【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及随机裂隙参数设置方法，尤其涉及一种dfn模型中随机裂隙参数设置方法。
技术介绍
1、在地质工程和水文地质领域，离散裂缝网络模型是一种重要的工具，用于模拟和分析岩石裂隙系统及其对地下流体流动、应力传递和岩石破裂过程的影响。传统的dfn模型通常依赖于固定的裂隙参数，如裂隙长度、宽度、方向和密度等，这些参数往往基于经验估计或有限的现场测量数据。然而，这种方法可能无法充分反映裂隙参数的空间变异性和不确定性，从而影响模型的预测精度和可靠性。
2、经检索，中国专利申请号为202110498351.x的专利，公开了一种基于强度空间变异性的随机裂隙网络生成方法，能够充分考虑材料强度空间变异性，反映真实裂隙形态，并具有较高的计算效率，该方法包括：步骤1.确定模拟区域的长和宽；步骤2.确定裂隙宽度，利用正三角形网格划分整个模拟区域；步骤3.在模拟区域上生成材料抗拉强度的随机场以定量表征抗拉强度存在的空间变异性；步骤4.根据实际场地的情况，确定作用于整个模拟区域的拉应力；步骤5.根据模拟对象的实际情况，确定最大迭代步数，以及裂隙条数；步骤6.在模拟区域产生初始断裂点；步骤7.在初始断裂点的基础上进行迭代计算，确定裂隙发展方向及概率，实现材料强度对裂隙发展方向的影响；步骤8.生成结合随机场的裂隙模型。上述专利中的随机裂隙网络生成方法存在以下不足：虽能够满足一定的应用需求，但是对裂隙动态发育过程的模拟和预测的能力不足，还有待改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种dfn模型中随机裂隙参数设置方法，包括如下步骤：
4、s1：数据收集：收集目标区域的地质数据；
5、s2：参数定义：根据收集的数据，定义裂隙参数的范围和分布特征；
6、s3：概率模型建立：基于统计学原理，建立各裂隙参数的概率分布模型；
7、s4：随机参数生成：使用蒙特卡罗模拟或其他随机抽样方法，根据概率分布模型生成一组随机裂隙参数；
8、s5：参数校验与调整：将生成的随机参数与实际裂隙数据进行对比校验，必要时调整概率模型或生成算法，以确保参数的真实性和合理性；
9、s6：参数应用：将验证后的随机裂隙参数应用到dfn模型中，进行岩石破裂过程的模拟。
10、优选的：所述随机裂隙参数设置方法中，裂隙长度l的概率密度函数f(l)的概率密度函数为：
11、
12、其中，μ是自然对数的均值，σ是对数的标准差；
13、其裂隙方向θ的概率密度函数为：
14、
15、其中，κ是集中参数，μ是平均方向，i0是修正贝塞尔函数的第一类零阶。
16、优选的：所述s1中，数据收集包括：
17、s11：收集目标区域的地质数据，包括岩石类型、历史裂隙记录、地应力分布；
18、s12：进行现场勘探，获取深层地质信息；
19、s13：分析收集的数据，筛选出与裂隙特性相关的关键参数；
20、所述s2中，参数定义包括：
21、s21：根据收集的数据，定义裂隙参数的范围和分布特征；
22、s22：对历史裂隙记录进行统计分析，确定各参数的典型值和变异系数；
23、s23：设定参数的物理界限和逻辑关系，确保参数设置的科学性和合理性。
24、优选的：所述s3中，概率模型建立包括：
25、s31：基于统计学原理，建立各裂隙参数的概率分布模型；
26、s32：对不同参数进行相关性分析，确定参数间的相互影响和依赖关系；
27、s33：利用概率图和拟合优度检验，验证所选分布模型的适用性；
28、所述s4中，随机参数生成包括：
29、s41：使用蒙特卡罗模拟或其他随机抽样方法，根据概率分布模型生成一组随机裂隙参数；
30、s42：通过敏感性分析，评估不同参数对dfn模型输出的影响；
31、s43：采用多场景模拟，生成不同概率分布下的裂隙参数组合。
32、优选的：所述s5中，参数校验与调整包括：
33、s51：将生成的随机参数与实际裂隙数据进行对比校验，评估参数的合理性；
34、s52：必要时调整概率模型或生成算法，以确保参数的真实性和合理性；
35、s53：通过与现场试验结果的对比，进一步验证参数设置的有效性；
36、所述s6中，参数应用包括：
37、s61：将验证后的随机裂隙参数应用到dfn模型中，进行岩石破裂过程的模拟；
38、s62：分析模拟结果与实际观测数据的一致性，评估模型的预测能力；
39、s63：根据模拟结果，优化裂隙参数设置，提高模型的准确性和适用性。
40、优选的：还包括：智能算法优化：
41、应用机器学习算法对裂隙参数的分布模型进行训练和优化；
42、利用遗传算法对裂隙参数进行自动调优，寻找最优的参数组合；
43、通过深度学习算法，自动识别和学习裂隙参数与地质条件之间的复杂关系。
44、优选的：所述智能算法优化中，应用支持向量机算法对裂隙参数的分布模型进行训练和优化的具体方式为：
