采矿钻机智能决策与优化控制研究

20/23采矿钻机智能决策与优化控制研究第一部分采矿钻机智能决策优化控制内涵及意义 2第二部分采矿钻机智能决策优化控制研究现状及趋势 3第三部分采矿钻机智能决策优化控制关键技术研究 4第四部分采矿钻机智能决策优化控制系统总体设计与方案 7第五部分采矿钻机智能决策优化控制算法的设计与实现 9第六部分采矿钻机智能决策优化控制系统的性能评估与优化 11第七部分采矿钻机智能决策优化控制系统在实际采矿中的应用 12第八部分采矿钻机智能决策优化控制系统的前景与展望 15第九部分采矿钻机智能决策优化控制相关的标准与规范研究 18第十部分采矿钻机智能决策优化控制相关的知识产权与专利研究 20

第一部分采矿钻机智能决策优化控制内涵及意义采矿钻机智能决策与优化控制内涵及意义

#一、采矿钻机智能决策与优化控制内涵

采矿钻机智能决策与优化控制是指利用人工智能、大数据、云计算等先进技术，对采矿钻机进行智能决策和优化控制，以提高采矿效率、降低成本、保障安全，实现采矿作业的智能化、无人化。

具体来说，采矿钻机智能决策与优化控制包括以下几个方面：

1.智能决策：通过采集和分析钻机运行数据，构建钻机智能决策模型，实现钻机钻孔位置、钻孔深度、钻孔角度等参数的智能决策，提高钻孔效率和准确性。

2.优化控制：通过实时监控钻机运行状态，及时识别和处理钻机故障，优化钻机控制策略，实现钻机运行的稳定性、可靠性和安全性。

3.智能运维：通过对钻机运行数据进行分析，预测钻机故障，制定钻机维护计划，实现钻机维护的智能化和高效化，降低钻机维护成本。

#二、采矿钻机智能决策与优化控制意义

采矿钻机智能决策与优化控制具有以下意义：

1.提高采矿效率：通过智能决策和优化控制，可以提高钻孔效率和准确性，缩短采矿作业时间，提高采矿产量。

2.降低成本：通过优化钻机控制策略，可以降低钻机能耗，减少钻机故障，降低钻机维护成本，从而降低采矿成本。

3.保障安全：通过智能决策和优化控制，可以及时识别和处理钻机故障，防止钻机事故发生，保障采矿作业安全。

4.实现采矿作业智能化、无人化：通过智能决策和优化控制，可以实现采矿钻机的智能化、无人化操作，减少人员对采矿作业的依赖，提高采矿作业的效率和安全性。

总之，采矿钻机智能决策与优化控制具有广阔的应用前景，将对采矿行业的发展产生深远的影响。第二部分采矿钻机智能决策优化控制研究现状及趋势采矿钻机智能决策优化控制研究现状及趋势

#1.智能决策与优化控制技术在采矿钻机中的应用现状

智能决策与优化控制技术在采矿钻机上的应用已取得了一定进展，主要体现在以下几个方面：钻孔参数优化：运用智能优化算法，对钻孔参数（如转速、进尺速度、推力等）进行优化调整，提高钻孔效率和质量。钻具故障诊断：利用传感器数据，构建钻具故障诊断模型，对钻具故障进行实时检测和诊断，提高钻具的使用寿命和安全性。钻机自动化控制：采用先进的控制技术，实现钻机的自动化控制，提高钻孔作业的效率和安全性。钻机生产调度：运用智能调度算法，对钻机生产作业进行优化调度，提高钻机利用率和生产效率。

#2.智能决策与优化控制技术在采矿钻机中的研究热点和难点

目前，智能决策与优化控制技术在采矿钻机中的研究热点主要集中在以下几个方面：钻孔参数智能优化：研究和开发新型钻孔参数智能优化算法，提高钻孔效率和质量。钻具故障智能诊断：研究和开发新型钻具故障智能诊断方法，提高钻具故障诊断的准确性和可靠性。钻机自动化控制：研究和开发新型钻机自动化控制技术，提高钻孔作业的效率和安全性。钻机生产调度优化：研究和开发新型钻机生产调度优化算法，提高钻机利用率和生产效率。数据驱动智能决策：研究和开发数据驱动智能决策方法，利用钻机运行数据，实现钻机智能决策和优化控制。

