[发明专利]一种基于纳米压痕和数值模拟反演岩石矿物参数的方法

摘要

本发明涉及岩石矿物力学参数测定和表征的技术领域，旨在提供一种基于纳米压痕和数值模拟反演岩石矿物参数的方法。包括：在岩石表面选择不同矿物进行纳米压痕测试，获得不同矿物的荷载‑位移曲线、弹性模量和硬度；基于数值模拟方法建立数值模型和构建数值试验方案，获得数值模拟数据用于建人工神经网络模型，经训练和验证后，获得定量映射关系；通过优化搜索算法获得的最优解即为岩石矿物的力学参数。本发明借助数值模拟，将矿物的细观力学参数与纳米压痕试验数据联系起来，解决了岩石矿物参数表征的技术难题；能提高人工神经网络模型的准确性和鲁棒性，快速、准确实现参数表征；成本低、操作简单，具有很高的应用推广价值。

主权项

1.一种基于纳米压痕和数值模拟反演岩石矿物参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在岩石表面选择不同矿物进行纳米压痕测试，获得不同矿物的荷载‑位移曲线、弹性模量和硬度；(2)基于数值模拟方法建立纳米压痕试验的数值模型；考虑岩石矿物的弹性模量和硬度，通过Mohr‑Coulomb模型或Drucker‑Prager模型来描述岩石矿物的强度特性；(3)采用均匀设计法构建岩石矿物力学参数多因素多水平的数值试验方案，通过修改数值模型的输入参数，获得至少40组能够反映岩石矿物力学参数与荷载‑位移曲线关系的数值模拟数据；(4)利用步骤(3)中的数值模拟数据构建人工神经网络模型，随机选取数值模拟数据的70％为训练样本进行人工神经网络模型的训练，剩余30％的数据作为验证样本；经训练和验证后，获得反映岩石矿物力学参数与荷载‑位移曲线之间的定量映射关系；(5)基于神经网络模型，以数值计算得到的荷载‑位移数据与纳米压痕试验测试得到的荷载‑位移数据之间差异最小为寻优目标，通过优化搜索算法获得的最优解即为岩石矿物的力学参数。