CN111855961B - 一种岩体钻进质量检测方法、钻机、服务器、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种岩体钻进质量检测方法、钻机、服务器、存储介质，方法包括：获取岩体特征指标的计算模型，计算模型用于表示岩体特征指标与岩体特征参数的关系，岩体特征参数至少包括：岩体完整性指数、钻杆速度参数、扭转振动角加速度以及钻进比能，所述钻杆速度参数为钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度中任意一个参数或任意多个参数组合；将待测岩体的岩体特征参数代入计算模型中得到待测岩体的岩体特征指标，其中，待测岩体的岩体特征指标或岩体特征指标的评分值越大，待测岩体的完整度越高。本发明通过上述方法提供了一种全新的技术手段来实现岩体质量检测，更加便捷地得到岩体质量评估结果。
Description
技术领域
本发明属于岩体检测技术领域，具体涉及一种岩体钻进质量检测方法、钻机、服务器、存储介质。
背景技术
随着矿山开采深度的不断增加，导致深部岩体质量发生明显变化，其所带来的如冲击地压等灾害事故也日渐增加，要实现对深部开采环境中地压灾害的预控制，需要充分了解地下岩体质量分级，确保不同等级岩体得到有效、合理的支护，减少深部灾害事故的发生，以保证生产安全、稳定增产和提高企业效益。
目前，用于评价岩体的完整性，并对岩体质量分级常用的方法之一为岩石质量指标RQD法，它以每次进尺中等于或大于10cm的柱状岩芯的累计长度为指标对岩体进行分级，从岩芯的获取到RQD值的评判，需要花费大量时间、金钱和人力，造成有效资源浪费。
发明内容
本发明的目的是提供一种全新的技术手段用于鉴别岩体质量，能够快速、准确地获取到岩体的质量评估结果。
一方面，本发明提供一种岩体钻进质量检测方法，包括如下步骤：
获取岩体特征指标的计算模型，所述计算模型用于表示岩体特征指标与岩体特征参数的关系，所述岩体特征参数至少包括：岩体完整性指数、钻杆速度参数、扭转振动角加速度以及钻进比能，所述钻杆速度参数为钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度中任意一个参数或任意多个参数组合；
获取待测岩体的岩体特征参数；
将待测岩体的岩体特征参数代入所述计算模型中得到待测岩体的岩体特征指标，其中，所述岩体特征指标或岩体特征指标的评分值用于对待测岩体进行质量评估，所述岩体特征指标的评分值正比于岩体特征指标与最大岩体特征指标的比值；
其中，待测岩体的岩体特征指标或岩体特征指标的评分值越大，待测岩体的完整度越高。
其中，所述岩体特征指标的评分值按照如下公式计算：
式中，H表示岩体特征指标的评分值，h表示岩体特征指标，hmax表示预设的最大岩体特征指标。
其中，所述方法还包括：基于待测岩体的所述岩体特征指标或岩体特征指标的评分值获取质量评估结果。
其中，所述岩体特征指标的评分值与岩体质量等级的关系如下表所示：
| H | H | H | H | H | |
| 评分值 | 100～80 | 80～60 | 60～40 | 40～20 | 20～0 |
| 分级 | I | II | III | IV | V |
| 质量 | 完整 | 较完整 | 较破碎 | 破碎 | 极破碎 |
其中，分级表示岩体质量所属的级别。
其中，所述岩体特征指标的计算模型是基于采集的不同岩石的岩体特征参数进行非线性的最小二乘多项式拟合构建出所述岩体特征指标的计算模型，拟合后的多项式为所述岩体特征指标的计算模型，岩体完整性指数、钻杆速度参数、扭转振动角加速度以及钻进比能分别为多项式的变量；
若所述钻杆速度参数包括：钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度，所述多项式如下：
式中，岩体完整性指数Kv、钻杆横向振动速度vtr、钻杆横向振动加速度atr、钻杆纵向振动速度vz、钻杆纵向振动加速度az、钻杆扭转振动角加速度β及钻进比能E(s)分别为多项式f(x)中的变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7，a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7分别为变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7的系数，i，j，k，l，m，r，i′分别为变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7的指数。