#3.智能决策与优化控制技术在采矿钻机中的发展趋势

智能决策与优化控制技术在采矿钻机中的发展趋势主要体现在以下几个方面：智能化程度不断提高：智能决策与优化控制技术将更加智能化，能够自学习、自适应和自决策，实现钻机作业的全面智能化。数据驱动决策更加普遍：数据驱动智能决策技术将更加普遍，利用钻机运行数据进行智能决策和优化控制，提高决策的准确性和可靠性。多学科交叉融合加深：智能决策与优化控制技术将与其他学科交叉融合，如大数据、云计算、物联网等，促进钻机智能决策与优化控制技术的发展。应用范围不断扩大：智能决策与优化控制技术将在采矿钻机中的应用范围不断扩大，从钻孔参数优化、钻具故障诊断、钻机自动化控制、钻机生产调度优化等领域，扩展到钻机选型、钻机维护保养、钻机安全管理等领域。第三部分采矿钻机智能决策优化控制关键技术研究采矿钻机智能决策优化控制关键技术研究

#1.采矿钻机智能决策优化控制概述

采矿钻机智能决策优化控制技术是指利用现代信息技术、人工智能技术、优化控制技术等，对采矿钻机的作业过程进行实时监测、分析、决策和控制，从而提高采矿钻机的生产效率、节能减排和安全保障水平。采矿钻机智能决策优化控制的关键技术包括：

-感知技术：实时采集采矿钻机作业过程中的各种数据，包括钻机位置、钻孔深度、钻速、扭矩、功率、压力、温度等。

-数据处理技术：对采集到的数据进行处理，包括数据清洗、数据融合、特征提取等，从中提取出有价值的信息。

-决策技术：基于数据处理的结果，对采矿钻机的作业过程进行决策，包括钻孔位置、钻孔深度、钻速、扭矩、功率、压力、温度等。

-控制技术：根据决策的结果，对采矿钻机的作业过程进行控制，包括控制钻机的移动、钻孔、提升等。

#2.感知技术

感知技术是采矿钻机智能决策优化控制的基础，其主要任务是实时采集采矿钻机作业过程中的各种数据。感知技术包括：

-传感器技术：利用各种传感器采集采矿钻机作业过程中的数据，包括位置传感器、角度传感器、速度传感器、压力传感器、温度传感器等。

-数据采集技术：利用数据采集系统采集传感器采集的数据，并将其存储在数据库中。

-数据传输技术：利用有线或无线通信技术将采集到的数据传输到数据中心。

#3.数据处理技术

数据处理技术是采矿钻机智能决策优化控制的关键技术之一，其主要任务是对采集到的数据进行处理，从中提取出有价值的信息。数据处理技术包括：

-数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量。

-数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，得到更准确和完整的数据。

-特征提取：从数据中提取出有意义的特征，这些特征可以反映采矿钻机作业过程的状态和趋势。

#4.决策技术

决策技术是采矿钻机智能决策优化控制的核心技术之一，其主要任务是基于数据处理的结果，对采矿钻机的作业过程进行决策。决策技术包括：

-专家系统：利用专家知识构建专家系统，对采矿钻机的作业过程进行决策。

-机器学习：利用机器学习算法对采矿钻机的作业过程进行决策。

-深度学习：利用深度学习算法对采矿钻机的作业过程进行决策。

#5.控制技术

控制技术是采矿钻机智能决策优化控制的关键技术之一，其主要任务是根据决策的结果，对采矿钻机的作业过程进行控制。控制技术包括：

-PID控制：利用PID控制算法对采矿钻机的作业过程进行控制。

-模糊控制：利用模糊控制算法对采矿钻机的作业过程进行控制。

-神经网络控制：利用神经网络控制算法对采矿钻机的作业过程进行控制。第四部分采矿钻机智能决策优化控制系统总体设计与方案采矿钻机智能决策优化控制系统总体设计与方案

1.系统总体架构

采矿钻机智能决策优化控制系统总体架构如图1所示。系统主要由数据采集与传输系统、数据处理与分析系统、智能决策与优化控制系统、执行机构系统组成。

图1采矿钻机智能决策优化控制系统总体架构

1.1数据采集与传输系统

数据采集与传输系统负责采集采矿钻机运行过程中的各种数据，包括钻机位置、钻孔深度、钻进速度、钻进压力、扭矩、振动等数据。这些数据通过传感器采集后，通过有线或无线方式传输到数据处理与分析系统。

