精确掌握开采地质条件是煤矿安全绿色开采的重要保障。由于我国煤矿地质条件极其复杂，含煤地层中的岩石性质和岩层组合具有明显的空间差异性，对于巷道采掘过程中可能诱发灾害的地质异常区实时精准探测是煤矿区致灾地质因素探查的关键技术之一[1-3]。钻探是最直接的地质探查技术，基于仪器钻进系统的地层识别方法能够完成巷道支护时浅部围岩地质数据的辨识和获取，从而实现井巷工程的信息化[4-6]，这对于煤矿井下实现开采阶段致灾因素的智能探查与预测具有重要意义。

国内外学者已开展了利用各类信息，包括数学分析模型、监测统计数据、钻进参数响应特征等对地层识别问题的大量研究[7-10]。近年来，始于滨海钻探工程和岩土工程的基于仪器钻进系统地层特性识别方法逐步应用于煤矿井下，尤其针对巷道围岩特性识别作了诸多研究，取得了一定的研究成果。SYD等[11]等应用锚杆钻车通过钻进控制单元在煤矿巷道顶板锚固过程中获取钻进参数，并通过趋势线方法对数据进行分析，得出了顶板岩石强度的识别结果。SAIR等[12]评述了在井下开采中已有的基于仪器钻进对岩层特性进行表征和评价的方法，并针对不同地层条件给出了进一步提高检测准确性的建议。刘洪涛等[13]以煤矿巷道顶板岩层为研究对象，得出了不同推力条件下钻进速度的反馈特征，并通过现场试验，利用钻深—钻速特征曲线表征了顶板浅部岩层的裂隙通道位置。刘少伟等[14]利用数值计算方法，分析了煤巷顶板锚固系统中的薄弱位置对钻进过程中钻头的反馈信息规律。陈加胜等[15]提出一种通过检测单体锚杆钻机液压系统的压力和流量来探测巷道顶板岩层的方法，研制了顶板岩层随钻识别试验系统。

以上研究为基于钻进参数的地层识别基础理论构建和工程应用提供了重要参考，但在煤矿井下坑探工程中，由于钻进参数信息量巨大，加之地质环境复杂，地层岩性如何快速识别的关键问题并未得到充分解决。笔者以自主研发的钻进试验台为基础，利用KFCM算法进行了典型含煤地层钻进参数聚类，进而实现了含煤地层岩性的模糊识别，并通过实钻试验对提出方法的有效性进行了验证，为煤矿巷道浅部围岩智能探测提供了有效方法。

1典型含煤地层钻进参数聚类

1.1KFCM算法

KFCM算法是基于目标函数的聚类算法中应用非常广泛的一种，目前已被用于图像融合、语音特征提取、非凸数据集分类、声音信号分类等领域。KFCM算法是将核函数与模糊C均值方法相结合，用以解决数据集的线性不可分问题[16-18]。主要通过核函数计算样本在高维空间中的内积，并应用最小化目标函数将数据集X分为k个聚类，从而确保较高的类内紧密度和类间分离度。KFCM算法的聚类目标函数[19]为

(1)

(2)

式中，k为聚类别数;N为原始特征空间样本数量;xj为原始特征空间中第j个样本，j=1,2,…,N;μij为第j个样本xj对第i类的隶属度，μij∈[0,1];m为模糊度;vi为高维特征空间中第i类的聚类中心，i=1,2,…,k;d(φ(xj),vi)为高维特征空间中第j个样本xj与第i类的聚类中心vi之间的距离。

则KFCM算法的聚类中心vi为

(3)

最小化目标函数可通过令其对隶属度矩阵U的偏导数为0进行求导，则隶属度μrs为

(4)

式中，r=1,2,…,N;s=1,2,…,k。

通过式(3)和(4)可以不断循环优化计算出聚类中心vi和隶属度μrs，从而得到聚类结果。

1.2含煤地层钻进试验

利用自主研发的钻进试验台开展典型含煤地层模拟岩样试验作为识别数据来源。含煤地层中，煤岩及其顶、底板的岩石力学性质表现出一定的特殊性，岩石力学性质数据的平均值可以反映出岩性差异对岩石力学性质的影响，并且不同岩类力学性质的差异明显[20-22]。本文主要依据岩样的抗压强度进行分类，岩样制备根据模型和原型的力学相似条件、应力相似条件、变形相似条件及破坏相似条件的要求，胶凝材料选用抗压强度32.5 MPa的复合硅酸盐水泥，细集料为中砂和粉煤渣。岩样浇筑体配比设计为水泥∶河砂∶水=1∶2.85∶0.5，水泥∶煤渣∶水=2∶8∶3，在自然温度、湿度条件养护时间为45 d，脱模后保持岩样浇筑体外露面湿润，最大限度提高岩样浇筑体密实度。

