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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明涉及围岩分级技术领域，具体涉及一种基于地震体波和机器学习的围岩分级方法及分级系统，包括以下步骤：在待探测位置进行浅层地震体波资料收集；建立时深转换关系；获得共偏移距剖面，提取目的层同相轴在不同偏移距剖面对应的谱分解信息，并转化为谱分解属性剖面；使用PCA机器学习方法，分别处理高、中、低频段的谱分解属性剖面，获得地震属性主成分剖面；使用K‑means聚类方法进行围岩等级定量预测。本方案建立了围岩等级与弹性波探测结果的联系，简化了现场数据采集难度，摆脱了对现场操作人员工作经验的依赖，实现了高分辨率、空间连续、准确的围岩等级定量预测，有助于降低施工成本，减小工作周期，保障公路隧道施工安全。
主权项：1.一种基于地震体波和机器学习的围岩分级方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在待探测位置进行浅层地震体波资料收集；S2、建立时深转换关系；S3、获得共偏移距剖面，提取目的层同相轴在不同偏移距剖面对应的谱分解信息，并转化为谱分解属性剖面；S4、使用PCA机器学习方法，分别处理高、中、低频段的谱分解属性剖面，获得地震属性主成分剖面；S5、使用K-means聚类方法进行围岩等级定量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于地震体波和机器学习的围岩分级方法及分级系统
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