基于隨鉆振動信號與深度學(xué)習(xí)的巖性智能預(yù)測方法

王 勝，賴 昆，張 拯，柏 君，羅中斌，李冰樂，張 潔

(成都理工大學(xué) 地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610059)

地質(zhì)勘探中，鉆探取心是獲取地表下準(zhǔn)確的地質(zhì)資料的重要方法之一。對巖心進(jìn)行分析可得知其顏色、成分、結(jié)構(gòu)、膠結(jié)物、膠結(jié)類型、特殊礦物等特征，從而判斷地層巖性。然而，傳統(tǒng)的巖性識別方法如巖屑錄井、巖心錄井和鉆后測井資料的解釋與處理等都存在一些不足，例如巖屑測井具有滯后性、處理鉆后測井資料無及時性等。因此，為了快速實(shí)時地識別巖性，國內(nèi)外的研究人員進(jìn)行了大量的研究[1-2]。

鉆進(jìn)過程是一個比較復(fù)雜的巖石破碎過程，而鉆進(jìn)不同地層或鉆機(jī)處于不同工況下，鉆機(jī)以及整個鉆柱系統(tǒng)會產(chǎn)生各種響應(yīng)。經(jīng)系統(tǒng)研究后，研究人員發(fā)現(xiàn)巖石物理和力學(xué)性質(zhì)以及處于的水環(huán)境等都會使鉆進(jìn)過程中振動、聲音信號的響應(yīng)特征發(fā)生變化[3-5]。研究表明，井下鉆具振動信號產(chǎn)生的高低頻可表征不同的物理意義，低頻段反饋鉆具工作狀態(tài)，高頻段反饋巖性特點(diǎn)，因此可以用于地層巖性識別。一些學(xué)者通過分析鉆進(jìn)過程中的鉆進(jìn)參數(shù)和隨鉆信號與巖石的響應(yīng)關(guān)系[6-8]，如觀測并分析隨鉆碎巖加速度[9]，以及進(jìn)行室內(nèi)鉆進(jìn)實(shí)驗(yàn)[10-11]，對聲振信號的時域、頻率和時頻譜進(jìn)行分析和解釋，得到每類巖性與振動、聲音信號之間的特定關(guān)系，揭示其鉆柱振動頻譜特性，研究者認(rèn)為，通過調(diào)查和分析不同巖石的頻率行為，可以檢測到巖石類型。

隨著圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，巖性智能識別方法正在成為可能。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像和聲音識別技術(shù)方面得到了廣泛應(yīng)用，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理方面的研究尤為深入[12]，如牛津大學(xué)計算機(jī)視覺組(Visual Geometry Group)和Google DeepMind 公司研發(fā)了VGGNet 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]，多倫多大學(xué)設(shè)計的AlexNet 網(wǎng)絡(luò)[14]，這2 個模型在大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽取得優(yōu)異成績。隨后，越來越多的學(xué)者開始利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行巖性智能預(yù)測和巖體質(zhì)量等級預(yù)測[15]等研究。在巖石圖像方面，一些學(xué)者直接采集巖石圖像建立巖性自動分類方法[16-19]，或者基于巖石薄片圖像建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[20]，該模型自動提取圖像特征并建立分類器進(jìn)行自動分類。此外，還有學(xué)者通過采集隨鉆聲振信號，并提取特征圖像，以此建立巖性智能識別模型。他們設(shè)計實(shí)驗(yàn)收集鉆進(jìn)過程中的振動信號，分析提取代表巖性的特征，利用深度卷積網(wǎng)絡(luò)的高效計算能力，結(jié)合振動信號實(shí)時采集的優(yōu)勢，處理復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建立巖性識別模型，實(shí)現(xiàn)高效的巖性識別分析[21-22]。

綜上，巖性的智能識別能夠減少主觀人為判斷的失誤、提高識別精度及效率，但通過直接采集的巖石或巖心圖像，會因?yàn)椴杉O(shè)備精度、角度等造成誤差，導(dǎo)致智能識別困難。而在巖石鉆孔過程中，鉆頭和鉆具直接與地層巖體相接觸，在此過程中產(chǎn)生的振動信號中蘊(yùn)含著豐富的巖性信息，并且在近鉆頭位置處，振動的產(chǎn)生主要來自鉆頭與巖石的相互碰撞摩擦產(chǎn)生的頻率寬泛的振動波。筆者采集巖石振動信號，并將信號預(yù)處理構(gòu)建為數(shù)據(jù)集，探討振動信號與鉆頭此時所鉆巖體之間的響應(yīng)關(guān)系，提出基于VGG11 網(wǎng)絡(luò)的巖性預(yù)測模型，以期為巖性智能預(yù)測提供新的解決方案，同時為鉆進(jìn)過程中實(shí)時預(yù)測巖性提供參考和借鑒。

