This paper presents the optimization of a drilling operation subject to machining constraints such as power, torque, thrust, speed and feed rate. The optimization is meant to minimize the machining time required to produce a hole. For the first time, the effects of a pilot hole are included in the formulation of the machining constraints. The optimization problem is solved by using the geometric programming technique. The dual problem is simplified based on the characteristics of the problem, and the effects of machining constraints on the machining variables are identified.
In the realm of rock excavation projects, precise estimation of the drilling rate index stands as a pivotal factor in strategic planning and cost assessment. This study introduces and evaluates two pioneering computational intelligence models designed for the prognostication of the drilling rate index, a pivotal parameter with direct implications for cost estimation in rock excavation projects. These models, denoted as the Relevance Vector Regression (RVR) optimized with the Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) (RVR-IWO model) and the RVR integrated with the Shuffled Frog Leaping algorithm (SFL) (RVR-SFL model), represent a groundbreaking approach to forecasting drilling rate index. The RVR-IWO and RVR-SFL models were meticulously devised to harness the capabilities of computational intelligence and optimization techniques for drilling rate index estimation. This research pioneers the integration of IWO and SFL with RVR, constituting an unprecedented effort in forecasting drilling rate index. The primary objective of this study was to gauge the precision and dependability of these models in forecasting the drilling rate index, revealing significant distinctions between the two. In terms of predictive precision, the RVR-IWO model emerged as the superior choice when compared to the RVR-SFL model, underscoring the remarkable efficacy of the Invasive Weed Optimization algorithm. The RVR-IWO model delivered noteworthy results, boasting a Variance Account for (VAF) of 0.8406, a Mean Squared Error (MSE) of 0.0114, and a Squared Correlation Coefficient (R2) of 0.9315. On the contrary, the RVR-SFL model exhibited slightly lower precision, yielding an MSE of 0.0160, a VAF of 0.8205, and an R2 of 0.9120. These findings serve to highlight the potential of the RVR-IWO model as a formidable instrument for drilling rate index prediction, particularly within the framework of rock excavation projects. This research not only makes a significant contribution to the realm of drilling engineering but also underscores the broader adaptability of the RVR-IWO model in tackling an array of challenges within the domain of rock engineering. Ultimately, this study advances the comprehension of drilling rate index estimation and imparts valuable insights into the practical implementation of computational intelligence methodologies within the realm of engineering projects.
Drilling operation is the most important and costly essential work in oil and gas exploration and development. Therefore, the studies about rate of penetration have been carried out continuously to improve drilling efficiency. In recent years, data-driven models have been developed by various researchers to overcome disadvantages of traditional mathematical models. For the data-driven models, selecting proper algorithms and parameters is very important. In addition, data-driven models should be retrained in real-time during continuous drilling operations in order to improve the model performance. In this paper, the latest studies are investigated to provide information about algorithms, drilling parameters and model retraining intervals that used in drilling optimization.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.1
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pp.109-116
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2012
There are a number of studies concentrating on drilling equipment and drilling methods, but none investigates the impact performance and optimization of DTH (down-the-hole) drilling. It is very difficult to experimentally evaluate the performance of a DTH hammer, because putting together an experimental setup for DTH drilling requires a great deal of money and time. Therefore, this paper examines the characteristics and performance of DTH hammers through pneumatic simulation after a thorough investigation of their working mechanism. In addition, the parameters linked to the performance of DTH hammers were selected using the design-of-experiment method, and then the optimization of performance factors, which are the impact rate and impact energy, was investigated using Taguchi method.
A degasser is a separation unit used in drilling to separate gas from the drilling mud. The degasser used in offshore drilling was developed at an early stage of drilling. Since its development, the design of the degasser’s internal structure has been optimized, with many limitations due to the restrictions of experimental and computational performance measurement methods. Despite the recent development of CFD technology for multiphase flow analysis, CFD has only been used in a limited way for degasser internal flow analysis and design optimization. In this study, a design optimization procedure for a degasser’s internal structure design was proposed, and CFD analyses of three types of internal structural designs were performed to evaluate the separation performance. The CFD result for each design type was used for the design optimization and, as the result, an optimized design is proposed.
