岩芯节理构造的定量评估方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及地质分析领域，尤其涉及一种岩芯节理构造的定量评估方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.岩芯是使用特殊钻机从地质体内部取出的圆柱形物质试块，通过岩芯可直观的确定地质岩性、地质构造、岩体风化程度、岩层裂隙方向、裂隙发育程度、断层破碎带及软弱夹层等信息，并可以通过化验或测定等手段确定地质元素类型、品位和密度等信息，因此，岩芯调查是采矿前的地质勘查和地质条件评估的重要组成部分。尤其是拟采用自然崩落法采矿的矿山，通过统计计算岩芯的回次长度、回次张开节理密度、回次闭合节理密度、回次破碎带数目和回次破碎带占比等岩芯节理构造的定量指标信息，是确定矿山的可崩性和预测崩落块度的必要条件。
3.相关技术中，岩芯从地质体内取出后会有序地摆放在岩芯存储盒内，并拍照存档，目前，主要由人工对岩芯存储盒内的岩芯通过手工测量和计数来统计计算岩芯的回次长度、回次张开节理密度、回次闭合节理密度、回次破碎带数目和回次破碎带占比等岩芯节理构造的定量指标信息，该方法工作量大、耗时长，依赖人工经验，且难以避免存在疏漏和错误。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供了一种岩芯节理构造的定量评估方法、装置、设备及存储介质，旨在快速、自动地完成岩芯节理构造的定量评估，并减少人工经验等导致的评估误差。
5.本技术实施例的技术方案是这样实现的：
6.第一方面，本技术实施例提供了一种岩芯节理构造的定量评估方法，包括：
7.基于第一识别模型对待检测的岩芯存储盒图像进行图像识别，得到所述岩芯存储盒图像中各岩芯存储盒单元格的图像区域；
8.基于第二识别模型对各所述图像区域进行图像识别，得到各所述图像区域的岩芯节理构造特征的识别结果；其中，所述岩芯节理构造特征包括以下至少之一：回次界限、张开节理、闭合节理及破碎带；
9.基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果；其中，所述定量评估结果包括以下至少之一：回次长度、回次张开节理密度、回次闭合节理密度、回次破碎带数目及回次破碎带占比。
10.在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的回次界限构成的第一集合；其中，当前回次界限以表示，hi,hj,hk表示回次界限是在第hi个岩芯存储盒图像中的第hj个岩芯存储盒单元格上的第hk个回次界限，表示回次界
限在岩芯存储盒图像中的左下角像素点序号，表示回次界限在岩芯存储盒图像中的右上角像素点序号，上一回次界限以表示；
11.相应地，所述基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
12.基于所述第一集合生成回次长度，具体如下：
[0013][0014]
其中，h
i,j,k
为当前回次界限对应的回次长度，l为岩芯存储盒单元格的内部长度，m为岩芯存储盒单元格沿长度方向上的像素点数，r表示岩芯存储盒中的岩芯存储盒单元格数量，条件a表示当前回次界限与上一回次界限在同一岩芯存储盒图像的同一单元格内；条件b表示当前回次界限与上一回次界限在同一岩芯存储盒图像的不同单元格内；条件c表示当前回次界限与上一回次界限不在同一岩芯存储盒图像内。
[0015]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的张开节理构成的第二集合，相应地，所述基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0016]
基于检测到的张开节理的位置确定各所述回次长度对应的张开节理数目；
[0017]
基于各所述张开节理数目和相应的所述回次长度，生成各所述回次长度的回次张开节理密度。
[0018]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的闭合节理构成的第三集合，相应地，所述基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0019]
基于检测到的闭合节理的位置确定各所述回次长度对应的闭合节理数目；
[0020]
基于各所述闭合节理数目和相应的所述回次长度，生成各所述回次长度的回次闭合节理密度。
[0021]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的破碎带构成的第四集合，相应地，所述基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0022]
基于检测到的破碎带的位置确定各所述回次长度对应的回次破碎带数目。
[0023]
在一些实施例中，所述方法还包括：
[0024]
基于所述回次长度对应的各破碎带的长度及所述回次长度，生成所述回次长度的回次破碎带占比。
[0025]
在一些实施例中，所述方法还包括：
[0026]
基于第一样本集对用于岩芯存储盒单元格识别的模型进行训练，得到所述第一识别模型；以及
[0027]
基于第二样本集对用于岩芯节理构造特征识别的模型进行训练，得到所述第二识别模型；
[0028]
其中，所述第一样本集为已标记各岩芯存储盒单元格的区域的岩芯存储盒图像，
所述第二样本集为已标记各岩芯存储盒单元格的岩芯节理构造特征的岩芯存储盒图像。
[0029]
第二方面，本技术实施例提供了一种岩芯节理构造的定量评估装置，包括：
[0030]
第一识别模块，用于基于第一识别模型对待检测的岩芯存储盒图像进行图像识别，得到所述岩芯存储盒图像中各岩芯存储盒单元格的图像区域；