45、s71：利用已有的裂隙数据集进行特征提取；
46、s72：将提取的特征输入到机器学习模型中进行训练；
47、s73：使用交叉验证和性能评估指标来优化模型参数；
48、其目标函数表示为：
49、
50、s.t.y(i)(ωtx(i)+b)≥1-ξi,ξi≥0,i＝1,…,n
51、其中，ω和b是超平面的参数，ξi是松弛变量，c是惩罚参数。
52、优选的：所述智能算法优化中，利用遗传算法对裂隙参数进行自动调优，寻找最优的参数组合的具体方式为：
53、s81：初始化一组随机的裂隙参数；
54、s82：定义适应度函数，该函数衡量参数组合对于训练数据的拟合程度；
55、s83：通过选择、交叉和变异操作迭代更新参数组合；
56、s84：重复上述过程直至满足终止条件；
57、个体x的适应度函数表示为：
58、
59、其中，yi是观测值，y'i是模型预测值。
60、优选的：还包括：智能决策支持：
61、利用智能优化算法为裂隙参数的选择提供决策支持；
62、结合地质力学模型和智能算法，对裂隙发育的动态过程进行模拟和预测；
63、通过可视化工具和用户界面，为工程师提供直观的参数调整和结果展示。
64、优选的：所述智能决策支持中，结合地质力学模型和智能算法本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述随机裂隙参数设置方法中，裂隙长度L的概率密度函数f(L)的概率密度函数为：
3.根据权利要求1所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述S1中，数据收集包括：
4.根据权利要求1所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述S3中，概率模型建立包括：
5.根据权利要求1所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述S5中，参数校验与调整包括：
6.根据权利要求1所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，还包括：智能算法优化：
7.根据权利要求6所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述智能算法优化中，应用支持向量机算法对裂隙参数的分布模型进行训练和优化的具体方式为：
8.根据权利要求6所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述智能算法优化中，利用遗传算法对裂
9.根据权利要求1所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，还包括：智能决策支持：
10.根据权利要求9所述的一种DFN模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述智能决策支持中，结合地质力学模型和智能算法对裂隙发育的动态过程进行模拟和预测的基本步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.一种dfn模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种dfn模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述随机裂隙参数设置方法中，裂隙长度l的概率密度函数f(l)的概率密度函数为：
3.根据权利要求1所述的一种dfn模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述s1中，数据收集包括：
4.根据权利要求1所述的一种dfn模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述s3中，概率模型建立包括：
5.根据权利要求1所述的一种dfn模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于，所述s5中，参数校验与调整包括：
6.根据权利要求1所述的一种dfn模型中随机裂隙参数设置方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈光木，孙庆富，张爱术，郑春柏，刘武生，张熊，黄春福，梁继官，江欢，张弦，
申请(专利权)人：广东省大宝山矿业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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