基于实测钻凿参数的类岩石材料强度识别研究.pdf

扫码阅读下载王喆,仇安兵,龚敏,等.基于实测钻凿参数的类岩石材料强度识别研究J.矿业安全与环保,2023,50(4):55-62.WANG Zhe,QIU Anbing,GONG Min,et al.Research on strength identification of rock-like materials based on measured drilling parametersJ.Mining Safety&Environmental Protection,2023,50(4):55-62.DOI:10.19835/j.issn.1008-4495.2023.04.010基于实测钻凿参数的类岩石材料强度识别研究王 喆1,仇安兵1,龚 敏1,吴昊骏1,胡广风1,王思杰1,周世均2(1.北京科技大学 土木与资源工程学院,北京 100083;2.重庆中环建设有限公司,重庆 401120)摘要:为建立凿岩机钻凿参数与岩石强度间的关系,进行岩石强度识别研究,搭建了台车钻凿参数自动采集系统,选用 C30、C40、C50 共 3 种强度混凝土模拟同等强度岩石,动态采集不同钻凿参数,并基于支持向量机(SVM)算法构建 4 种 SVM 分类模型,对钻凿数据进行训练学习并运用优化算法修正核函数系数,根据分类准确率及评价指标完成模型优选。研究表明,采用多项式核与高斯核函数建立的 SVM 模型识别准确率达 90%,可以有效识别类岩石材料强度。关键词:岩石强度;支持向量机;随钻识别;钻凿参数采集;凿岩机中图分类号:TD231 文献标志码:A 文章编号:1008-4495(2023)04-0055-08收稿日期:2022-04-29;2022-06-20 修订作者简介:王喆(1997),男,河北衡水人,硕士研究生,主要从事城市地下空间方面的研究工作。E-mail:w18801352480 。Research on strength identification of rock-like materials based on measured drilling parametersWANG Zhe1,QIU Anbing1,GONG Min1,WU Haojun1,HU Guangfeng1,WANG Sijie1,ZHOU Shijun2(1.School of Civil and Resource Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China;2.Chongqing Zhonghuan Construction Co.,Ltd.,Chongqing 401120,China)Abstract:In order to establish the relationship between drilling parameters of rock drill and rock strength,and carry out research on rock strength identification,an automatic collection system of drilling parameters by truck was built.In the test,three kinds of strength concrete,C30,C40,and C50,were selected to simulate the rock of the same strength,and different drilling parameters were dynamically collected.Four SVM classification models were constructed based on the Support Vector Machine(SVM)algorithm.The drilling data was trained and learned,and the kernel function coefficient was modified by optimization algorithm.The model was optimized according to classification accuracy and evaluation indicators.The results show that the accuracy of SVM model based on polynomial kernel and Gaussian kernel function can reach 90%,which can effectively identify the strength of rock-like materials.Keywords:rock strength;support vector machine;measure while drilling;drilling parameter acquisition;rock drill 钻爆法是目前隧道开挖工序中广泛采用的施工方法,在巷道钻爆法施工中,岩性变化是影响爆破安全的关键因素。