基于隨鉆振動信號與深度學習的巖性智能預測方法

王 勝，賴 昆，張 拯，柏 君，羅中斌，李冰樂，張 潔

(成都理工大學 地質災害防治與地質環境保護國家重點實驗室，四川 成都 610059)

地質勘探中，鉆探取心是獲取地表下準確的地質資料的重要方法之一。對巖心進行分析可得知其顏色、成分、結構、膠結物、膠結類型、特殊礦物等特征，從而判斷地層巖性。然而，傳統的巖性識別方法如巖屑錄井、巖心錄井和鉆后測井資料的解釋與處理等都存在一些不足，例如巖屑測井具有滯后性、處理鉆后測井資料無及時性等。因此，為了快速實時地識別巖性，國內外的研究人員進行了大量的研究[1-2]。

鉆進過程是一個比較復雜的巖石破碎過程，而鉆進不同地層或鉆機處于不同工況下，鉆機以及整個鉆柱系統會產生各種響應。經系統研究后，研究人員發現巖石物理和力學性質以及處于的水環境等都會使鉆進過程中振動、聲音信號的響應特征發生變化[3-5]。研究表明，井下鉆具振動信號產生的高低頻可表征不同的物理意義，低頻段反饋鉆具工作狀態，高頻段反饋巖性特點，因此可以用于地層巖性識別。一些學者通過分析鉆進過程中的鉆進參數和隨鉆信號與巖石的響應關系[6-8]，如觀測并分析隨鉆碎巖加速度[9]，以及進行室內鉆進實驗[10-11]，對聲振信號的時域、頻率和時頻譜進行分析和解釋，得到每類巖性與振動、聲音信號之間的特定關系，揭示其鉆柱振動頻譜特性，研究者認為，通過調查和分析不同巖石的頻率行為，可以檢測到巖石類型。

隨著圖像處理技術和深度學習技術的快速發展，巖性智能識別方法正在成為可能。深度學習技術在圖像和聲音識別技術方面得到了廣泛應用，其中卷積神經網絡在圖像處理方面的研究尤為深入[12]，如牛津大學計算機視覺組(Visual Geometry Group)和Google DeepMind 公司研發了VGGNet 卷積神經網絡[13]，多倫多大學設計的AlexNet 網絡[14]，這2 個模型在大規模視覺識別挑戰賽取得優異成績。隨后，越來越多的學者開始利用機器學習進行巖性智能預測和巖體質量等級預測[15]等研究。在巖石圖像方面，一些學者直接采集巖石圖像建立巖性自動分類方法[16-19]，或者基于巖石薄片圖像建立卷積神經網絡模型[20]，該模型自動提取圖像特征并建立分類器進行自動分類。此外，還有學者通過采集隨鉆聲振信號，并提取特征圖像，以此建立巖性智能識別模型。他們設計實驗收集鉆進過程中的振動信號，分析提取代表巖性的特征，利用深度卷積網絡的高效計算能力，結合振動信號實時采集的優勢，處理復雜的非結構化數據，建立巖性識別模型，實現高效的巖性識別分析[21-22]。

綜上，巖性的智能識別能夠減少主觀人為判斷的失誤、提高識別精度及效率，但通過直接采集的巖石或巖心圖像，會因為采集設備精度、角度等造成誤差，導致智能識別困難。而在巖石鉆孔過程中，鉆頭和鉆具直接與地層巖體相接觸，在此過程中產生的振動信號中蘊含著豐富的巖性信息，并且在近鉆頭位置處，振動的產生主要來自鉆頭與巖石的相互碰撞摩擦產生的頻率寬泛的振動波。筆者采集巖石振動信號，并將信號預處理構建為數據集，探討振動信號與鉆頭此時所鉆巖體之間的響應關系，提出基于VGG11 網絡的巖性預測模型，以期為巖性智能預測提供新的解決方案，同時為鉆進過程中實時預測巖性提供參考和借鑒。

