CN102419454A - 隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法，包括：通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据；通过采用阻尼最小二乘算法，完成视电阻率数据的反演过程，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数；通过采用遗传算法，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数；依据所获得的视电阻率参数及电导率参数，对观测数据进行解释，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息。本发明能够获得隧道掌子面前方远距离的含水目标体的信息，从而实现采用瞬变电磁法，对隧道掌子面前方远距离的含水目标体进行预报的过程。

Description

隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法

技术领域

本发明涉及地球物理勘探领域，特别是涉及隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法。

背景技术

二十一世纪是隧道或隧洞和地下工程大发展的时期。随着西部大开发和我国全面建设小康社会的宏伟蓝图的制定，以及坚持以人为本、全面、协调可持续发展策略的具体实施，我国铁路到2020年间将规划建设“四纵四横”快速客运网、加快建设煤炭运输通道和集装箱节点站；公路国家规划建设“五纵七横”国道主干线建设，完善公路网络，充分提高路网通达深度；水利水电工程，重点是南水北调中的西线引水工程，及一大批引水隧洞水电枢纽工程。而我国尤其是西部多为高山峻岭、大江大河，上述大型工程的建设，都需要修建大量的隧道或隧洞及地下工程。仅据铁道部门预测要完成“四纵四横”快速客运网的建设就要新修建大约3万km的铁路，据初步统计大约要新修建2200座约2270多公里的隧道。而这些隧道或隧洞主要穿越崇山峻岭，具有长度大(几公里至几十公里)、断面大(达100m²)、深埋大(大于500m)等特点。

上述工程隧道建设中将会遇到较为复杂的地质环境条件，如碳酸盐分布地区的岩溶、暗河、岩溶陷落柱，高地应力区的岩爆、煤系地层中的煤与瓦斯突出，复杂的地质构造及地下水突涌、塌方、大变形等地质灾害。

随着我国铁路、公路运输、隧道及水电建设南水北调引水隧洞建设的加快，隧道或隧洞的勘查设计时间比较短，在隧道或隧洞工程建设开发之前，很难提供足够的时间物资来用于详细的岩土工程地质勘察，况且我国目前的勘察手段、钻探等很难准确的全面的探明整座隧道或隧洞工程地质、水文地质等条件，很难查明所有的不良地质作用。特别对那些埋深大(如锦屏水电枢纽引水隧洞工程，一般埋深1900m左右，最大埋深达2300m)，长度大(如南水北调引水隧洞工程穿越雅龙江—大渡河的分水岭隧洞长71.4km)，地质环境条件又复杂的隧道或隧洞。因此隧道或隧洞建设工程的超前地质预报技术的应用迫在眉前提上日程。

隧道或隧洞施工超前地质预报由来已久，俄、英、法、日、德等国将其列为隧道或隧洞和地下工程或矿山巷道建设的重要内容。随着我国采矿工业(煤、有色金属、黑色金属)的发展，都相继建立了为矿山井巷服务的地质专业队伍，采用了地质编录法。对隧道掘进前方30m左右可能遇到的断层、地下水、瓦斯等提出预报。铁道部是我国开展隧道施工较早的单位之一，50年代中期铁二院在渝黔线凉风垭隧道施工中即以地质编录法为手段进行了超前地质预报，随着隧道施工的不断增加，特别是在20世纪90年代以来，在铁道部各勘测设计院、铁科院、中铁西南科学研究院，尤其是在以刘志刚教授为首石家庄铁道学院桥隧地质所的带领和帮助下隧道施工超前预报工作全面开展，并取得了良好的效果，目前铁道部已将隧道施工超前地质预报工作纳入隧道施工的必要工序进行管理。公路隧道施工，水利水电隧洞施工超前地质预报工作也逐渐开展起来。总的看来，当前和今后一个时期，隧道或隧洞施工超前地质预报必将进入一个重要的发展阶段。

综合国内外隧道或隧洞超前地质预报的技术手段和方法主要有地质类方法、物探类方法、水平钻探法三大类。物探类方法主要包括TSP法、地震反射波层析成像技术-TRT法、地震负视速度法、地质雷达法、HSP法-水平声波反射法、陆地声纳法、高密度电法、多频电磁法、红外探水。

