若干智能鉆井裝備發展現狀及應用前景分析
——以四川盆地頁巖氣開發為例

劉清友

1成都理工大學 2油氣藏地質及開發工程國家重點實驗室

0 引言

在“雙碳戰略”的大背景下，我國對天然氣的需求不斷攀升，加強天然氣的勘探開發力度，保障能源安全，是實現我國能源結構安全轉型的關鍵。而四川盆地是重要的產氣區，尤其是近年來頁巖氣的開發進入了空前繁榮階段。通過10余年的大力攻關，四川盆地中淺層頁巖氣已建成200×108m3的年產氣量規模，然而，四川盆地深層(3 500 m以深)頁巖氣資源更為豐富，占頁巖氣總資源量65%以上，走向深層是四川頁巖氣發展的必由之路[1]。

然而，深層頁巖氣開發面臨著更加復雜的地質—工程條件，鉆井作業遇到的挑戰更嚴峻。一方面，隨著井深增加，鉆井縱向上穿越的復雜層系多，復雜事故概率大幅度增大。以N219井為例，?311.2 mm井眼段長2 000 m左右，穿越嘉陵江、飛仙關、茅口等易漏失地層，若處理不當極易出現“溢漏同存”的局面；另一方面，深層頁巖氣儲層可鉆性差，水平段長，儲層鉆遇率和機械鉆速受限。以L203井為例，定向作業后平均鉆速僅2 m/h，鉆柱托壓問題也很突出，鉆井周期高達106.99 d[2]。近些年，我國頁巖氣鉆井技術雖然有了長足的進步，但對于一些復雜情況的處理仍依賴經驗，難以完全用科學手段實現安全高效鉆井。而智能鉆井是借助微機電技術、自動控制技術、通信網絡技術、大數據人工智能理論與鉆井工程緊密結合形成的集成化技術。智能鉆井系統要求在鉆進過程中進行各項數據的實時監測，通過人工智能算法對數據進行客觀、科學地處理，然后對各項鉆井參數進行動態優化和復雜情況的診斷決策，并由自動化機構執行，進而提升鉆井效率及復雜事故應對能力，有望成為深層頁巖氣鉆井提速增效的有力支撐。以美國Haynesville頁巖氣區塊鉆井為例[3]，2009年以前，該區塊鉆井周期普遍在100 d以上，通過使用智能鉆井技術，如智能控壓，機械比能智能監測、鉆柱震動智能預警、鉆井參數智能優化軟件等，大幅提升了鉆井效率，在兩年內實現了質的飛躍，2011年后該區塊鉆井周期已普遍降低至50 d以內，一些井達到30 d左右。

四川深層頁巖氣地質條件復雜，加速智能鉆機、鉆桿、鉆頭、導向系統等關鍵智能鉆井裝備及工具的攻關至關重要。為此，本文針對這些關鍵鉆井裝備及工具的智能化現狀進行了系統調研，論述了其在頁巖氣鉆井提速增效的重要作用，并探討了未來攻關方向，以期推動深層頁巖氣安全高效智能化鉆井。

1 智能鉆井系統技術構架

智能鉆井是自動化鉆井的進一步發展，其融合了大數據人工智能等理論，通過實時監測各項工程、地質數據，開展鉆井參數學習優化與自適應調節、鉆井系統故障診斷與排除、復雜事故的識別及決策與應對，最終實現真正的無人干預的科學鉆井作業。

