【摘 要】
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岩石破裂会导致岩体工程灾害的发生,严重威胁矿山的安全生产。裂纹的性质会对岩石的破坏形式造成极大影响,实现张剪裂纹的自动分类识别对矿山灾害的防治具有重大意义。为了能够有效识别岩石破裂模式,监测破坏过程,以不同性质的裂纹在破裂过程中产生的热效应不同为依据,利用深度学习目标检测方法训练出一个能够准确检测张剪裂纹性质和位置的网络模型。主要内容如下:1)开展了花岗岩的单轴压缩试验和大理岩、灰岩的直接剪切试验
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岩石破裂会导致岩体工程灾害的发生,严重威胁矿山的安全生产。裂纹的性质会对岩石的破坏形式造成极大影响,实现张剪裂纹的自动分类识别对矿山灾害的防治具有重大意义。为了能够有效识别岩石破裂模式,监测破坏过程,以不同性质的裂纹在破裂过程中产生的热效应不同为依据,利用深度学习目标检测方法训练出一个能够准确检测张剪裂纹性质和位置的网络模型。主要内容如下:1)开展了花岗岩的单轴压缩试验和大理岩、灰岩的直接剪切试验,收集了526张岩石破裂过程中的张剪裂纹红外图像数据,通过角度旋转、尺度变换、随机裁剪等数据增广方法扩展到了6422张图像,制作成可用于深度学习目标检测训练的岩石热红外张剪裂纹数据集;2)提出了一种基于改进的Faster RCNN的岩石热红外图像张剪裂纹检测模型,将以Res Net50为主干网络的Faster RCNN模型作为基础,采用两种改进策略,分别从优化特征提取和优化检测框回归的角度对基础模型进行改进,设置对照实验,实验结果表明引入注意力引导的上下文特征金字塔网络和GIo U Loss对模型检测性能提升效果明显,改进后的算法检测精度达到了90.55%,每秒检测帧数为25.43fps,综合性能更优;3)对岩石破裂过程中的温度曲线异常和红外热像异常进行了综合分析,选取岩石破裂过程中典型时间节点的红外热像,利用改进后的模型进行检测,结果证明可以在岩石破裂行为的早期,也就是微裂纹发育到发生贯通破裂之前,检测到岩石的红外异常特征,研究结果可为预测岩石破裂位置及破裂模式提供一种思路。图40幅;表6个;参53篇。
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