由于矿井巷道围岩地质地层变化通常比较频繁且复杂,以现有手段获取的矿山地质资料无法满足巷道爆破安全的需要,若能随钻获取岩石强度数据并据此及时调整爆破设计参数,可有效确保每一循环爆破的安全,从本质上解决钻爆作业安全性问题;另一方面,巷道钻爆智能化的关键是自动寻孔定位和智能钻进,后者的核心仍是岩性随钻识别以实时调整钻凿参数,防止卡钻和机械伤人事故。但台车钻凿过程的岩性随钻识别有许多理论技术难题尚待突破(如未建立钻凿参数与岩石强度间的关系),这对解决当前传统钻爆作业存在的凿岩效率低、爆破危险性大、作业环境恶劣等问题至关重要。TEALE 于 1965 年首次提出了钻凿岩石的碎岩比功概念1,并结合钻凿过程中推进力、转矩等钻凿参数,建立了钻凿参数地层特性间的数学模型。近年 来 许 多 学 者 在 该 领 域 进 行 了 大 量 探 索,KELESSIDIS2、谭卓英3等提出,碎岩比功与岩石55第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection Vol.50 No.4Aug.2023的单轴抗压强度之间存在明显相关性;曹正林等4建立了钻头实时速率的倒数与岩性间的关系;于广东等5根据碎岩比功与岩石强度间的比例关系,建立了随钻识别系统。随着计算机技术的发展和多学科交叉融合应用,机器学习方法6-13已被应用于岩性识别中,牟丹14、武中原15等分别利用支持向量机与循环神经网路对石油储层岩石进行岩性分类;LIU Zaobao 等16采用 LSTM 网络,实现了 TBM 掘进机的随钻预测;WANG Mingnian 等17利用 SVM 建立了基于钻凿参数识别围岩等级的模型。上述研究中,由于岩石强度与钻凿参数间并非完全线性关系,导致碎岩比功类方法识别率不高,且需大量样本数据拟合分析,推广普及性较差;石油钻井、机械掘进与台车钻凿炮孔在钻凿参数类型、钻凿耦合效果、数据采集与处理方法等方面差异较大,无法直接应用于凿岩台车对随钻岩性的识别。针对以上问题,笔者基于凿岩机随钻参数识别岩石强度的方法,建立台车钻凿参数自动采集试验系统,利用混凝土材料模拟岩石开展强度识别研究。分析凿岩机钻凿参数与岩石强度的高维非线性关系,据此实现随钻识别岩石强度。在试验中采用了C30、C40、C50 共 3 种强度混凝土模拟不同岩石,并实时监测凿岩机钻进过程中钻凿参数的变化。采用SVM 算法研究类岩石材料强度与钻凿参数的关系,建立基于钻凿参数的类岩石材料强度分类模型并完成优选。研究结果可为今后随钻岩石强度研究提供指导和依据,对实现巷道掘进的安全、高效、精准控制爆破具有重要的意义。1 随钻参数采集系统的建立随钻识别 18-19是通过实时采集凿岩机相关钻凿参数,利用计算机算法构建岩性与钻凿参数的关系,从而输出地层岩性参数的一种地层信息获取技术。故随钻识别技术的基本原理是构建一个可以随钻实时采集、传输钻凿参数并能够处理分析钻凿参数的系统。为此建立了台车钻凿参数自动采集系统,在钻进过程中同步记录凿岩机钻凿参数;构建SVM 算法模型用于处理分析钻凿参数,输出岩石强度信息,实现岩石强度的识别。大量实际钻凿数据表明,巷道掘进的岩石强度变化与凿岩机推进压力、转矩、转速、钻头实时深度、钻头实时速率存在复杂的耦合关系。以不同强度的混凝土模拟岩石强度的变化,在凿岩台车上搭建自动采集不同钻凿参数的系统,如图 1 所示。图 1 台车钻凿参数自动采集系统示意图数据采集系统的任务主要是通过安装在凿岩机上不同位置的传感器采集 5 项钻凿参数(推进压力、转速、转矩、钻头实时深度、钻头实时速率),各传感器记录数据经数据采集卡汇总传输至计算机进行处理分析。其中,转速与钻头实时深度可由传感器直接测取,推进压力、转矩、钻头实时速率需要通过对压力传感器、流量传感器及位移传感器采集的数据进行处理计算间接获取。位移传感器位于凿岩机末端推进装置处,拉绳端口拉头固定在推进滑轨末端,采集钻头实时深度数据,结合时间输出钻头实时速率。转速传感器安装在钎杆末端,采集转速。