1 方法原理

1.1 總體構架

設計室內微鉆實驗方案，選取7 種巖石，通過三軸振動加速度傳感器采集鉆進過程中的振動信號；用信號處理方法對振動信號濾波、降噪，并進行時頻域分析生成時頻特征RGB 圖像，建立數據集；傳統的巖性預測模型基于測井數據，針對此類模型存在數據采集滯后、特征提取復雜、解釋受限等缺點，構建了深度學習中VGG11 網絡為基礎的隨鉆巖性實時預測模型，對圖像進行特征提取，確定振動信號特征對應的影響因素，完成模型訓練、調優、評估等迭代流程，實現對圖像的分類，最后對巖性預測模型驗證。基于隨鉆振動信號的巖性預測總體方案如圖1 所示。

圖1 基于隨鉆振動信號的巖性預測總體方案Fig.1 Overall scheme of lithology prediction based on vibration signal while drilling

1.2 信號處理及模型構建

采集的原始數據是關于時間變化的隨鉆振動信號，即時域信號，表征較為形象與直觀，使用離散傅里葉變換(DFT，Discrete Fourier Transform)將時域信號轉換為頻域信號，在頻域上進行分析則更為簡潔，剖析問題會更加深刻和方便，在進行變換時需注意頻域混疊，只有當采集卡的采樣頻率大于傳感器響應頻率兩倍時，才能避免混疊。在計算機中需使用快速傅里葉變換(FFT，Fast Fourier Transform；計算機使用DFT 高效、快速的計算形式)。頻域信號通過下式進行變換：

式中：Y(n)為一個長度為K的有限長離散頻率序列，n=0,1,···,K-1,Hz；y(t)為一段時間T的有限長離散時間序列，可為復信號，t=0,1,···,K-1,s；j 為虛數單位。

通過短時傅里葉變換(STFT，Short Time Fourier Transform)將振動信號數據的時域、頻域圖生成時頻圖，時頻圖能體現信號在不同時間、不同頻率的能量大小，即能夠直接明了表征信號的頻率關于時間的變化關系，同時也有對應時間頻率的能量變化，橫軸為時間，縱軸為頻率，二維圖中用顏色表示能量大小，而在三維圖中用信號的起伏波動來表示能量變化，圖2 表示時頻圖維度轉換。

圖2 時頻圖維度轉換Fig.2 Dimension conversion of time-frequency image

變換的關鍵在于加窗，對于窗的選取必須考慮大小，窗選得窄，窗內信號短，頻率分辨率低；窗選得寬，窗內時間信號長，導致時間信號分辨率低。

深度學習模型選擇卷積神經網絡(CNN，Convolutional Neural Networks)進行構建，相較于傳統的人工神經網絡，卷積神經網絡的局部連接和參數共享等機制使得圖像特征提取的利用率提高，網絡結構的參數大幅減小，可以訓練出更好的模型，且能有效避免過擬合現象。卷積神經網絡包含卷積層、池化層和全連接層。卷積層不需展開，使用同一個卷積核去進行計算，所需參數就取決于卷積核的大小和數量，卷積操作時平移圖像不會影響識別。池化層對圖像進一步提取更高維的特征，再次減小所需參數量，去掉多余信息，提高神經網絡模型運算速率和泛化能力。在特征提取完成之后，需要用全連接層來完成分類任務，通過Softmax 分類器，得到不同種類的概率分布問題。

1.3 模型評估標準

巖性的實時預測屬于模式識別范疇，是多分類任務中的一種。使用的評價指標有準確率A(Accuracy)、精確率P(Precision)、召回率R(Recall)和F1值(FMeasure)。根據真實結果與預測結果對應關系，可將每張圖像劃分為真正例PT、假正例PF、真反例NT和假反例NF4 個類別，4 種具體關系見表1。

