基于构造控制的地应力人工神经网络反演研究
汪吉林1
李耀民2
姜波1
1.中国矿业大学资源与地球科学学院,煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室,江苏徐州,2211162.兖州矿业(集团)有限责任公司,山东邹城,273500
摘要：在赵楼井田地质构造和地应力场研究的基础上,提出以构造指标优化人工神经网络(ANN)模型的建模方案.实测了井田地应力的大小和方位,结合有限元数值模拟分析了地应力场的分布特征.通过构建具有构造意义的输入指标:岩组相对强度(J),断层相对距离(D),建立了5×7×3结构的3层BP神经网络模型对地应力进行反演,并与不舍构造指标的ANN模型进行对比.结果表明:输入层包含构造指标的ANN模型具有高效性、鲁棒性,反演结果的平均误差仅为4.8%A～6.6% ,精度较之于不含构造指标的ANN模型提高了1个数量级.在应用ANN反演地应力中,应当重视地质构造对地应力的控制作用,构建具有构造意义的输入指标是提高反演地应力效果的关键.
关键词：地质构造地应力人工神经网络输入指标反演
分类号：P554(地质力学)
资助基金：国家自然科学基金(40672101)国家重点基础研究发展计划（973计划）(973;2009CB219605)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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