基于滤波迭代估计与优化的电脉冲破岩电路模型研究

为解决电脉冲破岩系统中复杂电路模型参数估计难题，中国地质大学（武汉）Di Zhang团队提出基于容积卡尔曼滤波(CKF)的迭代优化方法。该方法通过抗噪滤波与智能算法结合，实现非线性瞬态电路的高精度建模，在四种岩石实验中均方误差(MSE)低至0.0371-0.0523 kA，为深部硬岩钻探提供新型绿色破岩技术方案。

　　

随着油气和地热钻井深度不断增加，传统机械钻探在硬岩地层面临效率低下、钻头磨损严重等问题。电脉冲破岩技术(EPB)因其高效、环保的特性成为研究热点，但其核心难点在于放电电路的高阶非线性瞬态过程建模——复杂的电磁干扰、无法直接测量的等离子体通道参数，以及传统滤波算法在强非线性系统中的失效，严重制约着该技术的工程应用。

中国地质大学（武汉）的研究团队在《Geoenergy Science and Engineering》发表的研究中，创新性地将容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)与智能优化算法结合，构建了"滤波-参数识别-模型迭代"的闭环系统。关键技术包括：1）针对非线性瞬态电路设计抗噪CKF算法，解决传统EKF/UKF在高阶系统的发散问题；2）基于滤波数据采用改进粒子群算法(PSO)进行参数识别；3）建立包含时变电阻、电感特性的等效电路模型，通过实验平台验证四种岩石的放电特性。

主要研究结果

1. 问题建模
   建立包含电容储能、等离子体通道时变阻抗的等效电路模型，数学表征为非线性状态方程x_k+1=f(x_k)+w_k，其中时变电阻R_p(t)反映岩石击穿过程的动态特性。

2. 滤波优化方法
   提出的CKF采用三阶球面径向准则替代传统无迹变换(UT)，在花岗岩实验中将电流信号信噪比提升42%，相较EKF算法延迟误差降低67%。

3. 实验验证
   搭建的20kV高压脉冲平台显示：优化后模型在花岗岩、玄武岩等四种岩石的MSE分别为0.0438/0.0460/0.0523/0.0371 kA，较传统方法精度提高35%-52%。

该研究突破性地解决了电脉冲破岩中模型依赖性强、噪声干扰大的技术瓶颈。提出的迭代框架将CKF滤波误差反馈至PSO参数优化环节，形成"物理系统-计算模型"的动态映射，为深部硬岩高效破岩提供了可量化的设计工具。团队进一步指出，该方法可扩展至大断面隧道掘进等场景，但针对不同岩性的参数自适应机制仍需深入研究。