目前国内外使用的TSP隧道地震波超前地质预报系统，是专门为隧道及地下工程施工超前地质预报研制开发的。但是，该系统成本高，而所提取的信息量较小，对隧道施工中的关键问题—水的预报成功率很低；地震反射负视速度法、陆地声纳均属弹性波法中的反射波法，这两种方法均对直立目标体有明显反映，而对倾斜目标体和折射特征明显的宽大破碎带，特别是对破碎带中是否充有承压水则显得无能为力；远红外遥感探测利用接近地下水时，由于大量地下水温度偏低，在掌子面上可测出温度逐渐下降的趋势来判定。但温度的高低与地下水并非一一对应的关系，因此在应用中效果也很难令人满意；而超前钻探成本高、周期长，对施工进度的影响较大，因此主要用于中、长期监测不良地层段。目前在施工中探测掌子面前方的地下水，尚是一个待攻克的难题。1995年铁道部隧道地质科技技术鉴定会上，到会的国内一流专家们就提出这是应该继续研究的重要内容。所以必须采用新的方法技术才能解决隧道施工掌子面前方的地质预报问题。

瞬变电磁法作为一种重要的电磁勘探方法，以其独特的优点(经济、无损、快速、精度高、信息丰富等)广泛应用于资源勘探与工程勘察中。瞬变电磁法有对低阻充水破碎带反映灵敏的特点，而且接收探头中接收到的由激发涡流感应出的二次场，不论目标体产状如何，均能收到有用信号，对目标体进行成像。这无疑给瞬变电磁法勘探应用于隧道超前地质预报展示了美好的发展前景。

瞬变电磁测深法是一种时间域电磁法。瞬变电磁法的测量原理是利用不接地回线或电偶源向地下(或者掌子面方向)发送一次脉冲磁场或电场，即在发射回线上供一个电流脉冲方波，方波后沿下降的瞬间，将产生一个向地下传播的一次瞬变磁场，在该磁场的激励下在地质体内产生涡流，其大小取决于该地质体的导电能力，导电能力强则感应涡流强。在一次场消失后，涡流不能立即消失，它将有一个过渡过程或衰减过程，该过渡过程又产生一个衰减的二次场向地下传播。在地表(或者掌子面上)用接收线圈接收二次磁场，该二次磁场的变化，将反映地下介质的电性情况，在接收机中按不同的延迟时间测量二次感应电动势，得到二次场随时间衰减的特性。

瞬变电磁法之前主要用于金属矿勘探，1992年以后随着仪器的智能化与数字化，瞬变电磁法开始步入工程、环境、灾害地质调查中，如探测地下采空区，陷落柱等煤田灾害，划分地下断层、寻找地下水，金属矿产勘探、石油、煤炭等非金属矿产调查、工程场地地质勘察、隧道超前地质预报等领域。目前，瞬变电磁法已经几乎涉足了勘探地球物理的所有领域，取得了良好的效果。

随着电子技术特别是计算机技术的发展，国内外研制的用于地面勘探的瞬变电磁法勘探仪器不断涌现。作为一种轻便型的瞬变电磁仪器，MSD-1脉冲瞬变电磁仪采用高精度宽带程控运算放大器、高速十六位模数转换器、高速双口随机存储器等进口先进器件，并利用双极性同步采样、对工频相干采样、弱信号多点平均、信号累加、瞬态干扰剔除等多种数据处理方法，获取较好的勘探数据。该仪器收发一体化，轻便小型，不仅适于中浅层工程勘察及构造研究等现场使用，更适合于隧道掌子面超前预报探测，但是由于这一款仪器的功率较小，所以其探测距离有限。

由于隧道掌子面前方远距离的含水目标体的低电阻的特性，如何借鉴上述现有地面勘探中瞬变电磁法成熟的技术，提取出对隧道掌子面前方远距离的含水目标体敏感的参数，获得隧道掌子面前方远距离的含水目标体的信息。

