基于多维度感应数据的地质信息分析方法及拆分式钻机

摘要

本发明公开了基于多维度感应数据的地质信息分析方法及拆分式钻机，方法包括：获取由不同传感器采集的传感数据，预处理得到第一传感数据和第二传感数据；计算目标位置的目标第一功率，并得到目标第一功率曲线；根据第二传感数据得到第二数据曲线，通过趋势比对、段落划分等措施，标记出符合趋势条件的有效段落；将目标第一功率曲线中的有效段落划分为若干过渡期和平整期；对每个过渡期的连续时长进行统计，连续时长超出阈值的进行预警标记；对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库进行匹配，得到地质信息匹配结果。本发明能够在目标位置不设置精密传感器的情况下，通过数据处理和分析实现地质信息的获取。

权利要求

1.基于多维度感应数据的地质信息分析方法，其特征在于，包括：

S1：获取由不同传感器采集的传感数据，进行数据预处理得到第一传感数据和第二传感数据；

S2：根据第一传感数据以及传感器所在的位置，计算目标位置的目标第一功率，并根据目标第一功率在不同时刻的值得到目标第一功率曲线；

S3：根据第二传感数据在不同时刻的值得到第二数据曲线，利用第二数据曲线和目标第一功率曲线进行趋势比对，标记出符合趋势条件的有效段落以及不符合趋势条件的无效段落；

S4：将目标第一功率曲线中的有效段落划分为若干过渡期和平整期；

S5：对每个过渡期的连续时长进行统计，连续时长超出阈值的进行预警标记；对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库进行匹配，得到地质信息匹配结果；

所述S1的过程包括：由声强传感器采集声强数据，由振动传感器采集振动数据，并对声强数据进行去噪得到第一传感数据，对振动数据进行去噪得到第二传感数据；

所述S2的过程包括：根据每个声强传感器与目标位置的距离、该声强传感器对应的第一传感数据，计算目标位置的初级声功率，综合每个传感器得到的初级声功率，得到目标第一功率；

所述根据每个声强传感器与目标位置的距离、该声强传感器对应的第一传感数据，计算目标位置的初级声功率，包括：N=I*4 ；

其中N为点声源功率，这里表示目标位置的初级声功率，I为去噪后的声强数据，这里表示第一传感数据，r表示声强传感器与目标位置的距离。

2.根据权利要求1所述的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，其特征在于，所述S3的过程包括：对第二数据曲线和目标第一功率曲线进行分段并归一化，在同一坐标系内重叠第二数据曲线和目标第一功率曲线，进行趋势比对，设置趋势条件为70%，其中趋势重合度大于等于趋势条件的段落作为有效段落，其余的段落作为无效段落。

3.根据权利要求2所述的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，其特征在于，所述分段的过程包括：对目标第一功率曲线的波动幅度进行识别，大于平均波动幅度的部分单独进行分段，其余部分按单位时长进行平均分段，根据目标第一功率曲线的分段结果对第二数据曲线进行同等分段。

4.根据权利要求1所述的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，其特征在于，所述S4的过程包括：对目标第一功率曲线中的有效段落进行钝化，得到钝化后的趋势曲线，趋势曲线中斜率处于预设范围内的部分为平整期，其余部分为过渡期。

5.根据权利要求1所述的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，其特征在于，所述S5中，对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库进行匹配，得到地质信息匹配结果，包括：预先构建地质信息特征库，根据历史数据记录若干不同地质在钻井作业过程中产生的历史目标第一功率曲线，将不同的历史目标第一功率曲线与地质信息进行关联；

对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库中的历史目标第一功率曲线进行匹配，从匹配度超过基准值的结果中，选取匹配度最高的作为地质信息匹配结果；

如不存在匹配度超过基准值的结果，则认为出现异常。

6.拆分式钻机，用于微型桩基础施工，包括钻机本体，其特征在于，还包括驱动单元和分析单元，所述驱动单元可拆卸连接钻机本体，所述分析单元用于执行权利要求1‑5中任意一项所述的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，并根据地质信息匹配结果和预警标记调整驱动单元的输出功率。

