基于随钻参数的砂岩与砂质泥岩地层分界面智能识别.pdf

引用格式:刘华吉,孙红林,张占荣,等.基于随钻参数的砂岩与砂质泥岩地层分界面智能识别J.隧道建设(中英文),2023,43(增刊 1):304.LIU Huaji,SUN Honglin,ZHANG Zhanrong,et al.Intelligent identification of sandstone-sandy mudstone interface based on drilling parametersJ.Tunnel Construction,2023,43(S1):304.收稿日期:2022-11-12;修回日期:2023-09-26基金项目:中国铁建股份有限公司科技研发计划课题(2022-B20);铁四院专利产品研发课题(2021-C01)第一作者简介:刘华吉(1990),男,山东胶州人,2017 年毕业于中科院武汉岩土力学研究所,岩土工程专业,硕士,工程师,主要从事地质勘察与路基设计研究。E-mail:liuhuaji2010 。通信作者:尤明龙,E-mail:minglongyou 。基于随钻参数的砂岩与砂质泥岩地层分界面智能识别刘华吉1,孙红林1,张占荣1,尤明龙2,谭 飞2,李 炜1(1.中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北 武汉 430063;2.中国地质大学(武汉)工程学院,湖北 武汉 430074)摘要:地层岩体种类的识别是地质和岩土勘察工作的重点内容,为解决地层界面岩性辨识困难的难题,研发了一种随钻测量系统,提出了相应的数据处理及分析方法。采用基于机器学习技术的方法,选取支持向量机(SVM)算法,研究了一种通过随钻参数反演地层岩体种类的方案。得出了如下结论:建立各参数同孔深数据的对应关系,有利于机器学习数据库的建立和反演方案的实施。随钻监测数据处理原则是:识别各种非钻进状态及异常状态,建立纯钻进状态的时间孔深曲线和各随钻参数孔深变化的曲线。SVM 在地层岩体种类识别方面取得了良好的效果,预测结果与钻探记录基本一致,可用于地层关键岩体种类识别,防止虚假钻孔和虚假编录,为岩土工程智能勘测提供了新的途径。关键词:随钻测量系统;机器学习;支持向量机;地层岩体种类识别DOI:10.3973/j.issn.2096-4498.2023.S1.035中图分类号:U 45 文献标志码:A 文章编号:2096-4498(2023)S1-0304-09I In nt te el ll li ig ge en nt t I Id de en nt ti if fi ic ca at ti io on n o of f S Sa an nd ds st to on ne e-S Sa an nd dy y MMu ud ds st to on ne e I In nt te er rf fa ac ce e B Ba as se ed d o on n D Dr ri il ll li in ng g P Pa ar ra am me et te er rs sLIU Huaji1,SUN Honglin1,ZHANG Zhanrong1,YOU Minglong2,*,TAN Fei2,LI Wei1(1.China Railway Siyuan Survey and Design Group Co.,Ltd.,Wuhan 430063,Hubei,China;2.Faculty of Engineering,China University of Geosciences,Wuhan 430074,Hubei,China)A Ab bs st tr ra ac ct t:The identification of stratigraphic lithology is a key element of geological and geotechnical surveys.In this paper,a drilling measurement system is developed,and the corresponding data processing and analysis methods are proposed.Based on machine learning technology,a support vector machine(SVM)algorithm is selected to examine a scheme to invert the