CN117868782B - 一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，属于施工爆破技术领域，包括步骤S1.使用传感器模块测得钻杆转速，步骤S2.使用物联网模块和网络优化模块将测得数据上传至云端；步骤S3.使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储的数据，实现钻爆参数优化；步骤S4.输出及反馈；本方法通过实时采集风钻钻孔数据，使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测数据，实现钻爆参数优化，工作人员根据输出结果对钻爆参数进行调整，最后将结果反馈至现场，实现钻爆参数的动态调整；能够有效保证光爆效果、提高光爆效率，具有参数调整处理效果好、能有效保证光爆效果、实现钻爆参数的动态调整，达到好的经济效益等特点。
Description
技术领域
本发明涉及施工爆破技术领域，具体涉及一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法。
背景技术
风动凿岩机，一种以压缩空气为动力的冲击式钻眼机械，简称风钻。风钻钻爆开挖广泛应用于山岭隧道施工，采用风钻钻爆使用范围广，购置和使用成本较低，超挖相对易控制。总而言之，在目前国内隧道光面爆破施工中，风钻仍是主流的凿岩设备。
目前，风钻仅是按照现有爆破方案设计的参数进行钻孔，不能对爆破参数进行不断优化。然而该装置，使用装置辅助测得其钻杆转速；将获得的钻杆转速信息，经物联网模块传输后，在网络优化模块内使用优化链路质量的数据传输算法，将转速数据上传至云端；对于储存在云端的数据，云端系统对于不同来源的钻杆转速进行储存的同时采用时间序列自回归移动平均模型分析及预测，主要步骤如下：首先对前期收集到的数据进行预处理，对于平稳非白噪声序列进行模型定阶，构建模型，然后模型进行预测，实现转速数据和围岩分级的对应，根据不同围岩等级，采用不同钻爆参数，提出钻爆参数优化方案；工作人员根据云端输出结果进行评价，实现钻爆参数的动态调整，达到较好的经济效益。可以在每次使用风钻钻孔后调整钻爆参数，以求取得更好光爆效果。本发明提出了基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法、装置及系统，对于隧道施工中钻爆参数的优化具有重要意义。
针对以上问题，亟需设计一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，以解决上述现有技术存在的问题。
发明内容
针对上述存在的问题，本发明旨在提供一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，本方法通过利用每次实时使用风钻钻孔后调整钻爆参数来在云端系统中使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测，实现钻爆参数优化，反馈给现场专业人员，工作人员根据云端输出结果实现钻爆参数的优化调整，最后将结果反馈至现场爆破相关单位，实现钻爆参数的动态调整，然后应用于后续钻爆循环中；能够有效保证光爆效果、提高光爆效率，具有参数调整处理效果好、能够有效保证光爆效果、能实现钻爆参数的动态调整，达到较好的经济效益的特点。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，包括
步骤S1.使用传感器模块测得钻杆转速
钻孔时，将传感器模块与风钻钻杆贴附，测得钻杆的转速数据；
步骤S2.使用物联网模块和网络优化模块将测得数据上传至云端；
步骤S3.在云端系统中，使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储的数据，实现钻爆参数优化；
步骤S4.输出及反馈
输出优化后的钻爆参数，根据输出结果进行钻爆参数的优化调整，实现钻爆参数的动态调整，应用于后续钻爆循环中。
优选的，步骤S2所述的物联网模块和网络优化模块集成在同一电路中；
物联网模块，用以感知和采集钻杆数据，然后将钻杆转速数据上传至互联网云端存储；
其中，所述传感器包括转速传感器和网络优化模块所需传感器；
网络优化模块，用于使用优化链路质量的数据传输算法，通过无线传感器网络传输，将转速数据上传至云端。
优选的，所述的无线传感器网络传输使用无线传感器网络进行数据传输，所述无线传感器网络为由传感器节点构成的网络，且在无线传感器网络的末梢分布多个实时感知和检查外部世界的传感器，其处理过程包括