1996年，易先忠[4]結合國外智能鉆井發展形式，總結了智能鉆井的技術構架，在鉆機自動化、鉆井工藝及過程自動化的基礎上，提出了信息智能監控系統、通訊網絡及井場機器人。王以法[5]指出智能鉆井系統需要解決“實時性”、“穩定性”、“可靠性”及“自學習性”。而“自學習性”，即是區分自動化鉆井和智能鉆井的關鍵，其涉及到鉆井裝備智能控制、數據傳輸、人工智能學習及決策算法等理論。周方成等[6]提出智能鉆井系統必須具有井眼軌跡精確控制技術、鉆井參數實時監控和調節技術、智能網絡和專家系統等為依托的實時決策技術等。李根生等[7]在搭建智能鉆井技術構架的基礎上，論述了智能決策、井眼優化、鉆速優化、智能導向、智能控壓及智能監控等幾項關鍵技術的突破路徑與有機聯系，以及其背后的先進技術支撐，如大數據、人工智能、高性能計算、互聯網、物聯網、區塊鏈等,如圖1所示。通過應用地面自動化鉆機、井下智能執行機構、智能監控與決策技術等，實現鉆井超前探測、閉環調控、精準制導和智能決策，從而大幅提高鉆井效率。綜上所述，智能鉆井技術是大數據人工智能與自動化鉆井技術相融合的革命性技術。國際上，貝克休斯、斯倫貝謝、哈里伯頓、道達爾、殼牌等國際知名石油公司也共同制定了自動化鉆井技術發展路線DSA-R[8]，“智能化”是該技術路線的終極目標。該發展路線較為完整地搭建了智能鉆井整體技術架構，包括傳感器與測量系統、通信、鉆機設備、控制系統、建模與模擬、人機系統、標準及認證等7大研究領域。

圖1 智能鉆井系統組成示意圖[7]

頁巖氣開發多采用井工廠模式以凸顯其效益，然而，目前的智能鉆井技術構架大多針對單井作業。因此，智能鉆井技術構架還應上升到平臺層面。筆者認為智能鉆井技術構架應進一步融合“群智慧”策略，即將每口井的實時數據上傳至基于平臺優化的數據處理器，在整個平臺層面進行處理，實現整個平臺的數據共享、學習優化、故障及復雜應對等，進而促進整個平臺的安全高效鉆井。例如，當平臺某口井的鉆速明顯高于其他井時，該井的地層參數、鉆進參數、鉆井液性能、鉆具組合等數據將被視為當前“個體最優解”，基于該“個體最優解”，運用群智慧相關算法，如蟻群、粒子群算法等，去引導搜索“群體最優解”，這種策略能夠加速學習過程，有望在較短時間內實現平臺所有井的動態優化和鉆速提升。此外，若某口井鉆至某層位時發生井漏，相應的井漏數據及處理措施也可上傳至平臺處理器，供后續其他井的智能決策提供參考。綜上所述，筆者認為，可考慮將“群智慧”策略納入智能鉆井技術構架，以幫助平臺加速學習，更快完成最優鉆井參數搜索及相關數據庫的更新，提高平臺整體作業效率及智能決策水平，以適應頁巖氣井工廠作業模式。

2 智能鉆機

隨著自動化技術、信息技術以及大數據人工智能理論的快速發展，常規鉆機向自動化、智能化發展已是必然趨勢。國外智能鉆機技術起步相對較早，美國Hunble oil和Byron Jackson公司于上世紀40年代末就已經開始了智能鉆井設備的探索，經過50年的發展，逐步形成了以Foramatic 2號自動化鉆機等為代表的一系列早期智能鉆井設備[9]。2004年，斯倫貝謝公司的遠程控制鉆井試驗[10]，標志著世界鉆井開始步入自動化鉆井階段。2011年，國民油井公司研制了Rapid自動化鉆機[11]，該鉆機具有一套水平—垂直管具處理系統，并配備自動化貓道，鉆機占地面積小，可自行部署設計，便于運輸和更快地現場裝配。全自動鉆井平臺與新型的管具處理系統相結合，顯著縮短了鉆井周期，提高鉆井效率。2014年，意大利Drillmec推出全新一代AHEAD液壓與電動雙驅動自動鉆機[12]，配備有“2桅”井架，或者“3桅”井架，可在鉆井中實現鉆柱全自動離線處理。2015年，挪威West公司研制的連續運動智能鉆機投入使用，接單根時無需停鉆、停泵，從而提高作業效率，實現了連續送鉆，可以節約50%的鉆井時間，降低鉆井作業成本40%～45%，減少碳排放60%。意大利B Robotics W公司推出了Genesis自動液壓鉆機[13]，其關鍵技術之一是利用長沖程液壓缸實現鉆柱上提下放，替代了老式的絞車，鉆柱提升更敏捷、更平穩，提升速度可達1.5 m/s；此外，該鉆機還有重量輕，組件少，占地面積小的特點，運行成本較低。2021年，Nabor公司宣稱研發了世界第一臺全自動陸地鉆機[14]，在沒有現場作業人員手動操作的情況下，在美國Permian盆地完成了其第一口井的鉆井作業，總井深6 071 m,如圖2所示。