formation lithology by the drilling parameters.It is shown that establishing the correspondence between each parameter and borehole depth data is beneficial to the establishment of machine learning database and the implementation of the inversion scheme.The drilling measurement parameters processing principle is identifying the stop and abnormal status,and establishing drilling time-hole depth and drilling parameter-hole depth curves.SVM achieves good results in formation lithology identification,and the prediction results are basically consistent with drilling records,which can be used for key formation lithology identification,preventing false drilling and false compilation,and providing a new way for intelligent surveying in geotechnical engineering.K Ke ey yw wo or rd ds s:drilling measurement system;machine learning;support vector machine;formation lithology identification0 引言随着交通强国等战略的实施,公路、铁路基础勘察及施工技术问题成为研究热点。传统的勘察手段主要有钻探、物探、坑探等,而钻探作为岩土工程中最常见、增刊 1刘华吉,等:基于随钻参数的砂岩与砂质泥岩地层分界面智能识别最可靠的勘探手段,在实际工程中获得了大量应用1。勘探工程中,除部分场地因地形条件无法安置钻机之外,绝大多数勘探都可依靠地质钻机钻探作业。钻孔编录、取样及室内试验耗费大,且进度可能滞后于现场施工。钻探施工过程中,若在钻机上安装高精度传感器,获取钻进数据,通过分析钻进数据,能实时精确获取钻孔不同深度岩体种类情况,将大大提升钻探效率。充分发展仪器钻进技术是本世纪岩土工程发展的前沿。随钻监测技术的优势在于可以通过实时的监测数据得到钻进参数与地层岩体种类的映射关系。现有的随钻监测技术,如文献2-3提到的仪器钻进系统可实现在钻孔过程中对钻机参数实时监测。典型的随钻测量技术(MWD)随钻测量系统由地面接收部分和地下发射部分组成4-5,现已普遍用于采矿领域。钻孔过程监测系统(LWD)6是一种自动记录信息的仪器钻进装置,最初用于油气田中测量钻孔偏斜、钻具力矩、施加在钻具上的重量以及简单的地层数据分析。这些技术使随钻监测有了长足的进展,但始终面临着一个技术难题,那就是对监测的每个子过程的准确识别。为了克服现行技术的不足,满足隧道施工的需求,岳中琦等7-8研究了一种炮孔过程监测仪(DPM)。DPM 在炮孔钻进过程中连续地对钻机的各项参数进行监测与记录,完善了先前随钻测量系统的不足。为了探求各随钻参数同岩土体参数或地层之间的关系,许多学者进行了相关研究。Ataei 等9通过室内试验得到的岩体结构参数,建立了岩体质量钻进指数(RDi)与钻速之间的经验公式。李中等10采用随钻监测方法研究了在深水高温高压环境下地层孔隙压力的计算方案及现场应用。王玉杰等11进行了不同强度等级试样的室内钻进试验,建立了岩石数字钻进参数与单轴抗压强度的定量关系。曹瑞琅等12搭建了新型地质钻机数字钻进监测系统,通过数字技术得到了表达岩体完整性的新指标(DPI),建立了钻进压力、钻进转矩、钻头转速和钻进速度的函数关系。谭卓英等13-14基于钻进过程监测系统在不同花岗岩地基金刚石钻进中监测数据,对钻进比功及其变化特性进行分析,结果表明,金刚石钻进比功随岩石风化程度的减弱而增大,具有明显的分区性。李忠华等15建立了钻杆转矩与岩体强度的关系模型,分析了岩体强度对转矩的影响规律。