1 方法原理

1.1 總體構(gòu)架

設(shè)計室內(nèi)微鉆實(shí)驗(yàn)方案，選取7 種巖石，通過三軸振動加速度傳感器采集鉆進(jìn)過程中的振動信號；用信號處理方法對振動信號濾波、降噪，并進(jìn)行時頻域分析生成時頻特征RGB 圖像，建立數(shù)據(jù)集；傳統(tǒng)的巖性預(yù)測模型基于測井?dāng)?shù)據(jù)，針對此類模型存在數(shù)據(jù)采集滯后、特征提取復(fù)雜、解釋受限等缺點(diǎn)，構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)中VGG11 網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的隨鉆巖性實(shí)時預(yù)測模型，對圖像進(jìn)行特征提取，確定振動信號特征對應(yīng)的影響因素，完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、評估等迭代流程，實(shí)現(xiàn)對圖像的分類，最后對巖性預(yù)測模型驗(yàn)證。基于隨鉆振動信號的巖性預(yù)測總體方案如圖1 所示。

圖1 基于隨鉆振動信號的巖性預(yù)測總體方案Fig.1 Overall scheme of lithology prediction based on vibration signal while drilling

1.2 信號處理及模型構(gòu)建

采集的原始數(shù)據(jù)是關(guān)于時間變化的隨鉆振動信號，即時域信號，表征較為形象與直觀，使用離散傅里葉變換(DFT，Discrete Fourier Transform)將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，在頻域上進(jìn)行分析則更為簡潔，剖析問題會更加深刻和方便，在進(jìn)行變換時需注意頻域混疊，只有當(dāng)采集卡的采樣頻率大于傳感器響應(yīng)頻率兩倍時，才能避免混疊。在計算機(jī)中需使用快速傅里葉變換(FFT，F(xiàn)ast Fourier Transform；計算機(jī)使用DFT 高效、快速的計算形式)。頻域信號通過下式進(jìn)行變換：

式中：Y(n)為一個長度為K的有限長離散頻率序列，n=0,1,···,K-1,Hz；y(t)為一段時間T的有限長離散時間序列，可為復(fù)信號，t=0,1,···,K-1,s；j 為虛數(shù)單位。

通過短時傅里葉變換(STFT，Short Time Fourier Transform)將振動信號數(shù)據(jù)的時域、頻域圖生成時頻圖，時頻圖能體現(xiàn)信號在不同時間、不同頻率的能量大小，即能夠直接明了表征信號的頻率關(guān)于時間的變化關(guān)系，同時也有對應(yīng)時間頻率的能量變化，橫軸為時間，縱軸為頻率，二維圖中用顏色表示能量大小，而在三維圖中用信號的起伏波動來表示能量變化，圖2 表示時頻圖維度轉(zhuǎn)換。

圖2 時頻圖維度轉(zhuǎn)換Fig.2 Dimension conversion of time-frequency image

變換的關(guān)鍵在于加窗，對于窗的選取必須考慮大小，窗選得窄，窗內(nèi)信號短，頻率分辨率低；窗選得寬，窗內(nèi)時間信號長，導(dǎo)致時間信號分辨率低。

深度學(xué)習(xí)模型選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN，Convolutional Neural Networks)進(jìn)行構(gòu)建，相較于傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部連接和參數(shù)共享等機(jī)制使得圖像特征提取的利用率提高，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的參數(shù)大幅減小，可以訓(xùn)練出更好的模型，且能有效避免過擬合現(xiàn)象。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含卷積層、池化層和全連接層。卷積層不需展開，使用同一個卷積核去進(jìn)行計算，所需參數(shù)就取決于卷積核的大小和數(shù)量，卷積操作時平移圖像不會影響識別。池化層對圖像進(jìn)一步提取更高維的特征，再次減小所需參數(shù)量，去掉多余信息，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)算速率和泛化能力。在特征提取完成之后，需要用全連接層來完成分類任務(wù)，通過Softmax 分類器，得到不同種類的概率分布問題。