钻进试验台由主机、液压泵站、数据采集系统、冲洗液循环系统等部分组成，钻进试验系统如图1所示。主机采用门式框架结构，双油缸给进型式，稳定性强;液压系统最高压力为20 MPa，系统最大流量为104 L/min;仪表测量精度等级为1.0级;集成的液驱泥浆泵系统，最大流量为10 L/min。

图1 钻进试验系统
Fig.1 Drilling test system

回转钻进试验时，回转机构通过液压马达直接驱动钻杆钻进，液压动力驱动泥浆泵，泵送的清水介质用来清除孔底岩屑和冷却钻头，其压力和流量通过液压系统调节。

利用钻进试验台进行随钻测量参数的采集、存储与导出，包括钻速、转速和钻压等重要敏感钻进参数，共进行了20组钻进试验，测得1 371个有效钻进参数数据。该数据集具有小数据、低维度和多量纲的特性。与经典K均值算法相比，KFCM算法精度更高，避免了随机初始化的中心点对结果的影响;而与智能聚类算法中典型的支持向量机聚类算法相比，KFCM算法适合低维空间，运行速度更快。本文选择基于KFCM的钻进参数聚类算法，实现较简单且具有良好的聚类效果，能够充分利用钻进参数数据库信息，有效提高系统的精度和鲁棒性[23-24]。通过敏感钻进参数提取，构造钻进参数样本空间，映射到高维空间进行聚类处理，将模拟岩样分为软弱夹层、煤层和泥岩层，最后得到了符合要求的聚类结果，KFCM算法流程图如图2所示。

图2 基于KFCM钻进参数聚类算法流程
Fig.2 Flow diagram based on KFCM clustering of drilling parameters

1.3地层特征数据类的建立

通过KFCM算法将钻进参数数据集进行聚类分析，类别数设置为3，最大迭代次数为100，目标函数最小变化量为10-5。将1 371个有效数据集代入该算法，每个数据集包括钻速、转速和钻压3种属性，核函数选择为线性核函数、高斯核函数分别进行试算，试验测试散点图如图3所示。

图3 试验测试点散点
Fig.3 Scatter plot of test points

从图3可以看出，两种核函数分类效果均比较明显，但高斯核函数收敛域更为理想，垂直方向的分类效果符合沉积岩构造的特征，且高斯核函数对于数据集的运行简单快速，聚类时间节约了7.2%，因此核函数采用高斯核函数。图3中软弱夹层、煤层和泥岩层的聚类数据集分别有317，608，446个，其聚类中心的分别为v1={0.824 9,138.690 9,4.881 3}T，v2={0.799 6,156.537 8,3.687 9}T,v3={0.660 4,147.914 8,1.627 9}T。3类典型含煤地层的数据集分类确定了钻进参数数据集内在的分布结构，为后续地层岩性预测模型的建立提供了数据基础，可作为岩性识别的前驱过程。

2含煤地层岩性模糊识别方法

2.1典型地层钻速预测模型

在钻探工程中，钻速是衡量各类岩石可钻性的基本指标，钻压和转速是影响钻速的主控因素。在含煤地层岩石性质条件下，钻速随钻压的增加而增大，且主要以体积碎岩的方式进行钻进;转速本身不能单独用于岩性的表征，当切削型钻具以一定钻压进行软岩层的回转钻进时，基于岩石破碎的时间效应，钻速与转速为正相关关系[25-27]。所以可以利用钻速与转速、钻压的幂函数表达式来建立钻速的预测模型，有

(5)

式中，R为钻速，mm/s;w为钻速系数;W为钻压，MPa;a为钻压系数;n为转速，r/min;b为转速系数;I为岩石单轴抗压强度，MPa。

通过对式(5)两边取对数可将非线性预测模型转化为线性模型，根据最小二乘法拟合原理，可得钻速实测值和拟合值的误差平方和Qe，令其最小时，求解相关参数a,b,k[28]。当A=lnk时，则:

Rij-A-alnWj-blnni+lnI)2

(6)

为了求得Qe的最小值，可分别对A,a,b求偏导，并分别令其等于0，则

lnI)(-1)=0

(7)

lnI)(-lnWj)=0

(8)

lnI)(-lnni)=0

(9)

