【摘 要】智能钻进是智能岩土工程的技术基础，也是岩土工程信息化施工的先决条件，它作为智能岩土整体工程的根源所在，不仅决定着岩土工程的施工，同时在很大程度上还能推动我国地质工程的发展。文章论述了岩土工程智能钻进的关键技术，并对一些技术瓶颈做出了分析。
【关键词】岩土工程；智能钻进；关键技术
引言
在土建、水利水电、采矿、油气开采等领域，为了综合评价地层状况，确定工程设计方案，明确施工技术工艺，多采用钻勘来获得岩土地层物理力学参数。尽管地球信息学已取得了长足进步，但由于该方法依赖于大地电磁场分异性，另一方面人工电磁场干扰又很难避免，这种矛盾以及同源非同源点此差异与干扰，决定了地球物理方法存在不确定性。此外，由于地球物理法很难反映岩土力学特性，必须依赖于地址分析，这极大地限制了它在工程上的应用。
传统钻勘方法在钻孔时需要进行现场土壤测试，试验取样、性能测试、土性鉴定，都要耗费大量的人力物力。据不完全统计，钻孔时间在勘探中总耗时比例不到三成，而勘探费用占到了建设总投资的16%～30%。随着矿冶、交通运输、战略防护工程、基础物理实验基地搭建等项目的开展，深部勘探日益重要。国际岩土领域一直致力于探索一种行之有效的方法获得地质信息，智能化钻进技术和相关理论一直是本领域的研究热点。
1 智能钻进关键技术
1.1 智能钻进系统组成和基本原理
智能钻进基本技术涵盖以下四个方面：
（1）孔底动力运输系统。该系统为钻孔和潜孔钻测量系统提供强电、测试设备、信息传导所必须的电力能量。
（2）数字化潜孔钻测量集成系统。各类电控智能单元和随钻测量单元含有大量精密传感器，例如核磁共振探头、电阻率测量探头、伽马中子密度测量仪、孔隙压力测量传感器，以及测量方位角、导向工具平面角、钻孔角度、钻头角速度、钻头功率、钻杆应力分布的测力传感器，还应有测量热交换的温度传感器，孔底温度测试仪等。根据钻勘要求不同，传感器数量从十几到几十不等。
（3）孔底信息传输系统。传感器测量的信息要可靠的传输到地面，这依赖于数据有线传输信号线，一般用串行总线的方式与地面服务器进行实时数据交换。
（4）地面数据采集分析系统。该系统包含计算机、绘图仪、打印机等终端，并与网络系统信息处理中心相连，保证采集来的地层剖面、地层分级信息能够在第一时间为工程人员所用。
智能钻进系统的核心部件就是各类高精度传感器，通过它们的测量数据，获得钻孔轨迹、地层物理力学参数、柱状图等数据，方便工程人员及时作出决策；同时智能系统也可对钻机进行状态检测和故障诊断，实现信息化设备管理。藉由测量采集、数据分析、控制执行、方案调整、二次决策、二次控制执行达到对钻进过程的智能化控制。
1.2 钻孔过程实时监测技术
英国、前苏联、德国、美国进行了仪器钻进系统技术方面的研究，ENPASOL，PAPERO ，Kajima等系统实现了对钻具转速、钻具受力、钻具扭矩以及钻具位移等参数的自动监测，已经实现了对简单地层的信息判断。以往的IDS、DPM建立了复杂非线性图形、大容量样本的相似理论，为钻进参数大样本数据的相关性分析建立了有效渠道。崔希民、吴基文等人的研究表明，一种基于实时可钻性分级方法、非线性图形斜率搜索识别以及地层聚类判别的方法以及实现，并取得了一定的理论研究成果。
1.3 钻头定位与导航技术
21世纪初期，光纤陀螺仪（FOG）取代了磁力计，FOG尺寸小、功耗低、旋转惯量小、可靠性高、对温度和振动不敏感，受磁场干扰小。惯性测量单元不再需要非此套管保护，减轻了质量、降低了成本，提高了精度。近几年来，FOG已步入市场，它安装简易且成本低，趋于小型化。可以预见，在不远的将来，FOG辅以加速度计量器将成为INS（钻头惯性导航系统）的硬件主体。有研究表明，单一FOG的惯性计量单元在倾角大于40度的孔中，倾角输出误差不到0.09度，倾角为20度时的误差也只有0.3度，偏北方向精度为3度，采用ZUPT（零度修正）后，方位角误差不到0.5度。