1.3 模型評估標(biāo)準(zhǔn)

巖性的實(shí)時預(yù)測屬于模式識別范疇，是多分類任務(wù)中的一種。使用的評價指標(biāo)有準(zhǔn)確率A(Accuracy)、精確率P(Precision)、召回率R(Recall)和F1值(FMeasure)。根據(jù)真實(shí)結(jié)果與預(yù)測結(jié)果對應(yīng)關(guān)系，可將每張圖像劃分為真正例PT、假正例PF、真反例NT和假反例NF4 個類別，4 種具體關(guān)系見表1。

表1 巖性分類混淆矩陣Table 1 Lithology classification confusion matrix

準(zhǔn)確率是最為常見的評價指標(biāo)之一，即正確分類的圖像占測試集的比例。通常認(rèn)為準(zhǔn)確率越高，模型的效果就越好。計算如下式：

精確率也稱為查準(zhǔn)率，即預(yù)測為正例的數(shù)據(jù)中，實(shí)際也為正例的比例。計算如下式：

召回率也稱為查全率，是測試集中有多少個正例被正確預(yù)測的度量指標(biāo)。計算如下式：

F1是精確率與召回率的調(diào)和平均，F(xiàn)1越大，模型的效果越好。計算如下式：

2 數(shù)據(jù)采集

2.1 隨鉆振動信號采集

室內(nèi)實(shí)驗(yàn)可以簡化實(shí)際工程中設(shè)備和環(huán)境，實(shí)驗(yàn)條件可以人為控制，節(jié)約成本。

實(shí)驗(yàn)室用的微型實(shí)驗(yàn)鉆機(jī)具有實(shí)際工程鉆機(jī)常規(guī)功能，如加持、給進(jìn)、換擋等，調(diào)整鉆進(jìn)參數(shù)如轉(zhuǎn)速、鉆速、進(jìn)尺等通過一個操作面板來實(shí)現(xiàn)，如通過按鈕加緊巖樣，按鈕松開巖樣等。傳感器為三軸加速度傳感器，采樣頻率為51 200 Hz，在鉆進(jìn)過程中需注意保護(hù)傳感器，避免鉆孔中巖粉、沖洗液混合液濺射到傳感器將其損壞。

室內(nèi)實(shí)驗(yàn)選取7 類巖石，分別為頁巖、大理巖、泥灰?guī)r、石灰?guī)r、粗黃砂巖、花崗巖、長石砂巖，每類巖石強(qiáng)度性質(zhì)見表2。從表中可知每種巖石抗拉強(qiáng)度基本處于同一水平，且抗拉強(qiáng)度和鉆進(jìn)過程中鉆頭和巖石產(chǎn)生的振動之間的關(guān)系通常較小；每種巖石抗壓強(qiáng)度存在差異，在鉆進(jìn)過程中，鉆頭和巖石產(chǎn)生的振動與巖石的抗壓強(qiáng)度之間存在一定的關(guān)系，較高的巖石抗壓強(qiáng)度通常意味著巖石比較堅硬，更難被鉆頭穿透和破碎。

表2 7 類巖石強(qiáng)度Table 2 Strength of seven types of rocks

為了消除樣品尺寸和形狀的影響，所有樣品都以相同的尺寸(長寬高分別為50 mm×50 mm×100 mm)均勻制作，巖石表面均為平面。具體實(shí)驗(yàn)方案見表3，微鉆實(shí)驗(yàn)振動信號采集方案如圖3 所示。每次實(shí)驗(yàn)開始前應(yīng)空鉆2 min，檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)機(jī)是否運(yùn)行正常。正式鉆進(jìn)時，將巖石固定在實(shí)驗(yàn)平臺，并在夾持巖樣臂處安裝傳感器(圖3a)，設(shè)置好鉆頭預(yù)定位置，用微型實(shí)驗(yàn)鉆機(jī)對每類巖樣施加1 組鉆進(jìn)參數(shù)(如200 r/min 和1 mm/min)和鉆進(jìn)時間，在鉆進(jìn)過程中持續(xù)向孔中加入鉆井液冷卻鉆頭，且能夠賦予真實(shí)鉆進(jìn)環(huán)境，根據(jù)鉆進(jìn)時間和鉆速可知鉆進(jìn)深度；在不同鉆進(jìn)深度階段(0～10 mm 和10～20 mm)連續(xù)采集每個時間點(diǎn)的三軸加速度，每組數(shù)據(jù)采集20 s，上位機(jī)接收數(shù)字信號數(shù)據(jù)；每類巖石施加9 組鉆進(jìn)參數(shù)，鉆取9 個鉆孔(表3)。