[0031]
第二识别模块，用于基于第二识别模型对各所述图像区域进行图像识别，得到各所述图像区域的岩芯节理构造特征的识别结果；其中，所述岩芯节理构造特征包括以下至少之一：回次界限、张开节理、闭合节理及破碎带；
[0032]
定量评估模块，用于基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果；其中，所述定量评估结果包括以下至少之一：回次长度、回次张开节理密度、回次闭合节理密度、回次破碎带数目及回次破碎带占比。
[0033]
第三方面，本技术实施例提供了一种岩芯节理构造的定量评估设备，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器，用于运行计算机程序时，执行本技术实施例第一方面所述方法的步骤。
[0034]
第四方面，本技术实施例提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现本技术实施例第一方面所述方法的步骤。
[0035]
本技术实施例提供的技术方案，基于第一识别模型对待检测的岩芯存储盒图像进行图像识别，得到岩芯存储盒图像中各岩芯存储盒单元格的图像区域；基于第二识别模型对各图像区域进行图像识别，得到各图像区域的岩芯节理构造特征的识别结果；其中，岩芯节理构造特征包括以下至少之一：回次界限、张开节理、闭合节理及破碎带；基于识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果；其中，定量评估结果包括以下至少之一：回次长度、回次张开节理密度、回次闭合节理密度、回次破碎带数目及回次破碎带占比。如此，可以基于图像识别技术自动识别待检测的岩芯存储盒图像中的各岩芯存储盒单元格的岩芯节理构造特征，并生成岩芯节理构造的定量评估结果，其检测便捷高效，并能减少人工经验等导致的评估误差。
附图说明
[0036]
图1为本技术实施例岩芯节理构造的定量评估方法的流程示意图；
[0037]
图2为本技术一应用示例中岩芯置入岩芯存储盒的示意图；
[0038]
图3为本技术一应用示例中岩芯存储盒中基于矩形框的形式标记岩芯存储盒单元格的示意图；
[0039]
图4为本技术一应用示例中基于矩形框的形式标记出岩芯节理构造特征的示意图；
[0040]
图5为本技术实施例岩芯节理构造的定量评估装置的结构示意图；
[0041]
图6为本技术实施例岩芯节理构造的定量评估设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]
下面结合附图及实施例对本技术再作进一步详细的描述。
[0043]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具
体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。
[0044]
对本技术实施例进行进一步详细说明之前，对本技术实施例中涉及的名词和术语进行说明，本技术实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释：
[0045]
回次：在岩芯钻进过程中，每取一次岩心称一个回次。
[0046]
回次长度：每取一次岩芯，钻机钻头钻进的长度对应一个回次长度。
[0047]
回次界限：岩芯放入存储盒中，不同回次岩芯之间的标记称为回次界限。
[0048]
节理：也称为裂隙，是岩体受力断裂后两侧岩块没有显著位移的小型断裂构造。
[0049]
张开节理：裂隙是张开的，无其它杂质渗透进入节理中。
[0050]
闭合节理：裂隙是闭合的，或被其它杂质渗透进来填充了裂隙。
[0051]
破碎带：岩芯中不完整、较破碎的部分。
[0052]
相关技术中，往往由人工对岩芯存储盒内的岩芯通过手工测量和计数来统计岩芯节理构造的定量指标信息，该方法工作量大、耗时长，依赖人工经验，且难以避免存在疏漏和错误。基于此，本技术实施例提供了一种岩芯节理构造的定量评估方法，该方法可以应用于数据处理设备中，如图1所示，该方法包括：
[0053]
步骤101，基于第一识别模型对待检测的岩芯存储盒图像进行图像识别，得到所述岩芯存储盒图像中各岩芯存储盒单元格的图像区域。
[0054]
步骤102，基于第二识别模型对各所述图像区域进行图像识别，得到各所述图像区域的岩芯节理构造特征的识别结果；其中，所述岩芯节理构造特征包括以下至少之一：回次界限、张开节理、闭合节理及破碎带。
[0055]
步骤103，基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果；其中，所述定量评估结果包括以下至少之一：回次长度、回次张开节理密度、回次闭合节理密度、回次破碎带数目及回次破碎带占比。
[0056]
可以理解的是，本技术实施例的方法可以基于图像识别技术自动识别待检测的岩芯存储盒图像中的各岩芯存储盒单元格的岩芯节理构造特征，并生成岩芯节理构造的定量评估结果，其检测便捷高效，并能减少人工经验等导致的评估误差。
[0057]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的回次界限构成的第一集合；其中，当前回次界限以表示，hi,hj,hk表示回次界限是在第hi个岩芯存储盒图像中的第hj个岩芯存储盒单元格上的第hk个回次界限，表示回次界限在岩芯存储盒图像中的左下角像素点序号，表示回次界限在岩芯存储盒图像中的右上角像素点序号，上一回次界限以表示；
[0058]
相应地，所述基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0059]