Zhang, Shujun;Norum, Lars E.;Nilssen, Robert;Lorenz, Robert D.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.4
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pp.419-424
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2012
This paper presents a tubular reciprocating translational motion permanent magnet synchronous motor for percussive drilling applications for offshore oil & gas industry. The motor model and rock model are built up by doing force analysis of the motor and analyzing the physical procesof impact. The optimization of input voltage waveforms to maximize the rate of penetration is done by simulations. The simulation results show that the motor can be utilized in percussive drilling applications and achieve a very large impact force. Simulation results for optimization also show that second harmonic input voltage produces a higher rate of penetration than the sine wave and fourth harmonic input voltages.
In this paper, the performance of uncoated- and Titanium nitride aluminium TiAlN-PVD coated- carbide twist drills were investigated when drilling aluminium alloy, Al 6061. This research focuses on the optimization of drilling parameters using the Taguchi technique to obtain minimum surface roughness and thrust force. A number of drilling experiments were conducted using the L9 orthogonal array on a CNC vertical machining center. The experiments were performed on Al 6061 material l blocks using uncoated and coated HSS twist drills under dry cutting conditions. Analysis of variance(ANOVA) was employed to determine the most significant control factors. The main objective is to find the important factors and combination of factors influence the machining process to achieve low surface roughness and low cutting thrust force. From the analysis of the Taguchi method indicates that among the all-significant parameters, feed rate are more significant influence on surface roughness and cutting thrust than spindle speed.
The present experimental investigation focuses on finding optimal parametric data-set of laser micro-drilling operation with minimum taper and Heat-affected zone during laser micro-drilling of Carbon Nanotube/Epoxy-based composite materials. Experiments have been conducted as per Box-Behnken design (BBD) techniques considering cutting speed, lamp current, pulse frequency and air pressure as input process parameters. Then, the relationship between control parameters and output responses is developed using second-order nonlinear regression models. The analysis of variance test has also been performed to check the adequacy of the developed mathematical model. Using the Response Surface Methodology (RSM) and an Accelerated particle swarm optimization (APSO) technique, optimum process parameters are evaluated and compared. Moreover, confirmation tests are conducted with the optimal parameter settings obtained from RSM and APSO and improvement in performance parameter is noticed in each case. The optimal process parameter setting obtained from predictive RSM based APSO techniques are speed=150 (m/s), current=22 (amp), pulse frequency (3 kHz), Air pressure (1 kg/cm2) for Taper and speed=150 (m/s), current=22 (amp), pulse frequency (3 kHz), air pressure (3 kg/cm2) for HAZ. From the confirmatory experimental result, it is observed that the APSO metaheuristic algorithm performs efficiently for optimizing the responses during laser micro-drilling process of nanocomposites both in individual and multi-objective optimization.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.10
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pp.14-22
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2010
The most costly and time-consuming process in the fabrication of today's multi-layer circuit board is drilling interconnection holes between adjacent layers and via holes within a layer. Decreasing size of via holes being demanded and growing number of via holes per panel increase drilling costs. Component density and electronic functionality of today's multi-layer circuit boards can be improved with the introduction of cost-effective, variable depth laser drilled blind micro via holes, and interconnection holes. Laser technology is being quickly adopted into the circuit board industry but can be accelerated with the introduction of a true production laser drilling system. In order to get optimized condition for drilling to FPCB (Flexible Printed Circuit Board), we use various drill pattern as drill step. For productivity, we investigate drill path optimization method. And for the precise drilling the thermal drift of scanner and temperature change of scan system are tested.
In this paper, the optimum drilling operation sequence which results into the minimum overall machining time required to produce a (multi-diameter) hole is identified. The operation sequence is defined as the set of ordered operations used for producing a (multi-diameter) hole. The overall machining time is derived by summing the minimum machining times of each operation assigned to a sequence. The operations represent the drilling actions of certain sizes to produce the related holes. The minimum machining time of each operation is obtained by solving the optimization problem. Finally, this paper will identify the effects of machining constraints on the overall machining times and their relationships to sequence selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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