圖2 Nabors研發的PACE-R801全自動陸地鉆機[14]

近些年，我國的智能鉆機領域處于快速追趕狀態。2010年，國內知名石油裝備企業，如寶雞石油機械、山東科瑞、四川宏華和中曼石油等，開始研制與自動化鉆機相配套的單體設備，已基本完成了鉆臺自動化產品的配套，并著手進行智能化鉆機的研制與生產[15]。2014年,寶雞石油機械有限責任公司開展了管柱自動處理系統、井口自動化工具、遠程司鉆等技術研究[16]。2015年，山東科瑞成功研制出9 000 m智能鉆機，并交付沙特阿美公司完成6口超深井的鉆井作業[17]。2021年，寶雞石油機械有限責任公司[18]在“十三五”管柱自動化鉆機研究成果基礎上，突破“一鍵式”人機交互等多項技術，創新研制出7 000 m自動化鉆機，在四川長寧—威遠國家級頁巖氣示范區正式投入工業性試驗。

目前智能鉆機的“智能化水平”整體有待提升。雖然某種程度上大大減少了人力，但大部分鉆機還只能稱作自動化鉆機，并未真正實現智能化。在當前的自動化鉆機的基礎上還需結合前沿人工智能理論，開發鉆機故障診斷、排除及鉆井參數自適應調節，以及鉆井復雜情況識別及決策等控制算法與軟件，從而真正實現智能鉆井。鉆機是個龐大而復雜的系統，基于目前鉆機智能化程度，短期內實現完全智能化難度較大，可以開展單個功能模塊的智能化研究。例如，學習Nabor鉆機[14]的SmartDRILL系統，持續優化上扣時間，實現上扣卸扣的智能化；針對頁巖氣井工廠化的開發模式，重視智能鉆機的小型化、輕量化、模塊化研究，以滿足四川山區地理環境多臺鉆機快速部署及安裝的需求。

3 智能閉環鉆井工具

智能閉環鉆井是指通過井下測量設備對井底工況，如鉆壓、鉆速、振動、流體壓力、溫度、地層信息等參數進行實時監測并上傳，通過大數據人工智能軟件對鉆井參數進行動態優化，并將優化后的參數下載到井下智能執行機構，進行實時調整，提高鉆井效率。此外，還應包括井下工具故障診斷及糾錯等功能。智能鉆桿和智能鉆頭是實現智能閉環鉆井的關鍵工具。智能鉆桿為井下和地面的高速雙向數據傳輸提供保障；智能鉆頭可作為井下智能執行機構，根據指令優化調整自適應調節。

3.1 智能鉆桿

實現地面與井下雙向數據的高速傳輸是智能鉆井的關鍵技術之一。智能鉆桿是在常規鉆桿的基礎上進行改造的，使其具備數據高速傳輸的功能，滿足井下—地面信息的雙向高效傳輸和閉環控制流程，多采用嵌入多芯導線的方式實現。相對于鉆井液脈沖、低頻電磁波和隨鉆聲波無線傳輸技術，智能鉆桿的數據傳輸受鉆井液與地層影響小，傳輸速率快、抗擾能力強，具備全天候傳輸信息的能力，應用前景廣闊。

上世紀40年代,國外學者最先開始利用電磁感應耦合原理實現了鉆桿間的非接觸式數據傳輸。在70年代，前蘇聯學者研制了智能鉆桿電磁信號傳輸系統[19]。到90年代，美國Grant Prideco公司[20]研制的高頻信號傳輸裝置，傳輸速率可達1 Mbps。2003年，美國IntelliServ公司[21- 22]研制出IntelliServ的信息傳輸鉆桿下井試驗樣機，在美國能源部洛基山試驗中心正鉆的一口1 800 m井中進行了試驗，獲得高達2 Mbps的傳輸速率。2007年,IntelliServ[23]信息傳輸鉆桿正式投入商業應用，在歐洲北海挪威海域的Troll油田的一口復雜井中，用這套系統成功地側鉆了兩口水平分支井。2018年挪威CoreAll公司[24]推出一種新型智能鉆桿取心工具，該工具可在鉆井過程中實時將地層各種參數通過鉆井液傳輸到地面，還能自行決定取心位置，并會自動將鉆進鉆頭切換成取心鉆頭，完成取心作業。

