一种煤矿含瓦斯煤岩钻进卡钻风险早期预警方法

本发明涉及煤矿井下钻探安全预警，尤其是涉及一种煤矿含瓦斯煤岩钻进卡钻风险早期预警方法。

背景技术：

1、煤矿井下定向钻进是瓦斯抽采和煤层气开发的核心技术手段。然而，由于含瓦斯煤岩具有松软破碎、节理发育、水敏性强、瓦斯压力高等特殊性质，钻探过程中卡钻事故频发，远较普通岩层钻进更为普遍。卡钻不仅导致钻孔报废、钻具损失，更可能诱发瓦斯喷孔、煤与瓦斯突出等重大安全事故，严重威胁煤矿安全生产。

2、目前，煤矿钻机卡钻预警主要存在以下技术缺陷：

3、第一，现有预警方法多采用单一参数阈值报警策略，例如当扭矩超过设定上限或钻压出现突变时触发报警。这种基于阈值的被动报警方式无法区分不同类型的卡钻前兆特征。坍塌、缩径、泥包和瓦斯夹钻在力学响应和信号形态上具有本质差异，但单一阈值法对此缺乏辨别能力，导致误报率和漏报率均居高不下。现场实践中，频繁的误报使操作人员对报警信号逐渐麻木，真正危险来临时反而延误处置；而漏报则直接导致卡钻事故发生，造成钻孔报废和钻具损失。

4、第二，现有技术缺乏对钻进系统由稳定向失稳演化这一物理过程的早期捕捉能力。卡钻并非瞬时发生，而是经历了从微观破裂累积到宏观失稳的渐进过程。在力学本质上，钻进系统是一个非线性动力系统，其失稳对应着系统在相空间中从周期吸引子向混沌吸引子的拓扑转变。但现有方法仅关注参数超标的瞬时状态，未能利用非线性动力学手段追踪系统的相变临界特征，导致预警提前量严重不足。多数情况下，报警与卡钻发生几乎同时出现，操作人员来不及采取任何有效处置措施。

5、第三，含瓦斯煤岩钻进中，瓦斯动力因素与机械钻进因素相互耦合，形成瓦斯释放与煤岩破裂的复杂交互作用。现有技术未能将瓦斯涌出动态与钻进力学响应进行联合分析，对瓦斯夹钻型卡钻的预警能力几乎空白。高瓦斯矿井中，瓦斯解吸产生的气体压力夹裹钻屑向孔口涌出，其物理机制与机械卡钻有本质区别，需要独立的监测维度和判别逻辑，但现有系统对此缺乏针对性的解决方案。

6、第四，现有方法对于泥包卡钻，其钻头被软泥或糊状岩屑包裹丧失切削能力这一特殊工况，缺乏有效的监测手段。泥包发生时，钻头虽仍在旋转但切削效率急剧下降，孔底实则处于钻头空转、岩屑堆积的恶性循环状态。传统扭矩和钻压监测主要针对过载型卡钻，难以捕捉这种软弱型卡钻的前兆，导致泥包卡钻在现有预警系统中几乎属于盲区。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种煤矿含瓦斯煤岩钻进卡钻风险早期预警方法，通过多源物理场信号融合、非线性动力学分析与隐马尔可夫模型状态解码，解决现有技术中卡钻预警提前量不足、误报率高、无法区分前兆类型的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种煤矿含瓦斯煤岩钻进卡钻风险早期预警方法，包括以下步骤：

3、s1：获取钻进过程中的多源传感信号，该多源传感信号至少包含钻杆振动信号、钻杆扭矩信号、给进压力信号和孔口瓦斯流量信号；

4、s2：对钻杆振动信号执行自适应分解处理，提取反映孔壁失稳冲击特性的敏感分量；

5、s3：利用熵值分析方法计算敏感分量的复杂度量化指标；

6、s4：基于非线性动力学分析方法追踪钻进系统由稳定态向失稳态演化的动力学特征，结合统计突变检测技术识别钻进系统的前兆敏感时段；

7、s5：在前兆敏感时段内，构建由扭矩变化率、瓦斯流量变化率、振动响应效率指标、复杂度趋势指标和动力学特征指标构成的多维观测特征向量；

8、s6：将多维观测特征向量输入至状态解码模型，输出当前钻进状态隶属于临界失稳状态的概率值；

9、s7：根据概率值以及动力学特征指标的变化速率，输出分级预警信号。

10、优选的，步骤s2中自适应分解处理采用变分模态分解算法，将钻杆振动信号自适应地分解为多个本征模态分量；通过计算各本征模态分量与原始振动信号的相关系数，选取相关系数最大的前两个分量作为敏感分量；变分模态分解的模态分解数设定为5~8，带宽平衡参数设定为1500~2500。

