基于岩样细观图像深度学习的岩性自动分类方法

来源 :吉林大学学报(地球科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:yukon_hawk
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在现阶段的岩土工程中,通常采用人工识别的方法来判别岩样种类,不仅耗时长、专业性强,还易受主观因素影响,准确率不理想。随着计算机技术的发展,机器学习逐渐被应用于岩性的自动识别,开启了岩样分类的新路径。本文以重庆市主城区4种典型岩样(泥岩、砂质泥岩、泥质砂岩和砂岩)的细观图像为研究对象,基于Inception V3卷积网络模型和迁移学习算法,建立了岩样细观图像深度学习模型,并完成了训练学习。结果显示:模型在训练1 000次后,训练集中的分类准确率达到92.77%,验证集中的分类准确率为76.31%。其中
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于2018年6月13~14日,在黄河下游河南省郑州市狼城岗镇附近的天然河漫滩和由其开垦的已经耕种了13 a、24 a和33 a的农田中,分别设置了采样地;在各采样地,采集0~20 cm和20~40 cm深度的土壤样品,测定其有机碳、全氮和全磷含量,比较天然河漫滩和不同耕作年限的农田土壤中有机碳、全氮和全磷含量及其生态化学计量学特征。研究结果表明,与农田土壤相比,天然河漫滩0~20 cm和20~40
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本文以内蒙古准格尔旗典型的砒砂岩土壤为研究对象,研究容重及初始含水率变化对砒砂岩土壤水平入渗特性的影响及适用模型。采用室内模拟土柱法,对3组砒砂岩土壤RS(紫红色)、HS(粉红色)和WS(灰白色)分别进行水平土柱积水入渗试验,研究容重为1.30 g/cm~3、1.35 g/cm~3、1.40 g/cm~3、1.45 g/cm~3、1.50 g/cm~3和初始含水率为7%、11%和15%不同梯度对水
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鉴于目前城市地下铁路隧道平行、交叠的情况逐年增加,且对多列车耦合荷载作用下地表振动规律尚不清楚,本文建立了大直径盾构隧道下穿双线地铁隧道三维数值分析模型,并通过现有运行列车参数建立了刚体列车模型以及实体轨道模型。采用Hertz接触模拟了运动列车轮与钢轨的接触,通过罚接触与硬接触模拟了隧道与围岩的非线性接触,利用无限元人工边界模拟了无限半空间。使用时域显式整体分析方法模拟了编组列车在隧道内的运行并与
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沿海吹填砂土地基地下水位较高、常含软土夹层,地基处理难度大。为了研究高能级强夯在这类吹填砂土地基上的加固效果,在山东沿海某吹填砂土场地开展6 000和8 000 kN·m能级强夯加固试验。试验结束后分别运用标准贯入试验、静力触探试验、平板载荷试验进行现场检测。通过对比分析了设计要求深度范围内标准贯入试验和静力触探试验,发现夯前夯后标准贯入试验击数和静力触探锥尖试验阻力均明显提升,有效消除了饱和砂土
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动应力-动应变关系作为反映路基填料土动力特性的重要参数,对其进行影响因素试验研究可为路基填料土的工程特性研究提供参考依据。本文借助动三轴试验手段进行砾类土动应力-动应变关系影响因素研究,采用应力控制的加载方式进行加载,分析了试验压力、土样含水率、土样压实度、荷载作用频率和初始静偏应力等5种条件和砾类土动力特性的作用规律,并总结砾类土动应力-动应变关系变化规律。研究结果表明:当动三轴试验的围压为30
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