表1 巖性分類混淆矩陣Table 1 Lithology classification confusion matrix

準確率是最為常見的評價指標之一，即正確分類的圖像占測試集的比例。通常認為準確率越高，模型的效果就越好。計算如下式：

精確率也稱為查準率，即預測為正例的數據中，實際也為正例的比例。計算如下式：

召回率也稱為查全率，是測試集中有多少個正例被正確預測的度量指標。計算如下式：

F1是精確率與召回率的調和平均，F1越大，模型的效果越好。計算如下式：

2 數據采集

2.1 隨鉆振動信號采集

室內實驗可以簡化實際工程中設備和環境，實驗條件可以人為控制，節約成本。

實驗室用的微型實驗鉆機具有實際工程鉆機常規功能，如加持、給進、換擋等，調整鉆進參數如轉速、鉆速、進尺等通過一個操作面板來實現，如通過按鈕加緊巖樣，按鈕松開巖樣等。傳感器為三軸加速度傳感器，采樣頻率為51 200 Hz，在鉆進過程中需注意保護傳感器，避免鉆孔中巖粉、沖洗液混合液濺射到傳感器將其損壞。

室內實驗選取7 類巖石，分別為頁巖、大理巖、泥灰巖、石灰巖、粗黃砂巖、花崗巖、長石砂巖，每類巖石強度性質見表2。從表中可知每種巖石抗拉強度基本處于同一水平，且抗拉強度和鉆進過程中鉆頭和巖石產生的振動之間的關系通常較小；每種巖石抗壓強度存在差異，在鉆進過程中，鉆頭和巖石產生的振動與巖石的抗壓強度之間存在一定的關系，較高的巖石抗壓強度通常意味著巖石比較堅硬，更難被鉆頭穿透和破碎。

表2 7 類巖石強度Table 2 Strength of seven types of rocks

為了消除樣品尺寸和形狀的影響，所有樣品都以相同的尺寸(長寬高分別為50 mm×50 mm×100 mm)均勻制作，巖石表面均為平面。具體實驗方案見表3，微鉆實驗振動信號采集方案如圖3 所示。每次實驗開始前應空鉆2 min，檢驗實驗機是否運行正常。正式鉆進時，將巖石固定在實驗平臺，并在夾持巖樣臂處安裝傳感器(圖3a)，設置好鉆頭預定位置，用微型實驗鉆機對每類巖樣施加1 組鉆進參數(如200 r/min 和1 mm/min)和鉆進時間，在鉆進過程中持續向孔中加入鉆井液冷卻鉆頭，且能夠賦予真實鉆進環境，根據鉆進時間和鉆速可知鉆進深度；在不同鉆進深度階段(0～10 mm 和10～20 mm)連續采集每個時間點的三軸加速度，每組數據采集20 s，上位機接收數字信號數據；每類巖石施加9 組鉆進參數，鉆取9 個鉆孔(表3)。

表3 實驗方案Table 3 Experimental scheme

圖3 振動信號采集方案Fig.3 Vibration signal acquisition scheme

2.2 數據預處理

鉆進中收集到的7 類巖石破碎產生的振動信號在時域的特征如圖4 所示，顯示了信號波動及幅值的變化，而在其頻域特征則更加明顯。在同樣的鉆進條件下，由于巖石巖性及其強度的不同，圖4 可知各類巖石隨鉆三軸振動信號的時域特征都有所差別。整體上，每類巖石的Z軸振動信號加速度幅度最大，X軸和Y軸信號加速度幅度都小于Z軸，每類巖性的振動信號波動幅度也均呈現Z軸＞Y軸≈X軸的規律。在回轉鉆進中，壓碎并切削巖石的回轉能量引起X、Y軸所在平面的振動，向下鉆進巖石的能量則產生Z軸振動，切削巖石相比于向下鉆進巖石效率更高，那么消耗的回轉能量比給進能量小，但Z軸振動加速度并不是全程都大于X軸和Y軸，只有在一些時間段內Z軸的振動幅值較高，說明鉆進全過程中，給進能量并不總是大于回轉能量，因此振動時域信號整體呈現此情況。

