摘要
本发明涉及一种地下工程围岩岩性精准智能辨识方法,属于岩性识别技术领域。方法步骤包括:S1:岩石试件制备:通过现场采样或人工模拟合成岩石样品,制备符合实验要求的试件;S2:进行室内钻进实验并采集钻进参数;S3:进行钻孔窥视实验并保存窥视图像作为数据集;S4:进行数据预处理与融合;S5:进行机器学习模型训练:选择图神经网络进行训练及岩性的分类识别;S6:进行机器学习模型模型的评估与验证;S7:现场优化及应用。本发明结合钻孔窥视技术和机器学习技术的优势,基于室内钻孔实验获取钻进参数,通过钻孔窥视得到钻孔图像,通过耦合钻孔图像和钻进参数两方面的数据,实现岩性的精准智能辨识。
技术关键词
智能辨识方法
地下工程围岩
钻进参数
节点特征
机器学习模型训练
钻孔
岩石试件
图像
钻进设备
岩性识别技术
多模态特征融合
邻居
消息传递机制
数据
组合试件
机器学习技术
衰减方法
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数据语义信息
网络攻击预测方法
面向网络攻击
大语言模型
动态时间窗口
智慧井盖
监测预警方法
节点特征
多层感知机
栅格
集装箱特征
海运集装箱
前馈神经网络
编码器
多头注意力机制
社交网络隐私保护方法
在线社交网络数据
噪声
邻居
高效隐私保护