一种井下定向长钻孔随钻CO浓度预测与分级预警方法

本发明涉及煤矿安全与瓦斯灾害预警，尤其涉及一种井下定向长钻孔随钻co浓度预测与分级预警方法。

背景技术：

1、定向长钻孔预抽瓦斯是防治瓦斯突出的有效手段。松软突出煤层施工钻孔时，常采用干式钻孔风力排渣的方式，该方式具有成孔率高、孔内瓦斯积聚少等优点，但快速旋转的钻具与煤体持续摩擦，使煤温迅速升高，加之钻孔中煤粉不充分燃烧时会释放大量的co气体。随着煤矿开采强度和钻孔施工频率的不断提高，钻孔施工过程中产生的co浓度升高已成为影响作业人员生命安全和工作环境安全的重要隐患之一。现有煤矿井下瓦斯与co监测系统多依赖固定传感器的实时浓度检测，当co浓度达到或接近报警阈值时发出报警，属于事前缺失预警、事中报警的被动防护模式，难以及时给出co浓度变化趋势和提前处置时间。

2、现有技术中，申请号为cn202310649608.x的中国专利申请公开了一种煤矿定向长钻机钻孔温度及co智能监测系统的监测方法，该方法利用温度与co浓度多参数传感器获取钻孔钻进过程中的煤体温度、温度变化量、对比量以及co浓度等数据，经光纤光栅解调仪和mesh网络传输至监测装置，由智能预警单元对采集数据进行分析比对，当判断可能存在异常或事故隐患时，联动摄像装置获取现场视频信息，对事故点数据进行综合分析，识别事故类型及严重程度并发出报警，同时基于大数据方法建立定向钻孔灾害预警指标与灾害程度之间的映射关系。申请号为cn202510968015.x的中国专利申请公开了一种松软煤层定向长钻孔随钻co及温度监测与控制系统，该系统通过专用的采集装置保护与安装结构，实现co与温度传感器在随钻条件下的可靠布设与防护，由数据采集与传输单元实时获取并上传co浓度和温度数据，再由数据分析与处理单元对监测数据进行趋势预测、自动校准及故障诊断，最后通过智能联动排渣与冷却单元，根据温度梯度变化规则自动调节空气压缩机进气量和排渣、冷却强度。

3、然而，上述现有技术主要侧重于构建多参数采集、网络传输和视频联动一体化的监测预警系统，通过大数据方法建立灾害指标与事故等级的对应关系，或重点解决随钻监测装置的物理保护和温度阈值驱动的联动控制问题，关注co与温度信号的采集可靠性和温度控制策略，但未对co浓度与钻进参数之间的定量预测建模、超限时间评估以及参数优化机理作出具体揭示，仍缺乏面向co浓度的多输出预测模型、分级预警判据及危险工况反演方法，在co浓度精细预测、超限时间定量估计及可调参数优化方面存在不足，难以为定向长钻孔施工提供系统、可量化的co风险预测与防控技术途径。

4、因此，急需一种井下定向长钻孔随钻co浓度预测与分级预警方法。

技术实现思路

1、本发明提供了一种井下定向长钻孔随钻co浓度预测与分级预警方法，以解决现有技术中存在的上述的co浓度预测精度不足、预警信息单一以及缺乏危险工况反演和参数敏感性分析等问题。

2、为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种井下定向长钻孔随钻co浓度预测与分级预警方法，包括：

4、s1：采集不同工况下的钻机转速、进钻速度、进钻时长、钻头温度、煤体温度和co浓度数据，对数值特征进行预处理，构建样本特征矩阵和标签；

5、s2：以钻机转速、进钻速度、进钻时长和钻头温度为输入，以煤体温度和co浓度为双输出，建立多任务最小二乘支持向量机模型，优化模型参数使预测综合误差最小；

6、s3：对训练好的模型预测的co浓度与设定阈值比较，实现分级预警；

7、s4：对不同工况的co浓度时间序列进行分析，计算co浓度达到预设阈值的时间裕度；

8、s5：构建以工况参数为输入、co浓度为输出的回归模型；

9、s6：在参数空间内搜索使预测co浓度超过预设阈值的参数组合，生成危险工况参数集；

10、s7：对危险工况参数集中各控制量改变量归一化处理并分析，确定控制量安全变化范围。

11、进一步地，s1步骤包括：

12、s11：在钻孔施工过程中采集钻机转速、进钻速度、进钻时长、钻头温度、煤体温度和co浓度的实时数据，根据钻速、煤样类型和加载条件设置工况编号；

13、s12：对实时数据进行异常值识别，对缺失样本点采用时间序列插补法填充，对孤立异常值采用时间窗口均值替换；

14、s13：对除工况编号外的连续变量按照原始值减去均值后除以标准差的方式进行标准化，按预设比例划分训练集和测试集，构建样本特征矩阵和对应的煤体温度、co浓度标签。

15、进一步地，s2步骤包括：

16、s21：基于标准化样本集，设定输入向量为钻机转速、进钻速度、进钻时长和钻头温度，输出向量为煤体温度和co浓度，建立非线性映射关系；

17、s22：采用径向基函数作为核函数，构建包含惩罚因子和随机误差的优化目标函数，引入拉格朗日乘子将优化问题转化为线性方程组求解；

18、s23：采用鲸鱼优化算法在惩罚因子γ取值范围10至1000、核函数宽度σ取值范围0.01至1.0内迭代搜索，使煤体温度和co浓度预测的综合误差达到最小值，生成训练完成的双输出预测模型。