基于所述第一集合生成回次长度，具体如下：
[0060][0061]
其中，h
i,j,k
为当前回次界限对应的回次长度，l为岩芯存储盒单元格的内部长度，m为岩芯存储盒单元格沿长度方向上的像素点数，r表示岩芯存储盒中的岩芯存储盒单元格数量，条件a表示当前回次界限与上一回次界限在同一岩芯存储盒图像的同一单元格内；条件b表示当前回次界限与上一回次界限在同一岩芯存储盒图像的不同单元格内；条件c表示当前回次界限与上一回次界限不在同一岩芯存储盒图像内。
[0062]
示例性地，设岩芯存储盒中共r个单元格，岩芯存储盒单元格的内部长度为l，岩芯存储盒图像的像素点数为m
×
n，其中，m为沿长度方向的像素点数，n为沿高度方向(又称为宽度方向)的像素点数。可以将检测到回次界限依次加入集合h(即前述的第一集合)中，并基于前述的公式求取各回次界限对应的回次长度。
[0063]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的张开节理构成的第二集合，相应地，所述基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0064]
基于检测到的张开节理的位置确定各所述回次长度对应的张开节理数目；
[0065]
基于各所述张开节理数目和相应的所述回次长度，生成各所述回次长度的回次张开节理密度。
[0066]
示例性地，可以将检测到的张开节理依次加入到集合z(即前述的第二集合)中，根据检测到的张开节理标记的矩形框中心在图像的像素点位置，统计回次界限与上一回次界限之间的张开节理数目zh，相应地，回次张开节理密度的计算公式如下：
[0067][0068]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的闭合节理构成的第三集合，相应地，所述基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0069]
基于检测到的闭合节理的位置确定各所述回次长度对应的闭合节理数目；
[0070]
基于各所述闭合节理数目和相应的所述回次长度，生成各所述回次长度的回次闭合节理密度。
[0071]
示例性地，可以将检测到的闭合节理依次加入到集合b(即前述的第三集合)中，根据检测到的闭合节理标记的矩形框中心在图像的像素点位置，统计回次界限与上一回次界限之间的闭合节理数目zb，相应地，回次闭合节理密度的计算公式如下：
[0072]
[0073]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的破碎带构成的第四集合，相应地，所述基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0074]
基于检测到的破碎带的位置确定各所述回次长度对应的回次破碎带数目。
[0075]
示例性地，可以将检测到的破碎带依次加入集合p(即前述的第四集合)中，p中的各元素以表示，其中，pi,pj,pk表示破碎带是在第pi个岩芯存储盒图像中的第pj个岩芯存储盒单元格上的第pk个破碎带，表示破碎带在岩芯存储盒图像中的左下角像素点序号，表示破碎带在岩芯存储盒图像中的右上角像素点序号。
[0076]
可以根据检测到的破碎带标记的矩形框中心在图像的像素点位置，统计回次界限与上一回次界限之间的破碎带数目pb。
[0077]
在一些实施例中，该方法还包括：
[0078]
基于所述回次长度对应的各破碎带的长度及所述回次长度，生成所述回次长度的回次破碎带占比。
[0079]
示例性地，破碎带的长度p
i,j,k
的计算公式为：
[0080][0081]
回次破碎带占比的计算公式为：
[0082][0083]
可以理解的是，本技术实施例的方法还需要预先训练好前述的第一识别模型和第二识别模型，基于此，在一些实施例中，该方法还包括：
[0084]
基于第一样本集对用于岩芯存储盒单元格识别的模型进行训练，得到所述第一识别模型；以及
[0085]
基于第二样本集对用于岩芯节理构造特征识别的模型进行训练，得到所述第二识别模型；
[0086]
其中，所述第一样本集为已标记各岩芯存储盒单元格的区域的岩芯存储盒图像，所述第二样本集为已标记各岩芯存储盒单元格的岩芯节理构造特征的岩芯存储盒图像。
[0087]
在一示例中，可以从拍照存档的岩芯存储盒图像中，选择具有代表性的图像作为样本源，利用专家经验，对样本源中的图像，通过矩形框的形式标记出所有岩芯存储盒单元格，作为第一样本集；构建岩芯存储盒单元格检测深度学习模型，作为第一目标检测深度学习模型；利用第一样本集对第一目标检测深度学习模型进行训练，得到第一识别模型。对第一样本集再加工，利用专家经验，通过矩形框的形式标记出岩芯节理构造特征，作为第二样本集；构建岩芯节理构造特征检测深度学习模型，作为第二目标检测深度学习模型；利用第二样本集对第二目标检测深度学习模型进行训练，得到第二识别模型。如此，可以将训练好的第一识别模型和第二识别模型进行串联，进而对待检测的岩芯存储盒图像进行图像识
别，得到各岩芯存储盒单元格的岩芯节理构造特征，该岩芯节理构造特征包括：回次界限、张开节理、闭合节理和破碎带。
[0088]
在一应用示例中，某自然崩落法矿山的岩芯取出后，依次摆放在岩芯存储盒中，如图2所示，图2中示出了岩芯存储盒2及位于该岩芯存储盒2中的岩芯1。
[0089]
如图3所示，通过矩形框的形式标记出所有岩芯存储盒单元格21的区域。
[0090]
如图4所示，通过矩形框的形式标记出岩芯节理构造特征，例如，岩芯节理构造特征包括：张开节理11、闭合节理12、回次界限13及破碎带14。其中，岩芯存储盒中共5个单元格，岩芯存储盒单元格的内部长度为1.0m，岩芯存储盒图像的像素点数为3200
×
1200。
[0091]