压力传感器共设置 6 个,分别安装在 3 处结构的油缸处:推进油缸的进出油口,用于计算推进油缸进出口压力差;液压马达进出油口,用于计算回转机构进出口压力差;冲击活塞的进出油口,用于计算冲击装置的进出口压力。流量传感器布置 1 个,安装在液压马达的进油口,用于测量液压马达的流量。推进压力、转矩需要通过对记录数据计算处理得到,其计算公式如下:F=pS(1)T=pMq(2)式中:F 为推进压力,N;p 为推进油缸进、出油口压力差,Pa;S 为油缸面积,m2;T 为转矩,Nm;?pM为回转进、出油口压力差,Pa;q 为液压马达排量,为固定值 1.6 L/min。2 随钻识别的方法在完成台车钻凿参数自动采集系统的建立,能够实时采集并传输钻凿参数后,还需确定用于处理钻凿参数并输出岩石强度信息的随钻识别方法。相较于运用传统理论方法破碎比功法、岩石可钻性分类法等建立的钻凿参数与岩性间的线性关系,机器学习通过将钻凿参数映射到高于自身维度的空间,或通过建立多层神经网络分析钻凿参数与岩性间的高维非线性关系,增强钻凿参数与岩性的匹配程度,65Vol.50 No.4Aug.2023 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection 第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月从而更好地进行地层岩石信息的预报。目前在随钻识别研究领域,支持向量机、神经网络与聚类算法都有很好的表现。一般的线性分类方法很难解决多维特征下的样本二分类问题,支持向量机则巧妙地将多维特征属性映射到更高的维度,通过建立一个超平面(x+b=0),实现样本数据在更高维度的线性可分,其原理如图 2 所示。图 2 岩石强度分类原理图对于多分类问题如本文中对 C30、C40、C50 共3 种强度进行识别,则需要增设分类器完成分类。2.1 SVM 模型实现流程通过构建并优选 SVM 强度分类模型,实现依据钻凿参数对岩石强度进行识别,具体流程如图 3所示。图 3 岩石强度识别模型实现流程图借助台车钻凿参数采集系统完成钻进试验,获取足量样本数据。对数据进行预处理后,按照一定比例随机分为训练集和测试集。将训练集作为学习对象,通过网格搜索与交叉验证法优化核函数参数,建立不同的 SVM 模型。输入测试集,根据分类准确率高低选择适合的模型,完成模型初选。对准确率满足要求的模型进行识别结果综合评价,完成 SVM分类模型优选。2.2 构建 SVM 强度识别模型所涉及的算法原理2.2.1 SVM 基本原理假设存在一个包含 m 个示例的数据集 D=x1,x2,xm,每个示例由 d 个属性描述,则每个示例xi=(xi1,xi2,xid)是 d 维样本空间 X 中的一个向量,xiX,其中 xij是 xi在第 j 个属性上的取值,d 称为样本 xi的“维数”。对于二分类问题,每一个示例xi都有一个与之对应的分类结果即标签 yi,y+1,-1。示例和与之对应的标签共同组成了训练数据集:(x1,y1),(x2,y2),(xm,ym),超平面记为:(x+b)=0(3)为了构造最优分类超平面,求最大分离间隔可转换为如式(4)所示的优化问题:()=122+Cni=1is.t.yi(xi+b)-1+i0(4)式中:i为松弛变量,i0;C 为惩罚系数,即为分类错误的惩罚分;i=1,2,n。当样本数据处于线性不可分情况时,需引入核函数 将非线性问题转化为线性可分的问题,同时引入 Lagrange 乘子 ai将其转化为对偶问题。计算公式如下:Q(a)=ni=1ai-12ni,j=1aiajyiyj(xi,xj)s.t.yiai=0,0aiC,i=1,2,n(5)求解上述二次规划问题,可得最终决策函数:f(x)=sgn ni=1aiyi(xi x)+b(6)对于多分类问题,SVM 分类模型通常采用一对一(OvO)或一对多(OvR)2 种拆分策略将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。具体来说,先对问题进行拆分,然后为拆出的每个二分类任务训练一个分类器;在测试时,对这些分类器的预测结果进行集成以获得最终的多分类结果。对于预测性能,主要取决于具体的数据分布,在多数情形下两者准确率基本一致。笔者采取一对多的拆分策略:对于数据集 D=(x1,y1),(xm,ym),yiC1,C2,CN,OvR是每次将 N 个类别中的一个类的样例作为正例、所有其他类的样例作为反例来训练 N 个分类器。在测试时若仅有一个分类器预测为正类,则对应的类别75第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection Vol.50 No.4Aug.2023标记作为最终分类结果,如图 4 所示。