【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及钻探，具体为一种钻探施工数据的采集设备。
技术介绍
1、钻探施工的主要目的是探测地下地质构造，采集样本和获取地下资源，包括石油、天然气、矿产和地下水。此外，钻探还帮助地质学家研究地质历史、预测资源分布、监测环境状况，以及在建筑施工前评估地下地质条件以确保基础安全。目前的钻探施工流程通常包括几个步骤：首先进行现场勘测和准备，确定钻探位置并进行场地清理和设备安装；接着根据钻探目标选择和安装合适的钻机(如旋转钻机、冲击钻机或振动钻机)，然后通过钻杆和钻头逐层穿透地层，在钻进过程中使用泥浆或其他冷却液来冷却钻头和携带钻屑。之后，根据具体目的采集岩芯样本进行分析或开采资源。整个过程中需要实时监控和测量，通过井下测量工具监控钻进深度、钻速和钻压等参数。在钻探完成后，进行钻孔封闭或修复，以便为后续施工做准备。
2、现有钻探技术虽然已广泛应用于多个领域，但主要依赖于机械手段和基础传感器来完成整个钻探流程，这种传统技术存在多个不足之处。首先，由于机械设备和基础传感器容易受到环境影响，测量精度和实时监测能力有限，难以准确、连续地跟踪和调整钻探过程。其次，钻探过程高度依赖人工操作，许多步骤需要操作员实时监控和手动调整，增加了人为错误的风险。此外，现有系统在数据采集和分析能力方面较为薄弱，无法对历史数据进行深入分析，也难以通过数据提供智能化的操作建议，影响了施工决策的效率和质量。最后，传统设备缺乏有效的故障预测机制，通常只能在发生问题后停机维修，导致较长的维修周期，降低了整体运营效率。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种钻探施工数据的采集设备，解决了现有技术存在精度和实时性不足、人工操作依赖度高、数据分析能力有限的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种钻探施工数据采集的设备，包括钻探钻杆和霍尔效应传感器，所述霍尔效应传感器设置在钻机的机架上，所述机架位于地表，所述钻探钻杆位于地下，所述霍尔效应传感器以环形或矩阵阵列设置；
3、所述钻探钻杆外表面嵌入设置有多个永磁铁，多个所述永磁铁间距为10cm，多个所述永磁铁的外表面均设置有耐磨涂层，所述耐磨涂层是由碳化硅材料制成。
4、优选的，所述钻探钻杆的上端螺纹套接有过渡连接杆。
5、优选的，所述钻探钻杆的下端连接有钻进钻头，所述钻进钻头的下端固定设置有钻头刀片。
6、一种钻探施工数据采集系统，包括数据采集层，所述数据采集层连接有边缘计算与ai层，所述边缘计算与ai层连接有用户互交与控制层，所述用户互交与控制层连接有云端存储与分析层；
7、所述数据采集层通过霍尔效应传感器采集数据，且霍尔效应传感器与数据接口连接，所述边缘计算与ai层包括数据处理模块和ai分析模块，所述用户交互与控制层包括hmi界面和控制系统，所述云端存储与分析层包括云端存储服务器和远程监控分析平台。
8、优选的，所述数据处理模块负责信号的预处理，包括滤波、去噪，所述ai分析模块将通过预设的机器学习模型分析处理后的数据，预测并识别异常。
9、优选的，所述hm i界面为提供实时数据和分析结果展示，供操作员监控并做出决策，所述控制系统用于接收和执行控制命令，调整钻探工序。
10、优选的，所述云端存储服务器为保存历史数据用于后续分析和模型训练，所述远程监控分析平台为进一步分析和策略优化，提高系统长期运行的效率。
11、本专利技术提供了一种钻探施工数据的采集设备。具备以下有益效果：
12、本专利技术提供了一种钻探施工数据的采集设备，本专利技术通过使用霍尔传感器使得系统能够实时、精确地监测地层信息，不易受环境变化影响，从而保证了测量的高精度和连续性，其次，通过边缘计算和ai算法的集成，大大减少了对人工操作的依赖，实时数据处理和智能分析不仅降低了人为错误的风险，还能自动调整钻探参数，提高施工的稳定性和效率，此外，借助于云端存储和分析平台，系统能对大量历史数据进行深入分析，提供智能化的操作建议和策略优化，为施工决策提供强有力的支持，最重要的是，本专利技术还具备故障预测功能，通过异常检测和提前预警，能够在问题发生前采取预防措施，减少停机时间和维护成本，显著提高整体的运营效率。
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1.一种钻探施工数据采集的设备，包括钻探钻杆(4)和霍尔效应传感器，其特征在于：所述霍尔效应传感器设置在钻机的机架上，所述机架位于地表，所述钻探钻杆(4)位于地下，所述霍尔效应传感器以环形或矩阵阵列设置；
2.根据权利要求1所述的一种钻探施工数据的采集设备，其特征在于：所述钻探钻杆(4)的上端螺纹套接有过渡连接杆(1)。
3.根据权利要求1所述的一种钻探施工数据的采集设备，其特征在于：所述钻探钻杆(4)的下端连接有钻进钻头(5)，所述钻进钻头(5)的下端固定设置有钻头刀片(3)。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种钻探施工数据采集系统，包括数据采集层，其特征在于：所述数据采集层连接有边缘计算与AI层，所述边缘计算与AI层连接有用户互交与控制层，所述用户互交与控制层连接有云端存储与分析层；
5.根据权利要求4所述的一种钻探施工数据采集系统，其特征在于：所述数据处理模块负责信号的预处理，包括滤波、去噪，所述AI分析模块将通过预设的机器学习模型分析处理后的数据，预测并识别异常。
6.根据权利要求4所述的一种钻探施工数据采
7.根据权利要求4所述的一种钻探施工数据采集系统，其特征在于：所述云端存储服务器为保存历史数据用于后续分析和模型训练，所述远程监控分析平台为进一步分析和策略优化。
...【技术特征摘要】
1.一种钻探施工数据采集的设备，包括钻探钻杆(4)和霍尔效应传感器，其特征在于：所述霍尔效应传感器设置在钻机的机架上，所述机架位于地表，所述钻探钻杆(4)位于地下，所述霍尔效应传感器以环形或矩阵阵列设置；
2.根据权利要求1所述的一种钻探施工数据的采集设备，其特征在于：所述钻探钻杆(4)的上端螺纹套接有过渡连接杆(1)。
3.根据权利要求1所述的一种钻探施工数据的采集设备，其特征在于：所述钻探钻杆(4)的下端连接有钻进钻头(5)，所述钻进钻头(5)的下端固定设置有钻头刀片(3)。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种钻探施工数据采集系统，包括数据采集层，其特征在于：所述数据采集层连接有边缘计算与ai层，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：万楚之，迟金学，孔翔生，张磊，徐莉丽，苏海元，袁欢，金远江，赵永杰，关辉，刘学，杨杰，万宏宇，
申请(专利权)人：重庆市南江勘测设计有限公司，
类型：发明
国别省市：
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