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J-GLOBAL ID：202202276269830273   整理番号：22A0806829

軟弱堆積岩の一軸圧縮強度と弾性係数を推定するためのソフトコンピューティング法の適用【JST・京大機械翻訳】

Application of soft computing methods to estimate uniaxial compressive strength and elastic modulus of soft sedimentary rocks

著者 (12件)： Shahani Niaz Muhammad (School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Shahani Niaz Muhammad (The State Key Laboratory for Geo Mechanics and Deep Underground Engineering, China University of Mining & Technology, Xuzhou, China) ,  Zheng Xigui (School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Zheng Xigui (The State Key Laboratory for Geo Mechanics and Deep Underground Engineering, China University of Mining & Technology, Xuzhou, China) ,  Zheng Xigui (School of Mines and Civil Engineering, Liupanshui Normal University, Liupanshui, Guizhou, China) ,  Zheng Xigui (Guizhou Guineng Investment Co. Ltd., Liupanshui, China) ,  Liu Cancan (School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Liu Cancan (The State Key Laboratory for Geo Mechanics and Deep Underground Engineering, China University of Mining & Technology, Xuzhou, China) ,  Li Peng (School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Li Peng (The State Key Laboratory for Geo Mechanics and Deep Underground Engineering, China University of Mining & Technology, Xuzhou, China) ,  Hassan Fawad Ul (School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Hassan Fawad Ul (Department of Mining Engineering, Balochistan University of Information Technology, Quetta, Pakistan)
資料名： Arabian Journal of Geosciences  (Arabian Journal of Geosciences)
巻： 15  号： 5  ページ： 384  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4050A  ISSN： 1866-7511  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： 一軸圧縮強度(UCS)と弾性係数(E)は,岩石工学と岩石構造設計の基本的なパラメータである。UCSとEの実験室ベースの直接測定は,推奨国際学会(ISRM)と米国学会(ASTM)規格に従って,試料破壊を含む複雑で,時間がかかり,高価なプロセスである。同様に,弱,内部損傷,薄,高葉状岩石の場合の必要なコア試料の調製は非常に困難である。したがって,岩石指数試験を採用することによるUCSとEの間接的評価は,日を必要とする。本研究では,最初に,MPaにおけるUCS,GPaにおけるE,g/cm3における湿潤密度(ρ_wet),g/cm3における乾燥密度(ρ_d),およびMPaにおけるブラジルの引張強度(BTS)を測定した。次に,適応ニューロファジー干渉システム(ANFIS),人工ニューラルネットワーク(ANN),および多重線形回帰(MLR)モデルを用いて,ブロック-IX Thar炭鉱から採取した軟堆積岩のUCSとEを予測した。推定したUCSとEの結果を実際の値と比較した。UCSとEのANFISモデルの性能は,最も強い決定係数(R2),最小自乗平均誤差(RMSE),および最高分散度(VAF)がそれぞれ0.93と0.85,0.16939と0.24702,および0.96と0.91,0.06938と0.03294,および0.95と0.91,0.06938と0.03294,および0.99と0.97のデータの訓練と試験段階で,それぞれ,最も強力な予測を示した。。”その結論]は,データの訓練と試験段階で,それぞれ,0.93と0.85,0.16939と0.24702,および0.96と0.91,0.06938と0.03294,および0.97と0.97であった。最後に,予測指数(PI_mod)性能試験を通して,提案モデルの精度をさらに改善し,また,ANFISモデルの予測精度が使用したすべてのモデルの中で最良であることを示した。Copyright Saudi Society for Geosciences 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  *弾性係数 ,  規格 ,  炭鉱 ,  岩石 ,  *堆積岩 ,  モデル ,  分散度 ,  引張強さ ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *ソフトコンピューティング ,  *一軸圧縮強さ ,  決定係数 ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 適応ニューロファジィ干渉システム ,  人工ニューラルネットワーク ,  弾性率 ,  多重線形回帰 ,  予測指標 ,  軟弱堆積岩 ,  一軸圧縮強度

分類 (2件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H) ,  岩盤力学一般  (HE01000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 堆積岩 ,  一軸圧縮強度 ,  弾性係数 ,  推定 ,  ソフトコンピューティング