其中，所述岩体完整性指数按照如下公式计算：
式中，Kv表示岩体完整性指数，Vp为钻机钻入岩石进尺等于或大于10cm产生的波形中的岩体纵波速度，
表示钻机每次钻入岩石进尺等于或大于10cm产生的波形中岩体纵波速度的平均值，
n2表示进尺总次数，Vpi表示钻机钻入岩石第i次进尺等于或大于10cm产生的波形中岩体纵波速度。
其中，所述钻杆横向振动速度和加速度按照如下公式计算：
Fv＝20fS′
式中，Y为钻杆微元振动半径，与横向振动位移x、时间t有关的参量；ω为角频率；p为固有振动频率；Fv为钻杆端部对岩石的正压力(响应力)；S′为钻头刀翼与岩石的接触面积；f为所切削岩石的坚固性系数；EI为钻杆弯曲刚度；m为单位长度钻杆材料在空气中的平均质量；T为钻杆横截面积；B，S分别为钻头切削宽度和切削深度，与钻头形状及钻机动力条件有关；α为钻具系统中心轴线与水平面夹角。
EI，S′，p，m，T，B，S对特定钻杆而言均为常量，因此钻杆横向振动半径Y可简写为Y＝Ftr(x，t，f)的形式，其中Ftr是与横向振动位移x、时间t、岩石的坚固性系数f有关的参量，令Y分别对t求1次和2次偏导即求钻杆横向振动速度及加速度：
其中，所述钻杆纵向振动速度和加速度按照如下公式计算：
式中，Fv(x，t，f)为响应力任意时刻t在钻杆x位置处任意微元dx的作用力，依赖于x，t及f，u(x，t)为dx的纵向位移。故钻杆纵向振动速度及加速度为：
其中，所述钻杆扭转振动角加速度按照如下公式计算：
式中，β为扭转振动角加速度；
为钻杆x处微元dx在任意时刻t的反扭距；Ip为微元段的极惯性矩，常量。
其中，所述钻进比能按照如下公式计算：
Pf＝πDbμsKsFeV转
式中，E(s)为钻进比能；Pf为钻进过程中单位时间内钻头破碎岩石所做的功，是孔深S的函数；Db为钻头外直径，当为金刚石钻头钻进时，为内、外直径之均值，当为破坏式钻进时则为钻头外径之半；Di为钻头内直径，当为破坏钻进时，Di＝0；μs为钻头与岩石之间的侧向摩擦因数；Ks为轴向压力的侧压系数；v为岩石泊松比。
第二方面，本发明提供一种基于上述检测方法的钻机，其包括智能端和钻具，所述钻具由钻头和钻杆构成，钻头与钻杆连接，钻杆接入所述智能端，所述钻杆内设有转速传感器、振动传感器、摩擦传感器和压力传感器；
所述智能端包括动力模块和数据采集模块，所述动力模块内设有动力机，所述数据采集模块与所述转速传感器、振动传感器、摩擦传感器和压力传感器连接，所述数据采集模块中设有处理器和检波器，所述处理器根据检波器、转速传感器、振动传感器、摩擦传感器以及压力传感器采集的数据计算出岩体特征参数，并基于所述岩体特征参数采用岩体特征指标的计算模型得到岩体特征指标，并最终得到岩体的质量评估结果。
其中，所述智能端上还设有指示灯、显示屏，所述指示灯与和显示屏均与所述处理器连接；所述数据采集模块内还设有看门狗单元、存储单元，所述看门狗单元、所述存储单元均与所述处理器连接。
第三方面，本发明提供一种服务器，包括处理器和存储器，所述存储器存储计算机程序指令，所述处理器调用所述计算机程序指令以实现上述检测方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种存储介质，存储了计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行以实现上述检测方法的步骤。
有益效果
1.本发明提供了一种全新的手段来测定岩体质量，构建岩体特征指标是与岩体完整性指数、钻杆速度参数、扭转振动角加速度以及钻进比能有关，本发明之所以选择上述岩体特征参数是基于如下原因：扭转振动角加速度β与钻进比能E(s)分别由岩石的黏聚力C、内摩擦角
及泊松比有关，岩体完整性指数本身就是用于表示岩体质量的一个重要性指标，钻杆速度参数中不论是钻杆横向振动速度和加速度或钻杆纵向振动速度和加速度均是与岩石坚固性系数f有关，因此，本发明构建出的岩体特征指标的计算模型是充分考虑到岩石的特性，更加全面的评估岩体质量，综合拟合出岩体特征指标，利用岩体特征指标进行质量评估的可靠性更高。
