CN111176113A - 一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及地下工程及塌方抢险救援领域，具体公开了一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，以长短时记忆神经网络代替人工实现了自动根据监测数据判断钻机所处状态，并实时提出优化方案；现场试验前利用离散元方法进行数值模拟，避免了现场试验地质情况复杂、试验成本高、数据分析困难的缺点；建模过程中采用控制变量的方法分析单一变量对钻具受力的影响，更准确的总结该状况下的钻具曲线变化特征；本发明能够用于钻机钻进的全周期中，当现场曲线的发展趋势与标准线偏差较大时，自动判断选择优化方案，使得外钻筒扭矩曲线的变化朝着制定的目标发展，在充分发挥大口径钻机的救援效率同时，同时避免“卡钻”问题的发生，使得救援过程流畅。

Description

一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法
技术领域
本发明涉及地下工程及塌方抢险救援领域，尤其涉及一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法。
背景技术
随着国家经济的快速发展，地下工程(如公路隧道、铁路隧道、城市地铁等)以其不占用土地资源的巨大优势，在我国的应用越来越广泛。由于隧道地下作业存在不确定性，塌方灾害常有发生。一旦发生塌方，开展受困于隧道内人员的快速营救是救险工作的首要任务。
大口径钻机救援法是较为先进的机械救援方法，此方法利用钻机穿透塌方体，抽出钻具内管后形成逃生通道。相比传统的坍方救援方法(小导坑法、侧壁导坑法)具有成孔快速、安全，且对周围塌方体扰动小的优点。但由于目前使用经验不足，救援过程中出现的钻机“卡钻”问题影响了逃生通道的打通，甚至造成救援失败。目前避免该问题发生主要通过人工观察钻机数据监测系统监测到的钻具各部分受力曲线凭经验推断可能遇到问题，进行受力优化控制的方法，但此方法具有准确率低且决策时间长，给钻具钻进方法调整带来滞后性的缺点。
长短时记忆神经网络(Long short-term memory neural network,LSTM)是机器学习中的一种模型，尤其擅长处理时间序列数据；LSTM通过程序和算法自动学习并进行优化，同时，需要一定数量的样本数据来构建过往经验“知识”。
因此，如能提供一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，则可为科学优化钻具使用方法提供指导，有效避免卡钻问题的发生。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，可为科学优化钻具使用方法提供指导，有效避免卡钻问题的发生。
本发明提供了一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，包括以下步骤：
步骤一，制定一条外钻筒钻进过程所受扭矩的标准线；
步骤二，采用离散元方法对钻具钻进不同塌方体进行数值模拟，对比标准线得到异常情况下钻具受力曲线的特征并对应提出优化方案，优化方案包括保持现状、提升速度、降低速度、采用螺旋钻头+外钻筒钻进、采用DTH潜孔锤+外钻简钻进及采用DTH潜孔锤伸缩钻头+外钻简钻进；
步骤三，根据现场试验中大口径钻机自带的数据采集系统监测曲线的特征选择解决方案，通过观察曲线变化对优化方案进行验证；
步骤四，构建基于LSTM的优化控制模型，处理数值模拟和现场试验所得数据并作为样本对优化控制模型进行训练；
步骤五，将救援过程中钻机数据采集系统监测的数据输入优化控制模型，实时输出对应的优化方案。
进一步，所述的步骤一中，外钻筒钻进过程所受扭矩的标准线为：
Figure BDA0002350277440000021
其中，M为外钻筒钻进过程所受的标准扭矩值，Mmax为钻机所提供的最大扭矩值，M1为保留动力值，Xa为钻进的目标位移值，X为实际钻进位移值。
进一步，所述的步骤二中，数值模拟过程中采用控制变量法对塌方体和钻具进行建模并输出钻具的各部分的受力曲线；受力曲线包括外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻进速度，变量为塌方体类型、钻头类型、钻进速度；根据曲线结果总结各种工况下钻具的受力曲线特征，并提出优化方案使得曲线按标准线发展。
进一步，所述的步骤三中，通过钻机自带的MWD数据采集监测系统对外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻具的钻进速度进行监测。