1.进行无线传感器网络的频率随机跳变的信道分配，提高无线传感器网络传输速率；
2.对异常数据的检测、处理和解除，完成异常数据的检测；
3.对异常数据进行基于冲突避免的簇间竞争传输，解决分簇路由过程的干扰；
4.基于路径转移的拥塞解除，解决分簇路由过程的拥塞问题。
优选的，无线传感器网络的频率随机跳变的信道分配的过程包括
(1)在数据传输时，将WSN中的节点划分为多个簇，簇头负责本簇内的数据收集、计算以及簇内节点的信道分配过程；
(2)所有节点有相同的初始频率，在簇内收集阶段，首先从可用的多个频率中随机选择一个频率分配给某簇头，然后，该簇头再将该频率二次分配到本簇内的所有节点，最终完成所有节点的频率分配过程；为簇头分配的频率公式为：
f＝f0+cΔf
式中：f0是节点的初始频率；c是属于(0，m-1)之间的随机数，m为可用信道数，0≤m≤16；Δf是单位频率步长因子。
优选的，异常数据的检测、处理和解除的过程包括
(1)首先定义异常数据阈值，满足阈值时，判定为异常数据；
(2)将确定的异常数据的位置和数据集上报到簇头，并由簇头转发到基站，网络中只传输异常数据集，而令其它所有的节点保持休眠；
(3)若检测到没有异常数据，则网络恢复到所有节点正常传输数据的状态。
优选的，对异常数据进行基于冲突避免的簇间竞争传输和基于路径转移的拥塞解除的过程包括
基于冲突避免的簇间竞争传输过程
定义一个竞争接入函数，竞争接入函数越大，簇头节点接入的优先级越高，接收簇头节点对接入簇头节点的优先级排序，当簇头的数据包中存在异常数据时，接收簇头赋予最高优先级，接入并接收的异常数据包；
基于路径转移的拥塞解除过程
(1)首先对接入的簇头节点进行拥塞检测，判断拥塞情况；
(2)然后设置标志位，将拥塞情况告知源簇头节点；
(3)最后处理拥塞状态的簇头节点，解除路径中的拥塞。
优选的，步骤S3所述的使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储在云端的数据，实现钻爆参数优化的过程包括
步骤S31.对储在云端的数据进行数据预处理
包括序列平稳性检验和白噪声检验，若获得序列不满足两者其一，进行步骤S32；
步骤S32.对于非平稳序列进行差分运算，得到平稳非白噪声序列；
步骤S33.在得到上述平稳非白噪声序列之后，进行模型定阶；
步骤S34.构建模型
自回归－滑动平均模型(ARMA)的定义为：
所述模型为上述定阶参数构建ARMA(p，q)模型；
步骤S35.利用上述模型进行未来多个时间点结果；
步骤S36.进行结果评价
将转速预测数据和围岩分级对应，输出围岩等级。
优选的，步骤S33所述的模型定阶过程包括
根据自回归模型(AR)，p阶自回归模型的定义为：
其中，yt为当前值，μ为常数项，γi为自相关系数，εt为误差
根据滑动平均模型(MA)，q阶滑动平均模型的定义为：
其中，θi为滑动平均系数
寻找最优参数p和q，定出模型参数。
本发明的有益效果是：本发明公开了一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，与现有技术相比，本发明的改进之处在于：
1.本发明设计了一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，包括步骤使用传感器模块测得钻杆转速、使用物联网模块和网络优化模块将测得数据上传至云端、在云端系统中，使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储在云端的数据，实现钻爆参数优化、输出及反馈，将结果反馈至现场爆破相关单位，实现钻爆参数的动态调整，然后应用于后续钻爆循环中，保证钻爆效果，以此能够有效保证光爆效果和提高光爆效率；
2.本发明设计了使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储在云端的数据的具体过程，首先对前期收集到的数据进行预处理，对于平稳非白噪声序列进行模型定阶，构建模型，然后模型进行预测，实现转速数据和围岩分级的对应，根据不同围岩等级，采用不同钻爆参数，提出钻爆参数优化方案；工作人员根据云端输出结果进行评价，实现转速数据和围岩分级的对应，根据不同围岩等级，采用不同钻爆参数，提出钻爆参数优化方案；工作人员根据云端输出结果实现钻爆参数的优化调整，最后将结果反馈至现场爆破单位，能够实现对钻爆参数的动态调整，达到较好的经济效益，具有参数调整处理效果好、能够有效保证光爆效果、能实现钻爆参数的动态调整，达到较好的经济效益的优点。
附图说明