2.本发明预先构建出计算模型后，在实际应用中只要钻机正常钻进，利用计算模型可以快速得到岩体特征指标，质量评估结果可以即时显示，精准快速。尤其是相较于现有RQD法，其需要经过钻孔搜集岩芯，运输岩芯，最后到计算分析出结果，本发明的效率更高，同时，结果也更加可靠(RQD法只考虑岩石的完整性)。
附图说明
图1是本发明实施例提供的钻机的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的钻机的内部功能架构图；
其中，附图标记的说明如下：
1、智能端；2、钻具；3、数据采集模块；3-1、数据采集单元；3-2、数据存储单元；3-3、输入输出单元；3-4、指示灯单元；3-5、处理器；3-6、看门狗单元；3-7、检波器；4、动力模块；5、钻头；6、钻杆；6-1、转速传感器；6-2、振动传感器；6-3、摩擦传感器；6-4、压力传感器；7、开关1；8、显示屏；9、功能按键；10、把手1；11、塑料保护罩；12、支架连接口；13、指示灯；14、动力机；15、把手2；16、开关2；17、固定螺母。
具体实施方式
本发明提供的一种岩体钻进质量检测方法是获取用于表述岩体质量的岩体特征指标或岩体特征指标的评分值的手段，并基于岩体特征指标或岩体特征指标的评分值对待测岩体进行质量评估。下面将结合实施例对本发明做进一步的说明。
本发明实施例中，如何构建岩体特征指标的计算模型是关键性内容。其构建过程如下：
1、数据采集。
利用钻机钻进不同的岩石，并测量钻进过程中的各项参数，包括：钻杆端部对岩石的正压力Fv、摩擦系数μ、转动速度V转、振幅A、岩体纵波速度Vp、。其中，转动速度V转为单位时间内钻机转动的次数，即V转＝N/t，N为钻机每次进尺中等于或大于10cm长度所转动的次数，t表示所用时间，通过转速传感器获得；本实施例中，振幅A选为钻机每次进尺中等于或大于10cm长度产生的波形的振幅平均值，即
Ai为钻机第i次进尺中等于或大于10cm长度产生的波形的振幅，n1为进尺总次数，通过振动传感器获得。岩体纵波速度Vp为钻机每次进尺中等于或大于10cm长度产生的波形的纵波速度，通过检波器获得。
计算钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度及扭转振动角加速度所需参数如钻杆弯曲刚度EI、钻杆材料质量m、钻杆横截面积T、钻头刀翼与岩石的接触面积S′、钻头切削宽度B、切削深度S等默认为已知参数，保存在输入单元中。角频率ω、固有振动频率p通过振动传感器获得。钻杆端部对岩石的正压力Fv通过压力传感器获得。摩擦系数μ为钻杆与岩体的摩擦系数，通过摩擦传感器获得。
2、岩体特征参数的计算。
岩体完整性指数Kv值与岩体结构类型与级别的关系如表2所示。
表2岩体完整性
扭转振动角加速度以及钻进比能，钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度等岩体特征参数的计算请参照前文描述。本发明实施例中，钻杆速度参数是包括钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度，即岩体特征参数是包含：岩体完整性指数、钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度、扭转振动角加速度以及钻进比能。其他可行的实施例中，可以任意组合或者任意其一。这是基于本发明所述钻杆横向振动速度vtr、纵向振动速度vz、横向振动加速度atr、纵向振动加速度az皆与岩石坚固性系数f有关，四者任选其一对本发明设计出的岩体特征指标h无太大影响，但都考虑在内，可大大提高其准确性。
3、基于不同岩石的岩体特征参数构建岩体特征指标的计算模型。
本实施例中，令岩体特征指标h＝f(Kv，vtr，atr，vz，az，β，E(s))，并设Kv、vtr、atr、vz、az、β、E(s)分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7，则可以得到一个关于7个岩体特征参数的多项式公式：
其中，a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7分别为变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7的系数，i，j，k，l，m，r，i′分别为变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7的指数，i，j，k，l，m，r，i′为大于等于1的整数。