总之，需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何能够找到一种有效的方法，能够进行瞬变电磁法的隧道掌子面前方远距离的含水目标体信息的拾取，获得隧道掌子面前方远距离的含水目标体的信息。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供了隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法，能够获得隧道掌子面前方远距离的含水目标体的信息，从而实现采用瞬变电磁法，对隧道掌子面前方远距离的含水目标体进行预报的过程。

为了解决上述问题，本发明公开了隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法，包括：

通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据；

通过采用阻尼最小二乘算法，完成视电阻率数据的反演过程，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数；

通过采用遗传算法，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数；

依据所获得的视电阻率参数及电导率参数，对观测数据进行解释，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息。

优选的，所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的预报距离范围为0至100米之内。

优选的，所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息为隧道掌子面前方远距离含水目标体的电性信息、位置信息、大小信息及形状信息。

优选的，所述中功率瞬变电磁仪通过采用在小功率瞬变电磁仪的基础上，外加中功率发射机的方法，实现了对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行预报的过程。

优选的，所述通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据的步骤，包括：

通过发射机的发射操作，完成发射操作；

通过接收机的接收操作，完成接收操作，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据。

优选的，所述通过发射机的发射操作，完成发射操作的步骤，包括：

将发射机面板上的红色或黑色电源接线柱分别连接电池箱的正极、负极；

将发射机面板上的红色或黑色发送线圈接线柱分别连接供电线圈的两个端点；

通过电缆同步的方式，将多芯电缆接在发射机与接收机的连接位置上；

将接收机的开关拨到外电源的位置，完成了发射机的发射操作。

优选的，所述通过接收机的接收操作，完成接收操作，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据的步骤，包括：

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的采样键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动采样的过程；

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的置参键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动置参的过程；

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的检测键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动检测的过程；

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的选项键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对瞬变掌子面前方远距离含水目标体启动显示中功率瞬变电磁仪所设置的工作参数的当前状态；

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的记录键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对瞬变掌子面前方远距离含水目标体启动记录中功率瞬变电磁仪所设置的工作参数的状态，完成采样过程，获得瞬变掌子面前方远距离含水目标体的观测数据。

优选的，所述通过采用阻尼最小二乘算法，完成视电阻率数据的反演过程，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数的步骤，包括：

建立目标函数

建立LMF的法方程(A^TA+αI)·ΔP＝A^TB     (Ⅱ)；

依据公式

计算雅可比矩阵元素；

依据上述公式(Ⅰ)、(Ⅱ)、(Ⅲ)，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数；

其中，

A为雅可比矩阵，

$B=\left[\begin{array}{c}\frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(1,P^{\left(0\right)})}{{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}}_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\left(n\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(n,P\left(0\right))}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\left(n\right)}}\end{array}\right];$ $\mathrm{\ΔP}=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔP}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\ΔP}}_{2m-1}\end{array}\right];$

P＝(ρ₁……，ρ_m，h₁，……h_m-1)^T；P _i ≤P_i≤P_i，(i＝1，……，2m-1)；

ρ_τ(i)为i个采样道ρ_τ实测值；

为模型参数P计算的第i个采样道上的ρ_τ理论值；n为总的采样道数；m为地层层数；ρ_i为第i层的电阻率；h_i为第i层的厚度；α为阻尼因子；ρ_τ(i，P)是给定一组P₁……，P_2m-1求出的晚期视电阻率理论值；ρ_τ(i，P′)为给定一组P_j…，δP_j…，P_2m-1求出的晚期视电阻率理论值δP_j为适当选取差分步长。

优选的，所述通过采用遗传算法，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数的步骤，包括：

依据公式 $\frac{\∂B_z}{\∂t}=-\frac{{6\mathrm{Ia}}^2}{S}\frac{h+\frac{t}{{\mathrm{\μ}}_{0}S}}{{[a^2+4{(h+\frac{t}{{\mathrm{\μ}}_{0}S})}^2]}^{5/2}}---\left(\mathrm{IV}\right)$

计算获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数；

其中，I为发送电流，a发送回线等效半径，h为含水目标体离掌子面的距离，S为含水目标体至掌子面范围内介质的总纵向电导，t为时间延迟。

优选的，所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数为视纵向电导S_τ及视深度h_τ。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

