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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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