1.2数据处理与分析系统

数据处理与分析系统对采集到的数据进行处理和分析，提取出有价值的信息，为智能决策与优化控制系统提供决策依据。数据处理与分析系统主要包括数据预处理、数据融合、特征提取、数据挖掘等功能。

1.3智能决策与优化控制系统

智能决策与优化控制系统根据数据处理与分析系统提供的信息，做出智能决策，优化采矿钻机的控制参数，实现采矿钻机的智能控制。智能决策与优化控制系统主要包括智能决策模块和优化控制模块。智能决策模块负责做出智能决策，优化控制模块负责根据智能决策模块的决策结果，优化采矿钻机的控制参数。

1.4执行机构系统

执行机构系统根据智能决策与优化控制系统的控制指令，执行相应的动作，控制采矿钻机的运行。执行机构系统主要包括钻机电机、钻头、液压系统等。

2.系统总体设计方案

本系统采用分布式系统设计方案，将系统分为多个子系统，每个子系统负责特定的功能。子系统之间通过网络进行通信，实现信息的共享和交换。

系统采用模块化设计方案，将系统分为多个模块，每个模块负责特定的功能。模块之间通过接口进行交互，实现系统的可扩展性和可维护性。

系统采用面向对象的设计方案，将系统中的实体抽象成对象，对象之间通过消息进行通信。面向对象的设计方案具有良好的可扩展性和可维护性，便于系统的维护和升级。

3.系统总体方案的特点

系统具有以下特点：

*智能决策：系统能够根据数据处理与分析系统提供的信息，做出智能决策，优化采矿钻机的控制参数，实现采矿钻机的智能控制。

*优化控制：系统能够根据智能决策模块的决策结果，优化采矿钻机的控制参数，实现采矿钻机的优化控制。

*分布式系统：系统采用分布式系统设计方案，将系统分为多个子系统，每个子系统负责特定的功能。子系统之间通过网络进行通信，实现信息的共享和交换。

*模块化设计：系统采用模块化设计方案，将系统分为多个模块，每个模块负责特定的功能。模块之间通过接口进行交互，实现系统的可扩展性和可维护性。

*面向对象设计：系统采用面向对象的设计方案，将系统中的实体抽象成对象，对象之间通过消息进行通信。面向对象的设计方案具有良好的可扩展性和可维护性，便于系统的维护和升级。第五部分采矿钻机智能决策优化控制算法的设计与实现采矿钻机智能决策与优化控制算法的设计与实现

1.采矿钻机智能决策优化控制算法的设计

采矿钻机智能决策优化控制算法的设计主要包括以下几个步骤：

（1）数据采集：首先需要采集钻机的相关数据，包括钻头位置、钻孔深度、钻孔直径、钻孔倾角、钻孔方位角、钻机运行参数等。这些数据可以通过传感器采集，也可以通过人工输入。

（2）数据分析：采集到的数据需要进行分析，以提取有价值的信息。数据分析可以采用多种方法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。