说明书

基于多维度感应数据的地质信息分析方法及拆分式钻机

技术领域

[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及基于多维度感应数据的地质信息分析方法及拆分式钻机。

背景技术

[0002] 在大部分的工程现场，在施工过程中或者施工前后，地质信息的采集和分析，是必不可少的一环，对于打桩或钻井等作业更是如此。各类钻机是打桩或钻井等作业常用的设备之一，同时也是良好的信息采集平台，通过在钻机工作过程中对相关数据进行采集，有助于快速检测和分析所需的信息。

[0003] 如公开号CN113989346A的发明公开了一种适用于气动潜孔钻机排出岩屑实时分析方法，实时检测从孔口排出均匀散落在传送带上的岩屑单位传输长度重量M；各个镜头的拍摄光轴位于同一拍摄断面，以不同的角度拍摄传送带上的同一拍摄区域，采集传送带上岩屑，获得岩屑的图像；根据拍摄得到的图像对传送带上的岩屑建立包含几何形态模型和表面色彩图像的三维模型；计算堆积密度，识别岩屑的粒度和种类。

[0004] 虽然现有技术能够对排出的岩屑进行识别，但与此同时，由于高温高压的复杂地质环境，在施工过程中钻头附近存在很强的固‑液‑热相互作用，导致很难在钻头附近设置精密的传感器，因此钻头或地下其他区域地质信息的变化难以实时掌握。对于地质信息的分析存在滞后和不准确的情况。

发明内容

[0005] 针对现有技术不能准确把握地下目标位置附近地质信息的问题，本发明提供了基于多维度感应数据的地质信息分析方法及拆分式钻机，能够通过设置在设备上传感器采集所需的数据，并进行处理，进而利用这些数据进行计算得到钻头或者其他目标位置的相关数据，再通过与预设的地质信息特征库进行比对，以得到目标位置的地质信息。

[0006] 以下是本发明的技术方案。

[0007] 基于多维度感应数据的地质信息分析方法，包括：

[0008] S1：获取由不同传感器采集的传感数据，进行数据预处理得到第一传感数据和第二传感数据；

[0009] S2：根据第一传感数据以及传感器所在的位置，计算目标位置的目标第一功率，并根据目标第一功率在不同时刻的值得到目标第一功率曲线；

[0010] S3：根据第二传感数据在不同时刻的值得到第二数据曲线，利用第二数据曲线和目标第一功率曲线进行趋势比对，标记出符合趋势条件的有效段落以及不符合趋势条件的无效段落；

[0011] S4：将目标第一功率曲线中的有效段落划分为若干过渡期和平整期；

[0012] S5：对每个过渡期的连续时长进行统计，连续时长超出阈值的进行预警标记；对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库进行匹配，得到地质信息匹配结果。

[0013] 本发明提供的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，可在钻井过程中通过多个维度的感应数据对井下或地下情况进行分析，可以通过第一传感数据计算得到目标第一功率并得到目标第一功率曲线，同时利用第二传感数据得到第二数据曲线，通过两种曲线的对比，可以得到符合趋势条件的有效段落以及不符合趋势条件的无效段落，其中符合趋势条件意味着在该有效段落内，目标第一功率的变化与第二传感数据的变化存在强关联，此时其他因素影响占比较小，其特征具备明显的规律性，利于后续分析，而不符合趋势条件意味着在该无效段落内，目标第一功率的变化与第二传感数据的变化不存在关联或关联性较弱，此时其他因素影响占比较大，存在过多的干扰，因此不利于后续分析。并且，将有效段落划分为若干过渡期和平整期，可以进一步区分实际地质信息的变化，平整期内表示钻井过程中主要地质没有变化，而过渡期内通常表示随着钻井过程推进，地质逐渐发送变化的过程，因此目标第一功率曲线的平整期又是有效段落中最稳定且最能够体现地质信息的特征数据，而过渡期虽然数据特征不够明显，但其持续时长能够表示钻井过程中是否存在异常。另外，预设的地质信息特征库，可以是在实验环境下或已知地质信息的情况下进行钻井时，根据第一传感数据、第二传感数据、目标第一功率等与地质信息进行匹配得到的关联库。

