最后利用NSGA-II 算法進行多目標優(yōu)化求解,得到轉(zhuǎn)速和鉆壓等操作參數(shù),并對優(yōu)化的結(jié)果進行分析。

    2.1 基于孔口數(shù)據(jù)驅(qū)動的鉆柱狀態(tài)估計

    針對煤礦坑道近水平回轉(zhuǎn)鉆進中孔內(nèi)數(shù)據(jù)難以獲得、操作參數(shù)優(yōu)化缺少依據(jù)等問題,進行基于軸向和扭轉(zhuǎn)鉆柱模型的非線性狀態(tài)觀測器設(shè)計。

    所使用的動力學(xué)模型采用集中質(zhì)量法對鉆柱系統(tǒng)各部分動力學(xué)特性進行建模。其中,軸向鉆柱動力學(xué)模型采用下式表示:

    式中:jal為各集中質(zhì)量單元的質(zhì)量,l取1,2,3,下標a為軸向鉆柱模型;zl、、分別為各單元的軸向位移、軸向速度和軸向加速度,l取1,2,3;hal為各單元軸向阻尼,l取1,2,3;kal為各單元軸向剛度,l取1,2;W0為給進力;Wb為軸向鉆頭-煤巖相互作用力。

    選擇 [z1,z2,z3]T作為狀態(tài)變量可構(gòu)成模型系數(shù)矩陣Ja、Ha、Ka,表示為:

    扭轉(zhuǎn)鉆柱動力學(xué)模型采用下式表示:

    式中:jtl、htl、ktl分別為鉆柱系統(tǒng)各單元的轉(zhuǎn)動慣量、扭轉(zhuǎn)阻尼、扭轉(zhuǎn)剛度,jtl和htl中l(wèi)取1,2,3,ktl中l(wèi)取1,2,下標t 為扭轉(zhuǎn)鉆柱模型;θl、、分別為鉆柱系統(tǒng)各單元的轉(zhuǎn)動位移、轉(zhuǎn)速和扭轉(zhuǎn)加速度;T0為動力頭輸入扭矩;Tb為鉆頭-煤巖相互作用帶來的負載扭矩。選擇[θ1,θ2,θ3]T作為狀態(tài)變量可構(gòu)成模型系數(shù)矩陣Jt、Ht、Kt,表示為:

    為后續(xù)進行狀態(tài)變量觀測,需要重構(gòu)狀態(tài)變量,選擇[,,,z2-z1,z3-z2]T作為軸向鉆柱模型的狀態(tài)變量xa,選擇[,,,θ2-θ1,θ3-θ2]T為扭轉(zhuǎn)鉆柱模型的狀態(tài)變量xt。

    由于軸向鉆柱模型和扭轉(zhuǎn)鉆柱模型的狀態(tài)空間方程結(jié)構(gòu)相同,結(jié)合所重構(gòu)狀態(tài)向量,通過矩陣代換,采用以下通式對軸向和扭轉(zhuǎn)鉆柱動力學(xué)模型的狀態(tài)空間方程進行描述:

    式中:i=a為軸向鉆柱模型,i=t為扭轉(zhuǎn)鉆柱模型;xi為鉆柱模型的狀態(tài)變量;yi為輸出變量;Ai為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Bi為輸入矩陣;Ri為鉆頭-煤巖作用輸入矩陣;Ci為輸出矩陣;n為模型的自由度;Ji、Hi、Ki為動力學(xué)系數(shù)矩陣,由已建立的軸向、扭轉(zhuǎn)動力學(xué)模型系數(shù)確定,具體形式可參考文獻[13];ui為鉆柱模型輸入(給進力或扭矩);wi(xi)為鉆柱模型鉆頭-煤巖作用,||wi(xi)||

    后續(xù)對狀態(tài)觀測器進行李雅普諾夫穩(wěn)定性分析時,會用到以下幾個引理。

    引理1:當V(t)是連續(xù)函數(shù),w(t)為指數(shù)有界函數(shù)時,如果存在α>0 和b>0,那么對于所有t>t0有以下不等式成立:

    式中:t為時間;t0為初始時間;b為標量。

    進一步可知:

    引理2:當系統(tǒng)具有指數(shù)衰減率α>0 并存在指數(shù)最終有界時,若有常數(shù)β≥1,則:

    式中:κ為||x(t)||2的最終上界;η2為給定標量,代表θ 所存在的范圍大小。

    狀態(tài)空間方程的優(yōu)點是能夠更直觀地描述系統(tǒng)的行為,也更容易進行分析和控制。它可以用來描述線性和非線性系統(tǒng),也可以用來描述時變和時不變系統(tǒng)。狀態(tài)空間方程在控制工程、信號處理、機器人控制、電力系統(tǒng)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

    狀態(tài)觀測器是一種用于估計系統(tǒng)狀態(tài)的工具。它的作用是通過測量系統(tǒng)的輸出和輸入,以及系統(tǒng)的動態(tài)模型,來估計系統(tǒng)的狀態(tài)變量,包括未被直接測量的狀態(tài)變量?;诳卓谝阎畔?,通過狀態(tài)觀測器估計孔內(nèi)信息,狀態(tài)觀測器原理如圖2 所示,圖中s表示積分。

    式(5)中引入反饋矩陣L,并加入觀測器估計值與系統(tǒng)的被估計量的誤差yi-,構(gòu)造如下狀態(tài)觀測器:

    基于建立的模型狀態(tài)空間方程,輸入給進力或扭矩,利用可測量參數(shù)(動力頭轉(zhuǎn)速和動力頭鉆速),通過觀測器估計煤礦井下孔底所需參數(shù)(鉆頭轉(zhuǎn)速和鉆頭鉆速)。

    引入狀態(tài)估計誤差量ri=xi-來分析觀測器的收斂性及收斂速度,式(5)與式(11)相減可得:

    式(12)中引入狀態(tài)估計誤差量ri可得:

    已知||wi(xi)||

    針對的狀態(tài)估計誤差ri,構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)V:

    式中:P為正定對稱矩陣。對式(14)求導(dǎo),并在等式兩邊加上2αV可得:

    其中,α>0且為實數(shù)。

    由上述條件可知,存在φi(xi)Tεφi(xi)<,其中ε為設(shè)置大于0 的中間變量,后續(xù)可根據(jù)線性矩陣不等式計算得出,代入式(15)可得:

    設(shè)σ(t)=[ri,φi(xi)]T,基于線性矩陣不等式性質(zhì)設(shè)置反饋增益矩陣L=,μ為代求常數(shù),代入式(16)可得:

    式 中:λmin(P) 為P的最小特征值;為一個不小于λmax(P)的常數(shù),由式(18)可得:

    將給進力和扭轉(zhuǎn)分別作為軸向鉆柱和扭轉(zhuǎn)系統(tǒng)模型的輸入,通過觀測器式(11)獲取狀態(tài)變量的值,即可獲取鉆頭鉆速估計,為下一步多目標優(yōu)化問題提供孔內(nèi)信息。

    2.2 鉆進參數(shù)優(yōu)化方法

    由于煤礦環(huán)境的復(fù)雜性和多樣性,在實際煤礦鉆進工程中,需要把如機械鉆速、鉆頭磨損等目標綜合考慮。傳統(tǒng)的多目標優(yōu)化問題是轉(zhuǎn)化成單目標優(yōu)化問題來解決,這種方法受人為影響,優(yōu)化結(jié)果具有較大誤差。隨著智能優(yōu)化算法的發(fā)展,國內(nèi)外學(xué)者將這些算法應(yīng)用到鉆進參數(shù)優(yōu)化中,本文嘗試用NSGA-II 算法來解決多目標優(yōu)化問題。

    在煤礦井下實際鉆進中,鉆進速度和鉆頭磨損對煤礦生產(chǎn)效率、安全和環(huán)保等方面都有著重要的影響,希望機械鉆速和鉆頭磨損都能達到最優(yōu)的指標。以最大鉆速和最小鉆頭磨損為優(yōu)化目標,建立能定量評估鉆進效率同時能反映鉆進參數(shù)對鉆進過程影響的多目標優(yōu)化模型。修正的楊格機械鉆速模型[14]是一種典型的物理模型,綜合考慮了多種因素對鉆速的影響:

    式中:v為機械鉆速,m/h;kd為地層可鉆性系數(shù);Cp為壓差影響系數(shù);CH為水力凈化系數(shù);p1為鉆壓,MPa;p2為門限鉆壓,MPa;N為轉(zhuǎn)速,r/min;λ為轉(zhuǎn)速指數(shù);C2為切削齒磨損系數(shù);h為鉆頭切削齒相對磨損量。其中CP和CH的值在本文中設(shè)定為1,kd、p2、λ的值與實際鉆進現(xiàn)場工況有關(guān),通過回歸分析得到這些值。為便于回歸分析求取模型參數(shù),將鉆速模型進行簡化:

    式中:A1=kd為煤巖層系數(shù);A2=p1為門限鉆壓;A3=λ為轉(zhuǎn)速指數(shù)。通過回歸分析可得到A1、A2和A3。其中,鉆速模型中的1/(1+C2h)是切削齒磨損對鉆速的影響,該影響在下文的鉆頭磨損模型中已經(jīng)體現(xiàn),故在鉆速模型中將這部分忽略。該模型是在楊格鉆速模型基礎(chǔ)上,綜合考慮鉆壓、轉(zhuǎn)速、鉆井液性能以及水力因素對鉆速的影響,并結(jié)合鮑格因等人的研究成果歸納建立[15]。

    本文中的鉆頭磨損主要考慮切削齒磨損,切削齒磨損的速度模型如下:

    式中:D1、D2為鉆壓影響系數(shù);Q1、Q2為轉(zhuǎn)速影響系數(shù);Af為地層研磨性系數(shù);C1為切削齒磨損減慢系數(shù)。相關(guān)系數(shù)的具體值通過查閱相關(guān)資料在下文的實驗部分給出。

    鉆頭轉(zhuǎn)速和鉆壓是影響鉆進效率和質(zhì)量的兩個重要因素,同時也是鉆進過程中易于控制的兩個變量。以鉆頭轉(zhuǎn)速N和鉆壓W為決策變量,綜合考慮機械鉆速和鉆頭磨損,建立多目標優(yōu)化模型,優(yōu)化問題可用下式的數(shù)學(xué)模型表示:

    回歸分析是用于研究自變量和因變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計學(xué)方法,利用孔口數(shù)據(jù)結(jié)合狀態(tài)觀測器估計的孔底信息,可以通過回歸分析求得機械鉆速模型簡化形式(式(21))中的系數(shù)A1、A2和A3。具體的步驟如下。

    (1) 收集數(shù)據(jù):收集的數(shù)據(jù)包括狀態(tài)觀測器觀測的孔底鉆速,孔口轉(zhuǎn)速和鉆壓。

    (2) 數(shù)據(jù)處理:使用均值濾波對初始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

    (3) 估計參數(shù):利用非線性多元回歸估計鉆速模型中的參數(shù)。

    (4) 檢驗?zāi)P停簩δP偷臄M合程度進行判斷,檢驗回歸模型是否合適,包括檢驗?zāi)P偷娘@著性和擬合程度等。

    上述優(yōu)化問題(式(23))提出了兩個優(yōu)化目標,需要利用有效的算法尋得最優(yōu)解。NSGA-II 算法在解決雙目標優(yōu)化問題時表現(xiàn)出良好的效果,已廣泛應(yīng)用于實際工程問題中,該方法適用于本文的研究。

    NSGA-II 主要克服了NSGA 算法的一些缺點。在NSGA-II 中,使用了快速非支配排序算法,針對多個優(yōu)化目標無法同時達到最優(yōu),將種群根據(jù)相應(yīng)的支配關(guān)系劃分為不同級別的Pareto 解,算法的目標是找到一組盡可能接近Pareto 最優(yōu)域的解,即對算法的收斂性有要求,同時要保證這組解的多樣性。NSGA-II同時采用精英保留策略,父代優(yōu)秀的個體被保留下來的概率大大增加。NSGA-II 算法采用擁擠度比較算子作為種群中個體間的比較標準,克服了NSGA 算法需要人為指定共享參數(shù)的缺陷。算法流程如下。