我國也開展了大量智能鉆桿方面的技術攻關，2006年,劉選朝等[25]結合有線對接技術，推出了一種智能鉆桿數據與電力傳送新型方式，大幅度改善鉆井實時數據的傳輸延時性。2010年，我國海隆石油管材研究所[26]研制的智能鉆桿采用了高溫高壓密封接頭結構，此結構能適應溫度-250～600 ℃、壓力300 MPa的惡劣環境，有效解決了智能鉆桿在密封、絕緣上存在的問題。2013年，孫浩玉等[27]對智能鉆桿磁感應傳輸技術及其信道特性進行了實驗研究，采用電容補償方式實現了20節鉆柱中115 kbps的數據傳輸速率。中國石油集團工程技術研究院有限公司[28]研制的智能鉆桿成功開展了現場試驗。

除數據高效傳輸外，筆者認為智能鉆桿可以看作整個井眼的“神經中樞”，在智能鉆桿上開設通用接口與協議，配套研發不同功能的智能外接設備，形成“智能鉆柱系統”，如圖3所示，可大幅度拓寬智能鉆桿的應用。例如，研發電控可變徑扶正器，通過智能鉆桿傳遞指令，實現扶正器直徑地面調節，解決深層頁巖氣超長水平段鉆柱托壓、卡鉆問題；可研發鉆井液環空壓力監測裝置，將其分布安裝在鉆柱上，實現沿鉆柱的環空流動參數的實時監測，達到及時發現并鎖定漏失層位的功能，為頁巖氣鉆井井漏監測及科學、高效堵漏提供指導。

圖3 智能鉆柱系統

3.2 智能鉆頭

鉆頭在井下工作狀態一直是學術界和工業界關注的熱點。近年來，國外研發出了智能鉆頭，通過將電路板、傳感器、存儲設備、電池等封裝于鉆頭內，實現鉆進過程中鉆頭振動、轉速、溫度、壓力等參數的實時監測[29]。這些監測數據后續可用于個性化鉆頭設計、鉆井參數優化、鉆具優選等研究，以提高機械鉆速及單只鉆頭進尺。高性能智能鉆頭已成為石油鉆頭行業未來的發展趨勢。

國民油井公司研發了鉆頭黑匣子，實現了鉆頭多參數實時監測[30]。哈里伯頓公司推出了Cerebro Force鉆頭，實現了轉速、側向位移、振動、溫度、鉆壓和扭矩參數的高頻(1 000 Hz)監測[31]。Antech公司推出了傳感器地層界面識別技術，借助新一代連續管鉆井技術，集成了井下鉆壓、扭矩和機械鉆速等參數傳感器和高速有線遙測技術，實現了英寸級分辨率的機械比能監測[32]。貝克休斯斯公司的自適應鉆頭Terr Adapt[33]，能夠根據實時監測結果自動調節鉆頭上的伸縮機構，實現PDC牙齒切削深度的調控，可有效降低粘滑及鉆頭震動，進而提高機械鉆速和進尺，整個過程無需地面介入。

目前，受制于井下數據傳輸技術的限制，大多智能鉆頭采用存儲式，即實時監測數據臨時保存在存儲設備里，待鉆頭出井后才可讀取數據并進行解釋。這種模式迫使后續一系列基于監測數據的分析優化工作滯后，因而降低了井下實時監測數據的價值。近年來，隨著無線電磁波短傳技術的進步，可考慮通過無線短傳技術實現鉆頭數據跨越螺桿等動力鉆具并上傳至地面的方法，但大量數據上傳至地面仍存在諸多難題。

四川盆地深層頁巖鉆遇復雜層位多，如須家河組地層石英含量可高達90%，地層研磨性極強，平均鉆速僅2 m/h[34]；部分茅口—棲霞組地層含燧石結合[35]，局部地區龍潭組有玄武巖[36]，以及其他軟硬交錯地層等，均易導致鉆頭鉆速慢，劇烈震動，損傷嚴重。目前做法是針對某一復雜地層，建立鉆頭與地層相互作用模型及鉆柱系統動力學模型，并相應研發個性化鉆頭[37- 47]。然而一只鉆頭往往無法同時適應所有的復雜層位，因而難以實現一趟鉆，因此亟待進一步研發自適應智能鉆頭。結合前文提到的“群智慧”平臺智能鉆井系統，筆者建議開展智能鉆頭研究時，一方面將數據高速傳輸技術研究提上日程，例如智能鉆頭—無線電磁波短傳—智能鉆桿組合數據傳輸技術等，旨在將鉆頭工況及井底環境監測數據實時上傳，為整個區塊高效個性化鉆頭設計、優快鉆井技術模板的制定提供數據保障。另一方面，采用邊緣計算策略，將DSP、FPGA技術大量應用于智能鉆頭，提高智能鉆頭井下數據實時處理、優化能力，通過實時調節鉆頭上的控制單元(如伸縮機構等)，實現鉆頭切削深度、切削齒傾角等自適應調節，真正實現“鉆頭的智能”。

