井下机器人溢流识别模型

实时识别与定量

基于井下微型机器人动态数据和深度学习的溢流识别与定量方法，能实时准确地检测溢流位置和体积。

Jiaze, Ma · Mu, Li · 廖茂林 · Wei, Liu · Yi, Yang · Yuxi, Wang · Zhiqiang, Zhu · 吴宏宇

Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2026

技术优势

检测更及时

传统方法存在时间延迟，本方法基于井下动态数据实时识别气侵，能更快发现风险。

识别更准确

利用深度学习对动态数据分段分析，能准确识别气泡流作用位置和概率，克服传统方法精度不足的问题。

能定量体积

二级模型基于识别概率进一步计算气侵体积，不仅给出预警，还能提供量级信息，便于采取应对措施。

应用场景

• 井下机器人：为井下机器人提供实时气侵识别能力，替代传统地面滞后监测，提升钻井安全。
• 智能钻井监测：作为智能监测模块部署于钻井系统，自动识别并量化气侵，辅助快速决策。