19、进一步地，s2步骤中鲸鱼优化算法的适应度函数采用煤体温度和co浓度预测均方根误差的加权和，权重根据两输出的重要程度设置，使co浓度预测的权重不低于煤体温度预测的权重。

20、进一步地，s3步骤包括：

21、s31：基于双输出预测模型对测试集进行预测，获得预测的煤体温度值和co浓度值；

22、s32：设定预警阈值和中毒风险阈值，计算co浓度阈值在标准化空间中的对应值，将预测co浓度分别与预警阈值和中毒风险阈值进行比较，标记超过预警阈值的样本为预警样本，超过中毒风险阈值的样本为高风险样本；

23、s33：以实测co浓度为基准，在不同工况和不同阈值水平下统计真阳性、假阳性、假阴性和真阴性样本数量，按照真阳性与真阳性和假阴性之和的比值计算预警命中率，按照假阳性与假阳性和真阴性之和的比值计算误报率，生成分级预警性能指标。

24、进一步地，s3中的分级预警判别包括：当模型预测co浓度超过预警阈值而低于中毒风险阈值时，输出预警信号并记录对应工况编号和钻进参数；当预测co浓度超过中毒风险阈值时，输出中毒风险报警信号，并触发对危险参数组合的记录与后续分析。

25、进一步地，s4步骤包括：

26、s41：提取不同工况的co浓度时间序列，确认监测区间内co浓度随时间整体呈单调上升且近似线性变化；

27、s42：采用最小二乘法对co浓度与时间的关系拟合一阶线性函数，其中为斜率，为截距，在该线性趋势假设下计算co浓度达到中毒风险阈值的理论时间；

28、s43：计算理论时间与当前钻进结束时刻的时间差作为时间裕度，对不同工况得到的理论到达时间和时间裕度进行升序排序，将时间裕度最小的工况标记为优先关注的危险趋势工况，生成时间裕度排序结果。

29、进一步地，s5步骤包括：

30、s51：以工况编号、钻机转速、进钻速度、进钻时长和钻头温度为输入特征，以co浓度为输出目标，构建特征矩阵；

31、s52：对特征矩阵进行二阶多项式扩展，生成包含原始特征、二次项和交叉项的扩展特征矩阵，采用线性回归方法拟合扩展特征与co浓度的关系，其中多项式阶数为2，多项式扩展不包含偏置项以避免参数冗余导致的过拟合问题；

32、s53：对拟合结果进行验证，生成参数空间搜索计算模型。

33、进一步地，s6步骤包括：

34、s61：基于多项式回归模型，保持工况编号不变，在不同工况历史数据全局最大值基础上，将钻机转速、进钻速度和钻头温度的上限值放大预设倍数，将进钻时长的上限值增加预设的额外钻进时间，以覆盖潜在危险操作区间，生成四维参数空间的边界；

35、s62：在四维参数空间内按预设步长或随机方式生成参数组合，对每组参数组合代入多项式回归模型计算预测co浓度，当预测co浓度达到或超过中毒风险阈值时，记录该参数组合；

36、s63：计算记录的参数组合中各控制量相对原工况对应控制量的差值作为改变量，当采样次数达到预设上限或所有工况均找到至少一组使co浓度超过中毒风险阈值的参数组合时停止搜索，生成危险工况参数集。

37、进一步地，s7步骤包括：

38、s71：提取危险工况参数集中钻机转速、进钻速度、进钻时长和钻头温度的改变量，分别按各自在历史数据中的全局范围进行归一化；

39、s72：计算各工况四个控制量归一化改变量的平方和作为从当前工况到危险工况的综合参数变动指标，对比不同工况的平方和值和各单项归一化改变量，用于量化不同工况达到预警阈值所需的整体参数调整幅度；

40、s73：根据对比结果，确定使co浓度保持在预警阈值以下所需的各控制量最大允许变化幅度，生成控制量安全变化范围。

41、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

42、本发明提供了一种井下定向长钻孔随钻co浓度预测与分级预警方法，该方法在充分利用工况编号下的钻机转速、进钻速度、进钻时长、钻头温度和煤体温度等多源监测信息基础上，综合运用多任务最小二乘支持向量机、鲸鱼优化算法、co浓度时间线性外推以及多元回归与参数空间搜索等手段，构建从“数值预测→阈值预警→时间裕度评估→危险工况反演与参数敏感性分析”的全链条、可量化多层级co风险评估体系。

43、本发明旨在通过多任务lssvm与woa的结合，提高co浓度与煤体温度联合预测的精度和稳定性；通过设置参考《工作场所有害因素职业接触限值》（gbz 2.1-2019）的预警阈值和中毒阈值，对模型预测结果进行分级判别，量化了不同阈值下的命中率和误报率，实现了co预警性能的系统评价；通过对不同工况co浓度时间实测曲线进行线性拟合，得到co达到中毒阈值的理论时间与从当前时刻到中毒阈值的时间裕度，为现场预留出风险处置时间；进一步在原始参数空间中构建多项式回归co模型，并利用参数空间搜索与归一化改变量分析，反演得到导致co超限的危险参数组合和各控制量的敏感性，为制定钻机转速、进钻速度、进钻时长和钻头温度的安全控制范围提供依据。