图1为本发明基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数方法的算法流程图。
图2为本发明无线传感器网络的工作流程图。
图3为本发明频率随机跳变的信道分配过程的流程图。
图4为本发明异常数据的检测、处理和解除过程的流程图。
图5为本发明基于冲突避免的簇间竞争传输过程的流程图。
图6为本发明基于路径转移的拥塞解除过程的流程图。
图7为本发明基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的装置的结构框图。
图8为本发明使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测数据的算法流程图。
图9为本发明实施例2的最佳差分序列图I。
图10为本发明实施例2的自相关图(ACF)I。
图11为本发明实施例2的偏自相关图(PACF)I。
图12为本发明实施例2的最佳差分序列图II。
图13为本发明实施例2的自相关图(ACF)II。
图14为本发明实施例2的偏自相关图(PACF)II。
具体实施方式
为了使本领域的普通技术人员能更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的描述。
实施例1：参照附图1-14所示的一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，该方法的设计思路为在每次钻孔时，使用装置辅助测得其钻杆转速；将获得的钻杆转速信息，经物联网模块传输后，在网络优化模块内使用优化链路质量的数据传输算法，将转速数据上传至云端；对于储存在云端的数据，云端系统对于不同来源的钻杆转速进行储存的同时采用时间序列自回归移动平均模型(ARIMA)分析处理和预测，实现转速数据和围岩分级的对应，根据不同围岩等级，采用不同钻爆参数，提出钻爆参数优化方案；工作人员根据云端输出结果实现钻爆参数的优化调整，最后将结果反馈至现场爆破单位，实现钻爆参数的动态调整，指导后续钻爆工序进行；其具体过程包括
步骤S1.使用传感器模块测得钻杆转速
在每次钻孔时，将传感器模块与风钻钻杆贴附，来测得钻杆的转速数据，得到钻杆的转速数据集，所述传感器模块为若干转速传感器；
步骤S2.使用物联网模块和网络优化模块将测得数据上传至云端所述物联网模块和网络优化模块集成在同一电路中；其中
物联网模块上分布多个传感器，用以感知和采集数据，然后将所述钻杆转速数据上传至互联网云端存储，所述传感器包括转速传感器和网络优化模块所需传感器；
所述网络优化模块，为提高无线传感器网络传输速率和数据传输的稳定性，使用优化链路质量的数据传输算法，将转速数据上传至云端；
步骤S3.在云端系统中，使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储在云端的数据，实现钻爆参数优化
所述存储在云端的数据,采用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测，实现转速数据和围岩分级的对应，根据不同围岩等级，采用不同钻爆参数，对钻爆参数进行优化；
步骤S4.输出及反馈
将优化后的钻爆参数输出给专业人员，工作人员根据云端输出结果实现钻爆参数的优化调整，最后将结果反馈至现场爆破相关单位，实现钻爆参数的动态调整，然后应用于后续钻爆循环中，保证钻爆效果。
优选的，所述的物联网模块为基于蜂窝的窄带物联网成为万物互联网络的一个重要分支NB-IoT；所述NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。NB-IOT模块是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT设备电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。NB-IOT模块聚焦于低功耗广覆盖(LPWA)物联网(IoT)市场，是一种可在全球范围内广泛应用的新兴技术。具有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗低、架构优等特点。NB-IOT使用License频段，可采取带内、保护带或独立载波等三种部署方式，与现有网络共存。