然后，基于不同岩体的岩体特征参数采用Matlab进行非线性最小二乘作多项式f(x)的拟合，求解出多项式中的参数，进而得到所述岩体特征指标的计算模型。
具体的拟合过程中，在一些实施例中，拟合过程中岩体样本的质量是根据岩体样本与钻机Kv、vtr、atr、vz、az、β、E(s)及其上述表2确定岩体样本的质量程度，再基于其质量程度作为查考，利用各个岩体样本与钻机的Kv、vtr、atr、vz、az、β、E(s)进行拟合得到上述岩体特征指标的计算模型。
在一些实施例中，通过拟合得到上述岩体特征指标的计算模型，用获取的岩体特征指标h反演出其岩石坚固性系数f、黏聚力C、内摩擦角
和泊松比，再将其与采用本领域现有质量评估的标准手段，如单轴抗压强度Qc分类、岩石质量指标RQD分类等质量程度作为查考，可得到岩石质量分类，修正拟合，最终在大数据的基础上得到可靠的计算模型。
基于构建的岩体特征指标的计算模型，本实施例中对待测岩体进行检测的过程如下：
首先，获取岩体特征指标的计算模型。
其次，获取待测岩体的岩体特征参数。
然后，将将待测岩体的岩体特征参数代入所述计算模型中得到待测岩体的岩体特征指标，并计算出岩体特征指标的评分值。本实施例中，按照下述公式计算出岩体特征指标的评分值：
式中，H表示岩体特征指标的评分值，h表示岩体特征指标，hmax表示预设的最大岩体特征指标。
最后，基于待测岩体的岩体特征指标的评分值获取质量评估结果，岩体特征指标的评分值与岩体质量等级的关系如上表1所示。
在一些实施例中，获取岩体特征指标的计算模型以及获取待测岩体的岩体特征参数的执行顺序可以颠倒。
在一些实施例中，仅执行到获取到待测岩体的岩体特征指标或岩体特征指标的评分值。
在一些实施例中，获取到岩体特征指标后，根据岩体特征指标对待测岩体进行质量评估。对此本发明不进行具体的限定，但是应当理解，岩体特征指标的值越大，岩体质量的越完整。
如图1和图2所示，本发明还提供一种钻机包括智能端1和钻具2。其中，钻具2由钻头5和钻杆6构成，钻头5与钻杆6连接。钻杆6内色还有转速传感器6-1、振动传感器6-2、摩擦传感器6-3和压力传感器6-4，本实施例中，转速传感器6-1、振动传感器6-2、摩擦传感器6-3和压力传感器6-4均匀布置在钻杆6的钻头端20-30cm处。
钻杆6接入智能端1，智能端1用于数据处理以及控制和动力支持。其中，智能端1包括动力模块4和数据采集模块3，动力模块4内设有动力机14，动力模块4连接外部电源，为钻机供电。本实施例中，智能端1上还设有指示灯13和显示屏8以及功能按键9，数据采集模块3内设有处理器3-5、数据采集单元3-1、数据存储单元3-2、指示灯单元3-4、输入输出单元3-3、看门狗单元3-6、检波器3-7，其中，数据采集单元3-1、数据存储单元3-2、指示灯单元3-4、输入输出单元3-3、看门狗单元3-6、检波器3-7均为处理器3-5连接，指示灯单元3-4用于根据处理器3-5的指令控制指示灯13“红”、“绿”灯光显示。输入输出单元3-3为功能按键9、显示屏8与处理器3-5之间的传输单元，实现可视程序操作。看门狗单元3-6对处理器3-5进行监控，保证其正常运行。数据存储单元3-2用于存储数据信息。应当理解，数据采集模块3中各个单元的划分是依据其功能进行的划分，在其他可行的实施例中，还可以根据其他逻辑进行其他单元的划分，譬如，某些单元集成在一个单元，如处理器3-5，本发明对此不进行具体的限定。在一些实施例中，数据采集模块3设有处理器3-5，其他功能单元可以选择性设置或不设置。
应当理解，智能端1与钻杆6内的转速传感器6-1、振动传感器6-2、摩擦传感器6-3和压力传感器6-4连接，将其采集的数据最终输出至处理器3-5中，以供处理器3-5进行数据处理与分析。本实施例中，处理器3-5根据采集的数据计算出岩体特征参数，并基于计算模型得到待测岩体的岩体特征指标，最终得到岩体的质量评估结果。其具体的实现过程参照上述方法的具体实现过程。
本发明利用上述钻机进行作业的过程如下：
a.根据井下地质条件设计施工方案；
b.先将钻杆6与钻头5连接，再将钻杆6接入智能端1中，并旋好固定螺母；
c.将动力模块4外接电源，为数据采集模块3与动力机14提供电能量；