首先，本发明提供了隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法，能够进行瞬变电磁法的隧道掌子面前方远距离的含水目标体信息的预报，获得隧道掌子面前方远距离的含水目标体的信息。

其次，本发明在原有小功率瞬变电磁法仪器的基础上，研发出了中功率的轻便型瞬变电磁法仪器。上述中功率的轻便型瞬变电磁法仪器相对于以往探测隧道掌子面前方远距离含水目标体的仪器来说，具有更大的功率，提高了探测距离，可以探测隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息；而且探测距离由以往的50米增加到100米；实现了掌子面前方远距离含水目标体的有效探测。

再者，本发明通过对视电阻率数据的反演，提高了对掌子面前方远距离含水目标体的观测数据解释的可靠性。

另外，本发明通过遗传算法提取对含水目标体敏感的电导率参数，以实现对掌子面前方更远距离含水目标体的观测数据的精细解释；获得掌子面前方远距离含水目标体的信息。

总之，本发明提供了隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法，能够获得隧道掌子面前方远距离的含水目标体的信息，从而实现采用瞬变电磁法，对隧道掌子面前方远距离的含水目标体进行预报的过程。

附图说明

图1是本发明隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法实施例的流程图；

图2是本发明实施例中的掌子面瞬变电磁法回线布置示意图；

图3是本发明实施例中的掌子面瞬变电磁法原理示意图；

图4是本发明实施例中的H-型地电断面视电阻率曲线示意图；

图5是本发明实施例中的三层地电模型的视电阻率曲线示意图；

图6是本发明实施例中的H-型地电断面电导参数曲线示意图；

图7是本发明实施例中的用遗传算法计算的电导率参数示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明的核心构思之一在于，提供了隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法，具体可以包括：通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据；通过采用阻尼最小二乘算法，完成视电阻率数据的反演过程，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数；通过采用遗传算法，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数；依据所获得的视电阻率参数及电导率参数，对观测数据进行解释，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息；能够获得隧道掌子面前方远距离的含水目标体的信息，从而实现采用瞬变电磁法，对隧道掌子面前方远距离的含水目标体进行预报的过程。

参照图1，示出了隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法实施例的流程图，具体可以包括：

步骤101、通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据。

所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的预报距离范围为0至100米之内。

所述中功率瞬变电磁仪通过在小功率瞬变电磁仪的基础上，外加中功率发射机的方法，实现增加隧道掌子面前方远距离含水目标体信息的预报距离的范围。

参照图2，示出了本发明实施例中的掌子面瞬变电磁法回线布置示意图。

从图2中，可以看出：本发明中的掌子面瞬变电磁法回线布置的情况。

本发明所使用的中功率瞬变电磁仪为MSD-1脉冲瞬变电磁仪。上述中功率瞬变电磁仪具有防潮、防尘的能力，可在下列条件下工作：相对湿度：＜95％，环境温度：-10℃-40℃。工作频率：225Hz、75Hz、25Hz、8.3Hz、2.5Hz、0.83Hz、0.25Hz，发射电流：1A-20A，发射供电电压：12V～48V，记录或时窗时间：0.008ms～864ms，叠加次数：32-2048次，测道数：40道，储存容量：2048测点，传输接口：RS-232C串口、USB，传输格式：自定，传送速度：28.8k，显示：240×128点阵液晶屏，外形尺寸：375×255×135mm，重量：约6kg。

参照图3，示出了本发明实施例中的掌子面瞬变电磁法原理示意图。

从图3中，可以看出：本发明中的掌子面瞬变电磁法的原理。

在本发明的一种优选实施例中，所述通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据的步骤，具体可以包括：

子步骤A1、通过发射机的发射操作，完成发射操作；

子步骤A2、通过接收机的接收操作，完成接收操作，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据。

在本发明的另一种优选实施例中，所述通过发射机的发射操作，完成发射操作的步骤，具体可以包括：

子步骤B1、将发射机面板上的红色或黑色电源接线柱分别连接电池箱的正极、负极；

子步骤B2、将发射机面板上的红色或黑色发送线圈接线柱分别连接供电线圈的两个端点；

子步骤B3、通过电缆同步的方式，将多芯电缆接在发射机与接收机的连接位置上；

子步骤B4、将接收机的开关拨到外电源的位置，完成了发射机的发射操作。

在本发明的另一种优选实施例中，所述通过接收机的接收操作，完成接收操作，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据的步骤具体可以包括：

