应用人工神经网络模型识别白云岩类型

基于人工神经网络模型的岩石特性预测陈晓君;陈小根;宋刚;陈根龙【摘要】近年来,软计算技术被用作替代的统计工具.如人工神经网络(ANN)被用于开发预测模型来估计所需的参数.在本研究中,通过利用冲击钻进过程中的一些钻进参数(气压、推力、钻头直径、穿透率)和所产生的声级,建立了预测岩石性质的神经网络模型.在实验室中所产生的数据,用于开发预测岩石特性(如单轴抗压强度、耐磨性、抗拉强度和施密特回弹数)的神经网络模型,并使用各种预测性能指标对所建模型进行检验,结果表明人工神经网络模型适用于岩石性质的预测.【期刊名称】《探矿工程-岩土钻掘工程》【年(卷),期】2019(046)001【总页数】5页(P34-38)【关键词】声级;钻头参数;人工神经网络;岩石特性【作者】陈晓君;陈小根;宋刚;陈根龙【作者单位】中国地质科学院勘探技术研究所,河北廊坊 065000;北京科技大学土木与资源工程学院,北京 100083;中国地质科学院勘探技术研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院勘探技术研究所,河北廊坊 065000【正文语种】中文【中图分类】P634.1;TU4520 引言神经网络是解决许多实际问题的有力技术，它可以作为一个直接代替自相关分析、线性回归、三角函数、多元回归等的统计分析方法[1]。

ANN在岩石力学上的应用并不新鲜。

例如，葛宏伟等[2]在研究岩石性质时采用了人工神经网络与遗传算法。

Sirat和Talbot[3]利用ANN在瑞典东南部的Aspo硬岩石实验室(HRL)对水晶岩石不同裂缝的模式进行了识别、分类和预测。

Sonmez等人[4]通过使用多输入参数方法构建了一个人工神经网络模型，以预测完整岩石的弹性模量，并提出了一个基于岩石质量等级(RMR)的经验公式，用于确定岩体的变形模量。

魏丽萍[5]在开发利用人工神经网络研究岩石力学性质中发现，使用ANN构建这些模型比使用传统的统计技术更准确。

Zborovjan和Miklusova等人[6-7]利用傅里叶变换进行了钻进中的声音识别研究，通过钻井的声学信号控制岩石破碎过程，取得了成功。

智能图像识别技术在矿山勘探中的应用随着科技的发展，人工智能领域出现了越来越多的技术和产品，其中最受关注的当属智能图像识别技术。

该技术可以通过计算机视觉系统，对图像进行分析和识别，从而实现自动化处理和智能化判断。

在矿山勘探领域，智能图像识别技术也逐渐得到了应用。

本文就将就着“智能图像识别技术在矿山勘探中的应用”这个主题，从技术介绍、应用案例和未来趋势三个方面进行探讨。

技术介绍智能图像识别技术可以分为四个主要步骤：图像采集、预处理、特征选取和分类判别。

其中图像采集阶段使用传感器采集矿区图像数据，预处理阶段通过一些处理方式去除光照和噪音干扰，提取出有用的特征信息，然后进行特征选取和分类判别，得到矿区图像的各种信息与判断结果。

在智能图像识别技术中，最常用的是深度学习模型，因为它可以学习到图像的各种特征信息，并能自动识别图像中的物体。

深度学习模型是通过构建多层神经网络，完成模式识别和分类的过程。

在各个层次上，神经网络会自动进行新的特征学习，并将这些特征组合在一起，用于数据分类和判别。

大多数已发布的智能图像识别方案中，使用的均是深度学习技术。

其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常用的模型类型。

CNN主要应用于图像分类等视觉任务，而RNN则主要用于序列数据的处理。

应用案例智能图像识别技术在矿山勘探领域的应用案例也越来越多。

在矿区开采过程中，使用智能图像识别技术可以提高生产效率，降低操作人员的工作强度。

以下是应用案例说明：1. 车辆识别对于运输车辆的识别和跟踪，智能图像识别技术可以实现实时监测、计数和管理，综合考虑多个参数，如车型、速度、方向等。

通过智能识别，可以自动识别车辆类型，并按照所经过的区域、方向和行驶时间，对车辆进行分类和统计。

2. 材料识别矿山开采过程中会产生大量的矿石和废渣，这些材料需要进行分类、处理和储存。

使用智能图像识别技术可以实现对材料的分类和统计。

在图像中，矿石的颜色、纹理和形状等特征可以被有效识别。

基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法，一般可以分为以下几个步骤：
数据准备：需要收集大量的岩石薄片图像数据，并进行标注，将每张图像对应的矿物种类标注出来。

