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应用人工神经网络和多元统计估计UCS使用结构特征
摘 要
之前岩石工程、岩石力学参数如完整岩石的单轴抗压强度和杨氏模量测量使用实验室或现场测试,但在某些情况下准备所需的标本是不可能的。此时,已经建立了几个模型来评估UCS和E从岩石大量属性。人工神经网络是强大的工具用来建立预测模型,结果表明这种方法的优先级比经典的统计技术。摘要ANN和多元统计模型建立了考虑岩石结构特征来估计UCS的岩石和验证的响应模型,他们对实验结果进行了比较。为此一个数据集44的砂岩样品准备和为每个样本空白等结构特征,矿物含量和粒度以及UCS测定。选择最好的预测因素输入UCS模型,这个数据集进行基本统计分析,包括描述性统计、双变量相关、曲线拟合和主成分分析。这种分析的结果表明,空心的, 含钙质胶结、粘土水泥和云母比例对USC最有影响。两个预测模型UCS被ANN开发使用这些变量线性多元回归。结果表明,通过使用简单的结构特征如矿物含量、水泥型和中空型,研究砂岩强度可以与可接受的估计精度，ANN和多元统计UCS模型,揭示了反应分别为0.87和0.76回归,证明高潜力的ANN模型预测UCS相比经典的统计模型。
关键词:结构特征；单轴抗压强度；预测模型；人工神经网络；多变量统计
1.引言
在许多岩石工程项目,完整岩石的单轴抗压强度(UCS)不是用实验室测试来衡量的,因为执行这些测试需要高质量的样品和复杂的设备。在很多情况下也很难找到标准核心样本从空隙、分层(薄层状)、高度和破碎与基质岩块中。解决这一问题的出现在核心样品制备,一些预测模型考虑简单的指数等参数施密特锤,点荷载,块,和身体和岩相学的属性是由许多研究人员(1 - 8),因为这些指数测试需要相对较小的样本相比,单轴抗压强度的测试样品。尽管有一些不足,指数测试,加上经验的判断,可以提供所需的岩石性质初步估计的可行性和设计阶段。
视图的结构点,岩石的组合它们之间存在着一些矿物质和水泥,它们的不同组合形式的岩石与各种属性(物理性质、化学性质、机械性质、磁属性,等等)。岩石力学性能是其结构如矿物含量的函数,孔隙度、弱面数和材质本身。事实上,矿物含量和孔隙度解释形成的成型材料及其包装密度,结构材料的质量将被解释为考虑微裂纹的数量存在于岩石和配置的身体形成材料和他们的联系来解释岩石的结构。通过了解这三个参数，每个复合材料的力学性能将更准确地确认。
近年来，许多研究人员都集中在质构特性[ 13 ] 1、5、9–和机械之间的关系。结果表明，岩石的力学性质是函数的质构特性。这些研究结果表明,岩石的力学性能取决于其结构特征和矿物最有效的矿物含量, 颗粒尺寸、形状和孔隙度。因此最近一些研究人员通过使用经典的统计方法和通过开发智能技术,通过使用他们已经建立了基本模型,基于结构特征估计岩石力学参数14 - 19[1]。在这些模型结构特征选择作为输入的模型的参数不容易确定。所以他们都没有成为受欢迎的模型。
Singh et al.。(2001)采用ANN估算岩石的力学参数。他们在研究使用不太容易确定的岩石特征作为变量输入预测模型,需要消耗大量的时间和使用特定的设备[16]。Tamrakar et al。(2007)建立模型来预测砂岩的力学参数研究遭受上述问题[17]。
本文结合ANN和多元统计模型提出了有潜力的预测UCS使用一些简单的结构参数与可接受的精度。这种易用性可用于岩石的力学性能、物理性能的不同参数，磁性估计造成这种方法的普及等等。
2．西瓦利克（Siwalik）砂岩
在本研究进行的分析UCS和岩石结构特征之间的关系都是基于由Tamrakar etal .(2007)[17]获得的数据。他们试图找到机械之间的关系,物理和 砂岩的岩石性质,尼泊尔中部sub-Himalayas通过执行统计分析。研究样本的结构配置和UCS总西瓦利克结在表1所示。还有两个代表薄片图像研究样本图1所示。
|
No. |
Q (%) |
Fl (%) |
Cfc (%) |
Cf (%) |
Cs (%) |
Ca (%) |
M (%) |
n (%) |
Mx (%) |
L (%) |
Mz (mm) |
UCS (MPa) |
|
1 |
49 |
6 |
1 |
0 |
7 |
8 |
1 |
9 |
12 |
7 |
2.13 |
7.9 |
|
2 |
52 |
5 |
7 |
10 |
6 |
3 |
2 |
7 |
3 |
4 |
2.11 |
11.2 |
|
3 |
48 |
14 |
0 |
1 |
3 |
3 |
4 |
4 |
17 |
5 |
2.8 |
12.6 |
|
4 |
32 |
9 |
10 |
1 |
7 |
8 |
15 |
4 |
9 |
2 |
3.01 |
51.6 |
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5 |
55 |
4 |
3 |
3 |
2 |
1 |
3 |
4 |
12 |
9 |
1.74 |
28.8 |
|
6 |
41 |
7 |
0 |
0 |
15 |
5 |
18 |
1 |
11 |
1 |
2.97 |
49.8 |
|
7 |
66 |
5 |
9 |
1 |
3 |
3 |
3 |
1 |
5 |
3 |
2.55 |
47.5 |
|
8 |
59 |
3 |
0 |
10 |
6 |
3 |
2 |
5 |
5 |
7 |
2.15 |
29.4 |
|
9 |
32 |
8 |
0 |
2 |
4 |
15 |
15 |
8 |
13 |
2 |
3.12 |
28.7 |
|
10 |
36 |
8 |
2 |
1 |
5 |
9 |
8 |
9 |
16 |
5 |
2.64 |
18.5 |
|
11 |
50 |
12 |
0 |
0 |
5 |
7 |
5 |
9 |
9 |
2 |
2.77 |
12.6 |
|
12 |
39 |
9 |
0 |
2 |
2 |
2 |
16 |
10 |
18 |
1 |
2.76 |
34.8 |
|
13 |
53 |
6 |
0 |
4 |
6 |
8 |
3 |
5 |
10 |
4 |
2.54 |
29.3 |
|
14 |
48 |
10 |
0 |
14 |
5 |
4 |
3 |
6 |
8 |
2 |
2.44 |
15.2 |
|
15 |
37 |
13 |
2 |
8 |
5 |
14 |
3 |
8 |
6 |
4 |
2.58 |
1.29 |
|
16 |
54 |
8 |
1 |
1 |
4 |
5 |
3 |
7 |
5 |
11 |
1.53 |
9.57 |
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17 |
41 |
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