搜索结果: 1-3 共查到“地质学 智能识别”相关记录3条 . 查询时间(0.154 秒)
中国科学院南京地质古生物研究所笔石化石智能识别研究取得进展（图）
智能识别 生物地层学 地质
<
2024/1/16
笔石化石的研究对于认识生物宏演化、开展地层对比以及页岩气勘查均具有重要意义。笔石化石的地质时代延限短，对于判断地层的地质时代具有不可替代的作用。另外，笔石所赋存的页岩，也是清洁能源页岩气的重要产出层位。目前，古生物学者们已经通过详细的笔石化石和生物地层学、油气勘查等领域的综合研究，将不同的笔石物种与页岩气的赋存层位之间建立了关联，并将这种关联关系应用到了我国页岩气的勘探开发之中。
岩体结构面几何参数是评价岩体稳定性与渗流特征的重要研究基础。采用三维激光扫描技术，获取岩体露头点云数据，利用改进的区域生长法与解析几何理论，实现了岩体结构面智能识别与信息提取。研究结论如下：(1) 通过对区域生长法进行改进，引入节点法向量判别指标，设置平整性检测阈值 与区域生长阈值 ，可以有效地进行岩体结构面的智能识别。基于提出的信息提取算法，获取了识别结构面的产状、间距与尺寸信息；(2) 选取不...
岩体力学参数与变形特征的智能识别研究
变形特征 岩体力学参数
<
2009/4/15
“参数给不准”目前已成为岩石力学研究的“瓶颈”问题。本文应用智能科学研究方法, 将神经网络、遗传算法等应用于岩石工程问题, 对位移反演分析和岩体变形的演化特征识别进行了研究, 主要内容如下:(1) 提出了岩体力学参数反演分析的进化神经网络方法, 它将遗传算法和神经网络有机地结合起来, 既利用了遗传算法的全局寻优特性, 又利用了神经网络的非线性映射能力, 为岩体工程中多参数同时反演分析提供了一种新...