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一种岩石可钻性分级综合预测模型构建方法: 本发明公开了一种岩石可钻性分级综合预测模型构建方法，包括以下步骤：基于历史施工数据获取各个影响因素的变量参数值，组合形成样本集；对第一神经网络模型进行训练；第一神经网络模型的输入为各个影响因素的变量参数值，输出为各个影响...; 兰建强王平胡彦刘红阳王西兵

自动破岩试验系统和岩石可钻性试验测试方法: 本发明提供一种自动破岩试验系统，包括：基台；设置于所述基台上的岩样夹持装置，所述岩样夹持装置能够对岩样施加围压并能够绕其中心轴旋转；与所述岩样夹持装置对置的破岩组件，以及设置于所述岩样夹持装置和所述破岩组件之间的岩屑收集...; 张广哲

一种岩石可钻性分级方法: 本发明提供一种岩石可钻性分级方法，包括以下步骤：步骤S1，开展滚刀贯入试验，计算岩石可钻性指数；步骤S2，建立岩石可钻性指数与岩石可钻性各影响因素的单因素计算模型；步骤S3，对岩石可钻性的各影响因素进行两两相关性分析，确...; 程桦王晓云朱建姚直书沈运才荣传新唐彬郭龙辉方玉刘晓彦

岩石可钻性分级标准的改进建议被引量：1: 2024年; 岩石可钻性分级是指导钻井工艺技术优化、提高钻井效率的重要依据,对推动钻井工程技术进步具有重要意义。在过去几十年,岩石可钻性分级标准不断完善,但随着工业的进步和钻井深度的不断增加,岩石可钻性分级标准也逐渐与钻井工业技术的进步不相适应,存在难以区分难钻地层、难以指导钻井工艺技术优化等问题。因此,有必要对可钻性分级方法进行改进以便适应当前和未来技术的发展。通过回顾岩石可钻性分级方法的发展历史及其局限性,开展了大量覆盖三大类岩性的可钻性试验并进行统计分析。分析结果表明,不能依据可钻性测试结果的统计分布情况建立分级标准,两种微钻头测试的结果相关性较差,PDC微钻头可钻性测试结果可重复性较好,作为可钻性测试方法更科学;通过对岩石可钻性计算模型进行讨论,建议未来可钻性的分级标准应将区分硬地层为重要目标进行改进;针对PDC微钻头和牙轮微钻头提出了可钻性指数概念及计算方法;建议将PDC微钻头有效钻进时间0~60 s、60~360 s、360~600 s和大于600 s分别归为"软"、"中下—中—中上"、"硬下—硬—硬上"和"极硬",可钻性指数分别对应0~10、10~60、60~100和大于100;建议将牙轮微钻头有效钻进时间0~40 s、40~280 s、280~400 s和大于400 s分别归为"软"、"中下—中—中上"、"硬下—硬—硬上"和"极硬",可钻性指数分别对应0~10、10~70、70~100和大于100。; 石祥超陈帅; 关键词：钻井工程岩石可钻性

一种岩石可钻性的模糊综合评价方法: 本发明公开了一种岩石可钻性的模糊综合评价方法，属于岩石钻进施工评价领域。方法如下：确定地质水文条件、岩石物理性质和岩石力学性质为影响因素，其包含对应的影响因子指标；基于影响因子指标进行可钻性等级划分，并建立等级标准；采集...; 王贵森洪宝宁刘鑫孙东宁盛柯邵志伟

基于测井数据的岩石可钻性评价方法: 本发明涉及基于测井数据的岩石可钻性评价方法，属于油气藏勘探开发技术领域。本发明的基于测井数据的岩石可钻性评价方法，先对测井数据进行处理，然后通过岩石样品的力学性能对测井数据进行检验，得到合格的测井数据，然后利用实验确定待...; 王超温伟李明忠宋文宇李季齐洋洋田昌文

岩石可钻性测试装置、方法及测试用钻头: 本发明提供了一种岩石可钻性测试装置、方法及测试用钻头，该岩石可钻性测试装置，包括：装置座体，其设有液压腔；岩样基座，其设有用于容置岩样的岩样腔，所述岩样腔的开口处设有密封环，设于所述岩样腔中的岩样能与所述密封环密封配合，...; 周波汪海阁邹灵战毕文欣周翠平

铁路隧道岩石可钻性凿击试验相关研究: 2024年; 为了研究分析岩石的可钻性等级及其影响因素,文章以不同岩性的岩石试样为研究对象,开展了室内可钻性凿击试验、单轴抗压强度、弹性模量、纵波波速及薄片鉴定等测试。统计分析了不同岩性可钻性等级,厘清了岩石各物理力学指标及矿物成分与岩石可钻性等级间的相关关系。结果表明:(1)不同岩性可钻性等级差异显著,其中石英岩等级为难;花岗岩、二长花岗岩等级为中难;板岩、页岩分级为易;(2)岩石单轴抗压强度、纵波波速、石英含量越大,岩石可钻性等级越难;(3)岩石云母含量、泊松比与岩石可钻性等级呈负相关关系。; 马金彪; 关键词：铁路 TBM 岩石可钻性

一种岩石可钻性可爆性判定方法和系统: 本发明提供一种岩石可钻性可爆性判定方法，依次记录每个钻孔孔口三维坐标，实时记录每分钟的炮孔钻孔数据；根据钻孔孔口三维坐标，在数字地质模型中提取该炮孔负担爆破面积区域内岩石地质数据；根据记录的每分钟的炮孔钻孔数据，得到炮孔...; 张建华赵斌黄刚刘志明姜海博

基于WOA-BP神经网络的岩石可钻性预测: 2024年; 岩石可钻性指岩石抵抗钻凿破碎的能力,准确评价可钻性有利于动态调整钻井参数,是实现高效钻井的关键。利用数据清洗、小波滤波降噪、归一化方法处理数据,通过相关性分析优选模型输入参数。鲸鱼算法优化BP神经网络,构建WOA-BP神经网络模型预测岩石可钻性,对比评价BP模型、GA-BP模型、WOA-BP模型的训练精度和预测精度。结果表明:经优化后的BP神经网络模型避免了传统BP神经网络易陷入局部最优的问题,提高了模型的预测精度和收敛速度;WOA-BP模型的训练精度最高,误差小于10%的数据占比为75.38%,相较于BP模型、GA-BP模型分别提高13.1%和4.86%,预测效果较好。; 王馨玥刘鑫王丹丹王子威李兰李文睿; 关键词：神经网络岩石可钻性数据处理

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