该论文从钻探生产的实际情况出发,综合运用了钻探工程、人工神经网络、岩石破碎理论、岩石学、电子计算机技术等方面的理论和知识,对钻进时同步显示钻孔地层柱状图技术进行了研究和开发,主要研究内容有: 1、从钻参仪的对比研究中选择中国地质大学(武汉)机电系研制的无传输信号线钻参仪作为数据采集的硬件系统,并研制开发了与该钻参仪进行数据通信的接口软件. 2、探讨了岩石在钻进破碎过程中所表现出来的物理机械信息,从B-P人工神经网络的原理出发,设计了人工神经网络的结构,开发了功能较强的人工神经网络识别软件.该识别软件能在钻进时实时识别地层. 从分析岩石的物质组成和其物理力学性质与钻进时所表现出来的钻进参数的关系入手,确定了人工神经网络的输入层单元分别为钻速、钻压、转速、扭矩.参用三层网络结构,隐含层单元数为6个,输出层单元数为3个,可以同时识别8中不同的岩石.3、结合钻探现场的实际情况,合理设计了人工神经网络的输出方式.为了满足钻探现场不同层次技术人员的需要,人工神经网络的输出方式有文字输出和图形输出,操作者可以根据文字和图形提示了解所钻进的地层情况,并据此采取相应的技术措施达到最佳钻进效果.4、以VC++6.0为开发工具,在Windows98环境下开发了功能较全面的绘图软件,绘图软件能实时绘制钻孔地层柱状图,开发了多达60种不同岩石的地层图例,并具有多种编辑功能和输出功能. 5、通过多次室内微钻试验、室内实钻试验和长时间的野外生产试验,对钻参仪数据传输接口软件、人工神经网络识别软件和绘图软件的稳定性和可靠性进行了检验. 6、综合研究所取得成果的同时,提出了该研究方向的不足和改进措施. (1)对岩石物理力学性质比较接近的岩石,人工神经网络的识别效果不够理想.因此,有必要对岩石的物理力学性质进行深入的研究,找出影响岩石破碎效果的根源. (2)在人工神经网络输入单元的选择方面,如能将钻具的振动作为网络的输入单元,识别效果可能更好. 不同的岩石在钻进过程中对钻头的作用是不同的,在钻探现场可以较明显地感受到钻进不同地层时钻具的振动和产生的噪音不同,因此如果在现有钻参仪的基础上进行改进,增加检测振动的装置,采集钻进时钻具的振动信息并进行频谱分析将有助于更准确地判层. (3)钻进过程中工况识别功能不足,有待加强,这对于科学合理钻进和预防孔内事故的发生具有重要的意义.为此要建立工况识别的判据,以便在钻进时能实时进行工况判别. (4)绘图软件的功能也有待进一步完善,如界面的显示效果、地层图形库的开发等. (5)在软件的推广应用方面尚有大量工作待做.科学、文明和自动化钻进是钻探行业有待解决的高难度问题,钻进时实时识别所钻进的岩石并同步显示钻孔地层柱状图技术的研究与开发正是解决这一难题的前提和基础性工作,该研究所取得的成果具有一定的借鉴作用.