4 旋轉導向鉆井系統

旋轉導向系統開展隨鉆數據的實時獲取、傳輸與處理，通過井下工具機、電、液控制元件對鉆進方向進行調控，提高鉆井效率和儲層鉆遇率。上世紀90年代，國外大型油服公司相繼推出了商業化應用的旋轉導向鉆井系統。斯倫貝謝公司的PowerDrive系統、貝克休斯公司的AutoTrak系統已迭代至第三代，造斜率達(15°～17°)/30 m，耐溫175 ℃[48]。2018年，哈里伯頓公司研制了智能旋轉導向系統iCruise，該系統集成了先進的傳感器、電子設備及高速處理器，具備了400 r/min轉速和18°/30 m造斜能力，可大幅縮短了鉆井周期[49]。2015年，中海油田服務股份有限公司打破了國外長期技術壟斷，自主研發了旋轉導向系統Welleader，在渤海油田成功進行海上作業，最小靶心距2.1 m[50]。川慶鉆探公司CG Steer系統迭代至第二代，頁巖氣井實際造斜率10.5 °/30 m(最大12 °/30 m)，目前已在四川頁巖氣、長慶頁巖油和長慶致密氣等地區使用40余井次，累計進尺30 088 m[51]。

四川深層頁巖氣地溫梯度高、井下振動劇烈和高密度的油基鉆井液，使旋轉導向工具易失效、卡鉆，造成作業成本增大；黃金靶體薄，起伏不平，是提高儲層鉆遇率的障礙。旋轉導向系統還需要在高性能智能處理器、電子器件抗溫抗壓等方面開展深入研究，提高井下設備的穩定性和自適應性，最終實現根據所測得的地層參數、鉆井參數自動識別地質狀況，自動進行井眼軌跡設計及控制，自動對所需的鉆井參數進行優化與調整，達到真正的利用科學技術手段實現智能化穿越儲層，提高甜點的鉆遇率。

5 連續油管鉆井機器人

1996年，Norman等[52]首次提出了井下鉆井機器人的概念。WWT公司發明的井下機器人直徑120 mm，長度6.9 m，牽引力可達65 770 N，但相應的理論研究及現場應用情況未見公開[53]。2001年Sigmund[54]提出了獾式鉆探機器人的概念，獾式鉆探機器人集成了鉆頭、動力鉆具等完整的鉆井系統，但作為一種不可重復使用的勘探工具，其無法用于常規油氣鉆井與油氣開發。2018年，國防科技大學針對鉆井機器人進行了初步探索，但樣機及現場應用情況未見報道[55- 56]。

筆者于2009年提出了“未來智能鉆井系統”的構想，即通過智能鉆井機器人攜帶連續油管下入井底，通過在近鉆頭處施加鉆壓、實時監測鉆進參數并優化，從而實現智能鉆井[57]。2013年，提出了主動螺旋驅動輪式井下鉆井機器人結構方案[58- 60]，如圖4所示，其驅動輪和管壁/井壁之間形成一個減速機構，在不增加機器人零件的前提下，提高了機器人的減速比。2017年，通過采用自鎖支撐原理，研制了雙斜塊大牽引力連續油管鉆井機器人[61- 64]，解決了由于支撐力原因導致的牽引力不足的問題，為連續油管鉆井奠定了基礎。2018年，實現了在機器人內部設置鉆井液流道；同時，率先提出了連續油管鉆井機器人牽引力、牽引速度聯合控制方法，建立了連續油管鉆井機器人牽引力、牽引速度聯合控制數學模型[65]，并研制了最新一代鉆井機器人原理樣機[66]，完成了系列牽引力及動態破巖等關鍵測試[67]，取得了良好的效果,如圖4所示。