模型选择：选择适合岩石薄片矿物自动识别的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）模型、残差网络（ResNet）模型等。

数据预处理：对收集的岩石薄片图像数据进行预处理，例如图像缩放、数据增强等，以便模型更好地学习和识别。

模型训练：使用已标注的岩石薄片图像数据进行模型训练，通过反向传播算法不断优化模型的参数，以提高模型的准确率。

模型评估：使用一部分未在训练集中出现过的岩石薄片图像数据对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标，以判断模型的表现如何。

模型部署：将训练好的模型部署到实际应用场景中，实现岩石薄片矿物自动识别的功能。

需要注意的是，深度学习模型需要大量的数据和计算资源来训练，因此在实际应用中需要考虑数据和计算资源的可用性。

同时，在数据准备和模型训练过程中也需要对数据进行合理的采样和划分，以保证模型的泛化能力和稳定性。

人工神经网络模型及应用领域分析人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经网络的智能系统。

它由一系列处理单元，即神经元所组成，能够学习、适应和模拟复杂的非线性关系，具有很强的特征提取与分类能力。

其主要应用于机器学习、人工智能等领域，并在图像识别、预测控制、金融风险分析、医学诊断等方面得到广泛应用。

本文将从人工神经网络模型的原理、种类和应用领域三个方面进行探讨。

一、人工神经网络模型的原理人工神经网络模型由模拟人类神经元构成，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

其中输入层接受外部输入信息，隐层是神经网络的核心，通过将输入信息转换为内部状态进行处理，并将处理结果传递给输出层。

输出层将最终结果输出给用户。

举个例子，我们可以将输入层视为人类的五官，隐藏层类比于大脑，而输出层则类比人体的手脚。

人工神经网络各层间的信息传递包括两个过程，即正向传递和反向传递。

正向传递过程是指输入信息从输入层流向输出层的过程，即信息的传递方向是输入层-隐藏层-输出层。

反向传递过程是指通过反向误差传递算法计算并更新神经网络中每个权重的值，从而优化神经网络的过程。

二、人工神经网络的种类人工神经网络主要分为三类，分别是前馈神经网络、递归神经网络和自适应神经网络。

一、前馈神经网络（FNN）前馈神经网络是人工神经网络中最为常见的一类，也是最简单的神经网络类型之一。

其功能类似于单向传导信息的系统，例如生物的视网膜和传感器等。

前馈神经网络只有正向传递过程，而没有反向传递过程。

前馈神经网络常用于分类、识别和预测等领域。

二、递归神经网络（RNN）递归神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，但隐藏层的神经元可以连接到之前的神经元，使信息得以传递。

与前馈神经网络不同，递归神经网络可以处理时序性数据、自然语言等。

递归神经网络的应用领域主要是非线性有限时序预测、文本分类、语音识别、图像处理、自然语言处理等。

三、自适应神经网络（ANN）自适应神经网络是一种可以自动调整结构和参数的神经网络，包括自组织神经网络和归纳神经网络。

3 人工神经网络在测井解释中的应用与优点[ 3 “在测井解释中应用B P模型，以取芯资料作为导师信号，实现由测井参数求取储层物性参数，或自动识别地层类型的高度非线性映射或划分的统一处理，其从理论上讲，是可行和可靠的。

通过对多个油区的实验应用表明，人工神经网计算，和传统方法类似，是建立测井信息与地层参数，或地层类型间的函数映射关系或模式对应关系，但其具有传统方法所不能及的优点。

首先是其高度的非线性映射能力，能更准确地描述实际测井解释中的复杂地质情况。

其次它对输入测井参数在理论上是无限制的，可充分利用测井信息，克服传统相关方法中的单一测井曲线相关弱点：输出参数是以取芯资料为刻度的，可充分利用岩芯资料，克服传统的基于建立模型的计算解释方法不能直接利用取芯资料的弱点。

第三，它具有自动学习的特点，不需事先建立任何理论模型，仅根据对提供的标准取芯参数的学习，自适应地建立测井响应与物性参数间的映射关系，克服传统测井解释方法中的非线性数学建模困难。

还有对于定量地层参数求取和定性地层类型划分，在B P网络模型中可得到高度的统一，仅根据提供的标准学习样本而定。

小结：人工神经网络的引人，将克服传统测井解释方法许多不能逾越的障碍，对发展、丰富和完善测井解释理论及方法具有很大的理论和实际意义。

4 应用人工神经网络模型进行油层孔隙度、渗透率预测嘲为建立孔隙度与渗透率预测模型，选用某地区两口相邻的取心检查井A井和B井资料进行研究，以A井获得的资料进行训练和学习，然后用建立的模型对B井进行孔隙度和渗透率的预测，检验实用效果。