子步骤C1、通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的采样键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动采样的过程；

子步骤C2、通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的置参键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动置参的过程；

子步骤C3、通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的检测键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动检测的过程；

子步骤C4、通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的选项键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对瞬变掌子面前方远距离含水目标体启动显示中功率瞬变电磁仪所设置的工作参数的当前状态；

子步骤C5、通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的记录键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对瞬变掌子面前方远距离含水目标体启动记录中功率瞬变电磁仪所设置的工作参数的状态，完成采样过程，获得瞬变掌子面前方远距离含水目标体的观测数据。

为了使本领域的研究人员更好地理解，下面以一个具体的实例来说明本发明中的通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据的步骤，具体可以包括：

子步骤D1、针对隧道掌子面前方远距离含水目标体，通过发射机的发射操作，完成发射过程。

上述针对隧道掌子面前方远距离含水目标体，通过发射机的发射操作，完成发射过程的步骤，具体可以包括：

连接电源；

具体操作步骤为：发射机面板上的标写的红色和黑色电源接线柱分别连接供电池箱的正负极。

连接发送线圈；

具体操作步骤为：发射机面板上的标写的红色和黑色发送线圈接线柱分别连接供电线圈的两个端点。

与接收机连接；

具体操作步骤为：发射机与接收机通过电缆同步，把多芯电缆接在发射机和接收机的连接位置上。

把接收机的开关拨到外电源位置。

子步骤D2、通过接收机的接收操作，完成接收操作，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据。

所述接收机的接收操作是通过键盘操作来完成的。

所述中功率瞬变电磁仪为MSD-1脉冲瞬变电磁仪，有16个密封键。其中，【0】～【9】为十个数字键；【.】为小数点；【输入】当键入数字后，按此键则被接收；【退格】若输入的某数字有错误，按此键则光标退回原处；【采样】非退格时该健启动一次采样；【显示】在显示屏上显示测点数据的曲线；【传输】将仪器中存储的测点数据传送到PC机去；【菜单】当仪器处在其他工作状态，按此键则返回主菜单，重新选择新工作状态；【←】【→】轮流以多种格式显示该测点数据；【↓】【↑】用于观察上一点或下一点记录的曲线；【存储】把当前采样的数据(包括参数)保存下来；【采样】按此键后，仪器依据置参时设定的诸参数启动采样。仪器主菜单有四项，分别为：置参、检测、选项、记录。

下面详细介绍仪器主菜单的四项：置参、检测、选项、记录的功能，具体可以包括：

置参；

在主菜单状态按【1】即为设置仪器工作参数，在屏上显示9项子菜单。此时按【输入】则可逐项设置全部参数，按其他数字键则只设置该项参数。

其中，具体在屏上显示的9项子菜单分别为：测线号；测点号；发送频率；叠加次数；发送边长匝数；接收边长匝数；抑制系数。

检测；

在主菜单状态按【2】即可进行采样前的预备工作，在屏上显示4项子菜单。

其中，在屏上显示的4项子菜单分别为测电流、校零、自测增益及手置增益。

测电流：按此项后自动测发送电流和脉冲关断时间，并允许用户自行设置延迟时间。

校零：按此项后自动对模数转换器校零，并测量测电流的零点值。

自测增益：二次涡流场信号的动态范围很大，初值可为伏量级，末尾降到微伏或亚微伏量级，所以测量中途要切换增益。按此项后每次采样时自动选取最佳的切换时刻。

手置增益：人工设置上述的增益切换时刻，即分别指定从那一道开始切换到设定倍数的增益，按此项后采样时不再自测增益。

选项；

在主菜单状态按【3】即显示出当前仪器各选项的现状态。

记录；

在主菜单状态按【4】，屏上显示两项子菜单。

其中，屏上显示的4项子菜单分别为删除、全清。

删除指删去最新一项的存储数据。

全清指删除所有的存储数据。

所述删除及全清两项均需用户确认；此两项操作一旦被执行，则所删除的数据是不可恢复的。

按键【3】，进入选项菜单，设置所需的选项状态。

一般情况下的选择为：测点号自动加一、数据自动存储、千倍开、定点数制、手动采样。

设完按【菜单】键回到主菜单。

此时便可开始采样了。

按【采样】键开始采样，采样完成后进行数据处理，处理完毕后在屏上显示采样数据的Log(V/I)曲线。

步骤102、通过采用阻尼最小二乘算法，完成视电阻率数据的反演过程，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数。

