基于岩芯图像深度学习的矿山岩体质量精细化评价

来源 :岩土工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：andy630767963

【摘要】

：

矿山工程为了获取准确的资源储量而进行的地质钻探往往会获取大量的岩芯图像,从中提取岩体结构信息进行岩体质量评价具有现实的工程意义。目前人工对钻孔岩芯进行岩石质量指标RQD的编录方法效率低下且受主观因素影响,为此首先使用Mask-RCNN深度学习实例分割网络从钻孔岩芯图像中自动识别出单排岩芯,进而从单排岩芯中识别出长度大于等于10 cm的岩芯段,进行RQD的计算;然后结合钻孔信息与地质模型,使用普通克

【作者】

：

刘飞跃刘一汉杨天鸿信俊昌张鹏海董鑫张海涛

【机构】

：

东北大学资源与土木工程学院岩石破裂与失稳研究所,辽宁沈阳 110819;东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳 110819;中国黄金集团内蒙古矿业有限公司,内蒙古满洲里 021400

【出处】

：

岩土工程学报

【发表日期】

：

2021年05期

【关键词】

：

深度学习岩芯图像钻孔编录 RQD 岩体质量评价地质统计学

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