在煤矿井下钻探领域，钻进速度(DR)是评估钻探作业最有效指标之一，钻速预测是实现煤矿钻进智能化的前提条件，对于优化钻机钻进参数、降低作业成本、实现安全高效钻探具有重要意义。为此，提出煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究，探索基于钻压、转速、扭矩以及钻进深度等少量钻机参数采用机器学习算法实现钻进速度精准预测。首先通过实验室微钻试验，深入分析煤岩力学性能、钻压、转速和钻进深度对扭矩、钻进速度影响规律。研究结果显示，在煤矿井下钻进过程中，随着钻进压力增大，钻进速度呈逐渐升高趋势，在较高的转速条件下钻进压力对钻进速度影响更加明显，转速增加有利于提高钻进速度，但转速对硬度较低的煤层钻进速度影响更为显著；然后，根据煤矿井下防冲钻孔现场数据，采用K-近邻(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林回归(RFR)三种不同的机器学习算法建立钻进速度预测模型，并结合粒子群算法(PSO)对三种模型超参数进行优化，最后对比分析PSO-KNN、PSO-SVR和PSO-RFR三种钻进速度预测模型预测结果。研究结果表明，PSO-RFR模型准确性最好，决定系数R2高达0.963，均方误差MSE仅有29.742，而PSO-SVR模型鲁棒性最好，在对抗攻击后评价指标变化率最小。本文研究有助于实现煤矿井下钻进速度的精准预测，为煤矿井下智能钻进参数优化提供理论支撑。

0 引言
1 实验室微钻试验
1.1 试验系统
1.2试验方案
2 钻进速度影响因素分析
2.1 钻进过程分析
2.2钻进压力对钻进过程影响
2.3转速对钻进过程影响
3 机器学习算法原理
3.1 K-近邻回归算法
3.2 支持向量回归算法
3.3 随机森林回归算法
3.4粒子群优化算法
4钻进速度智能预测模型
4.1 数据来源与预处理
4.2钻进速度预测模型评价指标
4.3钻进速度智能预测模型建立
4.3.1 基于PSO-KNN算法的钻进速度预测模型
4.3.2基于PSO-SVR算法的钻进速度预测模型
4.3.3基于PSO-RFR算法的钻进速度预测模型
5 钻进速度预测结果与智能算法对比
5.1预测结果和评价指标比较
5.2 鲁棒性比较
6结论