圖4 鉆井機器人動態破巖測試[67]

目前，鉆井機器人的結構及控制系統設計已逐漸趨于成熟，然而，機器人鉆井參數智能閉環控制技術是實現機器人智能鉆井的關鍵。智能閉環控制是指井下機器人對鉆壓、鉆頭扭矩、工具面、鉆頭傾角、鉆速、振動、機器人自身姿態等多項鉆進參數進行實時監測，通過人工智能算法對鉆進參數進行實時優化，并由智能執行機構調整鉆進狀態，實現鉆速、井眼軌跡控制等的自適應鉆井，此外，還應包括智能化故障診斷、抗干擾容錯控制等。在增加智能鉆井機器人導向功能基礎上，有望取代旋轉導向系統。此外，鉆井機器人只需攜帶連續油管入井，在水平段中牽引連續油管并對鉆頭施加鉆壓，因而可有效避免頁巖氣水平井鉆柱托壓問題，可大幅提升機械鉆速和水平段機械延伸能力，實現頁巖氣水平井降本增效。目前，鉆井機器人智能閉環控制技術仍處于理論研究階段，通常采用井下底部鉆具的經典模型，簡化井下非線性時變鉆井系統的力學行為，需要克服模型參數過多或者控制模型不適配的難題。此外，現場部署鉆井機器人智能閉環控制技術還面臨著井下高溫高壓電子與液壓元件耐久性、鉆井機器人狀態與井筒工況智能感知、鉆井機器人姿態穩定高效智能控制等技術瓶頸，亟需在這些方面取得突破。

6 結論與建議

深層頁巖氣開發面臨諸多復雜地質—工程難題，智能鉆井技術及裝備的推廣應用，有望加速實現頁巖氣鉆井降本增效。當前，國際上智能鉆井技術仍處于發展初期階段，為此，本文針對幾項值得重視的關鍵智能鉆井裝備及工具，開展了系統調研，分析了其在頁巖氣開發中的關鍵作用，并對未來發展方向進行了展望，以期對四川頁巖氣安全高效智能鉆井提供支撐。

(1)當前的智能鉆井技術構架大多用于單井作業，針對頁巖氣開發的井工廠模式，智能鉆井技術構架應進一步融合“群智慧”策略，以實現平臺各井的數據共享、學習優化、故障及復雜應對等，進而實現整個平臺的安全高效鉆井。

(2)目前大部分智能鉆機僅能稱作自動化鉆機，還需加強與人工智能理論的結合。可針對鉆機不同智能模塊，如作業流程排序、管柱智能裝卸等，開展智能化研究，逐步實現鉆機的“智能”。此外，針對山地井工廠的需要，強化小型化、輕量化研究。

(3)智能鉆桿可為智能鉆井提供強大的數據通訊保障。要把智能鉆桿開發成萬能井下通訊通道，配套研發不同功能的智能外接設備，如電控可變徑扶正器、環空壓力監測器等，建立“智能鉆柱系統”，大幅拓寬智能鉆桿的應用。

(4)現有智能鉆頭大多為“存儲式”，應加快研發智能鉆頭—地面數據高速傳輸技術。此外，采用“邊緣計算”策略，提高鉆頭數據的井下智能優化處理控制能力，實現鉆頭切削深度等破巖參數的自適應調節，提高四川頁巖氣復雜地層“一趟鉆”鉆井能力。

(5)旋轉導向工具已大量用于頁巖氣鉆井，但針對四川深層頁巖氣鉆井高溫、井下劇烈振動和高密度油基鉆井液等惡劣工況，還需在高性能智能處理器、抗溫抗壓電子及液壓器件等方面開展深入研究；此外，建議開發旋轉導向系統的鉆井參數調控功能，進一步實現提速增效。

(6)連續油管智能鉆井機器人是解決頁巖氣超長水平段鉆柱托壓問題的方法之一。然而，鉆井機器人智能閉環控制技術仍處于理論研究階段，還需針對井下底部鉆具動力學行為、機器人控制模型適配性、高溫高壓電子與液壓元件耐久性、鉆井機器人狀態與井筒工況智能感知，以及機器人姿態穩定高效智能控制等方面加強研究。