Karasawa 等16定义了钻机每转有效轴力能和每转有效旋转能等参数,并研究了其与岩石强度的关系,在此基础上定义了岩石可钻强度指标,通过数理统计方法建立该参数与岩石单轴抗压强度的关系,反映岩石的强度性质。李宁等17基于岩石剪切破坏的力学模型与钻压、转矩以及每转进给量之间的关系曲线,推导了岩石的抗压强度、内摩擦角、黏聚力及弹性模量的计算公式。Tan 等18通过分析钻孔过程中的钻具响应参数,研究了钻具响应参数和岩体质量之间的相关性。还有一些学者从能量角度,建立钻进比能与岩体质量之间的关系19-23。上述研究为建立随钻参数与岩土体参数映射关系提供了有益思路,但是没有充分利用计算机技术帮助快速、高效预测岩体参数。随着计算机技术的飞速发展,近些年机器学习在预测岩体性质方面具有广泛应用。金长宇等24采用神经网络反演柱状节理参数。周冠南等25采用 BP神经网络,通过隧道变形量预测了围压力学参数。孙明志等26采用 SVM 算法反分析位移获取岩土力学参数。魏家俊27采用 K-近邻算法预测地层岩体种类和完整性,准确率达 86%。郝慧珍等28采用神经网络在内的多种机器学习算法,对矿物识别展开了研究,提出了矿物智能识别方法,研究表明机器学习在反演岩土体等领域具有良好使用性能。本文研究的创新之处在于所述监测设备设置合理、数据处理流程巧妙,同时在传统钻勘探行业引入了机器学习技术,能够实现钻孔进尺的实时识别和处理。本文介绍了随钻数据采集、处理及分析的方法,并结合钻进过程的监测实例来预测地层的岩体种类。本文所提出的方法针对性解决了钻探过程中钻孔数据浪费、钻孔数据处理不规范、无法实时指导钻探施工等难题。1 研究方法和流程1.1 数据采集 为了研究钻进参数与地层特性之间的对应关系,基于地质钻机,搭建了如图 1 所示的新型钻探数据监测系统。通过安装在钻机上面的激光位移传感器、油压传感器、转速传感器等对钻杆位移、钻机油压和立轴转速等进行精确监测。激光位移传感器安装在钻机动力头位置,即钻进卡盘上,能够记录钻进过程中动力头的相对位移。转速传感器通过角铁安装在卡盘上部,监测立轴转速。压力传感器采用三通接口,安装在钻进推进装置的输油管道上,用于监测给进和提升压力。监测数据频率为每秒一次,记录钻进全过程数据,并按照时间序列依次、连续采集。图 1 液压回转钻机及传感器安装位置Fig.1 Hydraulic rotary drilling rig and sensor installation location503隧道建设(中英文)第 43 卷1.2 数据预处理 钻探过程具有连续性,监测的数据往往包含大量非钻进状态的无效数据,对数据的准确识别产生大量干扰。需要对传感器采集的数据进行预处理,筛选出纯钻进状态的钻进数据用于后续的分析。除了可以通过时间顺序筛选出纯钻进状态之外,也可按表 1 所示规则,识别纯钻进状态。为识别钻孔孔深,定义了一种“钻位”的概念。激光位移传感器安装在钻机卡盘位置,“钻位”定义为钻进过程中钻杆向下的位移量与向上位移量之差。由于存在划眼、提钻等操作,实际孔深并非是实时的钻位深度,而是记录最大的钻位值。对于钻孔数据的预处理,可按以下方法进行。1)识别钻进数据中不合理的部分,如钻杆转速为零或负值、激光位移传感器为负值时对应的钻机数据。2)设置钻机正常工作时数据标准值 P0和波动幅度 P,判定P0-P,P0+P为数据主流线,识别数据中的脉冲信号29。3)采用小波滤波器对随钻数据进行平滑处理,避免钻进过程振动对数据的影响。4)主观因素导致数据异常(如卡钻、传感器异常等),需要结合现场勘探记录表识别。调研文献并结合施工现场钻进经验,提出了表 1所示数据预处理规则,识别钻进状态。表 1 是基于传感器的类型、安装位置和钻机类型综合考虑的。针对油压的阈值,会连续记录和统计数十个钻孔的随钻监测数据,并在现场持续数月,做好详细的钻探记录。将钻机数据和现场记录的钻进状态进行匹配,并结合现场钻探工程师的建议,提出油压的阈值。累计激光位移传感器数据,计算钻位深度,记录最大钻位值为钻孔深度;并提取对应时刻的传感器数据,完成数据处理。其中 T_i表示 i 时刻的传感器数值,T_i+1表示其下一时刻的激光位移传感器数值。表 1 钻进状态判断规则Table 1 Pre-processing rules for drilling data激光位移传感器 DS(T)转速传感器 Rev给进压力传感器 DP提升压力传感器 UP钻进状态DS(T_i+1)DS(T_i)Rev0DPUP阈值0.1 mDS(T)0.7 m0 Rev500 r/min0DP4 MPa 0UP1.5 MPa 随钻数据通常是随时间变化的序列。