[0014] 因此，本发明执行后能够在目标位置不设置精密传感器的情况下，通过数据处理和分析实现地质信息的获取。

[0015] 作为优选，所述S1的过程包括：由声强传感器采集声强数据，由振动传感器采集振动数据，并对声强数据进行去噪得到第一传感数据，对振动数据进行去噪得到第二传感数据。去噪过程一般是去除低频的噪音，即可过滤掉作业现场大部分的无用的噪音，以保证数据的有效性。

[0016] 作为优选，所述S2的过程包括：根据每个声强传感器与目标位置的距离、该声强传感器对应的第一传感数据，计算目标位置的初级声功率，综合每个传感器得到的初级声功率，得到目标第一功率。点声源发出的声音在空间内传播时，不同传播距离接收到的声强有差别，因此可以根据距离和声强反推得到点声源的声功率。

[0017] 作为优选，所述S3的过程包括：对第二数据曲线和目标第一功率曲线进行分段并归一化，在同一坐标系内重叠第二数据曲线和目标第一功率曲线，进行趋势比对，设置趋势条件为70%，其中趋势重合度大于等于趋势条件的段落作为有效段落，其余的段落作为无效段落。如果直接将整段曲线都进行归一化，在上下幅值相差较大的情况下，分辨率或精度不变则误差将会明显增加，将会导致失真，因此分段之后有助于根据每段的上下幅值分别归一化，减少可能的误差。需要说明的是，由于目标第一功率曲线与第二数据曲线的单位、数值范围均不同，无法直接比较，因此需要采用趋势比较来绕过这一问题，比如不论数值是什么单位，在0.1秒内从1变化到1.1，即是正向变化了10%，归一化之后仍是如此，也就是说，趋势比较实际上是将不同曲线分成短时间间隔的小段落，然后对比每个小段落内数值百分比变化率，进而得到一个整体的趋势结果。趋势条件为70%可以理解为两个曲线在某一大段落内，每个小段落中数值百分比变化率的平均差距小于30%。

[0018] 作为优选，所述分段的过程包括：对目标第一功率曲线的波动幅度进行识别，大于平均波动幅度的部分单独进行分段，其余部分按单位时长进行平均分段，根据目标第一功率曲线的分段结果对第二数据曲线进行同等分段。目标第一功率曲线在绝大部分情况下的波动幅度有限，因此可以只需要将波动幅度偏大的部分单独拎出，然后对大部分波动幅度较小的部分进行平均分段，这样得到的分段结果进行归一化后，大部分的段落不会因为幅度偏小而使得数值过小，也便于第二数据曲线和目标第一功率曲线之间的对比。

[0019] 作为优选，所述S4的过程包括：对目标第一功率曲线中的有效段落进行钝化，得到钝化后的趋势曲线，趋势曲线中斜率处于预设范围内的部分为平整期，其余部分为过渡期。其中，钝化的过程可以是多样的，比如每单位时间计算一个均值，然后利用曲线将所有均值连接；或者将原曲线的极大值全部连接，极小值也全部连接，并将极大值和极小值的连接曲线分别作为上下轮廓线，取轮廓线的中值连成曲线；这些方式得到的趋势曲线将更加平滑，既能够反映目标第一功率的变化趋势，也能够保留整体数值不失真；斜率处于预设范围则表示曲线平缓，各项特征稳定，否则表示正处在明显的变化过程中。

[0020] 作为优选，所述S5中，对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库进行匹配，得到地质信息匹配结果，包括：

[0021] 预先构建地质信息特征库，根据历史数据记录若干不同地质在钻井作业过程中产生的历史目标第一功率曲线，将不同的历史目标第一功率曲线与地质信息进行关联；

[0022] 对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库中的历史目标第一功率曲线进行匹配，从匹配度超过基准值的结果中，选取匹配度最高的作为地质信息匹配结果；

[0023] 如不存在匹配度超过基准值的结果，则认为出现异常。

[0024] 平整期表示了地质环境、钻井过程都变化不大，因此干扰因素较小，地质信息的特征表现较为明显，适合进行地质信息的分析；在相同或相似情况下的钻井过程中，不同地质产生的目标第一功率曲线具备各自的特征，因此将历史的曲线与当前的曲线进行比对，可以得到准确的匹配结果。