为进一步求得典型含煤地层的特征系数，利用LAW-1000型电液伺服万能试验机对模拟岩样相同方法制备的边长为70 mm的立方体标准尺寸岩样进行了力学测试，该试验机最大试验力1 000 kN，示值精度为1级。按照规定的试验方法[29]，通过监测数据分别得到模拟岩样的单轴抗压强度，其中，软弱夹层平均单轴抗压强度为3.5 MPa，煤层平均单轴抗压强度为15 MPa，泥岩层平均单轴抗压强度为21 MPa。

将软弱夹层、煤层和泥岩层的聚类数据集分别代入式(7)～(9)进行求解，可得软弱夹层的特征系数为:B1={A,a,b}={1.246 2,0.157 7,0.434 3}，误差平方和Qe1为0.058 4，即对应的钻速预测模型为

(10)

煤层的特征系数为:B2={A,a,b}={2.718 3,0.324 9,0.303 6}，误差平方和Qe2为0.373 9，即对应的钻速预测模型为

(11)

泥岩层的特征系数为:B3={A,a,b}={3.064 0,0.400 0,0.005 7}，误差平方和Qe3为1.328 1，即对应的钻速预测模型为

(12)

2.2典型地层岩性预测方法

鉴于坑道钻进工程系统本身所具有的不确定性和复杂性，模糊数学方法是研究地层岩性识别问题的常用有效方法。基于式(10)～(12)，通过数据插值拟合方法可以得出典型软弱夹层、煤层和泥岩层的空间的划分，如图4所示。

图4 典型含煤地层岩性空间的划分
Fig.4 Spatial division of typical coal-bearing strata

钻速对典型含煤地层岩性空间的划分影响最大，3种地层分类对钻速最为敏感，选取钻速作为关键影响因素进行分析，通过确定钻速对于地层岩性的从属程度，可完成样本地层岩性的识别。

当采用PDC钻头钻进时，测得某一样本岩层的钻进参数，其中钻速为Ri，设在该状态下对应的软弱夹层数据集中某一钻速为R1，对应煤层数据集中某一钻速为R2，对应泥岩层数据集中某一钻速为R3，则构造分段三角形隶属度函数形式[30]，得到样本岩层钻速对典型含煤地层钻速的隶属度如式(13)～(15)所示。

(1)钻速Ri对R1的隶属度μ1为

(13)

(2)钻速Ri对R2的隶属度μ2为

(14)

(3)钻速Ri对R3的隶属度μ3为

(15)

当μj(j=1,2,3)值越大，隶属度越高，表明样本岩层的特性与第j种典型含煤地层越贴近，反之相差也就越大。这种识别是在具有互补性的闭域内进行的。

当R3≤Ri≤R1时，此时可进行研究样本岩层与对应两种典型含煤地层岩性的贴近度，而不能计算与另一种典型含煤地层岩性的贴合度，定义与该层的隶属度为0;当Ri>R1或Ri<R3时，则可进行研究样本地层与单一典型含煤地层岩性方面的贴近度，此时定义与另外两种典型含煤地层的隶属度为0。

3实钻试验

为验证本文提出方法的有效性，在钻进试验台中开展试验岩样实际钻进识别的应用研究。与常规液压锚杆钻机能力相当，钻进试验台可提供最大给进力5 kN，给进行程500 mm，最大转速500 r/min，最大扭矩150 N·m，钻进过程采用电液控制，可实现回转和给进的无级调速，选用直径为φ28 mm的两翼型PDC锚杆钻头，钻进采用速度优先钻进模式。

3.1岩石可钻性分级

岩石软硬变化范围越大，可钻性划分的级别越多，其识别的精度就越高，在实际的工程应用中，应根据工程的具体地质条件进行划分。本次试验应用中，根据隶属度函数将岩石可钻性划分为软弱夹层、软煤层、硬煤层、泥岩层、砂质泥岩层共5个级别，见表1。

表1 含煤地层可钻性分级
Table 1 Classification of drillability of coal-bearing strata

隶属度岩石等级μ1>0.75,μ2<0.25,μ3=0软弱夹层μ1<1,μ2=0,μ3=00.25<μ1<0.75,0.25<μ2<0.75,μ3=0软煤层μ1<0.25,μ2>0.75,μ3=0硬煤层μ1=0,μ2>0.75,μ3<0.25μ1=0,0.25<μ2<0.75,0.25<μ3<0.75泥岩层μ1=0,μ2<0.25,μ3>0.75砂质泥岩层μ1=0,μ2=0,μ3<1