进一步，所述的步骤四中，基于LSTM的优化控制模型包括输入层、隐藏层和输出层；输入层的输入特征分别为外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻进速度，输出层输出优化方案；隐藏层加入了门结构，即输入门、遗忘门和输出门，遗忘门和输入门控制单元状态C，遗忘门决定上一时刻的单元状态Ct-1有多少保留到当前时刻的单元状态Ct，输入门决定了当前时刻的输入Xt有多少保存到当前时刻的单元状态Ct，输出门控制单元状态Ct有多少输出到当前时刻的输出ht。
进一步，所述的步骤四中，优化控制模型训练过程包括如下步骤：
步骤4.1：计算输入门的值it：
it＝σ(WxiXt+Whiht-1+WciCt-1+bi)；
其中，Xt为当前时刻的输入，ht-1为上一时刻的输出，Ct-1为上一时刻的单元状态，Wi为输入门的权重矩阵，bi为输入门的偏置项，σ为sigmoid激活函数；
步骤4.2：计算遗忘门的值ft：
ft＝σ(WxfXt+Whfht-1+WcfCt-1+bf)；
其中，Wf为遗忘门的权重矩阵，bf是遗忘门的偏置项；
步骤4.3：计算单元状态的值Ct：
Ct＝ftCt-1+ittanh(WxcXt+Whcht-1+bc)；
其中，Wc为单元状态的权重矩阵，bf是单元状态的偏置项，tanh是双曲正切激活函数；
步骤4.4：计算输出门的值ot：
ot＝σ(WxoXt+Whoht-1+WcoCt+bo)；
其中，Wo为输出门的权重矩阵，bo是输出门的偏置项；
步骤4.5：计算LSTM单元的值ht：
ht＝ottanh(Ct)；
步骤4.6：计算全连接层at的值：
at＝ot(Whyht+by)；
其中，Wy为LSTM层与全连接层的权重矩阵，by是偏置项；
步骤4.7：计算Softmax层处理后输出值；
Figure BDA0002350277440000041
其中，
Figure BDA0002350277440000042
代表在t时刻应用第k种解决方案的概率。
进一步，所述的步骤五中，将在救援过程中将前一段时间的监测数据输入到训练好的优化控制模型，输出计算结果，根据结果进行受力优化控制。
与现有技术相比，本发明具有以下有益技术效果：
本发明的一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，实现了自动根据监测数据判断钻机所处状态，实时提出优化方案；现场试验前利用离散元方法进行数值模拟，避免了现场试验地质情况复杂、试验成本高、数据分析困难的缺点；建模过程中采用控制变量的方法分析单一变量对钻具受力的影响，更准确的总结该状况下的钻具曲线变化特征；本发明能够用于钻机钻进的全周期中，当现场曲线的发展趋势与标准线偏差较大时，自动判断选择优化方案，使得外钻筒扭矩曲线的变化朝着制定的目标发展，在充分发挥大口径钻机的救援效率同时，同时避免“卡钻”问题的发生，使得救援过程流畅。
附图说明
图1为本发明工作流程图；
图2为本发明外钻筒扭矩标准线图；
图3为本发明长短时记忆神经网络结构图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图1至图3所示：本实施例提供了一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，包括以下步骤：
步骤一，制定一条外钻筒钻进过程所受扭矩的标准线；
步骤二，采用离散元方法对钻具钻进不同塌方体进行数值模拟，对比标准线得到异常情况下钻具受力曲线的特征并对应提出优化方案，优化方案包括保持现状、提升速度、降低速度、采用螺旋钻头+外钻筒钻进、采用DTH潜孔锤+外钻简钻进及采用DTH潜孔锤伸缩钻头+外钻简钻进(“+”表示二者相结合)；
步骤三，根据现场试验中大口径钻机自带的数据采集系统监测曲线的特征选择解决方案，通过观察曲线变化对优化方案进行验证；
步骤四，构建基于LSTM的优化控制模型，处理数值模拟和现场试验所得数据并作为样本对优化控制模型进行训练；
步骤五，将救援过程中钻机数据采集系统监测的数据输入优化控制模型，实时输出对应的优化方案。
所述的步骤一中，将钻机钻进过程发生的“卡钻”事故转化为外钻筒钻动所需的扭矩大于钻机提供的最大扭矩，所以需要结合钻进的目标位移Xa和钻机所提供的最大扭矩Mmax制定一条外钻筒扭矩的标准线，如图1所示；理想状态下，扭矩与钻进位移呈正比，即在钻进到目标位移时，外钻筒所受扭矩达到钻机所提供的最大扭矩，但实际中，外钻筒所受扭矩是不断波动的，为避免在达到目标位移之前卡钻，需要保留一定的动力M1，那么钻进位移为X时的标准扭矩值M为，外钻筒钻进过程所受扭矩的标准线为：
Figure BDA0002350277440000061
其中，M为外钻筒钻进过程所受的标准扭矩值，Mmax为钻机所提供的最大扭矩值，M1为保留动力值，Xa为钻进的目标位移值，X为实际钻进位移值。
