[发明专利]基于深度卷积神经网络的岩石强度参数确定方法在审
| 申请号： | 202010612710.5 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111915560A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 何明明;庞帆;李宁;张志强 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G01N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的岩石强度参数确定方法，首先收集多种常见岩石的无侧限抗压强度UCS、粘聚力、内摩擦角作为数据库的基础数据；使用DPMA进行钻井工作期间的数据收集；然后使用得到的数据训练建立的CNN模型；最后预测完整岩石的粘聚力、内摩擦角和UCS，作为岩石强度参数最终输出。本发明解决了现有技术中存在的岩石强度参数确定方法局限性大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 岩石 强度 参数 确定 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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