表3 實(shí)驗(yàn)方案Table 3 Experimental scheme

圖3 振動信號采集方案Fig.3 Vibration signal acquisition scheme

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

鉆進(jìn)中收集到的7 類巖石破碎產(chǎn)生的振動信號在時域的特征如圖4 所示，顯示了信號波動及幅值的變化，而在其頻域特征則更加明顯。在同樣的鉆進(jìn)條件下，由于巖石巖性及其強(qiáng)度的不同，圖4 可知各類巖石隨鉆三軸振動信號的時域特征都有所差別。整體上，每類巖石的Z軸振動信號加速度幅度最大，X軸和Y軸信號加速度幅度都小于Z軸，每類巖性的振動信號波動幅度也均呈現(xiàn)Z軸＞Y軸≈X軸的規(guī)律。在回轉(zhuǎn)鉆進(jìn)中，壓碎并切削巖石的回轉(zhuǎn)能量引起X、Y軸所在平面的振動，向下鉆進(jìn)巖石的能量則產(chǎn)生Z軸振動，切削巖石相比于向下鉆進(jìn)巖石效率更高，那么消耗的回轉(zhuǎn)能量比給進(jìn)能量小，但Z軸振動加速度并不是全程都大于X軸和Y軸，只有在一些時間段內(nèi)Z軸的振動幅值較高，說明鉆進(jìn)全過程中，給進(jìn)能量并不總是大于回轉(zhuǎn)能量，因此振動時域信號整體呈現(xiàn)此情況。

圖4 原始時域信號Fig.4 Original time domain signals

原始數(shù)據(jù)往往有一些干擾信息，首先通過三點(diǎn)平滑濾波初步減少噪聲，改善圖像的質(zhì)量。以振動數(shù)據(jù)識別巖性時，文獻(xiàn)調(diào)研可知不同頻段的信號有不同的作用[23]，見表4。

表4 信號不同頻段的作用Table 4 Function of different frequency bands of signal

針對濾波后的時域信號設(shè)計一個截止頻率為350 Hz高通濾波器，去掉信號中不必要的低頻成分，以轉(zhuǎn)速300 r/min、鉆進(jìn)深度10～20 mm、鉆速3 mm/min 鉆進(jìn)條件為例，巖石振動頻譜圖如圖5 所示。X、Y軸振動信號經(jīng)高通濾波后顯示范圍為0～5 000 Hz，Z軸振動信號顯示范圍為0～10 000 Hz，總體上，Z軸振動信號頻率范圍比較寬，這與室內(nèi)實(shí)驗(yàn)相吻合，Z軸方向?yàn)殂@頭鉆進(jìn)主要方向，振動更為劇烈，故有高頻段信號。相同鉆進(jìn)條件下，振動信號在時域和頻域上呈現(xiàn)出不同的變化，能夠用深度學(xué)習(xí)方法提取特征，建立振動信號與巖性的聯(lián)系。

圖5 濾波后振動信號Fig.5 Filtered vibration signals

為提高所有分析數(shù)據(jù)與巖性的相關(guān)性，在過高頻段上振動信號并沒有特征，選擇0～12 000 Hz 范圍的信號進(jìn)行短時傅里葉變換生成時頻圖。調(diào)整短時傅里葉變換的關(guān)鍵參數(shù)，如變換選取點(diǎn)數(shù)、窗函數(shù)及其長度、重疊范圍，選取合適的窗函數(shù)可以減少信號的頻譜泄漏，并控制頻譜分辨率，以確保頻譜分析更準(zhǔn)確地反映信號的時間和頻率特性；窗寬的選取直接影響信號在時頻域的精度，窗口越寬，頻域精度高、時域精度高；窗口越窄則反之。選取樣本點(diǎn)數(shù)、采樣頻率和窗口寬度相匹配，才能體現(xiàn)出頻域的特征。經(jīng)過調(diào)試，最終每張圖選取65 000 數(shù)據(jù)點(diǎn)，漢明窗函數(shù)(窗口長度為400 數(shù)據(jù)點(diǎn))，每幀的重疊范圍為240 數(shù)據(jù)點(diǎn)，生成高精度的時頻圖。