在本发明的另一种优选实施例中，所述通过采用阻尼最小二乘算法，完成视电阻率数据的反演过程，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数的步骤，具体可以包括：

子步骤E1、建立目标函数

子步骤E2、建立LMF的法方程(A^TA+αI)·ΔP＝A^TB     (Ⅱ)；

子步骤E3、

依据公式

计算雅可比矩阵元素；

子步骤E4、依据上述公式(Ⅰ)、(Ⅱ)、(Ⅲ)，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数；

其中，A为雅可比矩阵

$A=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}}\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(1,P\left(0\right))}{{\∂\mathrm{\ρ}}_1}\·\·\·\·\·\·\·\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}}\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(1,P^{\left(0\right)})}{{\∂P}_{2m-11}}\\ \frac{1}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(n\right)}}\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(n,P^{\left(0\right)}}{{\∂\mathrm{\ρ}}_1^1}\·\·\·\·\·\·\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(n\right)}}\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(n,P^{\left(0\right)})}{{\∂P}_{2m-11}}\end{array}\right]$

$B=\left[\begin{array}{c}\frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(1,P^{\left(0\right)})}{{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}}_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\left(n\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(n,P\left(0\right))}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\left(n\right)}}\end{array}\right];$ $\mathrm{\ΔP}=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔP}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\ΔP}}_{2m-1}\end{array}\right]$

P＝(ρ₁……，ρ_m，h₁，……h_m-1)^T ；P _i ≤P_i≤P_i，(i＝1，……，2m-1)；

ρ_τ(i)为i个采样道ρ_τ实测值；为模型参数P计算的第i个采样道上的ρ_τ理论值；n为总的采样道数；m为地层层数；ρ_i为第i层的电阻率；h_i为第i的厚度；α为阻尼因子；ρ_τ(i，P)是给定一组P₁……，P_2m-1求出的晚期视电阻率理论值；ρ_τ(i，P′)为给定一组P_j…，δP_j…，P_2m-1求出的晚期视电阻率理论值δP_j为适当选取差分步长。

下面详细介绍视电阻率数据的反演过程。

为了尽量减少反演中的多解性的影响，我们将可行方向法引入阻尼最小二乘算法中。形成了改进的阻尼最小二乘可行方向解释法(简称LMF法)，瞬变电磁测深曲线拟合的最优化问题可以归结为：

其中

为目标函数，x＝(x₁……x_m)^T，x _i 为x_i的下界，

为x_i的上界。i＝1……，m。根据阻尼最小二乘法的原理，可得法方程：

(A^TA+αI)Δx＝A^TB                  (3)

式中A称为雅可比矩阵，I为单位阵，α为阻尼因子。由方程组(3)解出的x_i值未必满足(2)式，为使优化参数满足约束条件，本发明给出可行方法如下：

1.对于可行域内的

利用LMF法求出Δx_i。

2.令

其中ε为给定的小正数。

3.令

这样求得x_i必在可行域内，即满足(2)式。

将利用可行方向法求得x_i ⁽¹⁾值作为下次迭代新的初值，如此迭代运算，直到求出x₁…，x_m的最佳值。

反演的具体计算步骤如下：

(1)目标函数和法方程的建立：

为了在不同的采样时间上，使瞬变电磁测深曲线有相近似的拟合程度，取晚期视电阻率的相对误差为目标函数。

$\mathrm{\Φ}[{\mathrm{\ρ}}_1\·\·\·\·\·\·,{\mathrm{\ρ}}_m,h_1,\·\·\·\·\·\·h_{m-1}]=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left[\frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(i\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}\left(i\stackrel{\‾}{P}\right)}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}}\right]}^2---\left(6\right)$

