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高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法
龙沁圆, 梅钢, 田红, 徐能雄
吉首大学学报（自然科学版）
2020, 41 (6):
45-50.
DOI: 10.13438/j.cnki.jdzk.2020.06.009
通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.
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