所述的步骤二中，数值模拟过程中采用控制变量法对塌方体和钻具进行建模并输出钻具的各部分的受力曲线；受力曲线包括外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻进速度，变量为塌方体类型、钻头类型、钻进速度；根据曲线结果总结各种工况下钻具的受力曲线特征，并提出优化方案使得曲线按标准线发展。
具体而言，当钻具受力曲线按标准线发展时，采用保持现状的优化方案；当钻具钻进塌方体较为松散的部分(或者空腔)时，外钻简扭矩增加的速率会显著降低，为充分的利用钻机的潜能，应该采用提升速度的方案；外钻筒扭矩增长速率过快时，应根据DTH潜孔锤受力与外钻筒扭矩曲线相结合，来判断外钻筒扭矩增长过快的原因是否为钻进速度并决定选用降低速度的方案；由于隧道塌方周边士体或岩体的复杂性，大口径钻机钻进过程中应针对所遭遇到的岩体条件更换不同钻头使钻机适合各种塌方体粒径、各种复杂地质条件下隧道塌方救援：当塌方体为砂土、黄土和粘土时，采用外钻筒+螺旋钻头的钻进方案；当塌方体为碎石士(碎石粒径最大不超过60cm)时，采用DTH潜孔锤+外钻简的钻进方案；当塌方体主要为碎石(粒径超过60cm)时，采用DTH潜孔锤伸缩钻头+外钻简的钻进方案。
所述的步骤三中，通过钻机自带的MWD数据采集监测系统对外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻具的钻进速度进行监测。
所述的步骤四中，数据的类型为时间序列数据，基于LSTM的优化控制模型包括输入层、隐藏层和输出层；输入层的输入特征分别为外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻进速度，输出层输出优化方案；相对传统循环神经网络的隐藏层，长短时记忆循环神经网络的隐藏层加入了门结构，即输入门、遗忘门和输出门，遗忘门和输入门控制单元状态C，遗忘门决定上一时刻的单元状态Ct-1有多少保留到当前时刻的单元状态Ct，输入门决定了当前时刻的输入Xt有多少保存到当前时刻的单元状态Ct，输出门控制单元状态Ct有多少输出到当前时刻的输出ht。门结构使得神经网络可以有选择性地控制输入信息进入单元状态，这样在有效防止梯度消失或爆炸的同时，也使单元状态存储的记忆更加精确。
所述的步骤四中，优化控制模型训练过程(即长短时记忆循环神经网络优化更新)包括如下步骤：
步骤4.1：计算输入门的值it：
it＝σ(WxiXt+Whiht-1+WciCt-1+bi)；
其中，Xt为当前时刻的输入，ht-1为上一时刻的输出，Ct-1为上一时刻的单元状态，Wi为输入门的权重矩阵，bi为输入门的偏置项，σ为sigmoid激活函数；
步骤4.2：计算遗忘门的值ft：
ft＝σ(WxfXt+Whfht-1+WcfCt-1+bf)；
其中，Wf为遗忘门的权重矩阵，bf是遗忘门的偏置项；
步骤4.3：计算单元状态的值Ct：
Ct＝ftCt-1+ittanh(WxcXt+Whcht-1+bc)；
其中，Wc为单元状态的权重矩阵，bf是单元状态的偏置项，tanh是双曲正切激活函数；
步骤4.4：计算输出门的值ot：
ot＝σ(WxoXt+Whoht-1+WcoCt+bo)；
其中，Wo为输出门的权重矩阵，bo是输出门的偏置项；
步骤4.5：计算LSTM单元的值ht：
ht＝ottanh(Ct)；
步骤4.6：计算全连接层at的值：
at＝ot(Whyht+by)；
其中，Wy为LSTM层与全连接层的权重矩阵，by是偏置项；
步骤4.7：计算Softmax层处理后输出值；
Figure BDA0002350277440000081
其中，
Figure BDA0002350277440000082
代表在t时刻应用第k种解决方案的概率。
所述的步骤五中，将在救援过程中将前一段时间的监测数据输入到训练好的优化控制模型，输出计算结果，根据结果进行受力优化控制。
由此可见，本控制方法以长短时记忆神经网络代替人工实现了自动根据监测数据判断钻机所处状态，并实时提出优化方案；现场试验前利用离散元方法进行数值模拟，避免了现场试验地质情况复杂、试验成本高、数据分析困难的缺点。建模过程中采用控制变量的方法分析单一变量对钻具受力的影响，更准确的总结该状况下的钻具曲线变化特征；本方法能够用于钻机钻进的全周期中，当现场曲线的发展趋势与标准线偏差较大时，自动判断选择优化方案，使得外钻筒扭矩曲线的变化朝着制定的目标发展，在充分发挥大口径钻机的救援效率同时，同时避免“卡钻”问题的发生，使得救援过程流畅。
最后说明的是，本文应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想，在不脱离本发明原理的情况下，还可对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，制定一条外钻筒钻进过程所受扭矩的标准线；