圖4 原始時域信號Fig.4 Original time domain signals

原始數據往往有一些干擾信息，首先通過三點平滑濾波初步減少噪聲，改善圖像的質量。以振動數據識別巖性時，文獻調研可知不同頻段的信號有不同的作用[23]，見表4。

表4 信號不同頻段的作用Table 4 Function of different frequency bands of signal

針對濾波后的時域信號設計一個截止頻率為350 Hz高通濾波器，去掉信號中不必要的低頻成分，以轉速300 r/min、鉆進深度10～20 mm、鉆速3 mm/min 鉆進條件為例，巖石振動頻譜圖如圖5 所示。X、Y軸振動信號經高通濾波后顯示范圍為0～5 000 Hz，Z軸振動信號顯示范圍為0～10 000 Hz，總體上，Z軸振動信號頻率范圍比較寬，這與室內實驗相吻合，Z軸方向為鉆頭鉆進主要方向，振動更為劇烈，故有高頻段信號。相同鉆進條件下，振動信號在時域和頻域上呈現出不同的變化，能夠用深度學習方法提取特征，建立振動信號與巖性的聯系。

圖5 濾波后振動信號Fig.5 Filtered vibration signals

為提高所有分析數據與巖性的相關性，在過高頻段上振動信號并沒有特征，選擇0～12 000 Hz 范圍的信號進行短時傅里葉變換生成時頻圖。調整短時傅里葉變換的關鍵參數，如變換選取點數、窗函數及其長度、重疊范圍，選取合適的窗函數可以減少信號的頻譜泄漏，并控制頻譜分辨率，以確保頻譜分析更準確地反映信號的時間和頻率特性；窗寬的選取直接影響信號在時頻域的精度，窗口越寬，頻域精度高、時域精度高；窗口越窄則反之。選取樣本點數、采樣頻率和窗口寬度相匹配，才能體現出頻域的特征。經過調試，最終每張圖選取65 000 數據點，漢明窗函數(窗口長度為400 數據點)，每幀的重疊范圍為240 數據點，生成高精度的時頻圖。

振動信號經處理后，每類巖性都包含了840 張時頻圖，建立為數據集(共5 880 張)并劃分訓練集∶測試集=8∶2。對于預處理原始圖像，需將所有圖片進行數據增強，增加訓練的數據量和噪聲數據，提高模型魯棒性，通過以下3 種方法進行數據增強，如圖6 所示。第一種方法為每張原始時頻圖像隨機垂直翻轉；第二種方法為每張原始時頻圖像在0～30°范圍內順時針或逆時針旋轉；第三種方法為每張原始時頻圖像的像素值在0.1～5.0 倍范圍內隨機變化進行亮度增強。

2.3 模型訓練

構建改進VGG11 卷積神經網絡結構，其網絡結構參數見表5，表中輸入、輸出參數中三維數組如224×224×3 表示高度為224 像素、寬度為224 像素、通道數為3；一維向量如100 352×1 表示長度為100 352。開始訓練之前，裁剪圖片大小使其高寬分別為224×224 像素，圖像由紅綠藍3 個通道組成，每一個通道為一層二維數組，計算機根據3 層同一位置的數值進行疊加來確定像素點的顏色；原始圖像經過32 個大小為3×3 卷積核卷積計算形成第一層卷積層(conv1)，經卷積后特征圖的尺寸會變小，通過零填充在輸入數據的周圍添加適當零值，以保持輸出與輸入尺寸相同，此操作方便網絡層之間的連接和信息傳遞以及更好地捕捉邊緣特征；接著進行池化形成第一次池化層(pool1)，通過2×2 池化窗口的目的是減小特征圖的尺寸，并提取最顯著的特征，通常不會進行零填充操作，特征圖通道也不變；多次卷積、池化后，第一次全連接層(又稱展平層，flatten)去除空間信息，將三維數組轉變為一維向量，最后一層全連接層(dense3)輸出7 類預測結果。設置模型超參數：學習率(learning rate)、模型訓練次數(epoch)、批處理大小(batch size)，開始訓練模型，測試模型擬合程度和準確率等參數，并不斷調整網絡結構和超參數保證獲得一個準確率高、泛化能力強、魯棒性高的模型，以準確預測巖性。

