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基于神经网络-集成学习的岛状冻土二维高密度电法反演
| 论文题名： | 基于神经网络-集成学习的岛状冻土二维高密度电法反演 |
| 关键词： | 高速公路;岛状冻土区;二维高密度电法;BP神经网络;集成学习 |
| 摘要： | 我国多年冻土分布在东北及青藏地区。为从根本上有效解决冻土地区建筑物的稳定性、安全性、耐久性等问题，冻土地基的勘察有着重要意义。目前国内外针对多年冻土的勘察技术，进行了大量研究工作。高密度电法勘察冻土有着很好的应用。本论文依托国道嘉临公路嘉荫-汤旺河-伊春段改扩建工程，研究了该地区冻土在不同温度、水分条件下电阻率特性，揭示了岛状冻土区电阻率与温度、含水率之间的关系；基于神经网络-集成学习的方法建立了岛状冻土二维高密度电法BP神经网络反演模型，并对BP神经网络反演模型进行了优化，对岛状冻土区二维高密度电法实测数据进行了反演，验证了其工程应用能力。主要研究内容和成果如下： 首先，自主研发一种基于RC电路的冻土电阻率测试系统。采用此系统进行了冻土电阻率测试，研究了温度、含水率对冻土电阻率的影响；结果发现随着温度的降低，冻土试样的电阻率逐渐增大，且含水率越高，冻土电阻率越大；并据此建立了冻土电阻率与初始含水率、温度的预估公式。 其次，基于冻土电阻率预估公式，建立了岛状冻土电阻率分布模型；使用Res2dmod软件进行高密度电法正演模拟，输出视电阻率及地下电阻率分布数据；并研究了高密度电法下的岛状冻土电阻率模型的电学响应。 再次，基于正演模拟数据建立岛状冻土二维高密度电法神经网络反演模型及集成学习优化之后的岛状冻土高密度电法反演模型；使用正演模型视电阻率对反演模型进行验证，对比传统反演方法，分析了神经网络反演模型与集成学习优化之后的反演模型的反演得出的地下断面电阻率分布图像的优点。 最后，针对前嫩高速公路冻土区的地质勘察资料，使用高密度电法对典型岛状冻土区域进行了现场测试；根据地质资料对岛状冻土高密度电法神经网络反演模型进行了补充训练，并对现场实测的部分视电阻率数据进行了反演；对比现场地质勘察资料之中的冻土分布及传统软件反演结果，评价了其在实际工程应用之中的效果。 |
| 作者： | 刘天赐 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 张锋;赵振国 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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