基于机器学习的煤矿钻孔分层钻进动态调控方法及系统

本发明提供了一种基于机器学习的煤矿钻孔分层钻进动态调控方法及系统，其中方法包括步骤S1，地层类型实时识别与状态分析；步骤S2，基于地层类型，动态调控分层钻进参数，得到调整后的钻进参数；步骤S3，基于调整后的钻进参数，进行参数迭代优化。本发明基于SVM可精准识别地层类型，集成学习模型能提前3‑5米预测偏斜趋势，提升预测精度。且依据地层类型与偏斜风险动态调整参数，结合模糊PID实时纠偏，有效降低钻孔偏斜率，增强钻进稳定性。同时利用在线学习和多源数据融合优化策略，使系统适应复杂地质条件，提高钻探效率与安全性，推动煤矿钻探智能化发展。