可通过绘制各随钻参数随时间的变化曲线,研究参数的变化规律。在纯钻进时间孔深曲线中,曲线的斜率对应着钻进速率,因此根据该曲线可以较为明确的判断出地层变化情况。在随钻参数孔深曲线中,可直观地看出随钻参数随孔深变化趋势,并且建立随钻参数同孔深对应关系,可为机器学习识别岩体种类提供基础。1.3 数据训练及预测 经上述预处理之后纯钻进状态的数据,可以采取机器学习算法对数据进行训练及预测。机器学习算法主要包括监督学习算法和无监督学习算法。监督学习是通过已有输入数据与输出数据的对应关系,构建输入数据与输出数据的映射关系,如回归、分类等。无监督学习算法直接对输入数据集进行建模,如聚类算法等。基于随钻数据对地层的识别研究,可采取监督学习的支持向量机算法(SVM)建立随钻参数与钻探地层之间的关系。SVM 基于结构风险最小化原理,求解化为一个线性约束的凸二次规划问题,解具有全局最优性。基于支持向量机 SVM 的反演方法,将大量岩土工程勘察数据分类建模,提取出相应特征向量,并把提取出的特征向量输入分类器识别,采用 SVM 建立起岩土体力学参数与随钻参数之间的映射关系,对于给定的随钻参数可以通过模型的推广预测出相应的土体类型及其力学参数。算法流程如图 2 所示。图 2 SVM 技术路线图Fig.2 SVM technology roadmap2 应用案例2.1 数据来源 测试的场址位于重庆九龙坡区,该场地主要由砂质泥岩、砂岩等组成。试验钻探机械为 XY-2 型钻机,钻头类型为复合片钻头,直径 91 mm。在该测试区共603增刊 1刘华吉,等:基于随钻参数的砂岩与砂质泥岩地层分界面智能识别布置 4 个钻孔,孔深 80120 m。采集到随钻数据约50 万组,数据采样间隔为 1 s。现场数据采集系统传感器布置如图 3 所示。图 3 传感器及安装位置Fig.3 Sensors and mounting position2.2 数据处理与分析原始随钻数据包含钻机的各种状态,且含有异常数据。基于上述数据处理思路,自主开发了随钻数据处理软件,可快速对随钻数据进行处理与分析。图 4为重庆测试区 4 号孔的时间孔深曲线。该曲线反映了钻进过程中孔深随着纯钻进时间的变化关系,曲线的斜率即为平均钻进速率。可以看出,随着地层岩体种类的改变,钻进速率随之发生改变。砂岩地层钻进速率普遍大于砂质泥岩段。因此钻进速率可作为识别岩体种类的一个重要指标,作为机器学习反演岩体种类的输入参数之一。图 5 为 4 号孔各随钻参数与孔深之间的关系曲线,其中钻杆位移、给进压力、提升压力、转速是直接测量的随钻参数,钻进速率是处理后的随钻参数。从曲线图可以看出,钻进速率与地层岩体种类存在比较明显的对应关系,砂岩段的钻进速率显著提高,但难以直观看出钻杆位移、给进压力、提升压力、转速与地层岩体种类之间的关联。图 6为 4 号钻孔各随钻参数孔深曲线均值与标准差拟合曲线。从图 6 可以看出,砂岩段的钻进速率和提升压力略大,标准差也略大。为了更加客观地判识砂岩和砂质泥岩,对处理后的数据进行了相关性分析,并采用了机器学习技术,通过钻进数据对岩体的种类(主要是砂岩和砂质泥岩)进行反演。图 4 4 号钻孔纯钻进时间孔深曲线Fig.4 Drilling time-hole depth curve of drill hole No.4图 5 4 号钻孔各随钻参数孔深曲线Fig.5 Each drilling parameters-hole depth curves of drill hole No.4703隧道建设(中英文)第 43 卷(a)均值拟合曲线(b)标准差拟合曲线图 6 4 号钻孔各随钻参数孔深曲线均值与标准差拟合曲线Fig.6 Mean and standard deviation fitting curves of each drilling parameter-hole depth curves of drill hole No.4 假设有2 个变量分别为 x 和 y,则两者之间的皮尔逊相关性系数计算公式为x,y=E(xy)-E(x)E(y)E(x2)-E2(x)E(y2)-E2(y)。(1)式中:x,y为 x 和 y 之间的皮尔逊相关性系数;E(x)和 E(y)分别表示 x 和 y 的数学期望。皮尔逊相关系数衡量的是 2 个变量之间的相关关系,通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度。相关系数(均取绝对值后):0.81.0 极强相关;0.60.8 强相关;0.40.6 中等程度相关;0.20.4 弱相关;0.00.2 极弱相关或无相关。