1.一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、从不同养护龄期的多个胶结充填体试样(19)上各取一部分制成SEM扫描电镜样品，剩余部分作为单轴抗压强度测试样品；并对多个SEM扫描电镜样品和多个单轴抗压强度测试样品根据养护龄期一一对应编号；

步骤二、采用胶结充填体单轴抗压强度测试装置分别对多个抗压强度测试样品进行单轴抗压强度测试，得到多个胶结充填体试样(19)的单轴抗压强度；

步骤三、采用SEM扫描电镜和计算机(17)分别对多个SEM扫描电镜样品进行扫描和处理，得到多个胶结充填体的微观参数组；其中，对每个SEM扫描电镜样品进行扫描和处理，得到胶结充填体的微观参数组的具体过程为：步骤301、采用SEM扫描电镜对SEM扫描电镜样品进行扫描，形成SEM电镜扫描图像并存储到计算机(17)中；

步骤302、所述计算机(17)将SEM电镜扫描图像的灰度像素值输入预先构建的模拟退火竞争神经网络中，得到模拟退火竞争神经网络的输出，所述模拟退火竞争神经网络的输出为亮、较亮、暗、最暗的四个胶结充填体聚类图像；

步骤303、所述计算机(17)将灰度值最小一类的胶结充填体聚类图像确定为胶结充填体微观孔隙图，并对胶结充填体微观孔隙图进行二值化处理，再对孔隙区域进行二值反转处理，得到胶结充填体微观孔隙二值图；

步骤304、所述计算机(17)调用孔隙图像定量分析模块对胶结充填体微观孔隙二值图进行分析处理，得到定量描述孔隙的分布、数量、方向和大小特征的胶结充填体的多个微观参数；

步骤四、所述计算机(17)调用微观参数与单轴抗压强度的敏感性分析模块对步骤二中得到的多个胶结充填体试样(19)的单轴抗压强度与步骤三中得到的多个胶结充填体的微观参数组进行敏感性分析，确定出胶结充填体对力学响应特性敏感的敏感性微观参数；

步骤二中所述胶结充填体单轴抗压强度测试装置包括座垫(10)和固定连接在座垫

(10)顶部的多根拉杆(8)，以及用于给胶结充填体试样(19)施加轴向压力的轴向加压传力机构和用于给轴向加压传力机构提供动力的轴向加压动力系统；所述座垫(10)的底部固定连接有多个底座(15)，所述座垫(10)的顶部设置有用于放置胶结充填体试样(19)的试样放置槽，所述座垫(10)上位于所述试样放置槽的中心位置处设置有排水阀(5)；多根拉杆(8)的中部设置有用于固定多根拉杆(8)的固定架(11)，多根拉杆(8)的上部固定连接有顶部装载板(9)；所述轴向加压传力机构包括安装在顶部装载板(9)上的气缸(2)，所述气缸(2)的活塞杆向下设置，所述气缸(2)的活塞杆底部连接有压力传递板(3)；所述轴向加压动力系统包括压缩空气气源(4)和加压控制器(18)，以及一端与压缩空气气源(4)连接、另一端与气缸(2)连接的气体输送管(1)；所述气体输送管(1)上从连接压缩空气气源(4)到连接气缸(2)的位置依次设置有气动三联件(12)、压力传感器(13)和气缸控制电磁阀(14)，所述压力传感器(13)与加压控制器(18)的输入端连接，所述气缸控制电磁阀(14)与加压控制器(18)的输出端连接，所述加压控制器(18)通过通信模块(16)与计算机(17)连接。

2.按照权利要求1所述的一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于：所述试样放置槽内设置有套装在胶结充填体试样(19)底部的O型密封圈(6)，所述座垫(10)上设置有位于所述试样放置槽周围的多孔石(7)。

3.按照权利要求2所述的一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于：所述加压控制器(18)为可编程逻辑控制器，所述通信模块(16)为RS-485通信模块。

4.按照权利要求2所述的一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于：步骤二中所述采用胶结充填体单轴抗压强度测试装置分别对多个抗压强度测试样品进行单轴抗压强度测试，其中对每个抗压强度测试样品进行单轴抗压强度测试的具体过程为：步骤201、将O型密封圈(6)放入所述试样放置槽内后，将胶结充填体试样(19)放入所述试样放置槽内，使胶结充填体试样(19)的中心与气缸(2)的活塞杆和压力传递板(3)的中心相对应；并在座垫(10)上放入位于所述试样放置槽周围的多孔石(7)；