如此，可以进一步对基于图像识别得到的岩芯节理构造特征进行定量评估，生成定量评估结果，例如，生成回次长度、回次张开节理密度、回次闭合节理密度、回次破碎带数目及回次破碎带占比，具体可以参照前述描述，在此不再赘述。
[0092]
为了实现本技术实施例的方法，本技术实施例还提供一种岩芯节理构造的定量评估装置，设置在岩芯节理构造的定量评估设备，如图5所示，该岩芯节理构造的定量评估装置包括：第一识别模块501、第二识别模块502和定量评估模块503。第一识别模块501用于基于第一识别模型对待检测的岩芯存储盒图像进行图像识别，得到所述岩芯存储盒图像中各岩芯存储盒单元格的图像区域；第二识别模块502用于基于第二识别模型对各所述图像区域进行图像识别，得到各所述图像区域的岩芯节理构造特征的识别结果；其中，所述岩芯节理构造特征包括以下至少之一：回次界限、张开节理、闭合节理及破碎带；定量评估模块503用于基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果；其中，所述定量评估结果包括以下至少之一：回次长度、回次张开节理密度、回次闭合节理密度、回次破碎带数目及回次破碎带占比。
[0093]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的回次界限构成的第一集合；其中，当前回次界限以表示，hi,hj,hk表示回次界限是在第hi个岩芯存储盒图像中的第hj个岩芯存储盒单元格上的第hk个回次界限，表示回次界限在岩芯存储盒图像中的左下角像素点序号，表示回次界限在岩芯存储盒图像中的右上角像素点序号，上一回次界限以表示；
[0094]
相应地，定量评估模块503基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0095]
基于所述第一集合生成回次长度，具体如下：
[0096][0097]
其中，h
i,j,k
为当前回次界限对应的回次长度，l为岩芯存储盒单元格的内部长度，m
为岩芯存储盒单元格沿长度方向上的像素点数，r表示岩芯存储盒中的岩芯存储盒单元格数量，条件a表示当前回次界限与上一回次界限在同一岩芯存储盒图像的同一单元格内；条件b表示当前回次界限与上一回次界限在同一岩芯存储盒图像的不同单元格内；条件c表示当前回次界限与上一回次界限不在同一岩芯存储盒图像内。
[0098]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的张开节理构成的第二集合，相应地，定量评估模块503基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0099]
基于检测到的张开节理的位置确定各所述回次长度对应的张开节理数目；
[0100]
基于各所述张开节理数目和相应的所述回次长度，生成各所述回次长度的回次张开节理密度。
[0101]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的闭合节理构成的第三集合，相应地，定量评估模块503基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0102]
基于检测到的闭合节理的位置确定各所述回次长度对应的闭合节理数目；
[0103]
基于各所述闭合节理数目和相应的所述回次长度，生成各所述回次长度的回次闭合节理密度。
[0104]
在一些实施例中，所述识别结果包括：依次检测到的破碎带构成的第四集合，相应地，定量评估模块503基于所述识别结果生成岩芯节理构造的定量评估结果，包括：
[0105]
基于检测到的破碎带的位置确定各所述回次长度对应的回次破碎带数目。
[0106]
在一些实施例中，定量评估模块503还用于：基于所述回次长度对应的各破碎带的长度及所述回次长度，生成所述回次长度的回次破碎带占比。
[0107]
在一些实施例中，该定量评估装置还包括：模型构建模块504，用于基于第一样本集对用于岩芯存储盒单元格识别的模型进行训练，得到所述第一识别模型；以及基于第二样本集对用于岩芯节理构造特征识别的模型进行训练，得到所述第二识别模型；其中，所述第一样本集为已标记各岩芯存储盒单元格的区域的岩芯存储盒图像，所述第二样本集为已标记各岩芯存储盒单元格的岩芯节理构造特征的岩芯存储盒图像。
[0108]
实际应用时，第一识别模块501、第二识别模块502、定量评估模块503和模型构建模块504，可以由岩芯节理构造的定量评估设备中的处理器来实现。当然，处理器需要运行存储器中的计算机程序来实现它的功能。
[0109]
需要说明的是：上述实施例提供的岩芯节理构造的定量评估装置在进行岩芯节理构造的定量评估时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的岩芯节理构造的定量评估装置与岩芯节理构造的定量评估方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
[0110]
基于上述程序模块的硬件实现，且为了实现本技术实施例的方法，本技术实施例还提供一种岩芯节理构造的定量评估设备。图6仅仅示出了该设备的示例性结构而非全部结构，根据需要可以实施图6示出的部分结构或全部结构。
[0111]
如图6所示，本技术实施例提供的岩芯节理构造的定量评估设备600包括：至少一个处理器601、存储器602、用户接口603和至少一个网络接口604。岩芯节理构造的定量评估设备600中的各个组件通过总线系统605耦合在一起。可以理解，总线系统605用于实现这些
组件之间的连接通信。总线系统605除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图6中将各种总线都标为总线系统605。
