基于机器学习的煤矿井下钻探轨迹智能控制技术

作者：颖 何 · 发表于：地矿测绘 · 年份：2025 · DOI：10.32629/gmsm.v8i5.2328

物理信息驱动的方法属于机器学习的一个重要分支。针对煤矿井下定向钻进中地层非均质性强、长距离控制滞后及轨迹精度低等工程难题,本文提出了物理信息驱动的混合智能控制技术。构建基于延迟微分方程的离散化动力学模型,近似处理钻柱传输时滞与随机扰动,提供符合工程实际的数学描述。设计分层混合控制架构：标称控制器采用模型预测控制求解硬约束下的最优基准量,确保井眼曲率符合规范；残差控制器引入深度强化学习网络,实时补偿地层参数不确定性引起的模型失配。在典型煤矿井下工作面的工业性试验表明,该技术有效克服长时滞与强扰动,将轨迹跟踪误差降至0.34m,曲率违规率控在0.8%以内,实现了复杂地质下的高精度与高平滑控制,显著提升了瓦斯抽采效率与作业安全性。