基于人工神经网络模型的岩石特性预测

基于人工神经网络模型的岩石特性预测

论文摘要

近年来,软计算技术被用作替代的统计工具。如人工神经网络(ANN)被用于开发预测模型来估计所需的参数。在本研究中,通过利用冲击钻进过程中的一些钻进参数(气压、推力、钻头直径、穿透率)和所产生的声级,建立了预测岩石性质的神经网络模型。在实验室中所产生的数据,用于开发预测岩石特性(如单轴抗压强度、耐磨性、抗拉强度和施密特回弹数)的神经网络模型,并使用各种预测性能指标对所建模型进行检验,结果表明人工神经网络模型适用于岩石性质的预测。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 岩石物理分析
  • 2 建立人工神经网络模型
  •   2.1 多层感知器 (MLP) 模型
  •   2.2 ANN模型
  • 3 结果与分析
  •   3.1 实验数据
  •   3.2 最佳网络结构建立
  •   3.3 基于神经网络的岩石特性预测
  •   3.4 模型预测性能
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈晓君,陈小根,宋刚,陈根龙

    关键词: 声级,钻头参数,人工神经网络,岩石特性

    来源: 探矿工程(岩土钻掘工程) 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 地质学,建筑科学与工程,自动化技术

    单位: 中国地质科学院勘探技术研究所,北京科技大学土木与资源工程学院

    基金: 国家重点研发计划资助“多金属矿岩心钻探关键技术装备联合研发及示范”(编号:2016YFE0202200),国家自然科学基金“金刚石钻进过程中岩体基本力学参数实时确定方法研究”(编号:51574015)

    分类号: TP183;TU45

    页码: 34-38

    总页数: 5

    文件大小: 1505K

    下载量: 145

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