【摘 要】
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针对岩石结构面粗糙度现场测量操作不方便和测量结果人为因素影响大的难题,提出一种3D岩石结构面粗糙度智能提取方法.该方法首先运用3D One工具构建标准结构面轮廓线的三维结构面模型,其次利用图像获取设备获取结构面图像并进行格式化处理,最后基于深度学习算法和RNN深度学习网络,对结构面数字化图像进行学习训练及分类处理,估算岩体结构表面的粗糙度系数.将此方法应用于焦家金矿取得了较好的效果,弥补了传统方法工作量繁重,受环境及主观影响大的缺陷,促进了矿山岩石力学现场调查工作的智能化.
【机 构】
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东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室,辽宁沈阳 110819
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针对岩石结构面粗糙度现场测量操作不方便和测量结果人为因素影响大的难题,提出一种3D岩石结构面粗糙度智能提取方法.该方法首先运用3D One工具构建标准结构面轮廓线的三维结构面模型,其次利用图像获取设备获取结构面图像并进行格式化处理,最后基于深度学习算法和RNN深度学习网络,对结构面数字化图像进行学习训练及分类处理,估算岩体结构表面的粗糙度系数.将此方法应用于焦家金矿取得了较好的效果,弥补了传统方法工作量繁重,受环境及主观影响大的缺陷,促进了矿山岩石力学现场调查工作的智能化.
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