高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

• 作者: 龙沁圆 梅钢 田红 徐能雄
• 来源期刊: 吉首大学学报（自然科学版）
• 关键词: 机器学习 数据分析 砂岩 物理力学性质 阈值温度
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 力学
• 页码范围: 45-50
• 页数: 6页
• 分类号: O348.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.13438/j.cnki.jdzk.2020.06.009

摘要

通过采用机器学习算法,提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法.基于Python语言,利用K-Means、SVM算法,实现了对样本数据的分类和聚类,确定了阈值温度区间,验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明,砂岩样本的阈值温度区间为400?600℃,阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异,体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散,而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.