表5 VGG11 卷積神經網絡結構參數Table 5 Structure parameters of VGG11 CNN

3 實驗結果

通過參數調優，選取了最優超參數，見表6，學習率衰減可以使模型訓練前期跳出局部最優解，后期模型穩定收斂，采用隨機梯度下降衰減政策。最初學習率設為3×10-4，每次訓練后衰減2×10-6學習率，100 次訓練后學習率降至1×10-4，模型訓練過程如圖7 所示。圖7a 為CNN 模型訓練時的損失函數，用于表征預測標簽和真實標簽之間的差異值，可以判斷模型的收斂情況。從圖7a 中得知，模型開始訓練時，訓練集損失在較小的訓練次數內快速下降，測試集損失同樣快速下降，但圍繞著訓練集有一定波動；繼續增加訓練次數，訓練集和測試集損失下降速度逐漸變慢，且測試集波動變得更小；當訓練次數足夠多時，兩者損失值都平緩下降并逐漸趨于定值，測試集損失會稍微高于訓練集，此時表明網絡模型收斂。

表6 最優超參數設置Table 6 Optimal hyperparameter settings

圖7 巖性預測模型訓練Fig.7 Lithology prediction model training

模型每完成一次訓練時，模型性能都會得到提升，隨著訓練次數的增加，識別精度越高，如圖7b 所示。從圖7b 中得知，模型訓練到10 次時，訓練集和測試集準確率在較小的訓練次數內穩定且快速地上升，測試集準確率則有較大波動；增加訓練次數到30 次，訓練集和測試集準確率提高速度逐漸加快，且測試集開始擬合訓練集，波動變小；當訓練次數達到60 次，兩者準確率緩慢提高，測試集波動進一步減小；當訓練次數達到80 次及以上時，準確率不再增加，測試集會略低于訓練集，模型已達到比較好的識別精度，將訓練得到的CNN 模型對測試集進行測試，得到圖8 的混淆矩陣，將混淆矩陣中的數據代入式(2)，計算出模型在測試集的整體巖性預測準確率為96.85%。

圖8 7 類巖石預測混淆矩陣Fig.8 Confusion matrix for prediction of 7 types of rocks

為了更詳細、全面地評價巖性預測模型準確率和泛化能力，基于測試集和模型精度評價標準進行評估，測試結果的混淆矩陣如圖8 所示，圖8 所示的混淆矩陣和模型評估指標計算式(3)-式(5)可得到各類巖石的評估指標(表7)；從圖8 和表7 中可知模型對每類巖石的預測精度較高。

表7 7 類巖石評估指標Table 7 Evaluation indicators for 7 types of rocks %

對于鉆進過程中巖石破碎產生的隨鉆振動信號，該信號特征隨著巖石性質而變化，即認為一類信號代表著一類巖石。在深度學習中，將振動信號的時頻能量變化預處理為圖像并使其可視化，構建的網絡結構合理的CNN 模型具有強大的特征提取能力，對于巖石巖性數據集的預測效果好。

4 討論

4.1 數據集對預測準確率的影響

為得到一個表現優秀的CNN 模型，需不斷調試網絡，通過不同的影響因素優化模型，現已知可調整數據集數量、訓練次數等。

通過逐漸增加數據增強方法得到更大的數據集，增強前數據集數量有5 880 張圖像，增強后數據集分別有8 820、11 760、14 700。劃分數據集比例后，訓練集數量分別為4 704、7 056、9 408、11 760，測試集數量為1 176、1 764、2 352、2 940。各數據集訓練后的識別準確率如圖9 所示，數據集數量的增加對模型識別精度有一定的提高，且當樣本數量足夠多時，該模型準確率達到最優，不再變化。