d.按下智能端上用于控制数据采集模块3作用的开关1，使数据采集模块3运行，设置好起始时间、采样频率，并关紧塑料保护罩；
e.抓好把手1和把手2，将钻头5对准钻孔位，通过智能端1上用于控制动力模块4的开关2控制钻机凿岩；
f.达到指定深度后停止作业，并通过功能按键9实现数据转移。
在一些实施例中，本发明还提供一种服务器，其包括处理器和存储器，存储器存储计算机程序指令，处理器调用存储器存储的计算机程序指令以实现待测岩体的岩体特征指标的获取以及待测岩体的质量评估。具体的，处理器执行：
获取岩体特征指标的计算模型；获取待测岩体的岩体特征参数；将待测岩体的岩体特征参数代入所述计算模型中得到待测岩体的岩体特征指标。
在一些实施例中，处理器还执行：基于待测岩体的所述岩体特征指标或岩体特征指标的评分值获取质量评估结果。
在一些实施例中，本发明还提供一种存储介质，其存储了计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行以实现：
获取岩体特征指标的计算模型；获取待测岩体的岩体特征参数；将待测岩体的岩体特征参数代入所述计算模型中得到待测岩体的岩体特征指标。
在一些实施例中，计算机程序指令被处理器执行以实现：基于待测岩体的所述岩体特征指标或岩体特征指标的评分值获取质量评估结果。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
存储介质可以是前述任一实施例所述的服务器的内部存储单元，例如服务器的硬盘或内存。所述存储介质也可以是所述服务器的外部存储设备，例如所述服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储介质还可以既包括所述服务器的内部存储单元也包括外部存储设备。存储介质用于存储所述计算机程序以及所述服务器所需的其他程序和数据。存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的服务器和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要强调的是，本发明所述的实例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明不限于具体实施方式中所述的实例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，不脱离本发明宗旨和范围的，不论是修改还是替换，同样属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种岩体钻进质量检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
获取岩体特征指标的计算模型，所述计算模型用于表示岩体特征指标与岩体特征参数的关系，所述岩体特征参数至少包括：岩体完整性指数、钻杆速度参数、扭转振动角加速度以及钻进比能，所述钻杆速度参数为钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度中任意一个参数或任意多个参数组合；
获取待测岩体的岩体特征参数；
将待测岩体的岩体特征参数代入所述计算模型中得到待测岩体的岩体特征指标，其中，所述岩体特征指标或岩体特征指标的评分值用于对待测岩体进行质量评估，所述岩体特征指标的评分值正比于岩体特征指标与最大岩体特征指标的比值；
其中，待测岩体的岩体特征指标或岩体特征指标的评分值越大，待测岩体的完整度越高；
所述岩体特征指标的评分值按照如下公式计算：
式中，H表示岩体特征指标的评分值，h表示岩体特征指标，hmax表示预设的最大岩体特征指标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：还包括：基于待测岩体的所述岩体特征指标或岩体特征指标的评分值获取质量评估结果；
其中，所述岩体特征指标的评分值与岩体质量等级的关系如下表1所示：
表1
其中，分级表示岩体质量所属的级别。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述岩体特征指标的计算模型是基于采集的不同岩石的岩体特征参数进行非线性的最小二乘多项式拟合构建出所述岩体特征指标的计算模型，拟合后的多项式为所述岩体特征指标的计算模型，岩体完整性指数、钻杆速度参数、扭转振动角加速度以及钻进比能分别为多项式的变量；
