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首爾科技大學(xué)研發(fā)自主地質(zhì)評估新工具

2025-02-05 15:54  瀏覽:  

機器學(xué)習(xí)(ML)算法在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用持續(xù)拓展,尤其在地質(zhì)特征識別方面取得新進展。首爾科技大學(xué)(SEOULTECH)的研究人員成功開發(fā)了一種名為粗糙度-CANUPO-Dip-Facet (R-C-D-F) 的自主地質(zhì)評估工具,旨在提高大型建筑項目如隧道和礦山的地質(zhì)評估精度和安全性。該工具由Hyungjoon Seo教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊開發(fā),針對傳統(tǒng)ML模型在區(qū)分巖石節(jié)理帶和節(jié)理嵌入點方面的不足,提出了一套多步驟的過濾技術(shù)。

R-C-D-F方法通過精細的過濾步驟,有效去除了節(jié)理帶,同時保留了關(guān)鍵的節(jié)理嵌入點,從而實現(xiàn)了對巖石刻面傾角和方向的高精度測量。研究團隊的成果于2024年9月11日在線發(fā)布,并在同年12月1日正式發(fā)表在《隧道與地下空間技術(shù)》雜志上。實驗結(jié)果顯示,R-C-D-F方法在各種真實隧道人臉圖像上的準確率高達97%至99.4%,且成功去除了100%的節(jié)理帶,同時保留了81%的節(jié)理嵌入點。

Seo教授表示:“通過自動化過濾和分割巖石特征的過程,R-C-D-F方法減少了人為錯誤和計算效率低下的問題,使其成為現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施項目的理想選擇。”他進一步指出,該方法結(jié)合了ML和深度學(xué)習(xí)技術(shù),確保了地質(zhì)數(shù)據(jù)處理的可靠性和準確性,有望直接提升隧道和地下結(jié)構(gòu)等大型工程項目的安全性。此外,R-C-D-F方法的完全自主性質(zhì)也是其重要優(yōu)勢之一,無需人工干預(yù)即可完成地質(zhì)特征的識別和測量。這不僅降低了人為因素導(dǎo)致的誤差,還提高了數(shù)據(jù)處理效率,為開發(fā)更智能、更快速的地質(zhì)分析工具提供了可能。

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