首先对取心资料进行归位，读取相对均质段的孔隙度、渗透率平均值，做为期望输出结果，然后由测井曲线上读取各均质段的曲线值，选用的6条测井曲线分别为自然电位、微电极、0 ．25 m和0 ．4 5 m视电阻率、深三侧向、声波时差。

在此基础上建立一2 建立进化神经网络识别模型在测井解释中，学习样本的真实性、代表性和泛化性是决定识别效果的关键。

基于神经网络的元素录井岩性识别方法研究及应用随着我国对油田行业的不断勘探和钻井新工艺的应用，在钻井的过程中会遇到复杂的岩层，岩屑细小等问题，传统的录井识别已经无法满足常规的岩性识别，给岩性识别带来了挑战，在元素录井数据标准化的基础上，利用BP神经网络的元素来进行构建录井岩性识别方法，可以帮助提高岩性识别的准确度，说明该方法对提高录井岩性识别有着较好的效果。

标签：神经网络的元素;录井岩性;识别方法在油气钻井过程中需要保证施工参数、钻井安全，提高油气勘探的效率。

地层岩性识别技术是油气钻井工程中一项重要的内容，目前所采用的传统岩性识别方法主要是通过人工或者简单的光学仪器观察岩屑的组成成分，但是这种方法在使用的过程中会存在着一些差异，对于样品的定义或者特征描述会出现差错，甚至会对地层岩性造成错误理解。

因此需要更为先进的录井技术。

元素录井是一种比较先进的技术，通过人工神经网络方法，可以对元素录井进行岩性识别，提高复杂岩性识别的准确率。

1元素录井的原理及方法对于岩性元素的成分分析的X射线荧光分析仪主要分为两种，分别为波长色散型和能量色散型。

其中波长色散型分析仪是利用多个衍射晶体对各种岩石元素的特征进行波长分析，可以对元素进行全方位的测量。

而能量色散型分析仪其主要的作用是一个探测仪器，可以测量所有能量的X射线，在进行实验的过程中，需要将岩石样品的X射线能量和强度激发出来，就可以进行元素测量。

元素录井的样品主要为从油气钻井中所采取的岩屑，利用X射线对这些样品进行分析获得的元素信息主要包括谱图信息和元素含量信息。

在谱图信息中不同元素的电子跃迁能力会有所不同，谱图信息中的横坐标位置也会出现变化。

从元素含量信息中可知X射线强度与岩屑中元素含量呈正相关系，因此可以通过数学运算得出元素含量数据。

2元素含量与岩性的关系2.1元素含量与矿物含量岩石的主要成分为矿物，不同岩性的岩石所含有的矿物成分和含量不同，油气田地层中常见的岩石为石英、石灰岩、白云岩、钾长石、高岭石、云母等。

人工神经网络在化学反应预测中的应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种由多个相互连接的节点（称为神经元）组成的计算模型，它们通过输入和输出之间的连接进行信息处理。