若有多个分类器预测为正类,则通常考虑各分类器的预测置信度,选择置信度最大的类别标记作为分类结果。图 4 一对多分类器原理根据学者们以往的研究经验,核函数主要从线性核函数、多项式核函数、高斯核函数(RBF 核)及Sigmoid 核函数中选取 20。SVM 算法具体采用哪种核函数,需要根据其最终的识别效果优劣来选取。本文列举 4 种常用的核函数,如式(7)(10)所示。线性核函数:(xi,xj)=(xi xj)(7)多项式核函数:(xi,xj)=-g(xi xj)+rd(8)式中:g 为核函数系数;r 为核函数中的独立项;d 为多项式阶数。高斯核函数(RBF):(xi,xj)=exp(-gxi-xj2)(9)Sigmoid 核函数:(xi,xj)=tanhg(xi xj)+r(10)2.2.2 参数优化方法在建立 SVM 模型的过程中,不同核函数所需参数不同,且相同参数在不同核函数中取值也无关联,合适的参数对于模型构建极为关键。采用网格搜索与交叉验证相结合的方法优化核函数参数。网格搜索是一种通过穷举法调整参数的手段,在选定的参数范围内按照一定步长,循环遍历每一种参数组合,发现表现最好的参数结果。交叉验证是为了得到更可靠的模型,k 折交叉验证是其中较为常用的一种方法。即将训练样本集均分为 k 组,称为 k 折,每次将其中 k-1 折用于训练,剩余一折进行验证,每一组数据轮换作为验证数据,记录下每一组的验证准确率,取所有组的平均值计为交叉验证平均分数。通过比较交叉验证平均分数高低得到最优参数组合。采用五折交叉验证法对网格搜索得到的参数组合进行优选,其原理如图 5所示。图 5 五折交叉验证原理3 混凝土模拟岩石钻进试验及参数的获取3.1 钻进方案及现场试验以蒙特贝 HC25 凿岩机21为试验设备,结合其在实际钻凿过程中的工作数据,在试验前初步设定推进压力、转矩、转速 3 项钻凿参数的取值范围。完成钻凿试验设计,对 C30、C40、C50 共 3 种强度的混凝土分别完成 25 次孔深为 1 m 的钻凿试验。每组具体钻凿参数如表 1 所示。表 1 钻凿参数分组组别转矩/(N m)推进压力/kN转速/(r min-1)12003.010021603.510031204.01004804.51005405.010061603.015071203.51508804.01509404.5150102005.0150111203.020012803.520013404.0200142004.5200151605.020016803.025017403.5250182004.0250191604.5250201205.025021403.0300222003.5300231604.0300241204.530025805.0300各项钻凿参数的取值范围如下:推进压力的工作调节范围为 3.05.0 kN,选取 3.0、3.5、4.0、4.5、5.0 kN 5 个水平;85Vol.50 No.4Aug.2023 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection 第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月转矩的参数可取值范围为 0200 Nm,选取40、80、120、160、200 N m 5 个水平;转速的工作调节范围为 100300 r/min,选取100、150、200、250、300 r/min 5 个水平;钻头实时速率由随钻传感器获取;钻头实时深度范围在 0100 cm,每 10 cm 为一个深度区间,分为 10 个水平。剔除掉总样本中因卡钻、停钻而导致的无效数据,最终共得有效样本数量 450 个。3.2 数据预处理3.2.1 归一化处理由于样本数据的各个特征之间存在量纲差异会影响分类器的准确率,故将数据进行归一化处理,使各数据值转换到同一值域区间0,1内。为了便于综合对比评价,依据式(11)分别对每一类特征数据进行归一化处理:Xi=Xi-XminXmax-Xmin(11)式中:Xmax、Xmin分别为样本数据中某一特征的最大值和最小值;Xi、Xi分别为第 i 个样本中该特征的原始数据值和处理后数据。3.2.2 主成分分析在处理多因素复杂耦合问题时,各因素之间的信息 叠 加 会 使 问 题 变 得 更 加 复 杂。主 成 分 分析(PCA)是一种可以简化各因素间复杂关联性的方法,能够在保留原样本数据大部分有效信息的同时,用少量的主成分替代多因素。