[发明专利]一种基于动态优化的地质钻进过程钻速智能控制系统

权利要求书

1.一种基于动态优化的地质钻进过程钻速智能控制系统，其特征在于：该地质钻进过程钻速智能控制系统包括两层：智能优化层和基础自动化层，智能优化层为上层，基础自动化层为下层；

所述智能优化层，用于根据钻进过程数据建立钻速与钻进过程参数之间的钻速动态关系模型和对钻速及钻压进行优化操作，进而实现钻速智能优化计算，并将优化后的钻压和钻速作为设定值下发至下层；所述钻进过程数据为：当前时刻的钻速、钻压和深度；所述智能优化层包括钻速建模阶段和钻速优化阶段；

在所述钻速建模阶段，采用滑动窗口、极限学习机方法和十折交叉验证方法，利用钻进过程数据建立钻速与钻进过程参数之间的动态关系模型，该动态关系模型的输入为当前时刻钻速、当前时刻钻压和当前时刻深度，输出为下一时刻钻速；

在所述钻速优化阶段，首先是对钻进过程数据进行预处理，然后基于钻速动态关系模型和钻进约束条件，建立钻速动态优化模型，最后再利用混合蝙蝠算法，得到优化的转速和钻压；

建立所述钻速动态关系模型包括以下过程：

1)运用极限学习机方法建立当前时刻钻压、当前时刻转速、当前时刻深度与下一时刻钻速之间的关系模型，该关系模型公式如下：

β＝H⁺T

式中，H是隐含层矩阵，H⁺是H的Moore-Penrose逆，T是输出向量，β是隐含层到输出层的权值，g()是激活函数，x_i是输入参数，k为隐含层节点数，ω_i是输入层到隐含层的权值，b_i是隐含层偏置，i＝1,2,...,n；

2)在所述关系模型中，引入滑动窗口和十折交叉验证方法，建立钻速动态关系模型；

3)在利用样本数据集对钻速动态关系模型进行训练时，需要对所述样本数据集进行归一化处理；

其中，x_norm是归一化后的数据集，x是真实的数据集，x_min是数据集中最小的数据，x_max是数据集中最大的数据；

4)利用测试集对训练后的钻速动态关系模型进行测试时的验证指标如下：

式中，RMSE是均方根误差，NRMSE是归一化均方根误差，y_i是测量数据，是预测数据；

对钻速和钻压进行优化操作的过程如下：

1)对钻进过程数据进行预处理，然后基于钻速动态关系模型和钻进约束条件，建立钻速动态优化模型；

式中，y是下一时刻钻速，H是隐含层矩阵，g()是激活函数，X_n是输入数据集合，x_i是输入参数，k为隐含层节点数，H⁺是H的Moore-Penrose逆，T_t,ω_t,b_t是t时刻的权值、偏置和输出向量，x_1min,x_1max,x_2min,x_2max分别是钻压和转速的下界和上界数值；

2)基于钻速动态优化模型，利用混合蝙蝠算法，对钻进操作参数进行优化操作，所述钻进操作参数包括钻压和转速；

所述基础自动化层，用于分别对钻压和转速进行闭环控制，并将采集的各类钻进过程数据发送至上层。