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隧道圍巖鉆進機理研究與數字鉆進系統開發

面向復雜地層高效作業難題，擬開展隧道圍巖鉆進機理與數字鉆進系統研究。主要內容包括：

1. 隧道圍巖鉆具-巖體耦合作用破巖機理：基于隧道圍巖鉆進損傷模型試驗與數值模擬，研究隧道圍巖在鉆具作用下的裂紋萌生和擴展、損傷演化、巖屑形成等規律，研究鉆具沖擊參數和切削參數的敏感性指標，分析不同因素對隧道圍巖的影響規律，揭示鉆進荷載下隧道圍巖與鉆具耦合作用的破巖機理。

2. 基于鉆進參數反演的圍巖智能分級方法：基于現場收集的大量鉆進參數樣本，分析圍巖性質與鉆速、鉆壓、扭矩、軸向/周向沖擊力度與頻率等鉆進參數匹配關系，反演出圍巖堅硬程度、完整程度和級別等性質。基于神經網絡算法,提出數字鉆進圍巖分級方法,以數字鉆進技術為基礎,從鉆進參數中提取有用信息,構建圍巖智能分級方法與系統。實現定性評價圍巖地質條件，使圍巖分級指標的量化更符合實際情況，提高指標量化的準確性，為隧道施工提供更準確的參考依據。

3. 面向快速鉆進的輔助鉆進策略與模型：研究變介質變載荷情況下鉆進系統動力學特性，提出復雜地層下的最優作業方法；研究監控數據與鉆進方向、扭矩、壓力等鉆進參數的映射關系，提出基于深度學習的監控數據與鉆進參數映射模型建立方法，建立鉆進作業參數與巖層屬性匹配關系，開發基于深度學習與海量鉆進數據的作業參數智能優化模型，形成鉆進過程中作業參數優化控制策略，實現智能輔助鉆進。

1.形成鑿巖臺車、多功能鉆機2款裝備復雜地層鉆進仿真模型（含數字化模型、數值模擬方法），仿真與測試趨勢吻合性優于85%；形成破巖機理分析報告1份；

2.建立圍巖智能辨識數學模型，形成圍巖智能分級方法與程序1套，圍巖強度/硬度識別準確率大于80%。

3.建立快速鉆進參數優化模型（含代碼），形成鑿巖臺車、多功能鉆機2款裝備作業參數智能優化程序1套，鉆進效率提升10%。

4.發表EI或SCI檢索論文1篇，申請發明專利3項（含PCT 1 件）。

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定向鉆復雜地層破巖機理研究與數字鉆進系統開發

本項目面向定向鉆復雜地層高效作業需求，采用理論分析、數值模擬、模型試驗等研究方法，揭示復雜地層鉆進機巖耦合機制，建立鉆進參數-工程巖土參數數據庫，構建巖體參數智能辨識模型，提出鉆進過程中作業參數優化控制策略，本項目主要研究內容包括：

1.  復雜地層沖擊-旋切破巖機理：基于連續非連續數值模擬方法，建立考慮螺桿馬達運動特征的沖擊-旋切破巖過程仿真模型，研究在沖擊-旋切作用下不同鉆進參數對不同硬度、強度巖石裂紋擴展、巖體應力狀態、破壞模式、塑性耗能比以及塑-脆性轉變的影響規律，揭示沖擊-旋切破巖過程機-巖作用機制。

2. 基于鉆進參數的巖石力學參數辨識方法:基于復雜地層沖擊-旋切破巖機理與正交試驗設計方法，開展不同鉆進參數組合的巖石模型鉆進試驗，構建鉆進參數-工程巖土參數數據庫，基于深度學習自適應遺傳算法改進的BP神經網絡，構建不同巖石力學參數與鉆進參數之間的映射關系，建立基于隨鉆參數的巖石力學參數感知模型。

3. 定向鉆鉆進參數優化策略與系統:以“最佳施工效率”為目標，基于復雜地層鉆進過程機-巖作用機制，建立巖層屬性與最優鉆進作業參數匹配關系，研究鉆進過程中鉆壓、泵壓、轉速、扭矩等作業參數優化控制策略，提出基于多目標粒子群算法的鉆進參數優化算法，開發鉆進作業參數智能優化程序，實現定向鉆鉆進作業參數自適應優化。

1.形成水平定向鉆機復雜地層鉆進仿真模型（含數字化模型、數值模擬方法），仿真與測試趨勢吻合性優于85%；形成破巖機理分析報告1份；

2.建立巖石力學參數隨鉆感知數學模型，形成定向鉆巖石力學參數隨鉆感知程序1個，圍巖強度/硬度識別準確率大于80%。

3.建立輔助鉆進控制模型（含代碼），形成水平定向鉆機作業參數智能優化程序1套，鉆進效率提升10%。

4.發表EI或SCI檢索論文1篇，申請發明專利3項（含PCT 1 件）。

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