圖9 數據集數量對準確率影響Fig.9 Impact of dataset size on accuracy

4.2 轉速對信號的影響

7 類巖石的三軸振動信號在不同轉速條件下的變化情況如圖10 所示。總體上，X、Y軸信號主要響應在0～5 000 Hz，分布范圍Y軸稍大于X軸，Z軸則分布于更廣的范圍(0～10 000 Hz)。在保持鉆速3 mm/min的條件下，隨著轉速的增加，X、Y軸信號的分布范圍變廣、幅值增大，并且能量集中頻段逐漸轉向更高的頻率，由于鉆頭回轉方向在XY軸平面上，增加轉速會使得鉆頭在單位時間切削更多的巖石，與巖石的響應表現為更為劇烈的環向振動，碎巖能量更高。轉速對Z軸信號的影響不明顯，總體表現為信號幅值的小幅度增長，可能是由于環向振動的加劇使鉆頭能夠更高效向下鉆進巖石；隨著鉆速的增大，Z軸信號的集中頻段向高頻率移動，幅值增加相對更大，這是由于碎巖速率增大，鉆頭與巖石的響應表現為軸向振動加劇。

圖10 不同轉速下三軸振動信號Fig.10 Triaxial vibration signals at different rotary speeds

圖10 中X、Y軸振動信號頻率范圍顯示為0～5 000 Hz，在更高頻段并沒有加速度，而Z軸顯示為0～10 000 Hz，所以Z軸信號在5 000～10 000 Hz 的振動加速度比X、Y軸振動加速度幅值大，但這個范圍的加速度幅值在總體上是比較小的。出現此情況初步分析為鉆頭鉆進巖石時，首先鉆頭切削巖石，在XY軸平面產生了X軸和Y軸振動，由于切削過程需要較大的力，產生的振動加速度幅值較大，然而，由于巖石切削過程相對較慢，頻率響應可能不會很高，通常在0～5 000 Hz，此時切削巖石使得巖石有一定破碎，所以向下鉆進破壞巖石不需要更大的力，產生的Z軸振動加速度幅值基本上要比X軸和Y軸振動小一點，需要更多的振動以高效碎巖，振動頻率響應可能會相對較高，所以Z軸方向產生了更高頻率范圍的響應，范圍在0～10 000 Hz。

對振動特性的分析主要集中在轉速和鉆速，轉速和鉆速對隨鉆三軸振動信號的影響為巖性智能預測模型的泛化性提供了一定基礎，因此成功地應用深度學習技術建立了巖性預測模型，但存在一定局限性，如未能記錄和分析鉆壓對振動信號的影響，這可能導致巖性預測模型在某些情況下的準確性和可靠性受到一定限制。可以通過增加鉆進條件和記錄更多鉆進參數獲取振動信號的多樣性變化，如鉆頭直徑、鉆頭類型、鉆壓等。在實際工程中，鉆進參數、環境會不斷變化，高泛化性的模型能適應這種變化，準確預測巖石性質。

4.3 振動信號時頻域特征分析

從每類巖性的時域信號特征來看，粗黃砂巖和長石砂巖的振動加速度最小，波動相對穩定，這與它們的力學物理性質(如抗壓強度等)相關，這兩類屬于相對較軟的巖石，破碎時產生的振動小；泥灰巖和石灰巖振動加速度稍高于前者，其抗壓強度更高，性質較硬，波動幅值增加；頁巖和大理巖力學性質進一步增大，三軸振動加速度也增加；花崗巖在7 類巖石中具有最大的三軸振動加速度，稍高于頁巖和大理巖，其抗壓強度卻不是最大，由此可知，有多種因素影響隨鉆振動幅度及波動，如巖石微觀結構、巖石成分、巖石破壞特征等方面，可觀察這些特征以更加全面地分析時域振動信號的規律。