振動信號經(jīng)處理后，每類巖性都包含了840 張時頻圖，建立為數(shù)據(jù)集(共5 880 張)并劃分訓(xùn)練集∶測試集=8∶2。對于預(yù)處理原始圖像，需將所有圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，增加訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量和噪聲數(shù)據(jù)，提高模型魯棒性，通過以下3 種方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，如圖6 所示。第一種方法為每張原始時頻圖像隨機(jī)垂直翻轉(zhuǎn)；第二種方法為每張原始時頻圖像在0～30°范圍內(nèi)順時針或逆時針旋轉(zhuǎn)；第三種方法為每張原始時頻圖像的像素值在0.1～5.0 倍范圍內(nèi)隨機(jī)變化進(jìn)行亮度增強(qiáng)。

2.3 模型訓(xùn)練

構(gòu)建改進(jìn)VGG11 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)見表5，表中輸入、輸出參數(shù)中三維數(shù)組如224×224×3 表示高度為224 像素、寬度為224 像素、通道數(shù)為3；一維向量如100 352×1 表示長度為100 352。開始訓(xùn)練之前，裁剪圖片大小使其高寬分別為224×224 像素，圖像由紅綠藍(lán)3 個通道組成，每一個通道為一層二維數(shù)組，計算機(jī)根據(jù)3 層同一位置的數(shù)值進(jìn)行疊加來確定像素點(diǎn)的顏色；原始圖像經(jīng)過32 個大小為3×3 卷積核卷積計算形成第一層卷積層(conv1)，經(jīng)卷積后特征圖的尺寸會變小，通過零填充在輸入數(shù)據(jù)的周圍添加適當(dāng)零值，以保持輸出與輸入尺寸相同，此操作方便網(wǎng)絡(luò)層之間的連接和信息傳遞以及更好地捕捉邊緣特征；接著進(jìn)行池化形成第一次池化層(pool1)，通過2×2 池化窗口的目的是減小特征圖的尺寸，并提取最顯著的特征，通常不會進(jìn)行零填充操作，特征圖通道也不變；多次卷積、池化后，第一次全連接層(又稱展平層，flatten)去除空間信息，將三維數(shù)組轉(zhuǎn)變?yōu)橐痪S向量，最后一層全連接層(dense3)輸出7 類預(yù)測結(jié)果。設(shè)置模型超參數(shù)：學(xué)習(xí)率(learning rate)、模型訓(xùn)練次數(shù)(epoch)、批處理大小(batch size)，開始訓(xùn)練模型，測試模型擬合程度和準(zhǔn)確率等參數(shù)，并不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)保證獲得一個準(zhǔn)確率高、泛化能力強(qiáng)、魯棒性高的模型，以準(zhǔn)確預(yù)測巖性。

表5 VGG11 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)Table 5 Structure parameters of VGG11 CNN

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過參數(shù)調(diào)優(yōu)，選取了最優(yōu)超參數(shù)，見表6，學(xué)習(xí)率衰減可以使模型訓(xùn)練前期跳出局部最優(yōu)解，后期模型穩(wěn)定收斂，采用隨機(jī)梯度下降衰減政策。最初學(xué)習(xí)率設(shè)為3×10-4，每次訓(xùn)練后衰減2×10-6學(xué)習(xí)率，100 次訓(xùn)練后學(xué)習(xí)率降至1×10-4，模型訓(xùn)練過程如圖7 所示。圖7a 為CNN 模型訓(xùn)練時的損失函數(shù)，用于表征預(yù)測標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽之間的差異值，可以判斷模型的收斂情況。從圖7a 中得知，模型開始訓(xùn)練時，訓(xùn)練集損失在較小的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)快速下降，測試集損失同樣快速下降，但圍繞著訓(xùn)練集有一定波動；繼續(xù)增加訓(xùn)練次數(shù)，訓(xùn)練集和測試集損失下降速度逐漸變慢，且測試集波動變得更小；當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)足夠多時，兩者損失值都平緩下降并逐漸趨于定值，測試集損失會稍微高于訓(xùn)練集，此時表明網(wǎng)絡(luò)模型收斂。

