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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开一种岩层孔隙度原位智能预测方法，属于地下工程岩层特性探测技术领域，获取钻孔数据，在钻孔附近进行岩石取样，获取岩石孔隙，构建、训练岩石孔隙度预测模型，利用岩石孔隙度预测模型进行岩石孔隙度预测；构建并训练卷积神经网络模型识别钻孔图像中的正弦状裂隙像素和其它裂隙像素，获得裂隙像素类型识别模型；现场进行钻孔成像，采用训练好的裂隙像素类型识别模型进行裂隙像素类型识别；根据裂隙像素类型识别结果，计算岩层裂隙度；根据岩石孔隙度和岩层裂隙度，计算得出岩层的孔隙度。本发明简单，使用方便，能够基于裂隙像素识别结果计算出岩层裂隙度。
主权项：1.一种岩层孔隙度原位智能预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、获取钻机在岩层中钻时的钻进参数，并对异常值进行处理；S200、在所钻岩层地点进行岩石取样，并在实验室进行岩石孔隙度测试；S300、以钻进参数作为输入参数，以岩石孔隙度作为输出参数，采用卷积神经网络进行模型训练，获得输入钻进参数即可获得岩石孔隙度的预测模型；S400、现场进行锚固孔钻进，获得钻进参数，将钻进参数输入训练好的岩石孔隙度预测模型进行岩石孔隙度预测；S500、现场收集大量钻孔成像图片，钻孔成像图片为二维图片，对钻孔成像图片中的像素点进行标注，将像素点分别标注为：背景像素、正弦状裂隙像素和其它裂隙像素，将这些进行了像素点标注的钻孔成像图片输入卷积神经网络进行训练，获得裂隙像素类型识别模型；S600、现场进行钻孔成像，将钻孔成像的图片输入训练好的裂隙像素类型识别模型进行裂隙像素类型识别；S700、根据裂隙像素类型识别模型对钻孔成像图片中裂隙像素类型识别结果，计算出岩层裂隙度；S800、根据岩石孔隙度和岩层裂隙度，计算得出岩层的孔隙度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种岩层孔隙度原位智能预测方法
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