基于多钻进参数和概率分类方法的地层识别研究

作     者：梁栋才 汤华 吴振君 张勇慧 房昱纬 LIANG Dong-cai;TANG Hua;WU Zhen-jun;ZHANG Yong-hui;FANG Yu-wei

作者机构：中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室湖北武汉430071 中国科学院大学北京100049 

出 版 物：《岩土力学》 (Rock and Soil Mechanics)

年 卷 期：2022年第43卷第4期

页      面：1123-1134页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080104[工学-工程力学] 0815[工学-水利工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：云南省交通运输厅科技计划(云交科教(2020)74号) 云南省交通运输厅科技计划(云交科教(2018)18号) 

主　　题：超前钻探 破岩能量 逻辑回归概率 地层硬度指标 概率分类 地层识别 

摘      要：传统的超前钻探地质预报常以某个钻进参数的变化率作为地层识别的主要依据。钻头破岩是一个复杂的力学过程,应考虑多个参数的协同作用,仅采用单钻进参数识别地层的不确定性较大。首先,对超前钻探数据进行预处理,包括标准化、频数分布分析和敏感性分析,筛选出对地层变化敏感的关键钻进参数;其次,基于能量守恒、二元无序逻辑回归分析和多参数变异性分析原理分别建立了破岩能量、逻辑回归概率和地层硬度3种地层识别综合指标;最后,采用基于贝叶斯原理的概率分类方法建立地层识别模型,利用ROC分析方法得到模型参数,实现基于多钻进参数和概率分类方法的地层识别。以地质条件复杂的隧道工程为例,介绍了该地层识别方法的应用,结果表明:3种地层识别综合指标均具有较好的跨孔地层识别能力,识别准确率超过80%;破岩能量和逻辑回归概率指标适用于较近距离的跨孔地层识别,平均识别准确率分别为86.3%和84.1%;逻辑回归概率指标对软弱夹层识别能力较强,准确率达到94.2%;地层硬度指标适用于较远距离的跨孔地层识别;灰岩识别准确率最大达到93.2%。