其中ρ_τ(i)为i个采样道ρ_τ实测值，

为模型参数P计算的第i个采样道上的ρ_τ理论值，n为总的采样道数，P为理论模型测深P＝(ρ₁……，ρ_m，h₁，……h_m-1)^T，m为地层层数，ρ_i和h_i分别为第i层的电阻率和厚度。经台劳展开，取

得

(A^TA)·ΔP＝A^TB                                        (7)

其中A为雅可比矩阵

$A=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}}\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(1,P\left(0\right))}{{\∂\mathrm{\ρ}}_1}\·\·\·\·\·\·\·\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}}\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(1,P^{\left(0\right)})}{{\∂P}_{2m-11}}\\ \frac{1}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(n\right)}}\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(n,P^{\left(0\right)}}{{\∂\mathrm{\ρ}}_1^1}\·\·\·\·\·\·\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(n\right)}}\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(n,P^{\left(0\right)})}{{\∂P}_{2m-11}}\end{array}\right]$

$B=\left[\begin{array}{c}\frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(1,P^{\left(0\right)})}{{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}}_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\left(n\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(n,P\left(0\right))}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\left(n\right)}}\end{array}\right];$ $\mathrm{\ΔP}=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔP}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\ΔP}}_{2m-1}\end{array}\right]$

将(7)式的对角线项加上阻尼因子α，即形成LMF的法方程

(A^TA+αI)·ΔP＝A^TB                       (8)

约束条件为

P _i ≤P_i≤P_i，(i＝1，……，2m-1)            (9)

按前述方法，对(8)、(9)式求解，所得的极小可行解必在可行域内。

(2)雅可比矩阵元素的计算

对于瞬变电磁测深问题，晚期视电阻率的理论函数ρ_τ(i，P)的一阶偏导数存在，但难以用公式直接给出，文本采用简单差商公式代替一阶偏导数。

$\frac{{\∂\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(i,P)}{{\∂P}_j}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(i,P^{\′})-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(i,P)}{{\mathrm{\δP}}_j}---\left(10\right)$

其中ρ_τ(i，P)是给定一组P₁……，P_2m-1求出的晚期视电阻率理论值，ρ_τ(i，P′)为给定一组P_j…，δP_j…，P_2m-1求出的晚期视电阻率理论值δP_j为适当选取差分步长。根据数值计算的实验结果，取δP_j＝(0.01～0.001)P_j比较合适。

参照图4，示出了本发明实施例中的H-型地电断面视电阻率曲线示意图。

从图4，可以看出：本发明实施例中的H-型地电断面视电阻率随着时间的变化情况。

参照图5，示出了本发明实施例中的三层地电模型的视电阻率曲线示意图。

从图5中，可以看出：本发明实施例中的三层地电模型的视电阻率随着时间的变化情况。

步骤103、通过采用遗传算法，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数。

其中，所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息为隧道掌子面前方远距离含水目标体的电性信息、位置信息、大小信息及形状信息。

参照图6，示出了本发明实施例中的H-型地电断面电导参数曲线示意图。

其中，图6中的曲线1为本发明实施例中的H-型地电断面电导参数曲线示意图；

图6中的曲线2为本发明实施例中的H-型地电断面对电导率进行一次导数的电导参数曲线示意图；

图6中的曲线3为本发明实施例中的H-型地电断面对电导率进行二次导数的电导参数曲线示意图；

从图6中的曲线1，可以看出：本发明实施例中的H-型地电断面电导参数的变化情况。

从图6中的曲线2，可以看出：本发明实施例中的H-型地电断面对电导率进行一次导数的电导参数的变化情况。

从图6中的曲线3，可以看出：本发明实施例中的H-型地电断面对电导率进行二次导数的电导参数的变化情况。

参照图7，示出了本发明实施例中的用遗传算法计算的电导率参数示意图。

从图7中，可以看出：本发明实施例中的用遗传算法计算的电导率参数情况。

在本发明的另一种优选实施例中，所述通过采用遗传算法，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数的步骤，具体可以包括：

