摘要： 针对传统岩石强度参数测试方法周期长、成本高的问题，本文提出一种基于Stacking集成算法的新型岩石单轴抗压强度预测方法。通过自主研发的岩石数字钻探测试系统，对不同强度材料的组合试件开展数字钻探试验；选择4种不同的机器学习算法（包括支持向量机、随机森林、LightGBM和BP-神经网络），利用钻进数据训练相应的算法模型，探究钻进速度、扭矩和推进力与岩石单轴抗压强度之间的关系；采用双层Stacking框架融合4种抗压强度预测模型，构建集成算法模型，以解决单一算法模型预测精度不足、泛化能力差的问题。研究结果表明，Stacking算法模型在不同转速下对岩石单轴抗压强度的预测性能优异，300 r/min转速与400 r/min转速下对不同试件的单轴抗压强度预测结果决定系数R²基本高于0.9，优于其他4种基学习器，且平均绝对误差占实际强度值的比例小于5%。现场应用表明，Stacking算法模型能有效预测巷道岩层的岩石单轴抗压强度，可为岩体随钻探测研究提供新的思路和方法。

关键词: 钻进参数, Stacking算法, 强度预测, 集成学习, 模型融合

中图分类号: 

• TU 458