基于随钻参数的砂岩与砂质泥岩地层分界面智能识别

摘要：

地层岩体种类的识别是地质和岩土勘察工作的重点内容,为解决地层界面岩性辨识困难的难题,研发了一种随钻测量系统,提出了相应的数据处理及分析方法.采用基于机器学习技术的方法,选取支持向量机(SVM)算法,研究了一种通过随钻参数反演地层岩体种类的方案.得出了如下结论:建立各参数同孔深数据的对应关系,有利于机器学习数据库的建立和反演方案的实施.随钻监测数据处理原则是:识别各种非钻进状态及异常状态,建立纯钻进状态的时间—孔深曲线和各随钻参数—孔深变化的曲线.SVM在地层岩体种类识别方面取得了良好的效果,预测结果与钻探记录基本一致,可用于地层关键岩体种类识别,防止虚假钻孔和虚假编录,为岩土工程智能勘测提供了新的途径.

关键词：随钻测量系统、机器学习、支持向量机、地层岩体种类识别

所属期刊栏目：43

分类号：U45(隧道工程)

资助基金：中国铁建股份有限公司科技研发计划课题;铁四院专利产品研发课题

在线出版日期：2023-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：304-312