基于BP神经网络预测岩石导热系数

被引：7
|
作者：
雷廷 [1 ]
贾军元 [1 ]
田福金 [1 ]
马青山 [1 ]
康建国 [2 ]
于子望 [2 ]
机构：
[1] 中国地质调查局南京地质调查中心
[2] 吉林大学建设工程学院
来源：
世界地质 | 2021年 / 40卷 / 01期
关键词：
导热系数; 神经网络; 预测模型;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算]; P314 [地热学]; TU83 [空气调节、采暖、通风及其设备];
学科分类号：
081404 ;
摘要：
采用光学扫描仪测试了南昌地区出露的主要岩石样品的导热系数,并分析导热系数与孔隙率、含水率、密度、温度及压力之间的关系。在此基础上,提出基于BP神经网络的岩石热导率预测模型。结果表明,BP神经网络模型具有较高的预测精度,相关系数可达0.993 82,满足工程精度要求。
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页数：9
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