表6 最優(yōu)超參數(shù)設(shè)置Table 6 Optimal hyperparameter settings

圖7 巖性預(yù)測模型訓(xùn)練Fig.7 Lithology prediction model training

模型每完成一次訓(xùn)練時，模型性能都會得到提升，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，識別精度越高，如圖7b 所示。從圖7b 中得知，模型訓(xùn)練到10 次時，訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率在較小的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)穩(wěn)定且快速地上升，測試集準(zhǔn)確率則有較大波動；增加訓(xùn)練次數(shù)到30 次，訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率提高速度逐漸加快，且測試集開始擬合訓(xùn)練集，波動變小；當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到60 次，兩者準(zhǔn)確率緩慢提高，測試集波動進(jìn)一步減小；當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到80 次及以上時，準(zhǔn)確率不再增加，測試集會略低于訓(xùn)練集，模型已達(dá)到比較好的識別精度，將訓(xùn)練得到的CNN 模型對測試集進(jìn)行測試，得到圖8 的混淆矩陣，將混淆矩陣中的數(shù)據(jù)代入式(2)，計算出模型在測試集的整體巖性預(yù)測準(zhǔn)確率為96.85%。

圖8 7 類巖石預(yù)測混淆矩陣Fig.8 Confusion matrix for prediction of 7 types of rocks

為了更詳細(xì)、全面地評價巖性預(yù)測模型準(zhǔn)確率和泛化能力，基于測試集和模型精度評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評估，測試結(jié)果的混淆矩陣如圖8 所示，圖8 所示的混淆矩陣和模型評估指標(biāo)計算式(3)-式(5)可得到各類巖石的評估指標(biāo)(表7)；從圖8 和表7 中可知模型對每類巖石的預(yù)測精度較高。

表7 7 類巖石評估指標(biāo)Table 7 Evaluation indicators for 7 types of rocks %

對于鉆進(jìn)過程中巖石破碎產(chǎn)生的隨鉆振動信號，該信號特征隨著巖石性質(zhì)而變化，即認(rèn)為一類信號代表著一類巖石。在深度學(xué)習(xí)中，將振動信號的時頻能量變化預(yù)處理為圖像并使其可視化，構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理的CNN 模型具有強(qiáng)大的特征提取能力，對于巖石巖性數(shù)據(jù)集的預(yù)測效果好。

4 討論

4.1 數(shù)據(jù)集對預(yù)測準(zhǔn)確率的影響

為得到一個表現(xiàn)優(yōu)秀的CNN 模型，需不斷調(diào)試網(wǎng)絡(luò)，通過不同的影響因素優(yōu)化模型，現(xiàn)已知可調(diào)整數(shù)據(jù)集數(shù)量、訓(xùn)練次數(shù)等。

通過逐漸增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法得到更大的數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)前數(shù)據(jù)集數(shù)量有5 880 張圖像，增強(qiáng)后數(shù)據(jù)集分別有8 820、11 760、14 700。劃分?jǐn)?shù)據(jù)集比例后，訓(xùn)練集數(shù)量分別為4 704、7 056、9 408、11 760，測試集數(shù)量為1 176、1 764、2 352、2 940。各數(shù)據(jù)集訓(xùn)練后的識別準(zhǔn)確率如圖9 所示，數(shù)據(jù)集數(shù)量的增加對模型識別精度有一定的提高，且當(dāng)樣本數(shù)量足夠多時，該模型準(zhǔn)確率達(dá)到最優(yōu)，不再變化。

圖9 數(shù)據(jù)集數(shù)量對準(zhǔn)確率影響Fig.9 Impact of dataset size on accuracy

4.2 轉(zhuǎn)速對信號的影響

7 類巖石的三軸振動信號在不同轉(zhuǎn)速條件下的變化情況如圖10 所示。總體上，X、Y軸信號主要響應(yīng)在0～5 000 Hz，分布范圍Y軸稍大于X軸，Z軸則分布于更廣的范圍(0～10 000 Hz)。在保持鉆速3 mm/min的條件下，隨著轉(zhuǎn)速的增加，X、Y軸信號的分布范圍變廣、幅值增大，并且能量集中頻段逐漸轉(zhuǎn)向更高的頻率，由于鉆頭回轉(zhuǎn)方向在XY軸平面上，增加轉(zhuǎn)速會使得鉆頭在單位時間切削更多的巖石，與巖石的響應(yīng)表現(xiàn)為更為劇烈的環(huán)向振動，碎巖能量更高。轉(zhuǎn)速對Z軸信號的影響不明顯，總體表現(xiàn)為信號幅值的小幅度增長，可能是由于環(huán)向振動的加劇使鉆頭能夠更高效向下鉆進(jìn)巖石；隨著鉆速的增大，Z軸信號的集中頻段向高頻率移動，幅值增加相對更大，這是由于碎巖速率增大，鉆頭與巖石的響應(yīng)表現(xiàn)為軸向振動加劇。

