深地科学与深地工程技术探索与思考

21世纪的深地科学进入了新的发展阶段，深地科学规律尚未探明，深部工程活动普遍存在着一定程度的盲目性、低效性和不确定性，地球深部内源动力、结构演变规律、致灾机理等仍待进一步认知。因此首先从地球科学的视角定义了深地科学：以地球浅层以深的深层和超深层为研究对象，旨在探索地球不同层圈和不同赋存深度(深层和超深层)科学奥秘；理清了深地科学与地球科学的区别与联系：即深地科学是在已知地球科学知识体系上的延伸，是拓展科学视野、深化地球认知的国家战略科技方向，包含于地球科学；定义了深部与深地工程科学的本质：即针对现有浅部工程的科学规律与技术无法适用于深部工程的难点，探索深部工程相关科学规律，突破深部工程关键基础科学问题，匹配人类在深部工程活动中的地灾防控需求，进而指导深部资源安全高效绿色开发、深部工程空间有效利用。提出深地工程技术定义，即指人类为利用地球、开发地球所需要的工程实施技术与装备，为探索深地科学规律、开发深地工程必需的理论与技术手段。最后，进一步明确了深地科学的研究内容与规划，以及深地工程技术内涵与攻关方向(即深地工程岩土力学与灾变机理、超深井智能建造与能源资源高效开采、深地隧道与巨型洞室群智...     

基于机器学习的含充填裂隙岩样断裂行为预测方法

含不连续面的岩样断裂行为难以量化表征和有效精准预测。采用机器学习方法建立预测含胶结充填裂隙岩样I型断裂韧度和裂纹扩展模式的数据驱动模型。首先，通过含充填裂隙半圆盘直切口试件的三点弯试验和离散元数值模拟结果，对比验证批量模拟的可行性，再进行批量随机数值模拟，构建数据集并过滤异常算例。对数据集进行归一化、随机打乱、随机欠采样等预处理，建立4个经典机器学习模型，采用网格搜索与五折交叉验证算法搜索最优超参数，并采用多个建立在总体上的评估指标和反映误差分布的数据图对模型性能进行综合评估，得出多层感知机模型为预测精度最高的机器学习模型；对模型进行敏感性分析，并应用于试验数据的预测，结果表明多层感知机模型的稳定性和预测效果较好。此外，该研究还开发了用户界面程序用于含充填裂隙岩样断裂行为的批量预测，避免传统试验和数值模拟高昂的时间成本，为解决传统岩石力学问题提供新的方法和思路。