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J-GLOBAL ID：202202213968446576   整理番号：22A0776452

岩石学的および物理的性質に基づく炭酸塩岩石の機械的性質を予測するための種々のソフトコンピューティング法の適用【JST・京大機械翻訳】

Applying different soft computing methods to predict mechanical properties of carbonate rocks based on petrographic and physical properties

著者 (2件)： Fattahi Hadi (Faculty of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran) ,  Shirinzade Mohammad Ali (Faculty of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran)
資料名： Earth Science Informatics  (Earth Science Informatics)
巻： 15  号： 1  ページ： 351-368  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4300A  ISSN： 1865-0473  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 炭酸塩岩(弾性係数(E)および一軸圧縮強度(UCS))の機械的性質は,トンネル掘削,岩石掘削および岩石掘削発破における重要な特性である。試験岩石コアを用いたこれらのパラメータの決定は,不連続存在のため,ほとんど困難であり,それは,よく調製された円筒コア試料を必要とする。さらに,試験手順は高価で時間がかかる。したがって,間接試験はしばしば機械的性質を評価するために利用される。本研究では,物理特性と岩石学的特性から炭酸塩岩の力学的特性を推定するために,メタヒューリスティックアルゴリズム(ハーモニー探索(HS),灰色鉄最適化器(GWO),カッキー探索(CS),イルカエコー位置(DE),および遺伝的アルゴリズム(GA))によって改善されたサポートベクトル回帰(SVR)と呼ばれるデータ処理のための新しい技術を適用した。この技術をオープンアクセス文献で採用した。(事例研究:Kohrangの第三トンネル経路,イラン)。これらの技術において,岩石学的特性(アロケムパーセント,炭酸塩パーセント,ドロマイトパーセントおよび粒径)および物理的性質(飽和単位重量(γ_sat),S波速度(V_s),乾燥単位重量(γ_d),P波速度(V_p))を入力として用い,一方,炭酸塩岩の機械的特性は出力であった。異なる性能概念を用いて予測モデルの性能を比較した。得られた結果は,SVR-HS技術が,物理特性と岩石学的特性に基づく炭酸塩岩の機械的特性の予測に対して,高精度のロバストポテンシャルを有することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  弾性係数 ,  *岩石学 ,  *岩石 ,  *炭酸塩岩 ,  *炭酸塩 ,  岩石掘削 ,  データ処理 ,  事例研究 ,  不連続性 ,  トンネル掘削 ,  ロバスト性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： メタヒューリスティックアルゴリズム ,  サポートベクトル回帰 ,  機械的性質 ,  物理的性質 ,  岩石学的特徴

分類 (1件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 岩石学 ,  物理的性質 ,  炭酸塩岩石 ,  機械的性質 ,  予測 ,  ソフトコンピューティング