1.4 地层岩性判别
DPM藉由钻进参数概化钻进能量指标划分地层，依靠地质分析进行岩石质地判别。智能钻进另一个主要任务是对地层进行综合评价，运用诸如电阻率测试仪、γ 射线辐射器、中子密度传感器等。采样信息可视情况直接存储于随钻芯片或传到地面服务器。电阻测量仪、γ 射线辐射器配合中子密度传感器可测量土壤刚度、孔隙率、饱和度方面的数据。目前，已经有公司运用PNC和SPN方法测量地层密度信息。FEWD扮演传统有线传导线路的角色，提供孔内地质数据。
2 尚存的技术缺陷
2.1 智能钻杆与信号传输
感应法传输已成功实现商业化，但钻进系统连线复杂，影响工程效率，加之信号传输和接收容易受到外部电磁干扰，推广过程困难重重。置于硬连接法传输，则受限于有线传输技术尚未成熟，还未能完全进入市场。
2.2 孔内岩性实时识别
岩石组分很复杂，对不同土壤特性的同位素标定是一项很有挑战的任务，需要从大量地层样本中建立完备的岩石同位素数据库。目前，针对岩体的地质导航已实现了对页岩的实时识别；DPM岩性识别还停留在定性分析阶段。显然，岩性实时判别还需要科研人员和工程人员继续探索。
2.3 岩石实时分级
现今的岩石实时分级多依赖于室内试验，由于样本取舍困难以及外界条件难以掌握，很难制定严格的量化指标。基于实际钻进能量流的可钻性分级理论提供了新思路，孔内力学实时测试为凿岩硬度和钻进强度分级技术提供了可靠的数据参考。
参考文献：
[1]宋卫东，杜建华，杨幸才，等.深凹露天转地下开采高陡边坡变形与破坏规[J].北京科技大学学报，2010（2）.
[2]张羽强，黄庆享，严茂荣.采矿工程相似材料模拟技术的发展及问题[J].煤炭技术，2008（1）.
[3]谭卓英，王思敬，蔡美峰.岩土工程界面识别中的地层判别分类方法研究[J]. 岩石力学与工程学报，2008（02）.
【关键词】岩土工程；智能钻进；关键技术
引言
在土建、水利水电、采矿、油气开采等领域，为了综合评价地层状况，确定工程设计方案，明确施工技术工艺，多采用钻勘来获得岩土地层物理力学参数。尽管地球信息学已取得了长足进步，但由于该方法依赖于大地电磁场分异性，另一方面人工电磁场干扰又很难避免，这种矛盾以及同源非同源点此差异与干扰，决定了地球物理方法存在不确定性。此外，由于地球物理法很难反映岩土力学特性，必须依赖于地址分析，这极大地限制了它在工程上的应用。
传统钻勘方法在钻孔时需要进行现场土壤测试，试验取样、性能测试、土性鉴定，都要耗费大量的人力物力。据不完全统计，钻孔时间在勘探中总耗时比例不到三成，而勘探费用占到了建设总投资的16%～30%。随着矿冶、交通运输、战略防护工程、基础物理实验基地搭建等项目的开展，深部勘探日益重要。国际岩土领域一直致力于探索一种行之有效的方法获得地质信息，智能化钻进技术和相关理论一直是本领域的研究热点。
1 智能钻进关键技术
1.1 智能钻进系统组成和基本原理
智能钻进基本技术涵盖以下四个方面：
（1）孔底动力运输系统。该系统为钻孔和潜孔钻测量系统提供强电、测试设备、信息传导所必须的电力能量。
（2）数字化潜孔钻测量集成系统。各类电控智能单元和随钻测量单元含有大量精密传感器，例如核磁共振探头、电阻率测量探头、伽马中子密度测量仪、孔隙压力测量传感器，以及测量方位角、导向工具平面角、钻孔角度、钻头角速度、钻头功率、钻杆应力分布的测力传感器，还应有测量热交换的温度传感器，孔底温度测试仪等。根据钻勘要求不同，传感器数量从十几到几十不等。
（3）孔底信息传输系统。传感器测量的信息要可靠的传输到地面，这依赖于数据有线传输信号线，一般用串行总线的方式与地面服务器进行实时数据交换。
