技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于SEM图像的胶结充填体力学响应特性预测方法，包括步骤：一、制成SEM扫描电镜样品；二、扫描形成SEM电镜扫描图像并存储到计算机中；三、对SEM电镜扫描图像进行高斯滤波处理；四、得到多个胶结充填体聚类图像；五、确定胶结充填体微观孔隙图，得到胶结充填体微观孔隙二值图；六、将高斯滤波处理后的SEM电镜扫描图像与胶结充填体微观孔隙二值图合并，得到测试样本图像；七、对测试样本图像进行正规化处理；八、将正规化测试样本图像输入预先构建的Tensorflow深度学习力学响应预测网络中，得到单轴力学响应预测结果。本发明预测效率高，耗费人力物力少，对研究胶结充填体强度和稳定性具有重要意义。
技术研发人员：秦学斌;刘浪;王湃;陈柳;张波;王美;张小艳;孙伟博;王燕;邱华富;辛杰;方治余;朱超
受保护的技术使用者：西安科技大学
技术研发日：2018.01.31
技术公布日：2018.07.06