近年来，人工神经网络在化学反应预测中得到了广泛应用。

一、人工神经网络简介人工神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型。

它由输入层、输出层和至少一个隐藏层组成。

每个神经元都有一些权值，这些权值会随机调整以改进其预测能力。

当输入信号经过网络时，每个神经元都会将其加权并传递到下一层。

最终，输出层将生成预测结果。

二、ANN在化学反应预测中的应用ANN可以用于预测化学反应的结果。

通过将反应物的性质作为输入，可以预测反应的产物和它们的量。

另外，ANN还可以利用大数据库，进行沉积物和水质的预测、显微镜下颗粒物形貌的分类与识别、有机物性质的预测以及发展Coag-floc过滤系统等。

三、ANN如何进行化学反应预测化学反应预测需要大量的反应数据作为输入。

在训练过程中，ANN会根据这些数据不断调整权值以最小化预测误差。

一旦训练完成，ANN就可以用于预测具有相似特征的未知反应。

四、人工神经网络的优点1. 易于识别和模拟人工神经网络的结构类似于人脑，因此它们对于复杂特征的识别和模拟很有优势。

这使得ANN在化学反应预测中十分有效。

2. 可以处理大量数据人工神经网络可以同时处理大量数据，这使得它们在学习和预测复杂化学反应时比传统方法要好。

3. 可以自我修正与传统的统计模型相比，人工神经网络可以自我修正。

这意味着它们可以在学习过程中不断改进，从而提高预测准确性。

五、人工神经网络的局限1. 易受局部最优解影响人工神经网络的优化方法通常涉及数个不同的局部最优解，选择的初始条件和算法可以对预测结果产生重要影响。

2. 对数据质量要求较高人工神经网络在化学反应预测中需要大量且高质量的数据作为输入。

这就要求我们对反应数据进行高质量的测量和收集。

Vol. 38 No. 1Mar. 2021第38卷第1期2021 年 3 月世界核地质科学World Nuclear GeoscienceDOI : 10・3969/j ・ issn. 1672-0636・2021 ・01・002人工神经网络及其在地学中的应用综述王良玉1,张明林2,祝洪涛打刘 洋1(1.核工业二四三大队，内蒙古赤峰024000 ； 2.中国核工业地质局，北京100013)［摘要］人工神经网络(ANN)是一种模仿人脑神经网络结构和功能的信息处理系统,是一种分布式并行处理信息的抽象数学模型，现已在许多科学领域得以成功应用。

在地球科学领域，人工神经网络最 早应用于地球物理反演问题，随后逐渐扩展至其他领域。

通过简要介绍人工神经网络的发展历程、基本特征及其模型,对地学领域中常用的人工神经网络模型进行了简单对比,并论述了其在地学领域中的应 用特点，总结了近年来人工神经网络在地学领域中的主要应用，着重从判别分类、模式识别、预测评价以及信息数据处理等方面的应用进行了详细阐述。

同时，结合地学领域的实际特点和人工智能领域中大 量出现的优化理论和技术，分析认为人工神经网络在地学领域中的应用将逐渐呈现多种技术和深度学 习的相融合态势,且在地学领域中应用效果会日益显著。

这些探讨和分析对推动地学工作数字化、智能化具有参考意义。

［关键词］人工神经网络(ANN)；地球科学；深度学习；智能化［中图分类号］P5；TP389. 1 ［文献标志码］A ［文章编号］1672 0636(2021)01 0015 12Review on artificial neural networks and their applications in geoscienceWANG Liangyu 1 , ZHANG Minglin 2 , ZHU Hongtao 1 , LIU Yang 1(1. Geologic Party No. 243，CNNC ，Chifeng Inner Mongolia 024000，China ；2. China Geological Bureau ofNuclear Industry ，Beijing 100013，China)Abstract : Artificial neural network ( ANN ) is an information processing system that imitates the structure and function of human brain neural networks ， which is an abstract mathematicalmodel for distributed and parallel information processing. It has been successfully applied inmany scientific fields. In the field of geoscience ， artificial neural network was first applied to geophysical inversion problems ， and then gradually expanded to other fields. This paper brieflyintroduced the development process ， basic characteristics and models of artificial neuralnetwork ， and made a simple comparison of artificial neural network models commonly used in the field of geosciences. In addition ， this paper also discussed the application characteristics ofartificial neural networks in the field of geoscience ， and summarized the main applications of artificial neural networks in the field of geoscience in recent years ， focusing on the application of discriminant classification ， pattern recognition ， evaluation and prediction ， and information data processing. Combined with the actual characteristics of geoscience and the emergence of alarge number of optimization theories and technologies in the field of artificial intelligence ， this［基金项目］中国核工业地质局基础项目《铀矿勘查数据综合应用系统建设》(编号:201812)资助。

基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法近年来，深度学习在识别岩石薄片矿物方面取得了巨大的成功，已经成为研究者学习和识别异质矿物的有力候选，而且能够以更快的速度实现更高精度。

本文介绍采用深度学习技术，结合卷积神经网络架构实现岩石薄片矿物自动识别的方法。

一、岩石薄片矿物简介岩石薄片是由岩石被刻取、平整和打磨而成的薄片，具有极其复杂的结构，标本的多样性、矿物的复杂性和细节的精细度等，使得岩石薄片具有很强的可识别度，从而在地质研究、矿物鉴定方面具有极其重要的作用。

二、深度学习简介深度学习是非常有效的机器学习技术，主要有人工神经网络和深度置信网络等。

深度学习的优势在于其可以处理大量的复杂数据，模型的内部参数可以动态调整，模型的训练也可以显著提高模型的泛化能力。

三、岩石薄片矿物自动识别的方法1.网络架构设计：基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别需要采用一种高效的网络架构，如卷积神经网络（CNN）。