    (1)初始化種群:隨機生成一定數(shù)量的個體作為初始種群,這里的個體是一組機械鉆速和鉆頭磨損的值。

    (2)計算適應(yīng)度:對于每個個體,計算其在多個目標函數(shù)下的適應(yīng)度值。

    (3)非支配排序:根據(jù)個體之間的支配關(guān)系,將種群中的個體劃分為不同的等級,即非支配解、一級支配解、二級支配解等。

    (4)計算擁擠度:對于每個等級中的個體,計算其在目標空間中的擁擠度,即其周圍個體的密度。

    (5)選擇操作:根據(jù)非支配排序和擁擠度計算,選擇一定數(shù)量的個體作為下一代種群。

    (6)進化操作:通過交叉和變異等進化操作,生成新的個體,加入下一代種群中。

    (7)終止條件判斷:判斷是否滿足終止條件,如達到最大迭代次數(shù)或目標函數(shù)值達到一定精度等。

    (8)輸出結(jié)果:輸出最終的帕累托前沿解集。

    其中種群大小、迭代次數(shù)、交叉和變異的概率,根據(jù)實際問題進行設(shè)置。從得到的Pareto 解中,根據(jù)現(xiàn)場的實際情況和鉆進需求,挑選出滿意解作為鉆進參數(shù)的優(yōu)化值,為決策者在實際工程問題中提供有效參考。

    3 仿真分析與實驗

    為了驗證上述方法的有效性和可行性,基于狀態(tài)觀測器所獲得的數(shù)據(jù)進行仿真實驗,對相關(guān)鉆進參數(shù)進行優(yōu)化,上述算法基于Python 3.8 實現(xiàn)。

    3.1 回歸分析與優(yōu)化結(jié)果

    通過非線性多元回歸對機械鉆速模型式(18)進行擬合,所得的3 個參數(shù)值為A1=12.939 2,A2=8.447 9,A3=-0.327 7。通過回歸分析常用評價指標對結(jié)果進行分析見表1。

    表1 回歸分析評價參數(shù)Table 1 Regression analysis evaluation parameters

    均方誤差是觀測值與真值偏差的平方和與觀測次數(shù)的比值,均方誤差的值越小,說明預(yù)測模型描述實驗數(shù)據(jù)具有更好的精確度。平均絕對誤差能更好地反映預(yù)測值誤差的實際情況。R2介于0 到1 之間,可以理解為擬合程度的好壞,R2為0.988 1,可以認為模型能解釋98%的輸出變化。

    通過非線性多元回歸確定鉆速模型的系數(shù)后,利用機械鉆速模型得出的鉆速和狀態(tài)觀測器估計的孔底鉆速值對比如圖3 所示。機械鉆速模型計算的鉆速和狀態(tài)觀測器估計的鉆速相差較小,可認為非線性多元回歸擬合的鉆速方程效果較好,具有實用價值。

    圖3 計算鉆速與孔底估計鉆速對比Fig.3 Comparison between ROP calculated by ROP model and downhole ROP estimated by state observer

    鉆頭磨損方程中的相關(guān)系數(shù)可根據(jù)實際工況和所使用的鉆頭情況來確定[16]。D1=0.014 8,D2=6.38,Q1=1.5,Q2=6.53×10-5,C1=5,Af=0.002 28。優(yōu)化算法中的相關(guān)參數(shù)設(shè)置根據(jù)經(jīng)驗來確定,種群大小為100,進化代數(shù)為120,圖4-圖6 表示不同遺傳代數(shù)解的分布情況。

    圖4 未優(yōu)化時初始解的分布情況Fig.4 Distribution of initial solution without optimization

    圖5 循環(huán)次數(shù)為60 時解的分布情況Fig.5 Distribution of solution under 60 cycles

    圖6 優(yōu)化完成時解的分布情況Fig.6 Distribution of solutions under completed optimization

    從圖4-圖6 可以看出,初始時,種群散亂地分布在解的空間中,當種群進化到60 代時,種群個體已經(jīng)分布得較為均勻,當完成最終的進化時,種群個體均勻地分布在解空間中,獲得的Pareto 曲線較為平滑,最終解的分布情況證實了NSGA-II 算法的有效性,選取3 組Pareto 最優(yōu)解分析對比,見表2。