优选的，为保证网络传输速率和数据传输的稳定性，设计步骤S2所述的无线传感器网络(WSN)为一种由传感器节点构成的网络，能够实时地监测、感知和采集节点部署区的环境或观察者感兴趣的感知对象的各种信息，并对这些信息进行处理后以无线的方式发送出去，特别就是在普通传感器技术设备难以应用的恶劣的外界坏境之下，把传感器的探测节点在感知的对象四周展开部署，获取信息，并将信息传送给操作人员，既确保了人员的安全又能获得有价值的信息，无线传感器网络的末梢分布多个感知和检查外部世界的传感器；其具体采用如下数据传输算法，提高无线传感器网络传输速率，解决分簇路由过程的干扰、数据异常、冲突和拥塞问题，包括：频率随机跳变的信道分配过程，异常数据的检测、处理和解除过程，基于冲突避免的簇间竞争传输过程，基于路径转移的拥塞解除过程：其中
1.频率随机跳变的信道分配过程
(1)在数据传输时，WSN中的节点被划分为多个簇，簇头负责本簇内的数据收集、计算以及簇内节点的信道分配过程；
(2)所有节点有相同的初始频率，在簇内收集阶段，首先从可用的多个频率中随机选择一个频率分配给某簇头，然后，该簇头再将该频率二次分配到本簇内的所有节点，最终完成所有节点的频率分配过程；为簇头分配的频率公式为：
f＝f0+cΔf
式中：f0是节点的初始频率；c是属于(0，m-1)之间的随机数，m为可用信道数，0≤m≤16；Δf是单位频率步长因子，其中，Δf＝5MHz；
2.异常数据的检测、处理和解除过程
(1)首先定义异常数据阈值，当满足阈值时，判定为异常数据；
(2)将确定的异常数据的位置和数据集上报到簇头，并由簇头转发到基站，网络中只传输异常数据集，而令其它所有的节点保持休眠；
(3)若检测到没有异常数据，则网络恢复到所有节点正常传输数据的状态；
3.基于冲突避免的簇间竞争传输过程
首先定义一个竞争接入函数，竞争接入函数越大，则簇头节点接入的优先级越高，接收簇头节点对接入簇头节点的优先级排序，当簇头的数据包中存在异常数据时，接收簇头赋予最高优先级，接入并接收异常数据包；
4.基于路径转移的拥塞解除过程
1.定义预留队列长度Lj，通过比较接入簇头(i)的队列长度和接收簇头(j)的预留队列长度判断网络拥塞情况，若检测到Li<Lj，则无拥塞；若Li>Lj，则认为网络中存在拥塞，需要对拥塞情况进行解除。
2.设置标志位CN,CN＝0时表示无拥塞状态，CN＝1时表示存在拥塞情况,将拥塞情况告知源簇头节点。
3.最后簇头根据通告的拥塞情况执行拥塞解除的过程,处理拥塞状态的簇头节点，解除路径中的拥塞。
(1)首先对接入的簇头节点进行拥塞检测，判断拥塞情况；
(2)然后设置标志位，将拥塞情况告知源簇头节点；
(3)最后处理拥塞状态的簇头节点，解除路径中的拥塞。
优选的，步骤S3所述的使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储在云端的数据，实现钻爆参数优化的过程包括
步骤S31.对储在云端的数据进行数据预处理
所述数据预处理包括序列平稳性检验和白噪声检验，对于前期获得的转速数据除特殊情况外均为平稳非白噪声序列，若获得序列不满足两者其一，均需进行此步骤；
步骤S32.对于非平稳序列进行差分运算，得到平稳非白噪声序列
相距一期的两个序列值之间的减法运算称为1阶差分运算，以此类推，阶数一般取1或2；白噪声数据没有分析价值，所以要进行白噪声检验，一般情况下数据为非白噪声数据，当为白噪声数据时停止分析，通过上述过程得到平稳非白噪声序列；
步骤S33.在得到上述平稳非白噪声序列之后，进行模型定阶
所述模型定阶为寻找最优参数p和q，定出模型参数：
其中自回归模型(AR)，p阶自回归模型的公式定义为：
其中，yt为当前值，μ为常数项，γi为自相关系数，εt为误差；在自回归模型(AR)中，模型定阶过程为寻找最优参数p的过程。
其中，滑动平均模型(MA)，q阶滑动平均模型的公式定义为：
其中，θi为滑动平均系数；在滑动平均模型(MA)中，模型定阶过程为寻找最优参数q的过程。
步骤S34.构建模型
自回归－滑动平均模型(ARMA)的公式定义为：
其中参数意义同上说明，在自回归－滑动平均模型(ARMA)模型中，模型定阶过程为寻找最优参数p和q的过程。
所述模型为上述定阶参数构建ARMA(p，q)模型；
步骤S35.利用上述模型进行未来多个时间点结果
所述模型预测，能够预测未来多个时间点结果；
步骤S36.进行结果评价
所述结果评价，将转速预测数据和围岩分级对应，输出围岩等级，例如，100r/min～150r/min，为III级围岩，根据不同围岩等级，采用不同钻爆参数，提出钻爆参数优化方案。
表1：对应关系例表
| 围岩等级 | 转速(r/min) |
| Ⅰ | 50r/min～80r/min |
| Ⅱ | 80r/min～100r/min |
| Ⅲ | 100r/min～150r/min |
