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作者：高辉;徐媛;蒋巍;冼天朗;刘乃鹏;张棣;段隆臣;
单位：中国地质大学(武汉)工程学院;青海省环境地质勘查局;青海九零六工程勘察设计院有限责任公司;中国地质大学(武汉)自动化学院;中国地质大学(武汉)未来技术学院;
摘要：水文水井钻探是开发地下水资源的一项重要技术手段，钻探过程中产生的泥浆排放会对生态环境造成一定程度的破坏。为对泥浆进行有效净化并循环利用，开展了泥浆在线监测方案的研究，首先利用管道黏度计对泥浆密度、表观黏度、塑性黏度、动切力进行实时监测，然后通过预先训练基于泥浆密度、流变性参数和含砂量的神经网络模型，预测经过固相控制之后的泥浆中的含砂量。结果表明：通过管道黏度计监测的泥浆密度、表观黏度、塑性黏度、动切力的平均误差分别为0.2%、1.7%、3.4%、3.7%；通过神经网络模型预测的含砂量的平均误差为15.9%，预测模型不依赖模型训练中使用的泥浆配方，能够适用于相同体系的其他泥浆配方，表明预测模型具有一定的泛化性。该泥浆在线监测系统能够满足绿色勘查的要求，适合水文地质及水井钻探的现场应用。
关键词：水文水井钻探;泥浆净化;在线监测;泥浆性能参数;含砂量;BP神经网络
基金资助：青海省二O二O年重点研发与转化计划项目（2020-SF-149）