在保留原有数据主要信息的同时起到降维的作用,简化模型结构。使用 SPSS 数据处理软件对数据进行 KMO 检测,确定主成分分析可行性后,对数据进行主成分分析,最终获得包含 2 个主成分的 450 组数据样本,主成分 F1F2 的散点分布情况如图 6 所示。图 6 主成分散点分布图由图 6 可以看出,原始数据经过主成分分析后,2 个主成分之间关联性大大降低。由于本次试验涉及钻凿参数较少,样本数量略有不足。主成分分析对模型结构的简化并不明显,对强度识别的准确率影响亦不确定。故在下一章中分别采用归一化处理所得数据与主成分分析处理所得数据,建立 SVM 强度分类模型及 KMO-PCA-SVM 强度分类模型进行比对,确定更为适合的预处理方法。4 基于 SVM 模型的类岩石材料随钻强度识别模型建立与优选在通过台车钻凿参数自动采集系统获取样本数据后,还需建立算法模型处理钻凿参数最终实现对类岩石材料的强度识别。选用 Python 机器学习库 scikit-learn 完成基于 SVM 算法的模型构建,采用线 性 核 函 数、多 项 式 核 函 数、高 斯 核 函 数 和Sigmoid 核函数 4 种核函数进行建模,利用网格搜索结合交叉验证的方法优化参数,以分类准确率优劣及各类别评价指标作为模型评价标准完成模型优选。上述流程均采用归一化处理的样本数据。在完成模型优选后,还会选择表现较好的核函数以相同的模型实现流程对采用主成分分析处理的样本数据进行基于 KMO 测度主成分分析支持向量机(KMO-PCA-SVM)分类模型构建。并根据各自分类准确率及分级评价指标的比较结果,检验主成分分析处理对本次试验数据的必要性。4.1 4 种核函数模型建立试验所得样本数据集包括 5 个用于分类的特征(推进压力、转速、转矩、钻头实时深度、钻头实时速率),共 450 个样本数据,3 种分类结果(C30、C40和 C50)。将数据划分为训练集与测试集两部分:从总体样本数据中随机调取 70%作为训练集,进行模型的构建,并通过网格搜索与五折交叉验证法进行参数优化;剩余 30%数据作为测试集,用于模型的评价。4.1.1 线性核函数建模采用线性核函数构建 SVM 模型时,只需设置惩罚系数 C。设置 C 的取值范围 0 50,步长为 0.1。惩罚系数 C 对线性核函数模型交叉验证平均分数的影响如图 7 所示。95第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection Vol.50 No.4Aug.2023图 7 线性核函数 SVM 交叉验证平均分数曲线由图 7 可知,采用线性核函数时,惩罚系数应取 2,由此建立线性核函数 SVM 模型。4.1.2 多项式核函数建模调用多项式核函数构建 SVM 模型时,主要参数包括:惩罚系数 C、核函数系数 g、多项式阶数 d 及独立项 r。其中设置多项式阶数 d 取值 2 和 3;C 取值50 200,步长为 50;g 取值 0.4 0.8,步长为 0.2;r 取值 010,步长为 5。不同参数组合对应的部分交叉验证平均分数如表 2 所示。表 2 多项式核函数 SVM 交叉验证结果dCgr交叉验证平均分数2500.800.76921000.8100.80421500.4100.79622000.8100.8113500.800.81131000.8100.81831500.8100.82732000.8100.827当交叉验证平均分数相同时,为防止过拟合,应优先选取 C 值较小的组合。因此,采用多项式核函数构建 SVM 模型的最优参数为 d=3,C=150,g=0.8,r=10。4.1.3 高斯核函数建模通过高斯核函数构建 SVM 模型时,主要参数包括:惩罚系数 C、核函数系数 g。其中设置 C 取值 10190,步长为 10;g 取值 0.10.9,步长为 0.1。不同参数组合对应的交叉验证平均分数如图 8 所示。图 8 高斯核函数 SVM 交叉验证平均分数热力图选取最优参数组合(C=140,g=0.8)构建高斯核函数模型。4.1.4 Sigmoid 核函数建模利用 Sigmoid 核函数构建 SVM 模型时,主要参数包括:惩罚系数 C、核函数系数 g 与独立项 r。其中设置 C 取值 10 500,步长为 10;g 取值 0.01 0.09,步长为 0.01;r 取值 03,步长为 1。不同参数组合对应的交叉验证平均分数如表 3 所示。