一种多尺度自学习模型的区域岩体质量评价方法

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一种多尺度自学习模型的区域岩体质量评价方法
申请号:CN202510867327
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120725996A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种多尺度自学习模型的区域岩体质量评价方法,本发明通过岩芯识别模型,来实现钻孔岩芯的自动识别,并基于识别结果,来确定出钻孔的RQD值;同时,结合三维点云数据,来实现非钻探区域中多个岩体物理指标的快速获取,从而组成非钻探区域的岩体几何信息;最后,根据前述获取的RQD值和岩体几何信息,并结合基于机器学习的岩体质量评价模型,则可分别实现对钻探区域和非钻探区域的岩体质量评价;由此,相比于传统技术,本发明实现了评价指标的自动化获取,减少了人工和时间成本,且利用机器学习模型,来进行岩体质量评价,还降低了人为主观经验的影响,进而提高了准确性;基于此,本发明非常适用于大规模应用与推广。
技术关键词
初始聚类中心 三维点云数据 岩体结构面 区域岩体 实景三维模型 位置更新 参数 面点 因子 钻孔岩芯 评价方法 多尺度 粗糙度 机器学习模型 样本 物理
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