[0025] 作为优选，所述根据每个声强传感器与目标位置的距离、该声强传感器对应的第一传感数据，计算目标位置的初级声功率，包括：

[0026] ；

[0027] 其中N为点声源功率，这里表示目标位置的初级声功率，I为去噪后的声强数据，这里表示第一传感数据，r表示声强传感器与目标位置的距离。

[0028] 该公式计算出的目标位置初级声功率具有一定的误差，虽然并不能完全表示出目标位置的真实声功率，但由于后续比较的是曲线和趋势，因此在其他条件不发生变化的情况下，声功率的绝对值虽然不完全准确，但是声功率变化过程中的差值所展现的曲线趋势是符合真实情况的，因此仍然能够起到预期的效果。

[0029] 本发明还提供一种拆分式钻机，用于微型桩基础施工，包括钻机本体，还包括驱动单元和分析单元，所述驱动单元可拆卸连接钻机本体，所述分析单元用于执行上述的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，并根据地质信息匹配结果和预警标记调整驱动单元的输出功率。分析单元提供的分析数据，能够对钻井过程中的情况进行实时掌握，进而根据作业规划方案、作业标准或手册等针对不同的地质信息调整输出功率，以保证作业的安全性、可靠性和作业质量。

[0030] 本发明的实质性效果包括：

[0031] 本发明可以通过设置在目标位置以外的传感器所采集的数据，进行计算得到目标位置的目标第一功率，并根据采集到的数据和目标第一功率进行相互对比和分析，根据目标第一功率曲线得到目标第一功率的变化特征及趋势特征，进而判断地质信息。本发明不需要在目标位置设置传感器，能够节省成本，降低设备要求，并且进行分析时不需要确保数值的绝对正确，只需要根据数值的变化和趋势即可进行地质信息识别，解决了现有技术无法准确把握钻头附近地质信息的问题。

[0032] 本发明在数据处理的过程中，针对不同的曲线进行多项差异化的处理，通过趋势比对、段落划分等措施，过滤掉有效性较低的数据段落，精准提炼最有效的部分，提高了数据处理的效率和准确性，为后续的分析提供了精简的数据基础。

[0033] 本发明在钻机中运用时，能够将地质信息的分析结果作为调整输出功率的依据，以便于操作人员根据作业需求和实际情况，基于作业规划方案、作业标准或手册进行相应的调整或操作，提高钻机的适用性。

附图说明

[0034] 图1是本发明实施例的流程图。

具体实施方式

[0035] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例，对本技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0036] 应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

[0037] 应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

[0038] 应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。

[0039] 下面以具体的实施例对本发明的技术方案进行详细说明。实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

[0040] 实施例：

[0041] 基于多维度感应数据的地质信息分析方法，在一种拆分式钻机的分析单元中执行，包括如图1所示的步骤：

[0042] S1：获取由不同传感器采集的传感数据，进行数据预处理得到第一传感数据和第二传感数据。

[0043] 在此步骤中，由声强传感器采集声强数据，由振动传感器采集振动数据，并对声强数据进行去噪得到第一传感数据，对振动数据进行去噪得到第二传感数据。去噪过程一般是去除低频的噪音，即可过滤掉作业现场大部分的无用的噪音，以保证数据的有效性。例如，对于频率低于500Hz的数据进行去除，即可过滤掉大部分的环境噪音。其中声强数据幅值的单位 ，需要说明的是，声强数据与声强级数据之间可以进行换算和替代，这里不再展开。

[0044] S2：根据第一传感数据以及传感器所在的位置，计算目标位置的目标第一功率，并根据目标第一功率在不同时刻的值得到目标第一功率曲线。

[0045] 在此步骤中，根据每个声强传感器与目标位置的距离、该声强传感器对应的第一传感数据，计算目标位置的初级声功率，综合每个传感器得到的初级声功率，得到目标第一功率。点声源发出的声音在空间内传播时，不同传播距离接收到的声强有差别，因此可以根据距离和声强反推得到点声源的声功率。

[0046] 其中，计算目标位置的初级声功率，包括：

[0047] ；

[0048] 其中N为点声源功率，单位为W，这里表示目标位置的初级声功率，I为去噪后的声强数据，这里表示第一传感数据，r表示声强传感器与目标位置的距离。

[0049] 该公式计算出的目标位置初级声功率具有一定的误差，虽然并不能完全表示出目标位置的真实声功率，但由于后续比较的是曲线和趋势，因此在其他条件不发生变化的情况下，声功率的绝对值虽然不完全准确，但是声功率变化过程中的差值所展现的曲线趋势是符合真实情况的，因此仍然能够起到预期的效果。