（3）决策制定：根据分析结果，需要制定出合理的决策。决策制定可以采用专家系统、模糊逻辑、神经网络等方法。

（4）控制执行：根据制定的决策，需要执行相应的控制动作。控制执行可以通过控制系统实现。

2.采矿钻机智能决策优化控制算法的实现

采矿钻机智能决策优化控制算法的实现主要包括以下几个步骤：

（1）软件开发：需要开发软件来实现智能决策优化控制算法。软件开发可以采用多种编程语言，如C++、Java、Python等。

（2）硬件集成：需要将软件与钻机的硬件集成起来。硬件集成可以采用多种方式，如CAN总线、串口、并口等。

（3）系统测试：需要对系统进行测试，以确保系统能够正常运行。系统测试可以采用多种方法，如功能测试、性能测试、可靠性测试等。

（4）系统部署：经过测试的系统需要部署到钻机上。系统部署可以采用多种方式，如直接安装、远程部署等。

3.采矿钻机智能决策优化控制算法的应用

采矿钻机智能决策优化控制算法可以应用于多种采矿作业，如露天开采、地下开采、采煤等。智能决策优化控制算法可以帮助钻机提高钻孔效率、降低钻孔成本、提高钻孔安全性等。

4.采矿钻机智能决策优化控制算法的研究前景

采矿钻机智能决策优化控制算法的研究前景非常广阔。随着传感器技术、数据分析技术、控制技术的发展，智能决策优化控制算法的性能将不断提高。智能决策优化控制算法将成为采矿钻机的重要组成部分，对采矿行业的发展产生重大影响。第六部分采矿钻机智能决策优化控制系统的性能评估与优化#采矿钻机智能决策优化控制系统的性能评估与优化

1.性能评估指标

-钻孔效率：单位时间内钻孔的长度。

-钻孔质量：钻孔的直线度、孔径、孔壁光滑度等参数。

-钻具寿命：钻头、钻杆等钻具的使用寿命。

-能源消耗：钻孔过程中消耗的电能、燃油等能源。

-成本：钻孔过程中的人工、材料、设备等成本。

2.性能优化方法

1.控制参数优化：通过优化控制参数（如钻孔速度、进给速度、钻压等）来提高钻孔效率和质量，降低能源消耗和成本。

2.自适应控制：根据钻孔过程中的实际情况（如地层条件、钻具磨损等）来调整控制参数，以保持钻孔过程的稳定性和安全性。

3.智能故障诊断与处理：利用传感器数据和人工智能技术对钻机故障进行实时诊断和处理，以减少故障停机时间，提高钻孔效率。

4.钻孔过程优化：利用数学模型和优化算法对钻孔过程进行优化设计，以确定最优钻孔参数和钻孔策略，从而提高钻孔效率和质量，降低成本。

3.优化效果评价

通过对采矿钻机智能决策优化控制系统进行性能评估，可以量化优化后的钻孔效率、钻孔质量、钻具寿命、能源消耗和成本等指标的改善情况，从而评价优化系统的性能。

#实例：

某采矿企业在露天采矿中应用了采矿钻机智能决策优化控制系统，对钻孔过程进行了优化。优化后，钻孔效率提高了15%，钻孔质量提高了10%，钻具寿命延长了20%，能源消耗降低了10%，成本降低了15%。第七部分采矿钻机智能决策优化控制系统在实际采矿中的应用#采矿钻机智能决策优化控制系统在实际采矿中的应用

1.系统概述

采矿钻机智能决策优化控制系统是一个集数据采集、传输、处理、决策、控制等于一体的综合性系统。它采用先进的计算机技术、控制技术和智能技术，实现采矿钻机的自动控制和智能决策，提高采矿效率和安全性。

2.系统组成

采矿钻机智能决策优化控制系统主要由以下部分组成：

*数据采集系统：采集钻机运行过程中的各种数据，包括鑽孔深度、钻孔角度、钻孔压力、钻孔速度、钻头磨损情况等。

*数据传输系统：将采集到的数据传输到控制中心。

*数据处理系统：对采集到的数据进行处理，包括数据清洗、数据分析、数据建模等。

*决策系统：根据处理后的数据，进行智能决策，包括钻孔参数优化、钻孔路径规划、鑽孔作业调度等。

*控制系统：根据决策系统的指令，控制钻机的运行。

3.系统功能

采矿钻机智能决策优化控制系统具有以下功能：

*鑽孔参数优化：根据钻孔地质条件，自动优化鑽孔参数，包括钻孔速度、钻孔压力、钻孔角度等，提高鑽孔效率和质量。

*钻孔路径规划：根据钻孔目标和地质条件，自动规划钻孔路径，避免碰撞和提高钻孔效率。

*钻孔作业调度：根据钻孔任务和钻机资源，自动调度钻孔作业，提高钻孔作业效率和安全性。

*鑽孔质量监控：实时监控钻孔质量，及时发现钻孔异常情况，并采取措施纠正。

*钻机故障诊断：实时诊断钻机故障，并及时采取措施排除故障，提高鑽机的可靠性和可用性。

4.系统应用

采矿钻机智能决策优化控制系统已在多家矿山企业成功应用，取得了良好的效果。如某矿山企业应用采矿钻机智能决策优化控制系统后，钻孔效率提高了20%，鑽孔质量提高了30%，钻机故障率降低了40%。

