基于地质钻探智能云监控系统的钻速优化决策
Rate of Penetration Optimization Decision-making Based on Intelligent Cloud Monitoring System for Geological Drilling作者机构：中国地质大学(武汉)自动化学院湖北武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室湖北武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心湖北武汉430074
出 版 物：《指挥与控制学报》 (Journal of Command and Control)
年 卷 期：2023年第9卷第3期
页 面：274-282页
核心收录：
学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0838[工学-公安技术]
基 金：国家自然科学基金(62003317) 湖北省自然科学基金(2020CFA031) 武汉市知识创新专项项目(2022010801020213) 高等学校学科创新引智计划111项目(B17040)资助
主 题：地质钻探 智能云监控系统 钻速优化 高斯过程回归 混合蝙蝠算法
摘 要：面向地质钻探智能控制与优化决策的工程需求,基于云控制系统的设计理念,提出了地质钻探智能云监控系统设计方案,实现钻进过程状态监测、效率优化、智能控制与决策等功能.针对云监控系统中效率优化需求,提出了基于高斯过程回归和混合蝙蝠算法的钻速智能优化方案,并运用滑动时间窗口技术实现动态优化.基于智能云监控系统,设计了实际场景应用,结果验证了所提方法的有效性和工程适用性.
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