经计算,钻杆位移与地层岩性的皮尔逊相关性系数绝对值为 0.39,为弱相关;给进压力与地层岩性的皮尔逊相关性系数绝对值为 0.58,为中等程度相关;提升压力与地层岩性的皮尔逊相关性系数绝对值为 0.51,为中等程度相关;转速与地层岩性的皮尔逊相关性系数绝对值为 0.58,为中等程度相关。这些参数与地层岩性均有相关性,可以同时用作输入参数,以丰富输入数据量和种类,提升预测效果。由于钻进速率是由钻杆位移处理得到的,因此选取给进压力、提升压力、钻杆转速、钻进速率 4 个参数作为 SVM 支持向量机的输入参数,预测参数为地层岩体种类,从现场岩体种类照及钻探报告中获取,岩芯照如图 7 所示。为了更加清晰区分开砂岩地层和砂质泥岩地层,绘制平803增刊 1刘华吉,等:基于随钻参数的砂岩与砂质泥岩地层分界面智能识别均钻进速度与钻孔深度关系曲线。表 2 所示的数据库,可由纯钻进时间孔深曲线进行岩性识别。(a)(b)(c)(d)图 7 4 号钻孔部分岩芯照片Fig.7 Photographs of partial core of drill hole No.4表 2 基于钻进速率的岩性识别数据库Table 2 Lithology identification database based on drilling ratem/s 围岩平均钻进速率钻进速率阈值砂岩0.27 大于 0.2砂质泥岩0.14小于 0.18 由表 2 可知:砂岩地层中的钻进速率明显较大,砂质泥岩地层中的钻进速率较小。可采用钻进速率对本地区地层岩性进行初步识别。进一步的精确识别还需要借助下文的 SVM 参数反演手段。2.3 模型训练及预测 为了防止奇异样本影响训练效果,先对数据归一化处理。采用线性变换方式将数据值映射在0,1区间内,公式如下:X=X-XminXmax-Xmin。(2)式中:X为归一化值;X,Xmax,Xmin分别为样本数据及样本数据的最大值和最小值。采用 SVM 建立起岩土体力学参数与随钻参数之间的映射关系,当 SVM 需要分类的数据不属于线性时,应用核函数技术,将输入空间中的非线性问题,通过函数映射到高维特征空间中。线性核函数主要用于线性可分的情况,其参数少、速度快;多项式核函数核函数的参数较多,当多项式的阶较高时,计算过程会较复杂;高斯径向基核函数是一种局部性强的核函数,可将一个样本映射到一个更高维空间,其应用最广,无论样本数量多少,一般都能取得不错的训练效果。可选取 RBF(高斯径向基)核函数,该函数应用较为广泛且能够适应复杂的非线性映射关系。在 RBF 核函数中,需要确定的参数有惩罚因子 c 与核函数参数 g,可采用交叉验证法进行参数寻优。基于交叉验证法将 cc1,c2,变化步长为 cs,而 gg1,g2,变化步长为gs。针对每对参数 c 和 g 进行训练,逐步获取训练结果,取效果最好的 1 对参数作为模型参数,完成参数寻优过程。参数寻优采用交叉验证算法,即给出 1 个模型中你想要改动的所用的参数,程序自动地把所用的参数都运行 1 遍,用交叉验证搜索最佳参数组合的方法。试出来最优的、最好的那组参数。搜索的最优正则化参数c 为 0.000 976 56,核函数 g 为 0.000 976 56。输入参数有钻进速率、钻杆转速、油压等,输出参数有地层岩体种类。在重庆测试孔数据中选取 120组,将其中任意 100 组数据设置为训练集,剩余 20 组数据设置为测试集,用于检验预测的效果。这里的每组数据都是纯钻进状态下的某一地层的数百组数据的集合,能够对应约 20 cm 左右的地层岩性。选取的岩心完整程度较好、质地均匀,这样数据的离散程度会更小,便于开展规律性的研究。采用程序获取该岩块对应随钻监测数据,评价数据的离散程度。对于离散性是否过大,通过拉依达准则(也叫 3 西格玛原则)来判断,即认为数值大于平均值加减 3 倍的标准差的数据,认定该数值不处于正态分布 99.73%的区间内,属于离散性过大的异常数据。大部分的数据的离散程度较小,可以直接求均值,作为这段数据的特征值。对于离散性特别大的数据,借鉴文献30中的处理方法,选取 10 个左右数据的平均值,作为该点数据的替代。损失函数为L(y,y)=0y=y1y y。(3)式中:L 为损失函数;y 为真实值;y为模型输出值。采用铰链损失函数作为二元分类中 0-1 损失函数的代理损失L(y,y)=max(0,1-yy)。(4)铰链损失函数是一个分段连续函数,其在分类器分类完全正确时取 0。