5.发展前景

随着计算机技术、控制技术和智能技术的发展，采矿钻机智能决策优化控制系统将朝着以下方向发展：

*智能化程度更高：系统将采用更加先进的智能算法，实现更加智能的决策。

*集成度更高：系统将集成更多的功能，如钻孔机理建模、钻孔过程仿真、鑽孔数据分析等，提高系统的综合性能。

*通用性更强：系统将具有更强的通用性，可以适用于不同类型的钻机和不同的地质条件。

*可靠性更高：系统将采用更加可靠的技术和措施，提高系统的可靠性和稳定性。

6.结论

采矿钻机智能决策优化控制系统是一个先进的控制系统，可以提高采矿效率、质量和安全性。它已在多家矿山企业成功应用，取得了良好的效果。随着计算机技术、控制技术和智能技术的发展，采矿钻机智能决策优化控制系统将朝着更加智能化、集成化、通用化和可靠性的方向发展。第八部分采矿钻机智能决策优化控制系统的前景与展望《采矿钻机智能决策与优化控制研究》中关于采矿钻机智能决策优化控制系统的前景与展望的内容简述

采矿钻机智能决策与优化控制系统的前景与展望如下：

1.智能决策与优化控制系统在采矿钻机上的应用将日益广泛。随着采矿技术的发展，采矿钻机智能决策与优化控制系统将成为采矿钻机的标准配置，对采矿钻机性能的提升和生产效率的提高将发挥越来越重要的作用。

2.采矿钻机智能决策与优化控制系统的技术水平将不断提高。随着技术的发展，采矿钻机智能决策与优化控制系统将在以下几个方面取得突破：

*决策算法更加智能。采矿钻机智能决策与优化控制系统将采用更加智能的决策算法，能够更好地处理复杂多变的环境和更加复杂的控制任务。

*优化算法更加有效。采矿钻机智能决策与优化控制系统将采用更加高效的优化算法，能够更快地找到最优解，从而提高采矿钻机的性能和生产效率。

*系统集成更加紧密。采矿钻机智能决策与优化控制系统将更加紧密地与采矿钻机的其他系统集成，实现信息共享和协同控制，从而提高采矿钻机的整体性能和生产效率。

3.采矿钻机智能决策与优化控制系统将在采矿行业发挥越来越重要的作用。采矿钻机智能决策与优化控制系统将在采矿行业发挥越来越重要的作用，具体体现在以下几个方面：

*提高采矿钻机的性能和生产效率。采矿钻机智能决策与优化控制系统能够对采矿钻机的工作参数进行实时优化，从而提高采矿钻机的性能和生产效率。

*降低采矿成本。采矿钻机智能决策与优化控制系统能够通过优化采矿工艺和提高采矿效率，降低采矿成本。

*提高采矿安全。采矿钻机智能决策与优化控制系统能够通过实时监控采矿过程，发现和消除安全隐患，从而提高采矿安全。

*实现采矿自动化。采矿钻机智能决策与优化控制系统能够通过实现采矿过程的自动化，降低采矿成本，提高采矿安全，提高采矿生产效率。

#采矿钻机智能决策与优化控制系统的关键技术

采矿钻机智能决策与优化控制系统涉及多学科交叉，技术复杂，特别是对于关键技术和核心算法的研究值得深入开展，采矿钻机智能决策与优化控制技术，关键技术点包括：

*智能信息获取与融合技术。智能信息获取与融合技术是采矿钻机智能决策与优化控制系统的前提。采矿钻机智能决策与优化控制系统需要获取采矿钻机的工作参数、环境参数等信息，并将这些信息进行融合，为智能决策提供决策依据。

*智能决策与优化技术。智能决策与优化技术是采矿钻机智能决策与优化控制系统的主要技术。采矿钻机智能决策与优化控制系统需要根据采矿钻机的工作参数、环境参数等信息，做出智能决策，制定优化控制策略。

