旋转冲击钻井是硬岩压裂的有效方法，广泛应用于深井钻井作业，钻井参数的监测与控制是保障钻井过程稳定高效的核心，但恶劣钻井条件为该工作带来诸多挑战。本研究以孕镶金刚石钻头搭配花岗岩岩样开展旋转冲击钻井实验，采集钻井过程声学信号并转换为频谱构建数据集，同时记录各类钻井参数。搭建1D-CNN模型以声学信号为输入实现钻井参数预测，验证了该模型在钻井状态监测中的高效性与准确性，且证实批量归一化对模型训练的关键作用；对比不同输出模式模型，评估其多参数预测性能。此外，以转速、流量等为自变量，扭矩和钻速为因变量，构建CVAE模型，基于预期钻井性能实现了钻井参数的智能优化，为旋转冲击钻井的参数调控提供了新的深度学习解决方案。
 
旋转导向与随钻测井的应用越发重要
 
浅层资源枯竭推动深井钻探技术快速发展，以此缓解资源供应限制与工业、科研需求增长之间的矛盾。工程实践证实，孕镶金刚石钻头凭借独特破岩机理，成为深部硬岩钻探的唯一选择，与水力冲击锤配合使用时，在深井、超深井钻井中发挥关键作用。旋转冲击钻井融合旋转与冲击钻井优势，可在低钻压下实现快速钻井，大幅提升硬岩层钻井性能。
 
孕镶金刚石钻头在旋冲钻井中需完成钻井状态监测与钻井参数优化两大核心任务。实时监测与优化钻井条件，能提升钻井效率、延长钻头寿命，同时提高深部钻井效益，如预测机械钻速可辅助估算钻井总成本；而不当的钻井参数易造成钻头异常损坏，甚至导致项目停滞失败，精细调整参数是保障钻井作业稳定高效的关键。
 
旋冲钻井技术的应用还延伸至星际岩石钻探采样领域，月球、火星等星球的深部勘探均依赖钻井系统，而坚硬岩石易引发钻井停滞、钻具卡钻问题，孕镶金刚石钻头与旋冲钻井结合成为星际深部岩钻的优选方案，这类高投入、高预期的任务，对智能钻井监测与控制的需求尤为迫切。
 
随钻测量技术已广泛应用于石油、天然气、矿产开采的钻井参数监测，可通过1秒采样间隔实时采集钻井参数信号，成为露天采矿炮孔钻机的标准配置。但深井钻探面临高温、高压的复杂环境，精密仪器易故障且井下空间有限，无法布置过多传感器，难以获取多样化监测数据。
 
钻井声音作为振动信号的表达，包含丰富的井下工况信息，成为深井监测的潜在解决方案。岩石与钻头的相互作用可通过声学信号反映，低精度、高耐用性的振动传感器更适配井下监测环境。但从钻井声学信号中提取参数信息仍是亟待解决的问题，相比复杂实验室分析，人工智能信号识别展现出更强的应用潜力。
 
机器学习与深度学习在钻井工程中应用已久，海量钻井数据为模型训练测试提供了基础，已被用于岩石识别、钻头参数估计、钻井性能监测与优化等方面。本研究据此搭建1D-CNN和CVAE深度学习模型，分别实现钻井参数预测与优化，探索旋冲钻井工况监测的新路径，为复杂地层钻井作业提供参考，提升硬岩层勘探开采的钻井效率与可靠性。
 

旋转冲击钻井实验

 
本研究选取孕镶金刚石钻头与花岗岩为固定组合开展硬岩钻进试验，采用岩石钻进试验台与钻进试验控制系统配合完成实验。试验台核心部件包含顶部旋转头、两侧液压缸、底部岩石承载箱，后部配套钻井液循环管道；花岗岩岩样为固定尺寸，金刚石钻头为自制，通过粉末冶金技术热压制成，液压冲击锤选用固定规格，冲击频率、能量等参数均在设定范围内。
 
因旋冲钻井中钻头震动易导致井眼不规则，实验先采用常规钻杆旋转钻进钻出浅孔，再更换液压冲击锤，将钻头对准浅孔完成正式旋转冲击钻进。实验监测的钻井参数分为主动调节参数与响应参数，主动参数包含转速、泵流量、泵压力、钻压，响应参数为扭矩、机械钻速，同时记录钻进深度；各参数通过传感器检测或系统计算获得，参数调节均在设定范围内，且全程由控制系统实时监测。
 
实验采用电容式传声器以48kHz采样率录制钻井声学信号，依据香农采样定理，保留24kHz以下的有效频率特征。通过分段与快速傅里叶变换，将时域声学信号转换为与钻井参数对应的频域频谱片段序列，构建声学信号数据集。
 
由于钻井参数监测频率远低于声学信号采样率，为充分利用声学信号，需将钻井参数数据与声学信号数据点采样率匹配。实验通过Python相关库对钻井参数进行线性插值放大，经窗口滑动后，使声波信号时间序列片段与对应的钻井参数信息相匹配，为后续模型训练提供标准化数据。
 

1D-CNN参数预测模型及优化

 
为挖掘岩石-钻头相互作用与钻井声音的关联，本研究搭建基于CNN的1D-CNN回归预测模型，以钻井声学信号的频域频谱为输入，实现钻井参数的智能预测。模型输入频谱有效频率为1Hz至12kHz，通过卷积层过滤频域信息，全连接层输出钻井参数预测值。
 
