需求目標
總體目標:開發(fā)旋挖鉆機孔內全流程自動鉆進系統,在替代人工操作的基礎上,施工效率提升10%,油耗節(jié)省5%,截齒損耗降低10%,大幅降降低旋挖鉆機操作難度,同時滿足施工省時、省油的目標。
關鍵技術難點:1、人工智能地層判斷技術;2、低算力人工智能算法移植技術;3、鉆進參數與截齒損耗的相關性研究;4、鉆進參數與施工效率、油耗的關系研究;5、鉆桿輔助自動提升、下放的防沖擊技術。
研究任務:
1、研究鉆進數據的清洗技術、建立人工智能地層判定模型,實現設備地層感知;
2、研發(fā)車載可移植人工智能的模塊,實現地層判定算法移植到設備上;
3、根據地層、鉆進參數與截齒損耗關系優(yōu)先合適的鉆進參數,根據鉆進參數與施工效率、油耗的關系研究鉆進參數自適應調節(jié)技術;
4、利用鉆桿輔助自動提升、下放的防沖擊技術,實現鉆桿可視化及帶桿預警技術、輔助自動提升、下方技術。
戰(zhàn)略意義
1、國外標桿企業(yè)已實現鉆桿一鍵自動下放/提升及鉆桿可視化。國內企業(yè)已實現鉆桿鎖點提醒及簡單地層判斷及并自動鉆進。加快技術研究,掌握智能鉆進技術,是產品無人化施工的關鍵。
2、智能鉆進替代人工操作,采用數據感知提升鉆進效率,節(jié)省油耗,滿足旋挖鉆機大孔深樁施工對節(jié)能、環(huán)保、省時的要求。
主要技術指標
1、地層識別準確度達到90%;參數優(yōu)選準確率90%以上;
2、動力頭實際轉速與設定轉速波動小于10%;
3、實際加壓力與設定值波動小于5bar;
4、與人工相比,施工效率提升10%,油耗節(jié)省5%,截齒損耗降低10%;
5、加壓點識別準確率100%;鉆桿帶桿識別準確率100%。
典型應用場景
國內大型大直徑深樁施工項目
成果交付形式
1、可重復學習的地層判定模型1套;
2、車載低算力人工智能模塊系統產品1套;
3、人工智能移植方法1套;
4、鉆進參數與截齒損耗相關性文件1套;
5、鉆進參數與施工效率、油耗的關系文件1套;
6、發(fā)明專利2件。
驗證要求
1、模型準確率測試報告(成果轉化公司提供);
2、3個機型系統性能檢測報告(具有檢驗資質實驗室提供);
3、市場用戶應用證明。