花岗岩破坏识别模型

精度高达98%

利用SEM图像和深度学习定量识别花岗岩细观破坏机制，可直接给出破坏面上拉伸与剪切裂缝的分布。

李地元 · Liu, Zida · Zhu, Quanqi · 张陈茜 · 肖鹏 · Ma, Jinyin

Rock Mechanics and Rock Engineering 2023

参数信息

断裂面识别精度

96–98 %

剪切锥中剪切裂缝占比

66.1–95.8 %

剥落碎片中拉伸裂缝占比

75–94.9 %

技术优势

判别能力有保证

模型在测试集上对拉伸和剪切断裂面的识别精度达到96–98%，可替代人工目视判断。

裂缝分布自动量化

模型能对破坏面上的每张SEM图像分类，从而得到拉伸与剪切裂缝的空间分布，无需逐张人工标注。

假设验证有数据

对单轴压缩碎片应用后，剪切锥中剪切裂缝占比66.1–95.8%，剥落碎片中拉伸裂缝占比75–94.9%，为破坏机制假设提供定量依据。

应用场景

• 岩石力学与工程：用高精度识别结果验证岩石破坏机制假设。
• 地质工程：为地质工程中的岩体破坏分析提供定量裂缝分布数据。
• 材料失效分析：自动区分拉伸与剪切断裂，辅助材料失效模式判定。
• 图像识别：将深度学习图像分类用于SEM断裂面识别。