基于人工神经网络模型的岩石特性预测

• 作者: 宋刚 陈小根 陈晓君 陈根龙
• 来源期刊: 探矿工程-岩土钻掘工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 声级 钻头参数 人工神经网络 岩石特性
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 钻探与钻井工程
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: P634.1|TU452
• 字数: 4655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12143/j.tkgc.2019.01.006

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋刚	中国地质科学院勘探技术研究所	20	113	8.0	10.0
2	陈根龙	中国地质科学院勘探技术研究所	9	6	2.0	2.0
3	陈晓君	中国地质科学院勘探技术研究所	8	16	1.0	4.0
4	陈小根	北京科技大学土木与资源工程学院	2	0	0.0	0.0