[0050] S3：根据第二传感数据在不同时刻的值得到第二数据曲线，利用第二数据曲线和目标第一功率曲线进行趋势比对，标记出符合趋势条件的有效段落以及不符合趋势条件的无效段落。

[0051] 在此步骤中，对第二数据曲线和目标第一功率曲线进行分段并归一化，在同一坐标系内重叠第二数据曲线和目标第一功率曲线，进行趋势比对，设置趋势条件为70%，其中趋势重合度大于等于趋势条件的段落作为有效段落，其余的段落作为无效段落。如果直接将整段曲线都进行归一化，在上下幅值相差较大的情况下，分辨率或精度不变则误差将会明显增加，将会导致失真，例如某几段曲线中上下幅值相差分别为350个单位、200个单位、15个单位、10个单位，如直接一同归一化，则15和10被大幅压缩后可能难以区分其数值的波动，在进行趋势比对时容易被忽略，因此分段之后有助于根据每段的上下幅值分别归一化，减少可能的误差。

[0052] 其中，分段的过程包括：对目标第一功率曲线的波动幅度进行识别，大于平均波动幅度的部分单独进行分段，其余部分按单位时长进行平均分段，根据目标第一功率曲线的分段结果对第二数据曲线进行同等分段。例如平均波动幅度为70个单位，则波动幅度在70以上的部分单独拎出，其余部分按单位时长进行分段。目标第一功率曲线在绝大部分情况下的波动幅度有限，因此可以只需要将波动幅度偏大的部分单独拎出，然后对大部分波动幅度较小的部分进行平均分段，这样得到的分段结果进行归一化后，大部分的段落不会因为幅度偏小而使得数值过小，也便于第二数据曲线和目标第一功率曲线之间的对比。

[0053] 需要说明的是，由于目标第一功率曲线与第二数据曲线的单位、数值范围均不同，无法直接比较，因此需要采用趋势比较来绕过这一问题，比如不论数值是什么单位，在0.1秒内从1变化到1.1，即是正向变化了10%，归一化之后仍是如此，也就是说，趋势比较实际上是将不同曲线分成短时间间隔的小段落，然后对比每个小段落内数值百分比变化率，进而得到一个整体的趋势结果。趋势条件为70%可以理解为两个曲线在某一大段落内，每个小段落中数值百分比变化率的平均差距小于30%。

[0054] S4：将目标第一功率曲线中的有效段落划分为若干过渡期和平整期。

[0055] 在此步骤中，对目标第一功率曲线中的有效段落进行钝化，得到钝化后的趋势曲线，趋势曲线中斜率处于预设范围内的部分为平整期，其余部分为过渡期。其中，钝化的过程可以是多样的，比如某个有效段落总共100秒，每2秒计算一个均值y，然后利用曲线将所有均值{y1,y2,y3……y50}连接，得到趋势曲线；或者将原曲线的极大值全部连接，极小值也全部连接，并将极大值和极小值的连接曲线分别作为上下轮廓线，取轮廓线的中值连成曲线；这些方式得到的趋势曲线将更加平滑，既能够反映目标第一功率的变化趋势，也能够保留整体数值不失真；斜率处于预设范围则表示曲线平缓，各项特征稳定，否则表示正处在明显的变化过程中。

[0056] S5：对每个过渡期的连续时长进行统计，连续时长超出阈值的进行预警标记；对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库进行匹配，得到地质信息匹配结果。

[0057] 在此步骤中，预先构建地质信息特征库，根据历史数据记录若干不同地质在钻井作业过程中产生的历史目标第一功率曲线，将不同的历史目标第一功率曲线与地质信息进行关联；

[0058] 对平整期内的目标第一功率曲线进行提取，与预设的地质信息特征库中的历史目标第一功率曲线进行匹配，从匹配度超过基准值的结果中，选取匹配度最高的作为地质信息匹配结果；

