采矿与安全工程学报 ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (5): 1069-1077.doi: 10.13545/j.cnki.jmse.2023.0469
王桂峰1,张崟峰1,王忠宾2,静涛1,窦林名1,曹安业1,胡非凡1,刘心强1,冯淦3,4
摘要: 由于冲击地压灾害的复杂性、突发性及形式多样性等特点,灾源准确感知与预警、应力场精准调控等问题迫切需要解决,数字钻探
被认为是定量测量岩体力学信息的原位测试新方法。通过自主研制的三轴高应力加载钻进全过程模拟实验系统,开展不同应力、钻进工况条件下钻进敏感性试验,研究不同应力、钻进工况对随钻扭矩、推力、排屑量等信息的影响规律,建立煤体应力随钻感知力学模型,揭示煤体应力与随钻响应信息关联机制,提出基于BP神经网络的煤体应力多参量融合智能识别方法,并开展了工程应用。研究表明:随钻响应信息(扭矩、推力等)与加载应力呈正相关关系,其增长趋势与钻进排屑量随应力增加的趋势相同,而钻进速度、转速是影响随钻响应信息的重要因素;基于BP神经网络的随钻应力识别模型拟合程度好,模型预测准确率达到95%;井下工程验证发现主动CT反演的应力异常区和随钻反演应力具有较好的一致性,验证了随钻感知煤体应力的准确性。研究为实现煤体应力原位数字钻探技术提供了科学依据,有利于破解冲击地压危险源智能感知与预警行业性难题,促进防冲技术向高效、智能化方向发展。
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