通过采用CNN模型，可以最大限度地提高识别精度，可以从原始数据中获取更多的特征信息，从而更好地建立矿物识别模型。

2.特征提取：信息处理中，特征提取是极其重要的。

通过特征提取，可以大大提高岩石薄片矿物识别的准确性。

卷积神经网络（CNN）可以用来提取岩石图像的特征信息，从而为岩石薄片矿物识别提供可靠的特征信息。

3.建模：有了特征信息，就需要建立岩石薄片矿物的识别模型。

这一步骤需要采用有效的深度学习技术，如CNN、RNN等，来分析特征数据，并最终训练出准确的岩石薄片矿物识别模型。

4.测试：将训练好的模型应用在新的岩石薄片矿物识别任务中，来检验算法的准确性。

四、结论深度学习的运用在岩石薄片矿物自动识别上取得了巨大的成功，具有良好的实用性和实际环境可推广性。

在所提出的方法中，采用了卷积神经网络（CNN）来实现岩石薄片矿物自动识别，可以将原始数据经过特征抽取、建模和测试等多阶段处理，从而进一步降低精度和提高实现效率，具有实用性和现实意义。

西南、贵州等地基于地理信息系统山地滑坡敏感性摘要:本文研究的目的是用地理信息系统的方法（GIS）评价中国西南贵州省周边地区发生滑坡的可能性。

底图是扫描这片区域，单幅滑坡绘制1:50万地形图。

在这片文章中，斜坡、岩性、滑坡单体、构造活动、排水分布和年降水量都将作为独立的影响因子。

因此，六个影响因子的地图准备通过各种权威资源收集信息并且把它们转换到GIS地图中。

在定性地图和梯形模糊数学比重（TFNW）方法的基础上进行敏感性分析。

使用预测图概率，将研究区的滑坡敏感性分为四个类别:即低、中、高和很高。

此外，加权程序显示TFNW是一种有效的方法在滑坡因子权重分析上。

关键字：滑坡灾害空间、地理信息系统、滑坡、模糊数、加权方法绪论2007年，在中国约有25,000件水文地质的混乱事件造成679人丧生，直接破坏资产和财产估计约3200万美元根据国土资源部的报告（2008）(/)。

在贵州，中国的一个，在无数的地质灾害事件中大约有150人丧生和许多基础设施被摧毁。

建立滑坡敏感性分析对于土地利用规划和基础设施的布局非常重要。

随之而来的需求是用一种逐渐被重视的地理信息系统（GIS）的方法去预测已经促使许多随机过程模型发展的事件。

地理信息系统是基于计算机的系统，具有高潜力的存档、处理、分析和显示地理参照数据(Aronoff 1989)的能力并且日益成为地质灾害分析和风险降低的主要工具（Coppock 1995)。

GIS作为基本的分析工具，结合一些合理的模型，采用空间数据管理和操作对于滑坡危险性区划是非常有效的。

因此，许多研究者试图在GIS环境下找出产生山体滑坡和滑坡的灾害图。

滑坡灾害图根据不同的目的和现有的资源，在不同的尺度编译，从地方到国家，采用多种技术，包括立体航空照片的分析、地貌域的映射、工程地质勘查和历史档案的索引(Guzzetti et al. 2000)。

对于这些技术的结合经常使用(Galli et al.2008)。

基于Swin Transformer的岩石岩性智能识别研究韩鑫豪;何月顺;陈杰;熊凌龙;钟海龙;杜萍;田鸣【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2024(47)7【摘要】常规卷积神经网络在识别纹理多变的岩石图像时,由于感受野和局部处理方式的局限性,识别精度不高,为解决上述问题,在复杂情况下准确识别岩石岩性,提高地质调查的效率,文中提出一种基于改进Swin Transformer的岩石识别方法。

该方法增加了空间局部感知模块,并结合Transformer的自注意力结构来增强对局部相关性的提取。

为增强泛化,模型中添加了Dropout层,减少对单神经元的依赖。

为进一步提高网络的泛化能力,采用AugMix算法对岩石图像进行数据增强,并结合迁移学习技术对网络进行预训练从而优化网络参数。

实验结果表明,该方法的识别准确率为96.4%,高于ResNet50、GoogLeNet、VGG16网络。

【总页数】8页(P37-44)【作者】韩鑫豪;何月顺;陈杰;熊凌龙;钟海龙;杜萍;田鸣【作者单位】东华理工大学信息工程学院;江西省放射性地学大数据技术工程实验室;郑州市公安局网监支队【正文语种】中文【中图分类】TN915.08-34【相关文献】1.基于CNN与Swin Transformer的新疆荒漠植物识别研究2.基于Swin Transformer改进YOWO的羽毛球动作识别研究3.基于伪全局Swin Transformer的遥感图像识别算法4.基于残差Swin Transformer的天气图像识别技术研究5.基于UNet+Swin-Transformer的西瓜叶片病害识别的研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。