考虑到各钻井参数数值差异可能影响模型性能，设计四种不同输出模式的模型进行对比：七输出模型包含所有监测参数，六输出模型剔除对实际场景无影响的钻井深度，三输出模型仅包含不可直接调节的参数，单输出模型为各参数单独训练回归模型。通过多输出模型对比评估多参数监测效果，单输出模型消除参数维度效应，评估各参数的独立预测性能。
 
模型训练过程中存在内部协变量偏移问题，即网络权重更新导致不同批次数据的输出分布发生变化，随网络层数加深，模型收敛难度增加、训练过程不稳定，经典特征缩放方法难以解决该问题。
 
批量归一化是解决内部协变量偏移的有效方法，通过在每层输入与前一层输出间增加计算层，对数据分布施加约束。该方法包含输入归一化与重新缩放偏移两个步骤，先将数据处理为均值0、标准差1的分布，加入平滑系数保证计算稳定性，再通过特定参数对数据重新缩放移位，使神经元输出遵循标准正态分布，稳定数据分布，提升模型收敛性。
 
钻井参数优化的核心是根据预期钻井性能调整主动可控参数，扭矩反映钻井稳定性，机械钻速代表钻井效率，二者作为钻井性能核心指标，被选为参数优化的目标。CVAE作为生成式深度学习模型，已广泛应用于材料设计、工艺优化等领域，本研究首次将其应用于钻井工程，搭建CVAE模型实现旋冲钻井参数的智能优化。
CVAE模型由编码器与解码器两部分组成，将转速、泵流量、泵压力、钻压作为输入参数，扭矩和机械钻速作为优化目标标签。编码器通过递减的全连接层提取特征，输出二维潜在变量空间的均值和标准差，实现数据压缩；从潜在变量空间采样随机向量，与预期标签组合后输入解码器，解码器通过递增的全连接层重建输入参数，输出满足预期钻井性能的优化后主动可控参数。
 

模型训练结果与分析

 
批量归一化是1D-CNN模型训练成功的关键，未添加该层会导致模型计算损失过大，训练过程终止失败。模型以均方误差为损失函数，迭代训练100个周期，通过深度学习框架回调模块保存验证集损失最小的模型权重，获得最优模型配置。
多输出模型中，随预测目标增加，训练集与验证集损失均呈下降趋势，说明多输出回归模型可有效处理含无关参数的工业数据，在多参数监测中具备适用性。单输出模型中各钻井参数训练性能差异显著，转速、扭矩、机械钻速、泵流量的模型损失均处于较低水平，泵压力和钻压损失较高，因各参数维度不同，损失值不具备直接可比性。
 
以决定系数为模型拟合度评价指标，所有模型预测六个有效钻井参数的拟合度均超90%，证实100个训练周期可实现最佳训练效果。单输出模式对除钻压外的参数预测效果略优于多输出模式，因单输出模型中卷积核仅为单一参数提取特征，权重分配更精准；而多输出模型卷积核需兼顾多个参数，仅通过最后全连接层区分预测目标。但两种模式的预测效果差异并不显著，验证了多输出回归模型在多参数同步监测中的实用性。
 
对165秒旋冲钻井全过程的声学信号进行参数预测测试，结果显示转速、扭矩、泵流量、泵压力、机械钻速的预测曲线与实际曲线高度契合，监测效果有效；仅钻压预测效果较差，原因是钻压在频域中的值分布差异不显著，难以通过声学信号特征提取。
 
CVAE模型同样迭代训练100个周期，训练曲线显示模型充分收敛，无过拟合等问题。编码器将输入参数压缩为二维潜在变量，生成的潜在空间数据点可有效保留扭矩和机械钻速的标签特征；解码器从潜在空间随机采样向量，与预设的扭矩、机械钻速标签结合，可精准重建并输出优化后的主动可控钻井参数。
 
通过多组随机预设的钻井性能指标进行模型测试，解码器均能输出对应的转速、泵流量、泵压力和钻压，验证了CVAE模型根据预期钻井性能优化参数的可行性。后续将纳入更多实验与工业数据，进一步提升CVAE模型在钻井参数优化中的性能表现。
 

研究结论与展望

 
钻井声学信号的频域特征包含丰富的钻井参数信息，以频谱为输入的1D-CNN模型可有效实现旋转冲击钻井参数预测，除钻压外，其余参数拟合度均超90%，批量归一化是保障模型训练稳定高效的关键因素。
 
1D-CNN模型的单输出模式对多数参数的预测效果略优于多输出模式，但多输出模式可实现多参数同步监测，更适配工业现场的实际应用需求，验证了多目标回归模型在钻井参数监测中的实用性。
 
本研究首次将CVAE模型应用于旋转冲击钻井参数优化，模型可根据预设的扭矩、机械钻速等钻井性能指标，精准输出优化后的主动可控参数，证实了生成式深度学习在钻井参数调控中的应用潜力。
钻井声学信号结合深度学习技术，有效解决了深井钻探中精密传感器受限的问题，为复杂地层环境下的旋转冲击钻井工况监测与参数优化提供了新的技术路径，有助于提升硬岩层钻井的效率与可靠性。