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J-GLOBAL ID：202202215404533698   整理番号：22A1159290

人工ニューラルネットワークと多変量線形回帰法を用いた指標特性に基づく砂岩の動的特性の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of dynamic properties of sandstones based on index properties using artificial neural network and multivariate linear regression methods

著者 (5件)： Alizadeh Sayed Mehdi (Petroleum Engineering Department, Australian College of Kuwait, West Mishref, Kuwait) ,  Iraji Amin (Engineering Faculty of Khoy, Urmia University of Technology, Urmia, Iran) ,  Tabasi Somayeh (Faculty of Industry and Mining (Khash), University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran) ,  Ahmed Alim Al Ayub (School of Accounting, Jiujiang University, Jiujiang, Jiangxi, China) ,  Motahari Mohammad Reza (Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran)
資料名： Acta Geophysica  (Acta Geophysica)
巻： 70  号： 1  ページ： 225-242  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3987A  ISSN： 1895-7455  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： 岩石の動的特性は,地盤構造の設計と深部掘削のモデリングのために非常に重要である。本研究では,圧縮とせん断波の速度(V_pとV_s)と砂岩の動的弾性係数(E_d)を,人工ニューラルネットワーク(ANN)と多変量線形回帰分析(MVLRA)法を用いた指数試験に基づいて推定した。この目的のために,岩石学的,物理的,機械的,動的試験を,54の試験片で実施した。岩石学的結果は,サンプルが長石質石ar石として分類されたことを示した。結果は,Vp/Vs比が1.78に等しいことを示した。また,機械的特性に及ぼす鉱物学の影響は,動的特性よりも多く,そして,動的特性に及ぼす石英の影響は,他の鉱物より大きかった。提示された関係は,R二乗(R2),二乗平均平方根誤差(RMSE),平均絶対相対予測誤差(MARPE),(VAF)の分散説明,および性能指数(PI)を用いて評価した。E_d,V_pおよびV_sを推定するANNの結果は,高精度の入力に基づいてこれらのパラメータを推定することが可能であることを示した。ANNの精度はMVLRAより高かった。ANNによるV_s,V_pおよびE_dの推定は,それぞれ0.97,0.86および0.92の相関係数および0.10,0.31および3.98のRMSEを示した。また,ANNは,これらの変数の予測において保守的であり,一方,MVLRAは,研究した砂岩のV_sとE_dの推定においてのみ保守的であった。Copyright The Author(s) under exclusive licence to Institute of Geophysics, Polish Academy of Sciences & Polish Academy of Sciences 2022. corrected publication 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械的性質 ,  鉱物 ,  岩石学 ,  石英 ,  保全 ,  *ニューラルネットワーク ,  岩石 ,  *砂岩 ,  試料 ,  相関係数 ,  長石 ,  鉱物学 ,  動弾性係数 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 剪断波 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 動的弾性特性 ,  物理的性質 ,  機械的性質 ,  岩石学 ,  人工ニューラルネットワーク ,  多変量線形回帰

分類 (3件)： 統計的品質管理  (KB04030W) ,  岩盤力学一般  (HE01000A) ,  岩盤の力学的性質  (HE02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  多変量線形回帰 ,  指標 ,  砂岩 ,  動的特性 ,  推定