3.2模糊识别应用

在钻进试验时，首先实时测量试验岩层中的钻速、钻压和转速，分别按式(10)～(12)计算R1,R2和R3，并分别按式(13)～(15)计算隶属度μ1,μ2和μ3，再依据表2含煤地层可钻性分级确定其可钻性，所得实钻算例见表2。

表2 钻进试验台实钻算例
Table 2 Examples of practical drilling experiment on drilling test bench

序号转速/(r·min-1)钻压/MPa钻速/(mm·s-1)RiR1R2R3隶属度μ1μ2μ3岩性识别识别结果11350.775 14.315 28.033 54.123 50.946 90.049 00.950 90硬煤层正确21200.765 03.386 47.617 13.961 70.941 300.809 40.190 5硬煤层正确31050.785 13.561 57.217 43.836 50.950 400.904 60.095 3硬煤层正确41200.795 13.796 57.663 64.011 70.956 000.929 50.070 4硬煤层正确51500.774 55.423 48.408 64.256 50.947 20.281 00.718 90软煤层错误61500.765 04.523 18.392 24.239 40.942 50.068 20.931 70硬煤层正确71050.242 90.831 75.998 32.620 60.594 400.117 00.882 9砂质泥岩层正确81200.453 81.232 17.014 93.343 50.763 900.181 40.818 5砂质泥岩层正确91500.714 86.235 18.302 94.147 00.917 30.502 40.497 50软煤层正确101050.453 86.788 56.619 73.210 60.763 30.974 500软弱夹层正确111050.714 85.432 17.111 43.721 40.915 40.504 60.495 30软煤层正确121200.734 94.512 67.569 03.910 40.926 40.164 50.835 40硬煤层正确131350.765 00.853 28.016 94.106 00.942 0000.905 7砂质泥岩层正确141200.775 11.034 37.632 83.978 70.946 300.029 00.970 9砂质泥岩层正确151050.453 86.214 36.619 73.210 60.763 30.881 00.118 90软弱夹层正确161350.785 11.054 18.049 74.140 70.951 800.032 00.967 9砂质泥岩层正确171200.795 12.132 17.663 64.011 70.956 000.384 80.615 1泥岩层正确181350.785 12.841 78.049 74.140 70.951 800.592 60.407 3泥岩层正确191050.765 01.232 17.187 93.804 30.940 600.101 70.898 2砂质泥岩层正确201200.694 72.314 37.502 23.839 60.905 700.480 00.519 9泥岩层正确211050.675 14.512 37.047 63.653 00.894 80.253 10.746 90软煤层错误221200.698 34.063 67.508 33.846 10.907 70.059 40.940 60硬煤层正确231200.655 23.213 27.433 33.767 30.884 800.807 80.192 2硬煤层正确241350.684 12.924 17.876 83.959 60.900 800.661 50.338 5泥岩层正确251050.668 32.271 47.036 43.641 00.891 200.501 90.498 1泥岩层正确

由表2可知，钻速可以反映地质因素和技术工艺因素的综合影响，钻速总体随转速和钻压的增大而增加，通过典型含煤地层钻进参数预测模型计算相关参数，根据模糊隶属度函数确定岩石样本的隶属度，对施钻的样本岩层进行了模糊识别，并将岩性识别结果与岩样测试的力学性能指标进行了比较，结果较为一致，识别正确率达到92%，证明基于钻进参数聚类的含煤地层岩性模糊识别方法有效。

4结 论

(1)利用自主研发的钻进试验台获取了含煤地层模拟岩样的钻进参数数据源，包括钻速、转速和钻压等主要敏感钻进参数。通过KFCM算法构建了软弱夹层、煤层、泥岩层等3种典型含煤地层的数据集和聚类中心，为含煤地层岩性预测提供了数据基础。

(2)建立了基于钻速与转速、钻压的幂函数表达式的典型含煤地层钻速预测模型。根据模糊识别原理，通过构造分段三角形隶属度函数，确定钻速对于地层岩性的从属程度，实现了样本岩层岩性的模糊识别。

(3)在实钻试验中，对提出方法的有效性进行试验研究，结果表明，识别结果与岩样测试结果较为一致，识别的正确率为92%，证明该方法能有效识别典型含煤地层岩性。研究结果为实现煤矿井下隐蔽致灾因素动态智能探测提供了有效技术途径。

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