Làm thế nào để sử dụng học sâu để phát hiện dị thường kiểm tra ba trục?

Các xét nghiệm ba trục là rất quan trọng để đánh giá cường độ đất, biến dạng và ổn định trong kỹ thuật địa kỹ thuật. Tuy nhiên, sự bất thường trong dữ liệu thử nghiệm, được sử dụng bởi các lỗi cảm biến, sự không nhất quán mẫu hoặc nhiễu bên ngoài có thể dẫn đến kết quả không chính xác. Học sâu (DL) cung cấp một cách tiếp cận mạnh mẽ để phát hiện và sửa chữa các dị thường này, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu cao. Bài viết này tìm hiểu làm thế nào DL có thể được áp dụng để phát hiện dị thường ¹ trong dữ liệu thử nghiệm ba trục.

Hiểu được sự bất thường trong dữ liệu kiểm tra ba trục

Sự bất thường trong dữ liệu thử nghiệm ba trục đề cập đến những sai lệch bất ngờ ² so với hành vi căng thẳng căng thẳng bình thường, có thể là kết quả của:

• Sự cố cảm biến ³ : LVDT bị lỗi, đầu dò áp suất hoặc tế bào tải gây ra các bài đọc không nhất quán.
• Mẫu đất bất thường ⁴ : Chuẩn bị mẫu kém dẫn đến phân bố căng thẳng không đồng nhất.
• Rối loạn bên ngoài : rung động, dao động nhiệt độ hoặc lỗi của con người trong quá trình thử nghiệm.

Các loại dị thường trong thử nghiệm ba trục

Các mô hình học tập sâu có thể giúp tự động phát hiện các dị thường này, gắn cờ dữ liệu sai lầm để xem xét.

Kỹ thuật học sâu để phát hiện các mô hình bất thường

Các thuật toán học tập sâu vượt trội trong nhận dạng mẫu và phát hiện dị thường bằng cách học từ các bộ dữ liệu lớn. Các kỹ thuật hiệu quả nhất bao gồm:

1. Tự động hóa để phát hiện bất thường

• Đào tạo trên dữ liệu kiểm tra ba trục bình thường để tìm hiểu các mẫu căng thẳng dự kiến.
• Độ lệch của cờ khi dữ liệu thử nghiệm khác nhau đáng kể so với các mẫu được đào tạo.
• Hoạt động tốt để theo dõi thời gian thực trong môi trường phòng thí nghiệm và hiện trường.

2. Mạng lưới thần kinh tích chập (CNNS) để phân tích đường cong căng thẳng căng thẳng

• Xác định sự bất thường trong các đường cong căng thẳng căng thẳng bằng cách sử dụng nhận dạng mẫu dựa trên hình ảnh .
• Phát hiện phi tuyến và giảm căng thẳng đột ngột cho thấy lỗi.
• Có thể được sử dụng để kiểm soát chất lượng trong các hệ thống thử nghiệm ba trục tự động .

3. Mạng lưới thần kinh tái phát (RNNS) để phân tích chuỗi thời gian

• Các quá trình dữ liệu thử nghiệm ba trục thời gian thực để phát hiện sự dao động trong căng thẳng, căng thẳng và áp lực lỗ rỗng.
• Xác định các xu hướng đi chệch khỏi hành vi thất bại dự kiến .
• Hữu ích cho việc dự đoán thất bại kiểm tra trước khi chúng xảy ra .

So sánh các mô hình học tập sâu để phát hiện bất thường

Việc tích hợp các mô hình này vào quy trình công việc thử nghiệm ba trục giúp tăng cường đáng kể phát hiện lỗi và độ tin cậy của dữ liệu .

Đào tạo mạng lưới thần kinh để phát hiện bất thường đáng tin cậy

Để đảm bảo phát hiện bất thường chính xác, các mô hình học tập sâu phải được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu kiểm tra ba trục chất lượng cao . Các bước chính trong đào tạo một mô hình bao gồm:

1. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu

• Thu thập các bộ dữ liệu lớn về kết quả kiểm tra ba trục bình thường và bị lỗi.
• Bình thường hóa dữ liệu để giải thích cho các biến thể trong điều kiện thử nghiệm.
• Hủy bỏ tiếng ồn từ dữ liệu thô trước khi cho ăn vào mạng lưới thần kinh.

2. Đào tạo và tối ưu hóa mô hình

• Đào tạo các mô hình học tập sâu trên các bộ dữ liệu được dán nhãn , đánh dấu sự bất thường được biết đến.
• Sử dụng các kỹ thuật xác thực chéo để cải thiện độ bền của mô hình.
• Tối ưu hóa siêu phế để cân bằng độ chính xác và hiệu quả tính toán .

3. Kiểm tra và xác nhận mô hình

• Áp dụng mô hình được đào tạo vào dữ liệu thử nghiệm mới và so sánh các dị thường được phát hiện với các trường hợp được xác định bởi chuyên gia.
• Sử dụng ma trận nhầm lẫn và điểm số chính xác để đánh giá hiệu suất.

Ví dụ: Đào tạo một bộ điều chỉnh tự động để phát hiện bất thường

Bằng cách làm theo các bước này, các kỹ sư có thể tự động phát hiện bất thường , giảm lỗi của con người trong phân tích dữ liệu kiểm tra ba trục.

Tăng cường tính toàn vẹn dữ liệu kiểm tra ba trục với AI

Học sâu đang chuyển đổi xác thực dữ liệu kiểm tra ba trục ⁵ bằng cách cải thiện độ chính xác, hiệu quả và độ tin cậy của việc thu thập dữ liệu địa kỹ thuật. Lợi ích chính bao gồm:

• Phát hiện bất thường thời gian thực ⁶ : Các hệ thống điều khiển AI có thể gắn cờ các lỗi ngay lập tức , ngăn chặn kết quả kiểm tra thiếu sót.
• Sửa dữ liệu tự động : Các thuật toán học máy có thể đề xuất hiệu chỉnh hoặc xóa dữ liệu sai.
• Bảo trì dự đoán cho thiết bị : AI có thể phát hiện suy thoái cảm biến ⁷ trước khi xảy ra lỗi.
• Tăng cường khả năng tái tạo : Kiểm soát chất lượng dựa trên AI đảm bảo kết quả thử nghiệm nhất quán giữa các phòng thí nghiệm khác nhau.

Triển vọng trong tương lai: Hệ thống kiểm tra ba trục tích hợp AI

Khi công nghệ AI tiến bộ, kiểm tra ba trục tự động với học tập sâu sẽ trở thành hiện thực, dẫn đến chính xác, hiệu quả và không có lỗi .

Phần kết luận

Deep Learning cung cấp các giải pháp mạnh mẽ để phát hiện sự bất thường trong dữ liệu thử nghiệm ba trục, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao trong phân tích địa kỹ thuật. Bằng cách tích hợp Autoencoder, CNN và RNNS , các kỹ sư có thể tự động phát hiện bất thường, giảm lỗi và cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu. Khi AI tiếp tục phát triển, giám sát thời gian thực, phân tích dự đoán và kiểm soát chất lượng tự động sẽ biến đổi cách tiến hành thử nghiệm ba trục, làm cho chúng hiệu quả hơn và không có lỗi hơn.