步骤二，采用离散元方法对钻具钻进不同塌方体进行数值模拟，对比标准线得到异常情况下钻具受力曲线的特征并对应提出优化方案，优化方案包括保持现状、提升速度、降低速度、采用螺旋钻头+外钻筒钻进、采用DTH潜孔锤+外钻简钻进及采用DTH潜孔锤伸缩钻头+外钻简钻进；
步骤三，根据现场试验中大口径钻机自带的数据采集系统监测曲线的特征选择解决方案，通过观察曲线变化对优化方案进行验证；
步骤四，构建基于LSTM的优化控制模型，处理数值模拟和现场试验所得数据并作为样本对优化控制模型进行训练；
步骤五，将救援过程中钻机数据采集系统监测的数据输入优化控制模型，实时输出对应的优化方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，其特征在于，所述的步骤一中，外钻筒钻进过程所受扭矩的标准线为：
Figure FDA0002350277430000011
其中，M为外钻筒钻进过程所受的标准扭矩值，Mmax为钻机所提供的最大扭矩值，M1为保留动力值，Xa为钻进的目标位移值，X为实际钻进位移值。
3.根据权利要求2所述的一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，其特征在于，所述的步骤二中，数值模拟过程中采用控制变量法对塌方体和钻具进行建模并输出钻具的各部分的受力曲线；受力曲线包括外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻进速度，变量为塌方体类型、钻头类型、钻进速度；根据曲线结果总结各种工况下钻具的受力曲线特征，并提出优化方案使得曲线按标准线发展。
4.根据权利要求3所述的一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，其特征在于，所述的步骤三中，通过钻机自带的MWD数据采集监测系统对外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻具的钻进速度进行监测。
5.根据权利要求4所述的一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，其特征在于，所述的步骤四中，基于LSTM的优化控制模型包括输入层、隐藏层和输出层；输入层的输入特征分别为外钻筒和DTH潜孔锤钻头所受的扭矩和阻力以及钻进速度，输出层输出优化方案；隐藏层加入了门结构，即输入门、遗忘门和输出门，遗忘门和输入门控制单元状态C，遗忘门决定上一时刻的单元状态Ct-1有多少保留到当前时刻的单元状态Ct，输入门决定了当前时刻的输入Xt有多少保存到当前时刻的单元状态Ct，输出门控制单元状态Ct有多少输出到当前时刻的输出ht。
6.根据权利要求5所述的一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，其特征在于，所述的步骤四中，优化控制模型训练过程包括如下步骤：
步骤4.1：计算输入门的值it：
it＝σ(WxiXt+Whiht-1+WciCt-1+bi)；
其中，Xt为当前时刻的输入，ht-1为上一时刻的输出,Ct-1为上一时刻的单元状态，Wi为输入门的权重矩阵，bi为输入门的偏置项，σ为sigmoid激活函数；
步骤4.2：计算遗忘门的值ft：
ft＝σ(WxfXt+Whfht-1+WcfCt-1+bf)；
其中，Wf为遗忘门的权重矩阵，bf是遗忘门的偏置项；
步骤4.3：计算单元状态的值Ct：
Ct＝ftCt-1+ittanh(WxcXt+Whcht-1+bc)；
其中，Wc为单元状态的权重矩阵，bf是单元状态的偏置项，tanh是双曲正切激活函数；
步骤4.4：计算输出门的值Ot：
ot＝σ(WxoXt+Whoht-1+WcoCt+bo)；
其中，Wo为输出门的权重矩阵，bo是输出门的偏置项；
步骤4.5：计算LSTM单元的值ht：
ht＝ottanh(Ct)；
步骤4.6：计算全连接层at的值：
at＝ot(Whyht+by)；
其中，Wy为LSTM层与全连接层的权重矩阵，by是偏置项；
步骤4.7：计算Softmax层处理后输出值；
Figure FDA0002350277430000031
其中，
Figure FDA0002350277430000032
代表在t时刻应用第k种解决方案的概率。
7.根据权利要求6所述的一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，其特征在于，所述的步骤五中，将在救援过程中将前一段时间的监测数据输入到训练好的优化控制模型，输出计算结果，根据结果进行受力优化控制。
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