| Ⅳ | 150r/min～210r/min |
| Ⅴ | 210r/min～250r/min |
爆破参数优化以某工程不同围岩等级爆破参数设计为例，Ⅲ级围岩采用全断面法施工，Ⅳ、Ⅴ级围岩采用台阶法施工。在隧道围岩等级为Ⅲ级时，围岩爆破参数如下表：
表2：Ⅲ级围岩爆破参数表
在隧道围岩等级为Ⅳ级时，围岩爆破参数如下表3：
表3：Ⅳ级围岩爆破参数表
由于围岩是个动态变化的过程，围岩分级不可能做到精细化，如果我们能依据每次风钻钻杆的转速实现围岩分级精细化，不同围岩等级采用不同等级的爆破参数，及时优化炮眼直径及深度、炮眼布置、装药量等参数，能够有效保证光爆效果，提高光爆效率，实现钻爆参数的动态调整，达到好的经济效益等特点。
实施例2：与上述实施例1不同的是，实施例1步骤S3所述的使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储在云端的数据，实现钻爆参数优化的过程具体如本实施例。
实施方法1：设某日获得50组转速数据：
(98，119，104，119，93，98，94，100，92，119，103，109，100，94，112，112，105，103，95，101，103，96，103，102，96，90，102，98，102，108，91，106，107，100，110，94，115，102，106，113，102，91，104，108，104，101，94，104，110，102)
1.数据预处理(最佳差分序列图如图9所示)
在差分为0阶时(即数据无需进行差分)，显著性P<0.05，水平上呈现显著性，该序列为平稳的时间序列；
根据Q统计量的P值(P值大于0.1为白噪声)对模型白噪声进行检验；Q6(0.854(0.355))在水平上不呈现显著性，不能拒绝模型的残差为白噪声序列的假设，该序列为非白噪声序列；
2.预处理后得到平稳非白噪声序列
3.模型定阶
自相关图(ACF)如图10所示，偏自相关图(PACF)如图11所示；
根据图10和图11确定p＝0，q＝0；
4.构建模型
最终确定模型为ARMA(0，0)，模型公式如下：y(t)＝102.68；
5.模型预测
预测五组结果均为102.68；
6.结果评价
102.68r/min在100r/min～150r/min范围内为Ⅲ级围岩，采用Ⅲ级围岩爆破参数；爆破后应根据爆破效果分析比较，及时修正钻爆参数，提高爆破效果，改进技术经济指标；
实施方法2：设某日获得50组转速数据:
(140，124，141，130，139，140，136，145，132，122，150，141，142，122，143，123，132，142，136，149，146，146，128，125，122，127，128，125，131，141，138，142，133，139，150，137，120，122，131，123，191，184，188，182，190，199，198，182，183，197)；
1.数据预处理(最佳差分序列图如图12所示)
在差分为1阶时，显著性P<0.05，水平上呈现显著性，该序列为平稳的时间序列；
根据Q统计量的P值(P值大于0.1为白噪声)对模型白噪声进行检验。Q6(0.201(0.654))在水平上不呈现显著性，不能拒绝模型的残差为白噪声序列的假设，该序列为非白噪声序列。
2.预处理后得到平稳非白噪声序列；
3.模型定阶
自相关图(ACF)如图13所示，偏自相关图(PACF)如图14所示；
确定p、q参数，根据上图确定p＝1，q＝0；
4.构建模型
最终确定模型为ARIMA(1，1，0)，模型公式如下：
y(t)＝1.515-0.435*y(t-1)
5.模型预测
预测五组结果为(196.34，198.14，198.87，200.07，201.06)
6.结果评价
(196.34，198.14，198.87，200.07，201.06)r/min在150r/min～210r/min范围内，为Ⅳ级围岩，采用Ⅳ级围岩爆破参数。爆破后应根据爆破效果分析比较，及时修正钻爆参数，提高爆破效果，改进技术经济指标。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，其特征在于：包括
步骤S1.使用传感器模块测得钻杆转速
钻孔时，将传感器模块与风钻钻杆贴附，测得钻杆的转速数据；
步骤S2.使用物联网模块和网络优化模块将测得数据上传至云端；
步骤S3.在云端系统中，使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储的数据，实现钻爆参数优化；
