【摘 要】
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页岩气是一种非常规天然气,其清洁无污染的特点使它受到各国政府的青睐。若想成功开采页岩气,首先要了解其力学特性,而力学特性中最具有代表性的就是模量。本文通过机器学习和有限元的相关理论,利用机器学习中的卷积神经网络模型建立起页岩这一复合材料的物质组成分布及其模量之间的映射关系。本文首先介绍了图像的基本知识,通过使用扫描电子显微镜获得页岩样本的扫描电子显微镜图像。利用MATLAB软件对原始图像进行处理得
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页岩气是一种非常规天然气,其清洁无污染的特点使它受到各国政府的青睐。若想成功开采页岩气,首先要了解其力学特性,而力学特性中最具有代表性的就是模量。本文通过机器学习和有限元的相关理论,利用机器学习中的卷积神经网络模型建立起页岩这一复合材料的物质组成分布及其模量之间的映射关系。本文首先介绍了图像的基本知识,通过使用扫描电子显微镜获得页岩样本的扫描电子显微镜图像。利用MATLAB软件对原始图像进行处理得到测试集数据库,并通过编程建立训练集数据库。其次详细阐述了将图像模型转化为有限元模型的方法,并利用ABAQUS软件进行有限元处理。接着建立了能够预测页岩模量的卷积神经网络模型,利用建立好的数据集进行模型训练。通过结果分析可以得到交叉验证集样本的平均相对误差是0.91%,最大相对误差是5.98%;测试集样本的平均相对误差为1.06%,最大相对误差为4.40%。结果表明本文建立的卷积神经网络模型的精度符合工程上的要求,能够用于工程实践,合理指导施工。
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