【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及钻探作业自动化控制领域，具体是一种钻探作业中采用自动化控制的方法及装置。
技术介绍
1、钻探作业中的钻井钻具控制指的是在钻井过程中对钻具（包括钻杆、钻头、下钻工具组装等)的精确操控和管理。这种控制主要涉及调整和优化钻井操作的各种参数，以提高钻井效率、确保作业安全，并最大程度地减少钻井成本。
2、现有的钻孔作业的好坏，主要由操作人员的经验来决定，而且容易出现偏差。野外施工管理难度大，钻工劳动强度高，行业普片是采用手动操作的方式进行钻孔作业，每个工序都需要操作人来进行判定及操作。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于自动化现有的钻井控制，结合人工智能算法，对钻探作业中所涉及的参数数据进行自动化处理，解决控制偏差、管理难度大等问题。
2、其中，一种钻探作业中采用自动化控制的方法，包括以下步骤：
3、s1. 数据采集；
4、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；
5、所述钻进控制具体包括以下子步骤：
6、s201. 定义状态空间和动作空间，其中，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；
7、s202. 通过定义回报函数评估每个动作的效果；
8、利用均方误差评估预测q值与目标q值的差异
9、；
10、其中，所述表示损失函数，所述表示神经网络参数，所述表示对训练数据进行取平均或期望，所述表示即时回报，及在状态采取动作时的即时回报，所述表示折扣因子，所述的取值介于0和1之间，所述表示在新状态下，所有可能动作 的q值的最大值，所述表示目标网络的参数，所述表示当前神经网络的参数，所述表示当前状态空间，所述表示当前状态下采取的动作，所述表示执行动作后的下一个状态，所述表示新状态下的动作；
11、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。
12、进一步的，所述步骤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：
13、；
14、其中，所述表示钻具新的深度位置，所述表示钻具当前的深度位置，所述表示下进给速度度，所述表示时间间隔。
15、进一步的，所述步骤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。
16、进一步的，所述步骤s2中，排除卡钻控制具体包括以下子步骤：
17、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、泥浆流量和地层可钻性信息；
18、s212. 提取特征，通过随机森林算法分析特征并预测卡钻风险。
19、进一步的，所述步骤s212具体还包括以下子步骤：
20、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；
21、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：
22、 ；
23、其中，所述表示信息增益，所述表示不纯度度量，所述表示父节点，所述表示第个子节点的数据集，所述表示第个子节点的样本数，所述表示父节点的样本数；
24、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。
25、进一步的，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。
26、一种钻探作业中采用自动化控制的装置，包括：
27、外部控制终端，用于启闭钻进控制、下钻控制、起钻控制、扩孔/划孔控制和排除卡钻控制，并显示控制数据；
28、内部控制系统，用于根据采集的参数数据输出对应数据结果至外部控制终端，
29、其中，所述外部控制终端包括：
30、钻进控制启闭模块，用于对钻进控制进行启闭；
31、下钻控制启闭模块，用于对下钻控制进行启闭；
32、起钻控制启闭模块，用于对起钻控制进行启闭；
33、扩孔/划孔控制启闭模块，用于对扩孔/划孔控制进行启闭；
34、排除卡钻控制启闭模块，用于对排除卡钻进行启闭；
35、显示控制模块，用于对当前钻探作业数据进行显示；
36、所述内部控制系统包括：
37、钻进控制单元，用于通过dqn模型对钻井环境中的钻进控制进行优化；
38、下钻控制单元，用于自动检测并调整钻杆的角度和位置；
39、起钻控制单元，用于通过图像处理和特征识别监测钻杆状态；
40、排除卡钻控制单元，用于通过随机森林算法分析特征并预测卡钻风险。
41、进一步的，所述钻进控制单元包括：
42、状态空间和动作空间定义子单元，用于定义状态空间和动作空间，其中，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、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；
43、回报函数定义子单元，用于通过定义回报函数评估每个动作的效果；
44、模型训练子单元，用于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：
45、；
46、其中，所述表示损失函数，所述表示神经网络参数，所述表示对训练数据进行取平均或期望，所述表示即时回报，及在状态采取动作时的即时回报，所述表示折扣因子，所述的取值介于0和1之间，所述表示在新状态下，所有可能动作 的q值的最大值，所述表示目标网络的参数，所述表示当前神经网络的参数，所述表示当前状态空间，所述表示当前状态下采取的动作，所述表示执行动作后的下一个状态，所述表示新状态下的动作；
47、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。
48、进一步的，所述排除卡钻控制单元包括：
49、参数状态采集子单元，用于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、地层可钻性信息；
50、模型构建子单元，用于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；
51、模型训练子单元，用于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：
52、；
53、其中，所述表示信息增益，所述表示不纯度度量，所述表示父节点，所述表示第个子节点的数据集，所述表示第个子节点的样本数，所述表示父节点的样本数；...
【技术保护点】
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：
2.如权利要求1所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，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：
3.如权利要求1所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，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。
4.如权利要求1所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，所述S2中，排除卡钻控制具体包括以下子步骤：
5.如权利要求4所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，所述S212具体还包括以下子步骤：
6.如权利要求1所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，在钻进控制后，还包括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。
7.一种钻探作业中采用自动化控制的装置，该装置基于权利要求1-6中任一项所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法来实现，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的
9.如权利要求7所述的一种钻探作业中采用自动化控制的装置，其特征在于，所述排除卡钻控制单元包括：
...【技术特征摘要】
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：
2.如权利要求1所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，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：
3.如权利要求1所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，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。
4.如权利要求1所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其特征在于，所述s2中，排除卡钻控制具体包括以下子步骤：
5.如权利要求4所述的一种钻探作业中采用自动化控制的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘斐珂，蔡平基，王沭泓，张军军，张国锐，
申请(专利权)人：四川诺克钻探机械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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