【摘 要】
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近些年来我国的基础建设越来越蓬勃发展,渗透参数是岩土体的重要参数,渗透系数可用于定量评价水资源、预测地下水流动和污染物运移,渗透系数的不准确往往使预测的涌水量与实际情况不一致,从而影响排水系统的设计,危害安全。在基础建设领域,尤其是隧道工程,岩石的渗透性质跟渗透参数的研究至关重要,渗流会严重影响着岩石的力学性质,改变岩体的受力情况,引发岩体变形、软化,从而导致岩体破裂,危及岩体工程的安全和稳定性。
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近些年来我国的基础建设越来越蓬勃发展,渗透参数是岩土体的重要参数,渗透系数可用于定量评价水资源、预测地下水流动和污染物运移,渗透系数的不准确往往使预测的涌水量与实际情况不一致,从而影响排水系统的设计,危害安全。在基础建设领域,尤其是隧道工程,岩石的渗透性质跟渗透参数的研究至关重要,渗流会严重影响着岩石的力学性质,改变岩体的受力情况,引发岩体变形、软化,从而导致岩体破裂,危及岩体工程的安全和稳定性。在矿区开采过程中,如若穿透隔水断层或者骤遇蓄水溶洞、暗河,将导致地下水渗流失稳大量涌入,从而引发矿坑、矿井突水、涌水等矿山灾害,造成人员伤亡的灾难性后果。此外,储层油气藏正日益成为当今能源市场的主要参与者,渗透性决定了储层油气的运移能力,渗透率作为衡量渗透性的参数之一,它表征了含油气储层的运移能力,控制地层中储层流体的方向移动和流速,是评价储层产能的重要参数,尤其是致密岩石的渗透率,一直是研究的难点。因此,研究储层岩石的渗透率对当今油气藏资源的勘探和开发具有重要意义。本论文依托鹤大高速的高丽沟隧道砂岩,采用扫描电镜试验、图像处理技术、图像语义分割,以及深度学习图像特征的方法,对砂岩的孔隙结构特征进行研究,最后基于分形理论和微观渗流理论通过计算得出孔隙的渗透率和渗透系数。论文还通过室内脉冲衰减试验直接测得砂岩渗透率数据,把这两种不同方法得到的渗透率数据进行对比,对比结果较为吻合,从而证明了人工智能方法是可靠的。论文的具体研究内容如下:（1）把砂岩样品的扫描电镜图像做图像降噪、图像锐化等图像增强技术处理,再通过分割、旋转图像来增加图像数量,并把预处理操作后的所有图像作为数据集,把数据集按3:1的比例分为训练集图像和测试集图像;（2）把训练集作为输入层,基于深度学习框架caffe和全卷积神经网络FCN-8s来训练模型,训练好的模型具有高效、精准识别图像孔隙结构特征的特点;（3）模型自动识别砂岩SEM图像的孔隙后,用Image Pro Plus图像处理软件结合Excel导出孔隙的面积和周长数据,再通过分形理论计算得出分形系数n和分形维数D;（4）基于微观渗透理论,把分形系数n和分形维数D代入公式计算得出砂岩的渗透率k和渗透系数K,从而探讨了岩石的微观孔隙结构和宏观渗透参数之间的关系;（5）采用脉冲衰减室内试验直接测得砂岩的渗透率,并和人工智能方法得到的渗透率数据作对比,发现两组数据的吻合程度较高,从而论证了本论文采用的人工智能方法的可靠性。本论文的创新之处在于利用全卷积神经网络FCN-8s对砂岩SEM图像进行像素级的语义分割,克服了传统图像分割方法（例如阈值法）的分割效果差、分割精度低等局限性,从而可以获取更加准确的孔隙结构特征;基于深度学习算法并结合全卷积神经网络来训练模型,该模型在学习图像特征后对新输入图像进行识别,可以高效处理海量图像,且识别准确率优良。
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