步骤202、打开压缩空气气源(4)，通过调节气动三联件(12)调节压缩空气气源(4)输出的压缩空气的气压，加压控制器(18)通过控制气缸控制电磁阀(14)换向，控制气缸(2)的活塞杆向下或向上运动，对胶结充填体试样(19)施加压力或卸载压力，将胶结充填体试样(19)破裂时加压控制器(18)采集到的压力传感器(13)检测的压力值记为F，加压控制器(18)将压力值F传输给计算机(17)，计算机(17)根据公式 计算得到抗压强度测试样品的单轴抗压强度P；其中，S为抗压强度测试样品的顶面面积；当气缸(2)的活塞杆向下运动时，带动压力传递板(3)向下运动，通过压力传递板(3)给胶结充填体试样(19)施加压力，当气缸(2)的活塞杆向上运动时，带动压力传递板(3)向上运动，压力传递板(3)离开胶结充填体试样(19)的上表面，卸载压力。

5.按照权利要求1所述的一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于：步骤302中所述模拟退火竞争神经网络的构建方法为：步骤3021、从不同养护龄期的多个胶结充填体试样(19)上各取一部分制成SEM扫描电镜样品；

步骤3022、采用SEM扫描电镜分别对多个SEM扫描电镜样品进行多次扫描，形成多个SEM电镜扫描图像并存储到计算机(17)中；所述SEM电镜扫描图像的数量至少为500个；

步骤3023、所述计算机(17)分别对多个SEM电镜扫描图像进行正规化处理，形成多个像素为640×480的训练样本图像；

步骤3024、所述计算机(17)构建一个两层结构的模拟退火竞争神经网络，输入层为训练样本图像的灰度像素值，输出层为亮、较亮、暗、最暗四类胶结充填体聚类图像；

步骤3025、所述计算机(17)随机设置4个权聚中心w1、w2、w3和w4；

步骤3026、所述计算机(17)初始化自反馈连接权重系数、暂态连接权重系数和内部状态连接权重系数；

步骤3027、所述计算机(17)根据公式 计算能量函数E；其中，

ux；j为第x个输入神经元zx和第j个权聚中心wj的暂态连接权重系数，x的取值为1～n的自然数，n为输入神经元的总个数，j的取值为1～c的自然数，c的取值为4；

步骤3028、所述计算机(17)根据公式 更新t时刻第x个输入神经元zx

和第j个输出神经元wj的暂态连接权重系数ux；j(t)，其中，e为自然对数，vx；j(t)为t时刻第x个输入神经元zx和第j个权聚中心wj的内部状态连接权重系数且vx；j(t)＝kvx；j(t-1)+E-T(t-1)(ux；j(t-1)-I0)，k为衰减因子且k的取值范围为0≤k≤1，vx；j(t-1)为t时刻的前一时刻第x个输入神经元zx和第j个权聚中心wj的内部状态连接权重系数，T(t-1)为t时刻的前一时刻的自反馈连接权重系数，ux；j(t-1)为t时刻的前一时刻第x个输入神经元zx和第j个输出神经元wj的暂态连接权重系数，I0为神经元输入偏差，ε为输出函数的衰减印章且ε的取值大于0；

步骤3029、所述计算机(17)根据公式 更新t时刻的自反馈

连接权重系数T(t)，其中，b的取值为500，a的取值为0.98；

步骤30210、所述计算机(17)根据公式vx；j(t+1)＝kvx；j(t)+E-T(t)(ux；j(t)-I0)更新t+1时刻第x个输入神经元zx和第j个权聚中心wj的内部状态连接权重系数vx；j(t+1)；

步骤30211、所述计算机(17)根据公式Δwj＝η(zx-wj)ux；j和公式wj(t+1)＝wj(t)+Δwj(t)更新t+1时刻的第j个权聚中心wj(t+1)；其中，wj(t)为t时刻的第j个权聚中心，η的取值为0.1；

步骤30212、重复步骤步骤3025～步骤30211，直至将步骤3023中形成的多个训练样本图像全部训练完，构建得到了模拟退火竞争神经网络。

6.按照权利要求1所述的一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于：步骤304中得到的微观参数的数量为12个，12个微观参数分别为孔隙数、孔隙总面积、孔隙最大面积、孔隙平均面积、孔隙长轴平均长度、孔隙率、不均匀系数、曲率系数、分选系数、圆形度、分形维数和加权概率熵。

7.按照权利要求6所述的一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于：步骤304中所述计算机(17)调用孔隙图像定量分析模块对胶结充填体微观孔隙二值图进行分析处理，得到胶结充填体的12个微观参数的具体过程为：步骤3041、将胶结充填体微观孔隙二值图上孔隙的个数确定为胶结充填体的孔隙数；