表 3 Sigmoid 核函数 SVM 交叉验证结果Cgr交叉验证平均分数100.0110.698100.0120.378100.0130.378100.0600.696100.0800.696300.0200.696300.0400.689500.0400.720500.0600.671根据交叉验证结果,C=50、g=0.04、r=0 为其最优参数,由此建立 Sigmoid 核 SVM 模型。4.2 不同核函数模型的评价与比较4 种模型在训练集和测试集上的准确率如表 4所示。表 4 4 种核函数模型比较模型核函数类型训练集准确率测试集准确率线性核0.7010.666多项式核0.9020.904高斯核0.8980.903Sigmoid 核0.7020.666通过准确率比较,利用高斯核函数与多项式核函数构建的 SVM 模型均有很好的表现,测试集准确率可达 90%,满足要求。对以上 4 种核函数模型识别结果进行详细统计,得到的混淆矩阵如图 9 所示。06Vol.50 No.4Aug.2023 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection 第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月4 61004 44 0040预测分类C 3 0C 4 0C 5 0实际分类4 50013 8101 13 9预测分类C 3 0C 4 0C 5 0（a）线性核（b）多项式核C 3 0C 4 0C 5 0实际分类C 3 0C 4 0C 5 04 50013 9201 03 8预测分类C 3 0C 4 0C 5 04 61004 44 0040预测分类C 3 0C 4 0C 5 0（c）高斯核（d）S i g m o i d 核实际分类C 3 0C 4 0C 5 0实际分类C 3 0C 4 0C 5 0图 9 基于 SVM 4 种核函数模型混淆矩阵由图 9 可以看出,线性核函数构建的 SVM 分类模型尽管整体分类准确率较低,但该模型对 C30、C40 强度级别识别表现较好,只是无法区分 C40、C50 之间的差异。推断类岩石材料强度与凿岩参数间的线性关系只存在于较小强度区间,随着强度跨度的增大,类岩石材料强度与钻凿参数之间的关系属于非线性。Sigmoid 核函数是以线性核函数为基础的优化函数,故识别结果与线性核函数类似。针对表现较好的 2 类模型(采用多项式核函数、高斯核函数模型),依据图 9(b)、(c)所示混淆矩阵分别计算其各类别评价指标,结果如表 5 所示。表 5 模型各类别评价指标比较强度级别评价指标高斯核多项式核准确率0.980.98C30召回率1.001.00F1值0.980.98准确率0.790.78C40召回率0.920.95F1值0.850.85准确率0.950.98C50召回率0.790.78F1值0.860.86准确率为预测正确的某一类别数据数量占预测该类别数据总数量的比值;召回率为预测正确的某一类别数据占实际该类别数据的比值。F1值综合考量了各评价指标,其计算公式如下:F1=2PRP+R(12)式中:P 为准确率;R 为召回率。通过各类别评价指标比较,可以看出由高斯核函数与多项式核函数构建的 SVM 分类模型不仅整体准确率达到了 90%,对各强度级别的识别同样有很好的表现。综合比较各核函数 SVM 模型分类准确率及各类别评价指标,利用高斯核函数与多项式核函数构建的 SVM 模型表现更好,更适用于岩石强度的分类识别。4.3 KMO-PCA-SVM 模型通过模型优选,已确定多项式核函数与高斯核函数在 SVM 模型构建上有更好的表现,故选用以上2 种核函数,以主成分分析处理后的数据为训练学习对象,构建 KMO-PCA-SVM 模型。4.3.1 参数寻优采用相同的参数优化方法,获取多项式核函数与高斯核函数模型的最优参数:调用多项式核函数构建 SVM 模型时,获得最优参数组合为 d=3,C=100,g=0.8,r=10;通过高斯核函数构建 SVM 模型时,以最优参数组合(C=30,g=0.09)构建高斯核函数模型。4.3.2 模型对比将测试集输入模型,各模型在训练集和测试集上的准确率如表 6 所示。表 6 KMO-PCA-SVM 模型准确率模型核函数类型训练集准确率测试集准确率多项式核0.7900.792高斯核0.8060.822对上述模型的识别结果进行详细统计,得到的混淆矩阵如图 10 所示。4 60204 42 0051 8预测分类C 3 0C 4 0C 5 04 50104 21 5172 4预测分类C 3 0C 4 0C 5 0（a）多项式核（b）高斯核实际分类C 3 0C 4 0C 5 0实际分类C 3 0C 4 0C 5 0图 10 基于 KMO-PCA-SVM 2 种核函数模型混淆矩阵根据各模型准确率及其混淆矩阵可以明显看出,采用主成分分析处理的 2 种模型在对 C40、C50两类强度识别上出现较大问题,不能较好地区分C40 与 C50,但在对 C30 分类时均有较好表现。