Prediction of uniaxial compressive strength and modulus of elasticity of sandstones using artificial neural network and multiple regression analysis
Author(s):
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Accurate determination of geo-mechanical properties of rocks such as uniaxial compressive strength (UCS) and modulus of elasticity (E) using standard laboratory tests is a difficult, expensive and time consuming task. This is particularly true for anisotropic, thinly bedded, highly fractured, porous and weak rocks. In order to overcome these difficulties, the development of predictive models for the estimation of these properties seems to be essential in rock engineering projects. The main purpose of this study is prediction of UCS and E of sandstones using artificial neural network (ANN) and multiple regression analysis (MLR). For this, a database of laboratory tests (including 130 sandstone samples) was prepared, which includes porosity, P-wave velocity, dry density, slake durability index, and water absorption as input parameters and UCS and E as output parameter. The performance of the MLR and ANN models are evaluated by comparing statistic parameters, including correlation coefficient (r), root mean square error (RMSE), and variance account for (VAF). Comparison of the multiple linear regressions and ANNs results indicated that respective ANN models were more acceptable for predicting UCS and E than the other.
Language:
Persian
Published:
Journal of New Findings in Applied Geology, Volume:13 Issue: 26, 2019
Pages:
45 to 54
magiran.com/p2013289  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!