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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳清華大學(xué)研究院申請(qǐng)的專利一種基于可控中子源的地層巖土參數(shù)測(cè)試方法、地面采集計(jì)算機(jī)、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119375969B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411945056.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01V5/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于可控中子源的地層巖土參數(shù)測(cè)試方法、地面采集計(jì)算機(jī)、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由張子健;李亞;蔣正波;龐希順;孫路偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于可控中子源的地層巖土參數(shù)測(cè)試方法、地面采集計(jì)算機(jī)、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可控中子源的地層巖土參數(shù)測(cè)試方法、地面采集計(jì)算機(jī)、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取巖土力學(xué)和物性合成數(shù)據(jù)以及巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)和目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；確定預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)和目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型；獲取當(dāng)前巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，并輸入至地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型，輸出地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)結(jié)合可控中子源、靜力觸探測(cè)試以及數(shù)據(jù)處理方法，并引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)地層關(guān)鍵參數(shù)的有效測(cè)量和準(zhǔn)確分析，得到更準(zhǔn)確的地層參數(shù)數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于可控中子源的地層巖土參數(shù)測(cè)試方法、地面采集計(jì)算機(jī)、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于可控中子源的地層巖土參數(shù)測(cè)試方法，其特征在于，所述基于可控中子源的地層巖土參數(shù)測(cè)試方法包括：獲取巖土力學(xué)和物性合成數(shù)據(jù)以及巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述巖土力學(xué)和物性合成數(shù)據(jù)和所述巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)和目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；所述獲取巖土力學(xué)和物性合成數(shù)據(jù)，具體包括：獲取已有靜力觸探力學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù)，并采用預(yù)設(shè)密度公式計(jì)算所述已有靜力觸探力學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的密度數(shù)據(jù)；獲取室內(nèi)實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，并對(duì)所述室內(nèi)實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，得到室內(nèi)實(shí)驗(yàn)測(cè)試物性參數(shù)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述已有靜力觸探力學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù)、所述密度數(shù)據(jù)以及所述室內(nèi)實(shí)驗(yàn)測(cè)試物性參數(shù)數(shù)據(jù)得到所述巖土力學(xué)和物性合成數(shù)據(jù)；獲取所述巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，具體包括：通過(guò)井下靜力觸探探針中的錐尖探測(cè)探頭獲取井下靜力觸探力學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù)，并通過(guò)所述井下靜力觸探探針中的可控中子源測(cè)量裝置獲取可控中子源物性參數(shù)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述井下靜力觸探力學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù)和所述可控中子源物性參數(shù)數(shù)據(jù)得到所述巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；所述對(duì)所述巖土力學(xué)和物性合成數(shù)據(jù)和所述巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)和目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，具體包括：對(duì)所述巖土力學(xué)和物性合成數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理和歸一化處理，得到目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)，其中，所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理包括時(shí)間切片處理、抖動(dòng)處理以及縮放處理；對(duì)所述巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值去除處理、所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理以及所述歸一化處理，得到目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；確定預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)所述目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所述預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型；所述確定預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)所述目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所述預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型，具體包括：確定預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)所述目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所述預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練處理、模型微調(diào)處理以及增量訓(xùn)練處理，得到地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型；所述根據(jù)所述目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所述預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練處理、模型微調(diào)處理以及增量訓(xùn)練處理，得到地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型，具體包括：將所述目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)輸入至所述預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)巖土合成數(shù)據(jù)進(jìn)行地質(zhì)特征提取，得到地質(zhì)類型分類結(jié)果；將所述地質(zhì)類型分類結(jié)果輸入至所述預(yù)設(shè)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)所述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述地質(zhì)類型分類結(jié)果進(jìn)行地質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)處理，則模型訓(xùn)練處理完成，得到初始地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型；將所述目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)輸入至所述初始地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)所述目標(biāo)巖土原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所述初始地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模型微調(diào)處理，得到改進(jìn)地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型；對(duì)所述改進(jìn)地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行增量訓(xùn)練處理，得到地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型；獲取當(dāng)前巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，并將所述當(dāng)前巖土力學(xué)和物性原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)輸入至所述地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)模型，輸出地層巖土參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果。

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