4.4 预处理方法对比及分析采用不同预处理数据的模型,对类岩石材料强度的分类准确率如表 7 所示。16第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection Vol.50 No.4Aug.2023表 7 各模型分类准确率预处理方法模型核函数类型训练集准确率测试集准确率归一化多项式核0.9020.904高斯核0.8980.903主成分分析多项式核0.7900.792高斯核0.8060.822由表 7 可以明显看出,采用归一化预处理的数据在 SVM 模型构建中有更好的表现,其分类准确率相较主成分分析预处理的数据提高了 10%左右。结果表明,由于钻凿参数较少,经过主成分分析降维处理后的数据已经不能将样本数据信息全面地表现出来,本次试验数据更适合归一化方法预处理。4.5 SVM 模型优选结果应用结合模型优选结果,在现场实际钻孔过程中,采集 5 项钻凿参数并进行归一化处理,基于高斯核SVM 分类模型,能够识别出 C30、C40、C50 同等强度的岩石。通过前文混凝土模拟岩石钻进试验中获取的样本数据,找出各强度类岩石材料钻进速率最快的钻凿参数组合,以此作为该强度材料匹配的工作参数,进而根据 SVM 分类模型的识别结果实时调整钻进参数,使钻进过程稳定,钻进速率保持高位,并为下个循环爆破设计优化提供可靠的地质、岩性图谱。具体匹配结果如表 8 所示。表 8 类岩石材料工作参数匹配强度等级转矩/(N m)推进压力/kN转速/(r min-1)C301514.5225C401764.8245C501844.9260需说明的是,参数的最优化问题属岩性识别的后续工作,有待今后进一步研究。5 结束语1)基于 SVM 算法,建立了 4 种分类模型。其中采用高斯核函数与多项式核函数构建的模型具有良好表现,准确率可达 90%。为在随钻岩性识别研究中应用 SVM 算法提供指导。2)4 种模型中,采用线性核函数与 Sigmoid 核函数的 SVM 模型表现较差。说明类岩石材料强度与凿岩参数间的线性关系较弱,应当采用高维非线性关系描述。3)通过采用不同预处理方法的类岩石材料强度分类模型综合对比确定,选取 5 个特征值作为类岩石材料强度识别的样本数据不需要通过主成分分析法降维处理。归一化预处理在消除量纲和减小数量级的同时,对模型的分类准确率影响更小。4)各核函数模型的最优参数都是通过网格搜索结合交叉验证的方法确定的。参数的不同取值对SVM 模型的分类准确率影响非常明显,优化核函数参数是提高 SVM 模型性能的重要一环和保障手段。5)对类岩石材料强度的识别仅在 C30、C40、C50共 3 个强度级别的类岩石材料中进行初步研究,后续拟在高强度类岩石材料和复杂条件下进行广泛试验,为利用凿岩机实时钻凿参数实现随钻岩性识别的深入研究提供指导。参考文献(References):1 TEALE R.The concept of specific energy in rock drillingJ.International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences&Geomechanics Abstracts,1965,2(1):57-73.2 KELESSIDIS V C.Rock drillability prediction from in situ determined unconfined compressive strength of rockJ.Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy,2011,111(6):429-436.3 谭卓英,蔡美峰,岳中琦,等.基于岩石可钻性指标的地层界面识别理论与方法J.北京科技大学学报,2006(9):803-807.4 曹正林,周丽清,王志章,等.利用钻井参数进行随钻岩性预测J.天然气工业,2000(1):48-50.5 于广东,孟国营,冯学文.煤矿巷道顶板强度随钻识别系统与钻速优化研究J.河南理工大学学报(自然科学版),2022,41(3):112-118.6 吕鹏飞,邱林.基于 PSO-LSSVM 的矿井冲击地压分级预测研究J.矿业安全与环保,2021,48(1):120-125.7 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