[0059] 如不存在匹配度超过基准值的结果，则认为出现异常。

[0060] 平整期表示了地质环境、钻井过程都变化不大，因此干扰因素较小，地质信息的特征表现较为明显，适合进行地质信息的分析；在相同或相似情况下的钻井过程中，不同地质产生的目标第一功率曲线具备各自的特征，因此将历史的曲线与当前的曲线进行比对，可以得到准确的匹配结果。

[0061] 另外，预设的地质信息特征库，可以是在实验环境下或已知地质信息的情况下进行钻井时，根据第一传感数据、第二传感数据、目标第一功率等与地质信息进行匹配得到的关联库。如土壤层a在历史数据中的目标第一功率曲线表征为a1，土壤层b在历史数据中的目标第一功率曲线表征为b1，岩石层c在历史数据中的目标第一功率曲线表征为c1，岩石层d在历史数据中的目标第一功率曲线表征为d1；而当前检测到的平整期内的目标第一功率曲线f1，与f1匹配度最高的是b1，则认为当前地质信息对应了土壤层b。

[0062] 另外，本实施例涉及的一种拆分式钻机，用于微型桩基础施工，除了上述的分析单元外，还包括钻机本体和驱动单元。其中驱动单元可拆卸连接钻机本体，包括了由液压马达、液压泵等组成的液压系统和一个由柴油发动机组成的扭矩输出模块。

[0063] 分析单元在该拆分式钻机中，用于执行上述的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，并根据地质信息匹配结果和预警标记调整驱动单元的输出功率。分析单元提供的分析数据，能够对钻井过程中的情况进行实时掌握，进而根据作业规划方案、作业标准或手册等针对不同的地质信息调整输出功率，以保证作业的安全性、可靠性和作业质量。

[0064] 本实施例提供的基于多维度感应数据的地质信息分析方法，可在钻井过程中对井下或地下情况进行分析，可以通过第一传感数据计算得到目标第一功率并得到目标第一功率曲线，同时利用第二传感数据得到第二数据曲线，通过两种曲线的对比，可以得到符合趋势条件的有效段落以及不符合趋势条件的无效段落，其中符合趋势条件意味着在该有效段落内，目标第一功率的变化与第二传感数据的变化存在强关联，此时其他因素影响占比较小，其特征具备明显的规律性，利于后续分析，而不符合趋势条件意味着在该无效段落内，目标第一功率的变化与第二传感数据的变化不存在关联或关联性较弱，此时其他因素影响占比较大，存在过多的干扰，因此不利于后续分析。并且，将有效段落划分为若干过渡期和平整期，可以进一步区分实际地质信息的变化，平整期内表示钻井过程中主要地质没有变化，而过渡期内通常表示随着钻井过程推进，地质逐渐发送变化的过程，因此目标第一功率曲线的平整期又是有效段落中最稳定且最能够体现地质信息的特征数据，而过渡期虽然数据特征不够明显，但其持续时长能够表示钻井过程中是否存在异常。

[0065] 因此，本实施例的实质性效果包括：

[0066] 可以通过设置在目标位置以外的传感器所采集的数据，进行计算得到目标位置的目标第一功率，并根据采集到的数据和目标第一功率进行相互对比和分析，根据目标第一功率曲线得到目标第一功率的变化特征及趋势特征，进而判断地质信息。本发明不需要在目标位置设置传感器，能够节省成本，降低设备要求，并且进行分析时不需要确保数值的绝对正确，只需要根据数值的变化和趋势即可进行地质信息识别，解决了现有技术无法准确把握钻头附近地质信息的问题。

[0067] 在数据处理的过程中，针对不同的曲线进行多项差异化的处理，通过趋势比对、段落划分等措施，过滤掉有效性较低的数据段落，精准提炼最有效的部分，提高了数据处理的效率和准确性，为后续的分析提供了精简的数据基础。

[0068] 在钻机中运用时，能够将地质信息的分析结果作为调整输出功率的依据，以便于操作人员根据作业需求和实际情况，基于作业规划方案、作业标准或手册进行相应的调整或操作，提高钻机的适用性。

[0069] 通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将具体装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

[0070] 在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的结构和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的关于结构的实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个结构，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，结构或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

[0071] 作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

[0072] 另外，在本申请实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

[0073] 集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0074] 以上内容，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。