操作参数优化决策是提高煤矿井下坑道近水平回转钻进效率的关键，但现有的研究中难以通过随钻获取孔底钻进参数，仅利用孔口数据进行回转钻进优化准确性不高。针对该问题，本文通过构造孔内状态观测器估计孔底钻进参数信息，提出了基于钻柱状态估计的坑道近水平回转钻进智能优化方法。首先通过分析煤矿井下坑道回转钻进特性，考虑实钻约束条件，提出了机械钻速和钻头磨损的优化目标评价方法；随后建立了轴向和扭转维度的钻柱集中参数动力学模型，设计了状态观测器以估计孔底钻头的运动状态；综合孔口采集的数据和孔底状态估计，运用NSGA-II多目标优化算法实现了动力头转速和给进压力的优化，并利用安徽淮南某煤矿实钻数据进行了验证，结果表明，基于钻柱状态估计孔底信息进行优化后的钻速提升了32.47%，相比仅利用孔口的实测数据优化的钻速提升15.04%更具优势，对煤矿坑道回转钻孔实现自动、智能钻进具有重要理论与实际意义。

姚宁平,魏宏超,张金宝等.基于钻柱状态估计的坑道回转钻进智能优化方法[J/OL].煤田地质与勘探:1-8[2023-09-29].http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1155.p.20230927.0959.002.html