步骤S4.输出及反馈
输出优化后的钻爆参数，根据输出结果进行钻爆参数的优化调整，实现钻爆参数的动态调整，应用于后续钻爆循环中；
步骤S3所述的使用时间序列自回归移动平均模型分析处理和预测存储在云端的数据，实现钻爆参数优化的过程包括
步骤S31.对储在云端的数据进行数据预处理
包括序列平稳性检验和白噪声检验，若获得序列不满足两者其一，进行步骤S32；
步骤S32.对于非平稳序列进行差分运算，得到平稳非白噪声序列；
步骤S33.在得到上述平稳非白噪声序列之后，进行模型定阶；
步骤S34.构建模型
自回归－滑动平均模型(ARMA)的定义为：
所述模型为上述定阶参数构建ARMA(p，q)模型；
步骤S35.利用上述模型进行未来多个时间点结果；
步骤S36.进行结果评价
将转速预测数据和围岩分级对应，输出围岩等级，根据不同围岩等级，采用不同钻爆参数，提出钻爆参数优化方案：
其中，Ⅲ级围岩采用全断面法施工，Ⅳ、Ⅴ级围岩采用台阶法施工；
步骤S33所述的模型定阶过程包括
根据自回归模型(AR)，p阶自回归模型的定义为：
其中，yt为当前值，μ为常数项，γi为自相关系数，εt为误差
根据滑动平均模型(MA)，q阶滑动平均模型的定义为：
其中，θi为滑动平均系数
寻找最优参数p和q，定出模型参数。
2.如权利要求1所述的一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，其特征在于：步骤S2所述的物联网模块和网络优化模块集成在同一电路中；
物联网模块，用以感知和采集钻杆数据，然后将钻杆转速数据上传至互联网云端存储；
其中，所述传感器包括转速传感器和网络优化模块所需传感器；
网络优化模块，用于使用优化链路质量的数据传输算法，通过无线传感器网络传输，将转速数据上传至云端。
3.如权利要求2所述的一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，其特征在于：所述的无线传感器网络传输使用无线传感器网络进行数据传输，所述无线传感器网络为由传感器节点构成的网络，且在无线传感器网络的末梢分布多个实时感知和检查外部世界的传感器，其处理过程包括
(1).进行无线传感器网络的频率随机跳变的信道分配，提高无线传感器网络传输速率；
(2).对异常数据的检测、处理和解除，完成异常数据的检测；
(3).对异常数据进行基于冲突避免的簇间竞争传输，解决分簇路由过程的干扰；
(4).基于路径转移的拥塞解除，解决分簇路由过程的拥塞问题。
4.如权利要求3所述的一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，其特征在于：无线传感器网络的频率随机跳变的信道分配的过程包括
(1)在数据传输时，将WSN中的节点划分为多个簇，簇头负责本簇内的数据收集、计算以及簇内节点的信道分配过程；
(2)所有节点有相同的初始频率，在簇内收集阶段，首先从可用的多个频率中随机选择一个频率分配给某簇头，然后，该簇头再将该频率二次分配到本簇内的所有节点，最终完成所有节点的频率分配过程；为簇头分配的频率公式为：
f＝f0+cΔf
式中：f0是节点的初始频率；c是属于(0，m-1)之间的随机数，m为可用信道数，0≤m≤16；Δf是单位频率步长因子。
5.如权利要求3所述的一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，其特征在于：异常数据的检测、处理和解除的过程包括
(1)首先定义异常数据阈值，满足阈值时，判定为异常数据；
(2)将确定的异常数据的位置和数据集上报到簇头，并由簇头转发到基站，网络中只传输异常数据集，而令其它所有的节点保持休眠；
(3)若检测到没有异常数据，则网络恢复到所有节点正常传输数据的状态。
6.如权利要求3所述的一种基于风钻钻杆的转速优化钻爆参数的方法，其特征在于：对异常数据进行基于冲突避免的簇间竞争传输和基于路径转移的拥塞解除的过程包括
基于冲突避免的簇间竞争传输过程
定义一个竞争接入函数，竞争接入函数越大，簇头节点接入的优先级越高，接收簇头节点对接入簇头节点的优先级排序，当簇头的数据包中存在异常数据时，接收簇头赋予最高优先级，接入并接收的异常数据包；
基于路径转移的拥塞解除过程
(1)首先对接入的簇头节点进行拥塞检测，判断拥塞情况；
(2)然后设置标志位，将拥塞情况告知源簇头节点；
(3)最后处理拥塞状态的簇头节点，解除路径中的拥塞。
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