步骤3042、将胶结充填体微观孔隙二值图上所有孔隙的面积之和确定为胶结充填体的孔隙总面积；

步骤3043、将胶结充填体微观孔隙二值图上所有孔隙中面积最大的孔隙面积确定为孔隙最大面积；

步骤3044、用孔隙总面积除以孔隙数得到胶结充填体的孔隙平均面积；

步骤3045、采用Feret直径定义孔隙区域块的长度，并用所有孔隙的长度之和除以孔隙数得到胶结充填体的孔隙长轴平均长度；

步骤3046、将胶结充填体微观孔隙二值图上所有孔隙的面积之和与胶结充填体微观孔隙二值图的面积的比确定为孔隙率；

步骤3047、首先，将胶结充填体微观孔隙二值图上的孔隙图像块按照面积从小到大排列；然后，根据公式Cu＝d60/d10确定不均匀系数Cu，其中，d60为孔隙图像块面积累加和占孔隙总面积的60％对应的孔隙图像块的平均直径，d10为孔隙图像块面积累加和占孔隙总面积的

10％对应的孔隙图像块的平均直径；

步骤3048、根据公式 确定曲率系数Cc，其中，d30为孔隙图像块面积累

加和占孔隙总面积的30％对应的孔隙图像块的平均直径；

步骤3049、根据公式Sc＝d25/d75确定分选系数Sc，其中，d25为孔隙图像块面积累加和占孔隙总面积的25％对应的孔隙图像块的平均直径，d75为孔隙图像块面积累加和占孔隙总面积的75％对应的孔隙图像块的平均直径；

步骤30410、根据公式 确定圆形度R，其中，Rζ为第ζ个孔隙的圆形度且Rζ＝4

πSζ/Lζ2，Sζ为第ζ个孔隙的面积，Lζ第ζ个孔隙的周长，ζ的取值为1～N的自然数，N为孔隙数；

步骤30411、首先，在胶结充填体微观孔隙二值图上画出网格间距为r的网格，并对画出的网格进行统计，当网格中出现孔隙图像块时，记为1，当网络中未出现孔隙图像块时，记为

0，将1的个数确定为孔隙图像块在网格中的个数N(r)；然后，根据公式Dc＝-lim[lnN(r)/lnr]确定分形维数Dc；其中，r的取值为不大于 的非零自然数， 表示向下取整，W为胶结充填体微观孔隙二值图的宽度；

步骤30412、根据公式 确定加权概率熵H，其中，hζ为第ζ个孔隙的概率熵且

m为孔隙排列方向的定向角区间数，pζρ为第ζ个孔隙在第ρ个定向

角区间中出现的概率，ρ的取值为1～m的自然数；aζ为第ζ个孔隙的权重值且

8.按照权利要求1所述的一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于：步骤四中所述计算机(17)调用微观参数与单轴抗压强度的敏感性分析模块对步骤二中得到的多个胶结充填体试样(19)的单轴抗压强度与步骤三中得到的多个胶结充填体的微观参数组进行敏感性分析，确定出胶结充填体对力学响应特性敏感的敏感性微观参数的具体过程为：步骤401、首先，将n个不同养护龄期下的胶结充填体的第λ个微观参数值按照养护龄期从短到长的顺序两两差分得到第λ个微观参数值的n-1个不同差值，其中，第λ个微观参数值的第γ个差值表示为Δx′γ,λ；然后，将n-1个差值分别映射到0～10之间，并将映射到0～10之间的第λ个微观参数值的第γ个差值表示为Δxγ,λ；其中，n为养护龄期的总个数，γ的取值为1～n-1的自然数，λ的取值为1～P的自然数，P为胶结充填体的微观参数的总数量；

步骤402、首先，将n个不同养护龄期下的胶结充填体试样(19)的单轴抗压强度按照养护龄期从短到长的顺序两两差分得到第n-1个不同单轴抗压强度差值，其中，第γ个单轴抗压强度差值表示为Δy′γ；然后，将n-1个单轴抗压强度差值分别映射到0～10之间，并将映射到0～10之间的第γ个单轴抗压强度差值表示为Δyγ；

步骤403、根据公式 计算胶结充填体的第λ个微观参数的敏感性系数sλ；

步骤404、重复步骤401～403，直至λ的取值从1取到P，按照敏感性系数从大到小的顺序排列胶结充填体的P个微观参数；

步骤405、按照敏感性系数从大到小的顺序计算胶结充填体的P个微观参数各自所占比重，其中，第λ个微观参数的敏感性系数sλ所占比重σλ的计算公式为步骤406、按照敏感性系数从大到小的顺序叠加胶结充填体的微观参数所占比重，当比重和 时，将前 个胶结充填体的微观参数确定为胶结充填体对力学响应特性敏感的敏感性微观参数，将后 个胶结充填体的微观参数确定为胶结充填体对力学响应特性不敏感的非敏感性微观参数；其中，的取值为2～P的自然数，τ的取值为 的自然数。

9.按照权利要求8所述的一种基于图像处理的胶结充填体微观参数敏感性分析方法，其特征在于：所述n的取值为5，5个不同养护龄期分别为7天、14天、28天、56天和90天。