（4）地面数据采集分析系统。该系统包含计算机、绘图仪、打印机等终端，并与网络系统信息处理中心相连，保证采集来的地层剖面、地层分级信息能够在第一时间为工程人员所用。
智能钻进系统的核心部件就是各类高精度传感器，通过它们的测量数据，获得钻孔轨迹、地层物理力学参数、柱状图等数据，方便工程人员及时作出决策；同时智能系统也可对钻机进行状态检测和故障诊断，实现信息化设备管理。藉由测量采集、数据分析、控制执行、方案调整、二次决策、二次控制执行达到对钻进过程的智能化控制。
1.2 钻孔过程实时监测技术
英国、前苏联、德国、美国进行了仪器钻进系统技术方面的研究，ENPASOL，PAPERO ，Kajima等系统实现了对钻具转速、钻具受力、钻具扭矩以及钻具位移等参数的自动监测，已经实现了对简单地层的信息判断。以往的IDS、DPM建立了复杂非线性图形、大容量样本的相似理论，为钻进参数大样本数据的相关性分析建立了有效渠道。崔希民、吴基文等人的研究表明，一种基于实时可钻性分级方法、非线性图形斜率搜索识别以及地层聚类判别的方法以及实现，并取得了一定的理论研究成果。
1.3 钻头定位与导航技术
21世纪初期，光纤陀螺仪（FOG）取代了磁力计，FOG尺寸小、功耗低、旋转惯量小、可靠性高、对温度和振动不敏感，受磁场干扰小。惯性测量单元不再需要非此套管保护，减轻了质量、降低了成本，提高了精度。近几年来，FOG已步入市场，它安装简易且成本低，趋于小型化。可以预见，在不远的将来，FOG辅以加速度计量器将成为INS（钻头惯性导航系统）的硬件主体。有研究表明，单一FOG的惯性计量单元在倾角大于40度的孔中，倾角输出误差不到0.09度，倾角为20度时的误差也只有0.3度，偏北方向精度为3度，采用ZUPT（零度修正）后，方位角误差不到0.5度。
1.4 地层岩性判别
DPM藉由钻进参数概化钻进能量指标划分地层，依靠地质分析进行岩石质地判别。智能钻进另一个主要任务是对地层进行综合评价，运用诸如电阻率测试仪、γ 射线辐射器、中子密度传感器等。采样信息可视情况直接存储于随钻芯片或传到地面服务器。电阻测量仪、γ 射线辐射器配合中子密度传感器可测量土壤刚度、孔隙率、饱和度方面的数据。目前，已经有公司运用PNC和SPN方法测量地层密度信息。FEWD扮演传统有线传导线路的角色，提供孔内地质数据。
2 尚存的技术缺陷
2.1 智能钻杆与信号传输
感应法传输已成功实现商业化，但钻进系统连线复杂，影响工程效率，加之信号传输和接收容易受到外部电磁干扰，推广过程困难重重。置于硬连接法传输，则受限于有线传输技术尚未成熟，还未能完全进入市场。
2.2 孔内岩性实时识别
岩石组分很复杂，对不同土壤特性的同位素标定是一项很有挑战的任务，需要从大量地层样本中建立完备的岩石同位素数据库。目前，针对岩体的地质导航已实现了对页岩的实时识别；DPM岩性识别还停留在定性分析阶段。显然，岩性实时判别还需要科研人员和工程人员继续探索。
2.3 岩石实时分级
现今的岩石实时分级多依赖于室内试验，由于样本取舍困难以及外界条件难以掌握，很难制定严格的量化指标。基于实际钻进能量流的可钻性分级理论提供了新思路，孔内力学实时测试为凿岩硬度和钻进强度分级技术提供了可靠的数据参考。
参考文献：
[1]宋卫东，杜建华，杨幸才，等.深凹露天转地下开采高陡边坡变形与破坏规[J].北京科技大学学报，2010（2）.
[2]张羽强，黄庆享，严茂荣.采矿工程相似材料模拟技术的发展及问题[J].煤炭技术，2008（1）.
[3]谭卓英，王思敬，蔡美峰.岩土工程界面识别中的地层判别分类方法研究[J]. 岩石力学与工程学报，2008（02）.