铰链损失的性质决定了 SVM具有稀疏性,即分类正确但概率不足 1 和分类错误的样本被识别为支持向量(support vector)被用于划分决策边界,其余分类完全正确的样本没有参与模型求解。2.4 结果分析如图 8 所示,测试数据显示 SVM 的预测结果准确率达 85%。红色实线为岩样真实岩体种类类别,蓝色虚线为预测类别。当砂岩和砂质泥岩难以准确判断时,机器偏向于判定为砂岩。20 组数据中,仅有 3 组数据未被准确识别,基本满足工程需求。表 2 展示了测试集样本类型及对应的取样位置。由于施工现场的异常情况,3 号孔的样本数据记录不全,因此并未从 3号孔中选取测试集样本。从表 3 可以看出,测试集样本是随机选取,并非典型样本,预测结果具有代表性。由于本测试区样本数有限,若以实际钻探工程的海量903隧道建设(中英文)第 43 卷钻孔数据为依托,本方案预测精度将更高,更有利于工程的开展。图 8 测试集预测结果Fig.8 Prediction results of test dataset表 3 测试集样本类型及对应的取样位置Table 3Sample types and corresponding sampling locations of test dataset样本编号岩样类别预测类别所属孔号取样深度/m1砂质泥岩砂质泥岩457.257.52砂岩砂岩487.087.33砂质泥岩砂质泥岩4105.0105.24砂岩砂岩242.142.25砂质泥岩砂质泥岩245.045.216砂质泥岩砂岩440.440.617砂岩砂岩178.078.218砂岩砂岩262.262.519砂质泥岩砂岩498.698.820砂质泥岩砂岩127.127.3 表 4 示出了采用高斯径向基核函数的 SVM 与其他方法(采用线性核函数的 SVM、神经网络等)的比对方案。表 4 各种方案比对Table 4 Comparison of various schemes 方案预测精度/%效果SVM高斯径向基核函数85优秀SVM线性核函数75良好线性神经网络60一般3 结论与讨论本文设计了一种随钻监测系统,提出了随钻监测数据处理方案,基于机器学习技术,选取 SVM 算法,研究了一种通过随钻参数反演地层岩体种类的方案。研究结论总结如下:1)随钻监测数据处理原则是,识别各种非钻进状态及异常状态,建立纯钻进状态的时间孔深曲线和各随钻参数孔深变化的曲线。建立各参数同孔深数据匹配关系,有利于机器学习数据库的建立,有利于通过随钻参数反演地层岩体种类方案的实施。2)随钻数据中,钻进速率与地层岩体种类关系密切。钻进速率可由纯钻进状态的时间钻孔深度曲线获得。3)SVM 在岩体种类识别方面效果卓越。采用适合的核函数并对核函数的参数选优,有助于模型更快的训练和提高预测的准确度。4)基于机器学习的随钻数据处理和地层识别研究具有重要意义。未来可以进一步完善当前的岩体质量评价方法,进一步推广快捷、有效的岩土工程勘探新技术、新方法。本文仍有一些难以解决的问题:1)当前的随钻参数岩体样本较少,岩性的识别仍然存在一定误差。2)该方法只能提供岩体的大致坚硬程度和基本岩性特征,暂时无法对岩体的具体力学性质进行精确分析。本文所述监测设备设置合理、数据处理流程巧妙,同时在传统钻勘探行业引入了机器学习技术,能够实现钻孔进尺的实时识别和处理,这在当前的研究中较为少见。从工程管理角度而言,本技术可实现钻探过程的实时监测,防止虚假钻孔和虚假编录,保障工程建设的安全。可从优化机器学习识别方法、丰富随钻参数、建立随钻参数与岩体参数之间的映射关系等方面近一些对课题展开研究。参考文献(R Re ef fe er re en nc ce es s):1 项伟,唐辉明.岩土工程勘察M.北京:化学工业出版社,2019.XIANG Wei,TANG Huiming.Geotechnical engineering investigation M.Beijing:Chemical Industry Press Co.,Ltd.,2019.2 SUZUKI Y,SASAO H,NISHI K,et al.Ground exploration system using seismic cone and rotary percussion drillJ.AIJ Journal of Technology and Design,1995,1(1):180.3 GUI M,SOGA K,BOLTON M,et al.Instrumented borehole drilling using ENPASOL 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