[发明专利]一种基于样本学习的多孔介质建模方法

摘要

本发明涉及一种基于样本学习的多孔介质建模方法。本方法的操作步骤如下：(1)设计单元模型：将旋转椭球体作为孔隙形状，单元模型结构表达为6-邻接的正六面体结构；(2)选择单元模型特征：选取模型中的7个长轴的单位方向向量作为结构表达特征量；(3)采集样本，建立样本库：结合手工评估结果采集样本建立样本库；(4)学习设计规则：针对步骤(3)中的样本库，利用随机决策树森林学习结构性能和结构的关联模型，作为结构评估工具；(5)填充空间网格，生成孔隙模型：利用步骤(4)中的评估工具选择结构参数，在三维空间网格中填充椭球生成孔隙模型；(6)生成多孔介质模型：构造实体模型并与步骤(5)中的孔隙模型作布尔差运算获得需要的多孔介质模型。通过建立人工骨支架模型的实验证明：采用本方法实现了对多孔结构孔隙连通性的控制，建立的模型能够满足特定目标，并且内部孔隙具有良好的连通性，有利于模型的实际应用。

主权项

一种基于样本学习的多孔介质建模方法，其特征在于操作步骤如下：a)设计单元模型：将旋转椭球体作为孔隙形状，单元模型结构表达为6‑邻接的正六面体结构；b)选择单元模型特征：选取模型中的7个长轴的单位方向向量作为结构表达特征量；c)采集样本，建立样本库：结合手工评估结果采集样本建立样本库；d)学习设计规则：针对步骤c)中的样本库，利用随机决策树森林学习结构性能和结构的关联模型，作为结构评估工具；e)填充空间网格，生成孔隙模型：利用步骤d)中的评估工具选择结构参数，在三维空间网格中填充椭球生成孔隙模型；f)生成多孔介质模型：构造实体模型并与步骤e)中的孔隙模型作布尔差运算获得需要的多孔介质模型。