圖10 不同轉(zhuǎn)速下三軸振動信號Fig.10 Triaxial vibration signals at different rotary speeds

圖10 中X、Y軸振動信號頻率范圍顯示為0～5 000 Hz，在更高頻段并沒有加速度，而Z軸顯示為0～10 000 Hz，所以Z軸信號在5 000～10 000 Hz 的振動加速度比X、Y軸振動加速度幅值大，但這個范圍的加速度幅值在總體上是比較小的。出現(xiàn)此情況初步分析為鉆頭鉆進(jìn)巖石時，首先鉆頭切削巖石，在XY軸平面產(chǎn)生了X軸和Y軸振動，由于切削過程需要較大的力，產(chǎn)生的振動加速度幅值較大，然而，由于巖石切削過程相對較慢，頻率響應(yīng)可能不會很高，通常在0～5 000 Hz，此時切削巖石使得巖石有一定破碎，所以向下鉆進(jìn)破壞巖石不需要更大的力，產(chǎn)生的Z軸振動加速度幅值基本上要比X軸和Y軸振動小一點(diǎn)，需要更多的振動以高效碎巖，振動頻率響應(yīng)可能會相對較高，所以Z軸方向產(chǎn)生了更高頻率范圍的響應(yīng)，范圍在0～10 000 Hz。

對振動特性的分析主要集中在轉(zhuǎn)速和鉆速，轉(zhuǎn)速和鉆速對隨鉆三軸振動信號的影響為巖性智能預(yù)測模型的泛化性提供了一定基礎(chǔ)，因此成功地應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立了巖性預(yù)測模型，但存在一定局限性，如未能記錄和分析鉆壓對振動信號的影響，這可能導(dǎo)致巖性預(yù)測模型在某些情況下的準(zhǔn)確性和可靠性受到一定限制。可以通過增加鉆進(jìn)條件和記錄更多鉆進(jìn)參數(shù)獲取振動信號的多樣性變化，如鉆頭直徑、鉆頭類型、鉆壓等。在實(shí)際工程中，鉆進(jìn)參數(shù)、環(huán)境會不斷變化，高泛化性的模型能適應(yīng)這種變化，準(zhǔn)確預(yù)測巖石性質(zhì)。

4.3 振動信號時頻域特征分析

從每類巖性的時域信號特征來看，粗黃砂巖和長石砂巖的振動加速度最小，波動相對穩(wěn)定，這與它們的力學(xué)物理性質(zhì)(如抗壓強(qiáng)度等)相關(guān)，這兩類屬于相對較軟的巖石，破碎時產(chǎn)生的振動小；泥灰?guī)r和石灰?guī)r振動加速度稍高于前者，其抗壓強(qiáng)度更高，性質(zhì)較硬，波動幅值增加；頁巖和大理巖力學(xué)性質(zhì)進(jìn)一步增大，三軸振動加速度也增加；花崗巖在7 類巖石中具有最大的三軸振動加速度，稍高于頁巖和大理巖，其抗壓強(qiáng)度卻不是最大，由此可知，有多種因素影響隨鉆振動幅度及波動，如巖石微觀結(jié)構(gòu)、巖石成分、巖石破壞特征等方面，可觀察這些特征以更加全面地分析時域振動信號的規(guī)律。

在頻域上，巖石的性質(zhì)(如巖性，抗剪強(qiáng)度、單軸抗壓強(qiáng)度等物理力學(xué)參數(shù))不同，巖石與鉆頭、鉆柱的響應(yīng)有各自的特點(diǎn)。從濾波處理后的頻譜圖可得知不同巖性的頻譜的變化情況及其集中頻段各不相同。

從總體上看，三軸信號主要分布在中低頻范圍，Z軸振動信號代表鉆頭向下鉆進(jìn)巖石，能分布在更高的頻段(6 000～10 000 Hz)，X、Y軸信號表征鉆頭切削、磨蝕巖石以向下高效碎巖，信號高頻段幅值幾乎為0，即分布范圍Z＞Y＞X。