若所述钻杆速度参数包括：钻杆横向振动速度、钻杆横向振动加速度、钻杆纵向振动速度、钻杆纵向振动加速度，所述多项式如下：
式中，岩体完整性指数Kv、钻杆横向振动速度vtr、钻杆横向振动加速度atr、钻杆纵向振动速度vz、钻杆纵向振动加速度az、钻杆扭转振动角加速度β及钻进比能E(s)分别为多项式f(x)中的变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7，a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7分别为变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7的系数，i,j,k,l,m,r,i'分别为变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7的指数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述岩体完整性指数按照如下公式计算：
式中，Kv表示岩体完整性指数，Vp为钻机钻入岩石进尺等于或大于10cm产生的波形中的岩体纵波速度，
表示钻机每次钻入岩石进尺等于或大于10cm产生的波形中岩体纵波速度的平均值，
n2表示进尺总次数，Vpi表示钻机钻入岩石第i次进尺等于或大于10cm产生的波形中岩体纵波速度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述钻杆横向振动速度和所述钻杆横向振动加速度按照如下公式计算：
式中，vtr表示钻杆横向振动速度，atr表示钻杆横向振动加速度，Y＝Ftr(x,t,f)，Y为钻杆微元振动半径，Ftr(x,t,f)表示钻杆微元振动半径与横向振动位移x、时间t、所切削岩石的坚固性系数f的关系函数，满足：
其中，ω为角频率；Fv为钻杆端部队岩石的正压力，EI为钻杆弯曲刚度，p为固有振动频率，m为单位长度钻杆材料在空气中的平均质量，T为钻杆横截面积；
所述钻杆纵向振动速度和所述钻杆纵向振动加速度按照如下公式计算：
式中，vz表示钻杆纵向振动速度，钻杆纵向振动加速度az表示钻杆纵向振动速度，Fv(x,t,f)为响应力任意时刻t在钻杆x位置处任意微元dx的作用力，满足：
其中，u(x,t)为dx的纵向位移；
所述钻杆扭转振动角加速度按照如下公式计算：
式中，β为扭转振动角加速度；
为钻杆x处微元dx在任意时刻t的反扭距；Ip为微元段的极惯性矩，C为岩石的黏聚力、
内摩擦角及μ为内摩系数；
所述钻进比能按照如下公式计算：
其中，E(s)为钻进比能；Pf为钻进过程中单位时间内钻头破碎岩石所做的功，Db为钻头外直径，Di为钻头内直径，V转为单位时间内钻机转动的次数。
6.一种基于权利要求1-5任一项所述方法的钻机，其特征在于：包括智能端和钻具，所述钻具由钻头和钻杆构成，钻头与钻杆连接，钻杆接入所述智能端，所述钻杆内设有转速传感器、振动传感器、摩擦传感器和压力传感器；
所述智能端包括动力模块和数据采集模块，所述动力模块内设有动力机，所述数据采集模块与所述转速传感器、振动传感器、摩擦传感器和压力传感器连接，所述数据采集模块中设有处理器和检波器，所述处理器根据检波器、转速传感器、振动传感器、摩擦传感器采集以及压力传感器的数据计算出岩体特征参数，并基于所述岩体特征参数采用岩体特征指标的计算模型得到岩体特征指标，并最终得到岩体的质量评估结果。
7.根据权利要求6所述的钻机，其特征在于：所述智能端上还设有指示灯、显示屏，所述指示灯与和显示屏均与所述处理器连接；所述数据采集模块内还设有看门狗单元、存储单元，所述看门狗单元、所述存储单元均与所述处理器连接。
8.一种服务器，其特征在于：包括处理器和存储器，所述存储器存储计算机程序指令，所述处理器调用所述计算机程序指令以实现权利要求1中所述方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于：存储了计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行以实现权利要求1中所述方法的步骤。
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