【摘 要】
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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
【机 构】
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中国地质科学院勘探技术研究所,北京科技大学土木与资源工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助“多金属矿岩心钻探关键技术装备联合研发及示范”(编号:2016YFE0202200);国家自然科学基金“金刚石钻进过程中岩体基本力学参数实时确定方法研究”(编号:51574015)
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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。
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