    表2 3 組Pareto 最優(yōu)解對比Table 2 Comparison of three sets of Pareto optimal solutions

    由表2 可知,當鉆速增大時,鉆頭磨損速度加快,可見兩者是相互制約的關(guān)系,一個目標性能的改善將引起另一個目標性能的降低。在實際煤礦鉆進的現(xiàn)場中,對鉆速有一定的要求,首先考慮滿足鉆速在一定的范圍內(nèi),然后去考慮鉆頭磨損速度,滿意解的選取還是需要根據(jù)現(xiàn)場的實際工況來確定。

    3.2 實測數(shù)據(jù)實驗分析

    為了進一步說明鉆柱狀態(tài)估計對優(yōu)化結(jié)果的提升,利用淮南某煤礦實測數(shù)據(jù)進行了實驗分析。所使用的數(shù)據(jù)為淮南顧北煤礦采集到的井下鉆進數(shù)據(jù),此時鉆進深度為18.75 m,所使用的鉆桿長度為0.75 m。在下文的實驗中,鉆頭磨損模型相關(guān)系數(shù)與上文中進行仿真數(shù)據(jù)使用一致,機械鉆速模型中的參數(shù)通過實測數(shù)據(jù)進行回歸擬合得到。文獻[17]僅利用孔口的實測數(shù)據(jù),未使用狀態(tài)觀測器獲取孔底信息,并利用NSGAII 算法進行仿真優(yōu)化。本文方法利用狀態(tài)觀測器估計的孔底信息,并使用NSGA-II 算法進行優(yōu)化。將兩種方法得到的結(jié)果同時與現(xiàn)場實際操作參數(shù)進行對比,并計算預(yù)計鉆速,實驗結(jié)果見表2 和表3。由于機械鉆速的增大,另一個優(yōu)化目標鉆頭磨損速度也會增大,表2 中優(yōu)化后的目標值選擇方案是保持鉆頭磨損速度變化較小,讓鉆速較大的增大,對比情況見表3。

    表3 實際煤礦鉆進數(shù)據(jù)與優(yōu)化后的數(shù)據(jù)對比Table 3 Comparison between actual coal mine drilling data and optimized data

    分析表3 可得出如下結(jié)論:使用文獻[17]中的方法,基于實測孔口數(shù)據(jù)進行優(yōu)化,優(yōu)化后的鉆速為22.64 mm/s,相比于實際采集數(shù)據(jù)中的鉆速19.68 mm/s,提升了15.04%;基于鉆柱狀態(tài)估計孔底信息進行優(yōu)化后,鉆速為26.07 mm/s,相比于實際采集的數(shù)據(jù)鉆速提升了32.47%。表明構(gòu)造狀態(tài)觀測器估計孔底信息,能讓優(yōu)化結(jié)果提升更高,證實了本文所提方法的有效性。

    4 結(jié)論

    a.分析了煤礦井下鉆進過程存在的優(yōu)化問題,綜合考慮機械鉆速模型和鉆頭磨損模型這兩個優(yōu)化目標,通過NSGA-II 算法求解優(yōu)化問題,實現(xiàn)了最優(yōu)鉆壓和轉(zhuǎn)速的匹配,用實測數(shù)據(jù)驗證了該方法的有效性。

    b.通過建立鉆柱動力學(xué)模型和設(shè)計全維狀態(tài)觀測器,建立了孔口-孔底鉆柱運動狀態(tài)映射關(guān)系,實現(xiàn)了孔底不可測量數(shù)據(jù)的估計。實驗結(jié)果表明,基于鉆柱狀態(tài)估計孔底信息進行優(yōu)化后的鉆速優(yōu)于僅利用孔口的實測數(shù)據(jù)優(yōu)化的鉆速。

    c.提出的鉆速模型計算鉆速與狀態(tài)觀測器估計孔底鉆速擬合程度好,鉆柱狀態(tài)估計對優(yōu)化結(jié)果的提升顯著,但還需要通過實踐驗證優(yōu)化結(jié)果的準確性。

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