基于钻进参数的层状岩体岩层界面识别研究

摘要

在采矿工程中，钻爆法是一种广泛应用的开挖技术，岩体的结构面直接影响着爆破应力波的传播和衰减，准确高效的岩层界面位置获取对钻爆法作业效率和安全开展具有重要意义。依托自主研发的室内数字钻进试验平台，对分层类岩石试件进行切削钻孔试验，获取钻进工作参数和振动响应信号，基于GA-K-means算法建立以层状岩体界面识别为目标的预测模型，并采用CH指数作为适应度指标，提升模型全局搜索能力。通过对比分析，钻进振动响应和钻进工作参数的累计误差最小分别2.02 mm和6.08 mm,前者较后者对岩层变化更为敏感，岩层界面识别效果更好。钻进参数因钻头破岩不均易产生较大偏差，振动响应信号受岩层强度变化影响显著，预测界面位置位于实际界面之前，揭示了其超前预测潜力。提出了一种基于特征加权和聚类分析的方法，以提高岩层界面识别的准确性和效率，与K-means算法相比，GA-K-means算法识别精度提升了31%以上。结果表明：GA-K-means岩层界面识别模型能够有效地从复杂钻进参数中提取出关键岩层信息，为地质勘探提供重要参考。

关键词

钻进参数 / 层状岩体 / 界面识别 / K-means算法 / 遗传算法

基金资助

国家自然科学基金资助项目(No.51974187)基于细观特征的岩石冲击破碎能量耗散机理研究