复杂地应力场反演优化算法及研究新进展_王金安
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一种用于地应力分析的改进型BP神经网络方法
陈志敏;赵德安
【期刊名称】《甘肃科学学报》
【年(卷),期】2010(22)3
【摘要】地应力测量及分析研究,对地应力活动方式、构造体系的研究以及岩土工程与结构的设计和稳定性,都具有重大的理论意义和实用价值.BP神经网络算法比较成熟,已被广泛应用,但一般BP神经网络算法存在训练学习速度较慢、样本泛化能力差的问题,通过引入动态学习因子和惯性因子以及模拟辅助样本,对神经网络进行了改进.通过调节动态学习因子和惯性因子以及对样本集数据处理等手段,对样本的学习、训练进行优化处理,通过实例验证,将优化好的网络样本训练结果与一般结果进行比较,结果表明对三层BP神经网络进行的优化,在提高计算精度的同时也提高了网络的收敛速率,证明改进的算法能够很好用于地应力分析.
【总页数】6页(P133-138)
【作者】陈志敏;赵德安
【作者单位】兰州交通大学,土木工程学院,甘肃,兰州,730070;兰州交通大学,土木工程学院,甘肃,兰州,730070;西北民族大学,土木工程学院,甘肃,兰州,730030
【正文语种】中文
【中图分类】TU411.7
【相关文献】
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2024年3月第39卷第2期西安石油大学学报(自然科学版)JournalofXi’anShiyouUniversity(NaturalScienceEdition)Mar.2024Vol.39No.2收稿日期:2023 06 03基金项目:国家自然科学基金面上项目“基于频变信息的流体识别及流体可动性预测”(41774142);四川省重点研发项目“工业互联网安全与智能管理平台关键技术研究与应用”(2023YFG0112);四川省自然科学基金资助项目“基于超分辨感知方法的密集神经图像分割”(2022NSFSC0964)第一作者:曹凯奇(1998 ),男,硕士,研究方向:遥感图像标注。
E mail:819088338@qq.com通讯作者:文武(1979 ),男,博士,研究方向:人工智能在地球科学的应用、高性能计算。
E mail:wenwu@cuit.edu.cnDOI:10.3969/j.issn.1673 064X.2024.02.016中图分类号:TE19文章编号:1673 064X(2024)02 0128 15文献标识码:A基于改进DeepLabV3+的引导式道路提取方法及在震源点位优化中的应用曹凯奇1,张凌浩2,徐虹1,吴蔚3,文武1,周航1(1.成都信息工程大学计算机学院,四川成都610225;2.国网四川省电力公司电力科学研究院,四川成都610094;3.中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司采集技术中心,河北涿州072750)摘要:为解决自动识别方法在道路提取时存在漏提、错提现象,提出一种引导式道路提取方法提高修正效率。
在DeepLabV3+原有输入通道(3通道)的基础上添加额外输入通道(第4通道),将道路的4个极点转化为二维高斯热图后作为额外通道输入网络,网络以极点作为引导信号,使网络适用于引导式道路提取任务;设计并行多分支模块,提取上下文信息,增强网络特征提取能力;融合类均衡二值交叉熵和骰子系数组成新的复合损失函数进行训练缓解正负样本不均衡问题。
地应力场反演
地应力场反演是指根据地下测量数据和观测结果,推断地下的地应力分布情况。
地应力是地质力学中一个重要的参数,它描述了地下岩石或土体所受到的应力状态。
在地应力场反演过程中,通常采用以下步骤:
1.数据采集:首先,需要进行地下测量和观测,如岩石力学
试验、地球物理勘测(如地震勘测、地电阻率测量)以及
测量地下水位等。
这些数据可以提供关于地下构造和力学
性质的信息。
2.数据解释与模拟:基于采集到的数据,可以进行解释和模
拟分析,以了解地下的地质结构和应力场分布。
使用地球
物理建模、地质力学模型、数值模拟等方法对数据进行处
理和分析,得到初步的地应力估计结果。
3.反演算法与优化:在地应力场反演中,可以使用不同的算
法和优化方法,如逆问题求解、最小二乘拟合、反演优化
等,将观测数据与模拟结果进行比较,通过不断调整模型
参数和拟合误差,逐步优化地应力场的反演结果。
4.结果验证与解释:最后,需要对反演结果进行验证和解释。
通过与现场实测数据或已知的地质结构、构造特征进行对
比,对反演结果的合理性和可靠性进行评估,并解释地下
应力分布的原因。
地应力场反演是一项复杂的工作,需要综合应用地质学、地球
物理学、地球力学和数学等多学科知识。
同时,由于地下情况的复杂性和测量数据的不确定性,反演结果可能存在一定的误差和不确定性,因此在解释和应用反演结果时需要谨慎分析。
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