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申请/专利权人：四川诺克钻探机械有限公司

摘要：本发明公开了一种钻探作业中采用自动化控制的方法及装置，具体涉及钻探作业自动化控制领域，本发明通过结合深度Q学习设计状态空间、动作空间和回报函数，以确保模型能够学习到有效的钻井策略，能够优化钻井操作，提高效率，减少钻头磨损和总体成本；并在排除卡钻控制中，利用机器学习算法进行卡钻风险评估，能够对卡钻控制进行风险预测，提高钻探作业的自动化。

主权项：1.一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据采集；S2.根据采集的数据，通过系统终端分别进行钻进控制、下钻控制、起钻控制、扩孔划孔控制和排除卡钻控制；所述钻进控制具体包括以下子步骤：S201.定义状态空间和动作空间，所述状态空间表示DQN模型的输入，所述状态空间至少包括钻头位置、钻头转速、轴向力、进给速度、泥浆流量、地层硬度和钻头磨损，所述动作空间至少包括转速控制、轴向力控制和钻头更换；其中，在钻进过程中，根据地层特性的不同对所述轴向力进行调整，所述地层特性包括硬度、破碎程度；S202.通过定义回报函数评估每个动作的效果；利用均方误差评估预测Q值与目标Q值的差异，对于每个训练步骤，使用以下损失函数更新网络： 其中，所述Lθ表示损失函数，所述θ表示神经网络参数，所述表示对训练数据进行取平均或期望，所述r表示即时回报，及在状态s采取动作A时的即时回报，所述γ表示折扣因子，所述γ的取值介于0和1之间，所述maxa'Qs',a'；θ-表示在新状态s'下，所有可能动作a'的Q值的最大值，所述θ-表示目标网络的参数，所述θ表示当前神经网络的参数，所述s表示当前状态空间，所述a表示当前状态s下采取的动作，所述s'表示执行动作a后的下一个状态，所述a'表示新状态s'下的动作；S203.通过训练好的模型实时调整钻进参数，选择最优动作作为输出；所述S2中，下钻控制具体为：通过闭环控制将钻具送至预定深度，其实现流程如下：dnew＝dcurrent+v·Δt；其中，所述dnew表示钻具新的深度位置，所述dcurrent表示钻具当前的深度位置，所述υ表示下进给速度度，所述Δt表示时间间隔；所述S2中，起钻控制具体为：通过图像处理和特征识别监测钻杆状态，并提取钻杆；所述S2中，排除卡钻控制具体包括以下子步骤：S211.监测钻头的运动状态和钻进参数，所述钻进参数包括进给速度、钻头转速、轴向力、扭矩、泵压、泥浆流量、地层可钻性信息；S212.提取特征，通过随机森林算法分析特征并预测卡钻风险；所述S212具体还包括以下子步骤：S2121.通过决策树构建模型，对每棵树分别使用随机选择的特征子集进行训练；S2122.对每棵树使用信息增益作为分裂标准对决策树进行训练，其中，所述信息增益的计算流程如下： 其中，所述IGDp,f表示信息增益，所述I表示不纯度度量，所述Dp表示父节点，所述Dj表示第j个子节点的数据集，所述Nj表示第j个子节点的样本数，所述N表示父节点的样本数；S2123.每棵树给出一个预测结果，随机森林模型的最终输出所有决策树输出的平均值或多数票；在钻进控制后，还包括步骤S204：外部控制终端的实现控制模块弹出提示，告知操作员执行取芯操作。

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