在頻域上，巖石的性質(如巖性，抗剪強度、單軸抗壓強度等物理力學參數)不同，巖石與鉆頭、鉆柱的響應有各自的特點。從濾波處理后的頻譜圖可得知不同巖性的頻譜的變化情況及其集中頻段各不相同。

從總體上看，三軸信號主要分布在中低頻范圍，Z軸振動信號代表鉆頭向下鉆進巖石，能分布在更高的頻段(6 000～10 000 Hz)，X、Y軸信號表征鉆頭切削、磨蝕巖石以向下高效碎巖，信號高頻段幅值幾乎為0，即分布范圍Z＞Y＞X。

在能量分布上，信號都集中于低頻段，能量集中有所差別，Z軸信號高能量集中于很小的范圍(約1 000 Hz)，集中范圍Y＞X＞Z。粗黃砂巖和長石砂巖的力學參數小，能量幅值最小；泥灰巖、頁巖、花崗巖性質較硬，能量幅值增大；大理巖和石灰巖的能量幅值最大；花崗巖相較于石灰巖有更高的力學參數，能量反而小，即振動信號在頻率上的分布與巖石的其他性質(如巖石成分、粒度、微觀結構等)有關。

在鉆進巖石過程中，向下碎巖能量主要集中在Z軸振動上，且巖石有自身的固有頻率，鉆進時產生的振動大部分能量分布在該頻率附近(共振：受到外界激勵時產生的響應表現為大幅度、高頻次的振動)，以達到高破巖效率。

7 類巖石時域信號幅值大體上隨著抗壓強度增加而增加，而頻域信號幅值變化規律卻不同。泥灰巖和石灰巖、花崗巖和頁巖強度參數基本一致，在考慮實驗誤差的前提下，并不能單從抗壓強度完全分析和總結信號時域和頻域特征，還需考慮到每種巖石的固有頻率規律、鉆進工具、破巖機理(沖擊(Z)、切削(X、Y)、磨蝕等)及巖石破壞特征等多個因素的綜合影響，并進行詳細的實驗和觀測研究。

5 結論

a.通過采集鉆進過程的三軸振動數據，將數據進行短時傅里葉變換生成時頻特征圖像并構建為數據庫，建立了基于VGG11 卷積神經網絡的巖性智能預測模型，預測準確率達到96.85%，即利用巖石鉆孔產生的隨鉆振動信號可以較準確地預測巖性。

b.研究數據基于設計室內實驗，采集的數據干擾數據較少，重點分析了每類巖石的三軸振動信號時域、頻域特征以及不同鉆進條件下振動信號的變化；同時高質量的數據集為巖性智能預測模型的高精度提供了基礎，而在實際工程中獲取的數據，需要注意對信號中無用信息的濾除。

c.提出的巖性智能預測方法可以實時預測鉆進巖體情況并快速調整隨鉆參數，符合快速、安全鉆進的需求；并且預測速度快、準確率高，能降低巖性識別對工程經驗、專業知識的依賴，幫助解決傳統巖性識別方法存在費時費力、不能實時識別等問題。

d.本文提出的巖性預測模型暫未應用于工程現場，后續將依托工程現場采集多個鉆孔的振動數據，對該區域的其他鉆孔進行預測，并通過引入更多相關參數(鉆壓、鉆具設計等)和分析振動信號與參數的關系，進一步改進巖性預測模型，提高其在實際應用中的準確性和可靠性；同時將繼續開展巖石力學性質(如抗壓強度、抗剪強度)反演研究，將隨鉆參數(鉆壓、轉速、扭矩等)和鉆進響應(聲音、振動)作為多源信息融合數據，對巖性和力學參數進行智能預測，顯著提升預測模型的泛化性和魯棒性，以適應工程實際。