№84-5
Адаптивне керування режимами розвідувального буріння на основі машинного навчання для підвищення виходу керну
Є.А. Коровяка1, https://orcid.org/0000-0002-2675-6610
В.Л. Хоменко1, https://orcid.org/0000-0002-3607-5106
О.А. Пащенко1, https://orcid.org/0000-0003-3296-996X
С.В. Шевченко1, https://orcid.org/0000-0003-3994-1927
О.С. Дрешпак1 https://orcid.org/0000-0003-1019-4382
1Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», Дніпро, Україна
Coll.res.pap.nat.min.univ. 2026, 84:66–79
Full text (PDF)
https://doi.org/10.33271/crpnmu/84.066
АНОТАЦІЯ
Мета. Метою є динамічне регулювання параметрів буріння (осьового навантаження на долото та частоти обертання) відповідно до прогнозованих ризиків порушення цілісності керна, що підвищує якість кернового матеріалу та достовірність геологічних даних для оцінювання ресурсів критичної мінеральної сировини.
Методика. Запропонований підхід поєднує високочастотний збір даних сенсорів із прогнозними моделями машинного навчання в системі керування із замкненим контуром. Параметри буріння (WOB, RPM, крутний момент, швидкість механічного буріння, вібрації) реєструвалися з частотою 100 Гц. Класифікатор XGBoost, навчений на розмічених часових рядах, прогнозував імовірність втрати керна та ініціював автоматичний безпечний режим буріння зі зменшенням WOB і коригуванням RPM.
Результати. Модель досягла точності 0,92 та повноти 0,91, прогнозуючи руйнування керна в середньому за 4,4 секунди до його виникнення. Адаптивне керування підвищило середній коефіцієнт відбору керна з 83,5 % до 94,0 %, причому найбільший ефект спостерігався у тріщинуватих породах (з 65 % до 88 %). Це супроводжувалося зменшенням механічної швидкості буріння на 12 % (з 4,6 до 4,05 м/год), оскільки система надавала пріоритет збереженню цілісності керна в зонах підвищеного ризику.
Наукова новизна. Встановлено залежність втрат керна під час розвідувального буріння від зміни технологічних параметрів буріння (осьового навантаження на долото, частоти обертання, крутного моменту, швидкості механічного проходження та вібрацій) і структурних особливостей порід, зокрема неоднорідних та тріщинуватих формацій. Показано, що застосування запропонованої системи дозволяє підвищити коефіцієнт відбору керна на 10% та суттєво зменшити його втрати у складних геологічних умовах.
Практична значимість. Запропонована система підвищує якість геологічних даних, зменшує витрати на повторне перебурювання інтервалів з некондиційним виходом керну, знижує проєктні ризики та може бути інтегрована в сучасні системи керування буровими установками як інтелектуальний інструмент підтримки розвідувального буріння.
Ключові слова: адаптивне керування бурінням, машинне навчання, відбір керна, геологорозвідувальне буріння, оптимізація в реальному часі, критична мінеральна сировина.
