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一种基于深度学习的围岩地质力学参数智能预测方法
摘要文本
本发明涉及一种基于深度学习的围岩地质力学参数智能预测方法，属于岩性预测技术领域。步骤如下：根据不同的钻进条件进行钻进实验；获取实时监测数据，并对实时监测数据和岩体地质力学参数进行数据预处理，以生成训练数据集和测试数据集；使用训练集数据训练深度学习模型，深度学习模型采用自适应学习率的优化算法，进行深度学习模型的训练；使用测试集数据测试深度学习模型精度；使用满足精度要求的深度学习模型进行岩层识别。本发明基于室内实验，建立深度学习预测模型，利用深度学习技术，大大提高预测精度，解决了传统的围岩地质力学参数预测方法存在的精度不高、试验成本高、模拟结果与实际情况差异较大等问题。 （来 自 马 克 数 据 网）
申请人信息
- 申请人:山东科技大学; 内蒙古上海庙矿业有限责任公司; 青岛乾坤兴智能科技有限公司
- 申请人地址:266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号
- 发明人: 山东科技大学; 内蒙古上海庙矿业有限责任公司; 青岛乾坤兴智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的围岩地质力学参数智能预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410223701.5 |
| 申请日 | 2024/2/29 |
| 公告号 | CN117805938A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G01V20/00 |
| 权利人 | 山东科技大学; 内蒙古上海庙矿业有限责任公司; 青岛乾坤兴智能科技有限公司 |
| 发明人 | 栾恒杰; 杨玉晴; 刘建康; 管彦太; 蒋宇静; 陈连军; 孟祥旭; 张广超; 李博; 左海峰; 孙文斌; 刘建荣; 刘光饶 |
| 地址 | 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号; 内蒙古自治区鄂尔多斯市鄂托克前旗上海庙镇; 山东省青岛市黄岛区黄岛街道茂山路966号2# |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的围岩地质力学参数智能预测方法，其特征在于，步骤如下：步骤一：根据不同的钻进条件进行钻进实验；步骤二：获取实时监测数据，并对实时监测数据和岩体地质力学参数进行数据预处理，以生成训练数据集和测试数据集；步骤三：使用训练集数据训练深度学习模型，深度学习模型采用自适应学习率的优化算法，进行深度学习模型的训练；步骤四：使用测试集数据测试深度学习模型精度；步骤五：使用满足精度要求的深度学习模型进行岩层识别。