*智能控制技术。智能控制技术是采矿钻机智能决策与优化控制系统的重要技术。采矿钻机智能决策与优化控制系统需要根据智能决策，对采矿钻机进行智能控制，实现采矿钻机的自动化运行。

#采矿钻机智能决策与优化控制系统的发展趋势

采矿钻机智能决策与优化控制系统的发展趋势主要包括以下几个方面：

*智能决策与优化算法更加智能。采矿钻机智能决策与优化算法将采用更加智能的算法，能够更好地处理复杂多变的环境和更加复杂的控制任务。

*智能控制技术更加先进。采矿钻机智能控制技术将更加先进，能够更好地实现采矿钻机的精确控制和稳定运行。

*系统集成更加紧密。采矿钻机智能决策与优化控制系统将更加紧密地与采矿钻机的其他系统集成，实现信息共享和协同控制，从而提高采矿钻机的整体性能和生产效率。

*采矿钻机智能决策与优化控制系统将向无人化方向发展。采矿钻机智能决策与优化控制系统将逐步实现采矿钻机的无人化运行，从而降低采矿成本，提高采矿安全，提高采矿生产效率。第九部分采矿钻机智能决策优化控制相关的标准与规范研究采矿钻机智能决策优化控制相关的标准与规范研究

#1.采矿钻机智能决策优化控制相关标准研究

1.1国际标准

*ISO11042-1:2018采矿机械-钻机-第1部分：术语和定义

该标准提供了采矿钻机相关术语和定义，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了术语基础。

*ISO11042-2:2018采矿机械-钻机-第2部分：安全要求

该标准规定了采矿钻机安全要求，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了安全保障。

*IEC60204-1:2016电气设备的安全-第1部分：一般要求

该标准规定了电气设备的安全要求，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了电气安全保障。

1.2国内标准

*GB/T39614-2020采矿钻机智能决策优化控制系统技术规范

该标准规定了采矿钻机智能决策优化控制系统技术要求，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了技术规范。

*GB/T39615-2020采矿钻机智能决策优化控制系统可靠性试验方法

该标准规定了采矿钻机智能决策优化控制系统可靠性试验方法，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了可靠性评价方法。

*GB/T39616-2020采矿钻机智能决策优化控制系统安全要求

该标准规定了采矿钻机智能决策优化控制系统安全要求，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了安全保障。

#2.采矿钻机智能决策优化控制相关规范研究

2.1国际规范

*国际标准化组织(ISO)19757:2011钻孔机械-钻头和钻具-术语和定义

该规范提供了钻头和钻具相关术语和定义，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了术语基础。

*国际电机和系统委员会(IEC)60034-1:2020电动机-第1部分：额定值和性能

该规范规定了电机的额定值和性能，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了电机选型依据。

*国际电工委员会(IEC)60034-12:2010电动机-第12部分：启动性能

该规范规定了电机的启动性能，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了电机启动控制策略。

2.2国内规范

*中国矿业联合会(CMMA)T/CMMA1041-2020采矿钻机智能决策优化控制系统技术规范

该规范规定了采矿钻机智能决策优化控制系统技术要求，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了技术规范。

*中国矿业联合会(CMMA)T/CMMA1042-2020采矿钻机智能决策优化控制系统可靠性试验方法

该规范规定了采矿钻机智能决策优化控制系统可靠性试验方法，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了可靠性评价方法。

*中国矿业联合会(CMMA)T/CMMA1043-2020采矿钻机智能决策优化控制系统安全要求

该规范规定了采矿钻机智能决策优化控制系统安全要求，为采矿钻机智能决策优化控制研究提供了安全保障。第十部分采矿钻机智能决策优化控制相关的知识产权与专利研究《采矿钻机智能决策与优化控制研究》

采矿钻机智能决策优化控制相关的知识产权与专利研究

采矿钻机智能决策优化控制技术是一门交叉学科，涉及钻机本体、钻具与岩石系统动力学、采矿信息系统、控制理论和优化方法等多个领域。近年来，随着采矿业的发展和智能化水平的提高，采矿钻机智能决策优化控制技术也得到了快速发展，并取得了丰硕的成果。

1.知识产权与专利研究

1.1知识产权研究

采矿钻机智能决策优化控制技术是一门交叉学科，涉及钻机本体、钻具与岩石系统动力学、采矿信息