[0112]
其中，用户接口603可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。
[0113]
本技术实施例中的存储器602用于存储各种类型的数据以支持岩芯节理构造的定量评估设备的操作。这些数据的示例包括：用于在岩芯节理构造的定量评估设备上操作的任何计算机程序。
[0114]
本技术实施例揭示的岩芯节理构造的定量评估方法可以应用于处理器601中，或者由处理器601实现。处理器601可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，岩芯节理构造的定量评估方法的各步骤可以通过处理器601中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器601可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp，digital signal processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器601可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器602，处理器601读取存储器602中的信息，结合其硬件完成本技术实施例提供的岩芯节理构造的定量评估方法的步骤。
[0115]
在示例性实施例中，岩芯节理构造的定量评估设备可以被一个或多个应用专用集成电路(asic，application specific integrated circuit)、dsp、可编程逻辑器件(pld，programmable logic device)、复杂可编程逻辑器件(cpld，complex programmable logic device)、fpga、通用处理器、控制器、微控制器(mcu，micro controller unit)、微处理器(microprocessor)、或者其他电子元件实现，用于执行前述方法。
[0116]
可以理解，存储器602可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(rom，read only memory)、可编程只读存储器(prom，programmable read-only memory)、可擦除可编程只读存储器(eprom，erasable programmable read-only memory)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom，electrically erasable programmable read-only memory)、磁性随机存取存储器(fram，ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(flash memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(cd-rom，compact disc read-only memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，random access memory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(sram，static random access memory)、同步静态随机存取存储器(ssram，synchronous static random access memory)、动态随机存取存储器(dram，dynamic random access memory)、同步动态随机存取存储器(sdram，synchronous dynamic random access memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(ddrsdram，double data rate synchronous dynamic random access memory)、增强型同步动态随机存取存储器(esdram，enhanced synchronous dynamic random access memory)、同步连接动态随机存取存储器(sldram，synclink dynamic random access memory)、直接内存总线
随机存取存储器(drram，direct rambus random access memory)。本技术实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
[0117]
在示例性实施例中，本技术实施例还提供了一种存储介质，即计算机存储介质，具体可以是计算机可读存储介质，例如包括存储计算机程序的存储器602，上述计算机程序可由岩芯节理构造的定量评估设备的处理器601执行，以完成本技术实施例方法所述的步骤。计算机可读存储介质可以是rom、prom、eprom、eeprom、flash memory、磁表面存储器、光盘、或cd-rom等存储器。
[0118]
需要说明的是：“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0119]
另外，本技术实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
[0120]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。