在能量分布上，信號都集中于低頻段，能量集中有所差別，Z軸信號高能量集中于很小的范圍(約1 000 Hz)，集中范圍Y＞X＞Z。粗黃砂巖和長石砂巖的力學(xué)參數(shù)小，能量幅值最小；泥灰?guī)r、頁巖、花崗巖性質(zhì)較硬，能量幅值增大；大理巖和石灰?guī)r的能量幅值最大；花崗巖相較于石灰?guī)r有更高的力學(xué)參數(shù)，能量反而小，即振動信號在頻率上的分布與巖石的其他性質(zhì)(如巖石成分、粒度、微觀結(jié)構(gòu)等)有關(guān)。

在鉆進(jìn)巖石過程中，向下碎巖能量主要集中在Z軸振動上，且?guī)r石有自身的固有頻率，鉆進(jìn)時產(chǎn)生的振動大部分能量分布在該頻率附近(共振：受到外界激勵時產(chǎn)生的響應(yīng)表現(xiàn)為大幅度、高頻次的振動)，以達(dá)到高破巖效率。

7 類巖石時域信號幅值大體上隨著抗壓強(qiáng)度增加而增加，而頻域信號幅值變化規(guī)律卻不同。泥灰?guī)r和石灰?guī)r、花崗巖和頁巖強(qiáng)度參數(shù)基本一致，在考慮實(shí)驗(yàn)誤差的前提下，并不能單從抗壓強(qiáng)度完全分析和總結(jié)信號時域和頻域特征，還需考慮到每種巖石的固有頻率規(guī)律、鉆進(jìn)工具、破巖機(jī)理(沖擊(Z)、切削(X、Y)、磨蝕等)及巖石破壞特征等多個因素的綜合影響，并進(jìn)行詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)和觀測研究。

5 結(jié)論

a.通過采集鉆進(jìn)過程的三軸振動數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行短時傅里葉變換生成時頻特征圖像并構(gòu)建為數(shù)據(jù)庫，建立了基于VGG11 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖性智能預(yù)測模型，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到96.85%，即利用巖石鉆孔產(chǎn)生的隨鉆振動信號可以較準(zhǔn)確地預(yù)測巖性。

b.研究數(shù)據(jù)基于設(shè)計室內(nèi)實(shí)驗(yàn)，采集的數(shù)據(jù)干擾數(shù)據(jù)較少，重點(diǎn)分析了每類巖石的三軸振動信號時域、頻域特征以及不同鉆進(jìn)條件下振動信號的變化；同時高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集為巖性智能預(yù)測模型的高精度提供了基礎(chǔ)，而在實(shí)際工程中獲取的數(shù)據(jù)，需要注意對信號中無用信息的濾除。

c.提出的巖性智能預(yù)測方法可以實(shí)時預(yù)測鉆進(jìn)巖體情況并快速調(diào)整隨鉆參數(shù)，符合快速、安全鉆進(jìn)的需求；并且預(yù)測速度快、準(zhǔn)確率高，能降低巖性識別對工程經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)知識的依賴，幫助解決傳統(tǒng)巖性識別方法存在費(fèi)時費(fèi)力、不能實(shí)時識別等問題。

d.本文提出的巖性預(yù)測模型暫未應(yīng)用于工程現(xiàn)場，后續(xù)將依托工程現(xiàn)場采集多個鉆孔的振動數(shù)據(jù)，對該區(qū)域的其他鉆孔進(jìn)行預(yù)測，并通過引入更多相關(guān)參數(shù)(鉆壓、鉆具設(shè)計等)和分析振動信號與參數(shù)的關(guān)系，進(jìn)一步改進(jìn)巖性預(yù)測模型，提高其在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和可靠性；同時將繼續(xù)開展巖石力學(xué)性質(zhì)(如抗壓強(qiáng)度、抗剪強(qiáng)度)反演研究，將隨鉆參數(shù)(鉆壓、轉(zhuǎn)速、扭矩等)和鉆進(jìn)響應(yīng)(聲音、振動)作為多源信息融合數(shù)據(jù)，對巖性和力學(xué)參數(shù)進(jìn)行智能預(yù)測，顯著提升預(yù)測模型的泛化性和魯棒性，以適應(yīng)工程實(shí)際。