Перелік посилань
1. Araujo, L. M., Esteves, P. B., Fabbro, S., Kuffa, M., & Wegener, K. (2023). Geometric-kinematic model for wear simulation of diamond-impregnated segments in concrete core drilling. Procedia CIRP, 117, 38–43. https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.03.008
2. Khomenko, V. L., Ratov, B. T., Pashchenko, O. A., Davydenko, O. M., & Borash, B. R. (2023). Justification of drilling parameters of a typical well in the conditions of the Samskoye field. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1254(1), 12052. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1254/1/012052
3. Kumar, Ch. V., Vardhan, H., Murthy, Ch. S. N., & Karmakar, N. C. (2019). Estimating rock properties using sound signal dominant frequencies during diamond core drilling operations. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, 11(4), 850–859. https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2019.01.001
4. Pashchenko, O., Ratov, B., Khomenko, V., Gusmanova, A., & Omirzakova, E. (2024). Methodology for optimizing drill bit performance. 24th International Multidisciplinary Scientific GeoConference Proceedings SGEM 2024, Science and Technologies in Geology, Exploration and Mining, Vol 24, Issue 1.1, 24, 623–632. https://doi.org/10.5593/sgem2024/1.1/s06.78
5. Basarir, H., & Karpuz, C. (2015). Preliminary estimation of rock mass strength using diamond bit drilling operational parameters. International Journal of Mining, Reclamation and Environment, 30(2), 145–164. https://doi.org/10.1080/17480930.2015.1025561
6. Wang, J., Feng, P., Zhang, J., & Guo, P. (2018). Reducing cutting force in rotary ultrasonic drilling of ceramic matrix composites with longitudinal-torsional coupled vibration. Manufacturing Letters, 18, 1–5. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2018.08.002
7. Carr-Wilson, S., Pattanayak, S. K., & Weinthal, E. (2024). Critical mineral mining in the energy transition: A systematic review of environmental, social, and governance risks and opportunities. Energy Research & Social Science, 116, 103672. https://doi.org/10.1016/j.erss.2024.103672
8. Aitkazinova, S. (2016). Methodology of assessment and prediction of critical condition of natural technical systems. 16th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM2016, Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing. https://doi.org/10.5593/sgem2016/b22/s09.001
9. Serban, S. G., & Kiss, I. (2021). Identifying the Possibilities for Superior Recovery by Pelletization of Industry Related Small and Powdery Iron Containing Waste. Acta Polytechnica Hungarica, 18(4), 79–104. https://doi.org/10.12700/aph.18.4.2021.4.5
10. Liu, Y., French, P., Skinner, G., Gleizes, L., Bisset, P., Gajare, S., Kelleher, D., & Razzetto, M. (2024). Integrated Casing Wear Management in Well Design and Drilling Operations with a Field Case Analysis. Apogce 2024. https://doi.org/10.2118/221231-ms
11. Benberber, M. R., De Barros, A. J. C., De Melo, A. B., Iskander, M., Aghayarova, N., Manga, P., Bertheux, W. B., & Ledevin, P. (2024). Specialized High Tensile Strength and Quick Disconnect Tool Used to Achieve 6,500-ft Plug Length Saves 9 Days of Rig Time. Adipec.https://doi.org/10.2118/222761-ms
12. Mwale, W., Liu, Z., & Chipusu, K. (2025). A Hybrid AI Framework for Integrated Predictive Maintenance and Mineral Quality Assessment in Mining. Applied Sciences, 15(22), 12222. https://doi.org/10.3390/app152212222
13. Chen, X., Zheng, L., Jiang, Y., & Jiang, C. (2020). Transformation of minerals at the boundary of magma-coal contact zone: case study from Wolonghu Coal Mine, Huaibei Coalfield, China. International Journal of Coal Science & Technology, 8(1), 168–175. https://doi.org/10.1007/s40789-020-00373-6
14. Cai, J., Jiao, X., Wang, H., He, W., & Xia, Y. (2024). Multiphase fluid-rock interactions and flow behaviors in shale nanopores: A comprehensive review. Earth-Science Reviews, 257, 104884. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2024.104884
15. Perlin, A. P., Gomes, C. M., Kneipp, J. M., & Motke, F. D. (2018). Practices of energy use management and sustainable performance in Brazilian mineral industries. Environmental Quality Management, 27(4), 143–153. https://doi.org/10.1002/tqem.21566
16. Chen, C., Wang, L., Liu, R., Yu, J., Liu, H., & Wu, J. (2023). Chloride Penetration of Recycled Fine Aggregate Concrete under Drying–Wetting Cycles. Materials, 16(3), 1306. https://doi.org/10.3390/ma16031306
17. Luckanachai, P., Martino, A., & Boone, K. (2024). Permanent DAS/DTS Monitoring for SAGD Production – Design, Results, and Recommendations. SPE Thermal Well Integrity and Production Symposium. https://doi.org/10.2118/223127-ms
дата першого надходження статті до видання – 12.01.2026
дата прийняття до друку статті після рецензування – 14.02.2026
дата публікації (оприлюднення) – 30.03.2026