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基于图像与微观参数的胶结充填体力学响应特性预测方法
| 专利名称： | 基于图像与微观参数的胶结充填体力学响应特性预测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像与微观参数的胶结充填体力学响应特性预测方法，包括步骤：一、制成SEM扫描电镜样品；二、扫描形成SEM电镜扫描图像并存储到计算机中；三、对SEM电镜扫描图像进行高斯滤波处理；四、得到多个胶结充填体聚类图像；五、确定胶结充填体微观孔隙图，得到胶结充填体微观孔隙二值图；六、对胶结充填体微观孔隙二值图进行分析处理，得到胶结充填体的多个微观参数；七、将胶结充填体的多个微观参数输入预先构建的Tensorflow深度学习力学响应预测网络中，得到单轴力学响应预测结果。本发明预测效率高，预测精度高，耗费的人力物力少，对于研究胶结充填体的强度和稳定性具有重要意义，实用性强，推广应用价值高。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 陕西;61 |
| 申请人： | 西安科技大学 |
| 发明人： | 秦学斌;刘浪;王湃;陈柳;张波;张小艳;王美;王燕;孙伟博;邱华富;朱超;辛杰;方治余 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810098519.6 |
| 公开号： | CN108445030A |
| 代理机构： | 西安启诚专利知识产权代理事务所(普通合伙) 61240 |
| 代理人： | 李艳春 |
| 分类号： | G01N23/22(2018.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06T7/62(2017.01)I;G;G01;G06;G01N;G06K;G06T;G01N23;G06K9;G06T7;G01N23/22;G06K9/62;G06T7/62 |
| 申请人地址： | 710054 陕西省西安市雁塔路中段58号 |
| 主权项： | 1.一种基于图像与微观参数的胶结充填体力学响应特性预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、从胶结充填体试样(19)上取一部分制成SEM扫描电镜样品；步骤二、采用SEM扫描电镜对SEM扫描电镜样品进行扫描，形成SEM电镜扫描图像并存储到计算机(17)中；步骤三、所述计算机(17)调用高斯滤波处理模块对SEM电镜扫描图像进行高斯滤波处理，得到高斯滤波处理后的SEM电镜扫描图像；步骤四、所述计算机(17)调用FCM模糊聚类处理模块对进行高斯滤波处理后的SEM电镜扫描图像进行孔隙图像提取，得到与聚类中心数目相等的多个胶结充填体聚类图像；步骤五、所述计算机(17)将灰度值最小一类的胶结充填体聚类图像确定为胶结充填体微观孔隙图，并对胶结充填体微观孔隙图进行二值化处理，再对孔隙区域进行二值反转处理，得到胶结充填体微观孔隙二值图；步骤六、所述计算机(17)调用孔隙图像定量分析模块对胶结充填体微观孔隙二值图进行分析处理，得到定量描述孔隙的分布、数量、方向和大小特征的胶结充填体的多个微观参数；步骤七、所述计算机(17)将步骤六中得到的胶结充填体的多个微观参数输入预先构建的Tensorflow深度学习力学响应预测网络中，得到单轴力学响应预测结果。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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