11、优选的，步骤s3中熵值分析方法采用精细复合多尺度散布熵算法，在多个尺度因子下计算敏感分量的散布熵值，取两敏感分量熵值的均值构成均值熵值序列；从该均值熵值序列中提取熵值曲线均值和熵值曲线斜率作为复杂度量化指标；精细复合多尺度散布熵的嵌入维度为2，类别数为5，时延为1，最大尺度因子为10。

12、优选的，步骤s4中非线性动力学分析采用最大lyapunov指数追踪钻进系统的混沌特性演化；采用滑动时间窗重构高维相空间，利用wolf重构法计算每个滑动窗内的最大lyapunov指数；当最大lyapunov指数大于设定阈值时，判定钻进系统进入混沌失稳状态。

13、优选的，步骤s4中统计突变检测采用修剪精确线性时间变点检测算法，在均值熵值序列上搜寻统计均值突变点；当最大lyapunov指数大于阈值且当前时刻与最近突变点时刻的时间差小于或等于设定时间窗口阈值时，判定钻进系统进入前兆敏感时段；时间窗口阈值为10~20秒。

14、优选的，步骤s5中振动响应效率指标按照下式计算：

15、；

16、其中，为钻杆轴向振动加速度信号在预设时间窗口内的均方根值，为实时给进压力信号；

17、多维观测特征向量表示为：

18、；

19、其中，为钻杆扭矩信号的一阶时间微分，表征扭矩变化率；为孔口瓦斯流量信号的一阶时间微分，表征瓦斯涌出变化率；为均值熵值序列在预设尺度因子区间内的拟合斜率，表征振动复杂度变化趋势；为当前时刻的最大lyapunov指数，表征钻进系统的混沌程度。

20、优选的，步骤s6中状态解码模型为隐马尔可夫模型，该隐马尔可夫模型包含三个隐含状态，分别为稳定状态、前兆状态和临界状态；以多维观测特征向量作为观测变量，通过viterbi算法在线解码当前时刻隶属于临界状态的后验概率；隐马尔可夫模型的训练采用baum-welch算法，利用历史正常钻进数据与各类卡钻前兆数据进行参数估计。

21、优选的，根据多维观测特征向量中各维度的贡献度权重，按以下归因逻辑输出前兆主导类型：

22、当振动响应效率指标相对历史滑动窗口均值持续下降且下降幅度超过第一比例阈值，同时扭矩变化率大于零、复杂度趋势指标呈下降趋势、瓦斯流量变化率无异常时，判定为泥包型前兆；

23、当最大lyapunov指数跨越零线后的上升速率超过第一速率阈值，且振动响应效率指标同步增大、瓦斯流量变化率无异常时，判定为坍塌型前兆；

24、当扭矩变化率与给进压力变化率均为恒正小常数、最大lyapunov指数维持在零线附近预设区间内震荡、且振动响应效率指标保持平稳时，判定为缩径型前兆；

25、当瓦斯流量变化率的贡献度权重超过总贡献度的预设百分比阈值时，判定为瓦斯动力夹钻前兆。

26、优选的，第一比例阈值为10%~20%；第一速率阈值为0.10/s~0.20/s；零线附近预设区间为；预设百分比阈值为35%~45%。

27、优选的，步骤s7中根据后验概率及最大lyapunov指数的上升速率，按以下规则输出分级预警信号：

28、当且时，输出黄色预警信号；

29、当且时，输出橙色预警信号；

30、当且时，输出红色预警信号。

31、因此，本发明采用上述结构的一种煤矿含瓦斯煤岩钻进卡钻风险早期预警方法，具备以下有益效果：

32、（1）本发明将最大lyapunov指数应用于含瓦斯煤岩钻进的非平稳进程分析，通过追踪系统由周期稳态向混沌临界态的相变过程，实现了卡钻风险的物理本质预警。相较于传统阈值法，本发明将预警提前量从秒级提升至15秒以上，为现场操作人员争取了宝贵的应急处置时间。

33、（2）本发明提出单位给进力振动响应效率指标，利用给进力增大而振动衰减这一反直觉物理现象精准识别泥包型卡钻前兆。该判据与坍塌型、缩径型的冲击增大或挤压爬升特征形成天然区隔，在特征空间上实现了三类卡钻诱因的完全解耦，大幅降低了误报率。

34、（3）本发明构建了变分模态分解→精细复合多尺度散布熵→wolf-lyapunov混沌判据+修剪精确线性时间变点检测→隐马尔可夫模型状态解码的串级分析链条。各环节前后衔接、逐层递进，共同服务于卡钻前兆早期捕捉这一核心目标，产生了超越各环节简单相加的协同技术效果。

35、（4）本发明中差异化归因逻辑使预警输出不仅包含风险等级，还携带前兆主导类型（泥包/坍塌/缩径/瓦斯夹钻），为现场操作人员提供了明确的处置方向指引，有效提升了预警信息的工程实用价值。

36、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。