依据磁感应强度微分量公式

$\frac{\∂B_z}{\∂t}=-\frac{{6\mathrm{Ia}}^2}{S}\frac{h+\frac{t}{{\mathrm{\μ}}_{0}S}}{{[a^2+4{(h+\frac{t}{{\mathrm{\μ}}_{0}S})}^2]}^{5/2}}---\left(\mathrm{IV}\right)$

式中，I为发送电流，a发送回线等效半径，h为含水目标体离掌子面的距离，S为含水目标体至掌子面范围内介质的总纵向电导。t为时间延迟。

令

$\stackrel{\‾}{m}=\frac{h}{a}+\frac{t}{{\mathrm{\μ}}_0\mathrm{Sa}}---\left(11\right)$

则公式(Ⅳ)分别变为

令 $k=-\frac{6I}{a^2},$ $F\left(\stackrel{\‾}{m}\right)=\frac{\stackrel{\‾}{m}}{{(1+4{\stackrel{\‾}{m}}^2)}^{5/2}}---\left(13\right)$

(12)式可写成如下形式

$\frac{{\∂B}_z\left(t\right)}{\∂t}=\frac{k}{S}F\left(\stackrel{\‾}{m}\right),---\left(14\right)$

可把(13)式写成

随时间变化的视纵向电导函数

由(15)式知，在获得实测

值后，欲求得S_τ(t)，必须得到

值，但野外实际工作中难以直接求得

值。由(13)可知，求

的问题可以转化成求

的问题。为此，引入辅助函数

令

联解(13)式和(16)式，

得：

这样，根据(17)式，可通过

求取

的值。

采用遗传优化算法求解

并可根据(13)式和(15)式求出视纵向电导。再根据下式求得含水结构体与掌子面的距离：

$h_{\mathrm{\τ}}\left(t\right)={\left[\frac{{3\mathrm{Ia}}^2}{{16S}_{\mathrm{\τ}}d{B}_Z\left(t\right)/\mathrm{dt}}\right]}^{1/4}-\frac{t}{{\mathrm{\μ}}_0{S}_{\mathrm{\τ}}}.---\left(18\right)$

为使本领域技术人员更好地理解本发明，下面以一个具体的实例来说明所述

参数提取的步骤，具体可以包括：

以往计算

值，通常采用的方法是阻尼最小二乘法等，本发明所采用的方法是在地球物理上逐渐被广泛运用的遗传算法。但遗传算法只是一种得到近似值的优化方法，且每次运行遗传算法，由于遗传算法的固有特性，对参数

总会有不同值的出现，因此，在选取最优

值时，用了以下方法：先用普通求函数极值的方法求出一个

值(设该值为

)，然后用遗传算法求得另一值(设该值为

)，取

最接近

的值为所要求的值。

进行遗传算法的第一步就是为首先确定目标函数以及适应度函数，在此本发明使用范数的概念来确定目标函数为

当

为最小值时的

值就是所要求的最优解，所以该适应度函数为求目标函数最小值问题。

所述

参数的提取步骤，具体可以包括：

子步骤F1、得出反演所需

t数据；

给定一组电阻率、岩层厚度值，运行EM37程序，可直接正演得出一组

t数据；

子步骤F2、由

t数据求得

由于和t是一组离散的数据，可用差分方法求出

子步骤F3、进行遗传算法运算；

第一步，确定目标函数：根据实测数据计算得到的实测

记为

而计算得出的理论值为

记为

要得到最优的

值，可令目标函数为

最优

值即是当f(x)取极小值时x的取值，可见该问题为求目标函数极小值问题。

第二步，选择适当的遗传算法参数：

遗传最大代数(可作为终止条件)：800代；

种群大小：200；

选择方法：轮盘赌选择法；

编码方法：二进制方法；

交换概率：0.9；

变异概率：0.01；

搜索范围：[0，20]。

第三步，用常规求极值方法求得

并运行多次遗传算法程序，在得出的x值中选取最接近

的值作为最优的

若结果不理想可适当改变遗传算法参数重新运行。

子步骤F4、将求得的

值代入公式，分别求出

S_τ(t)、h_τ(t)；

子步骤F5、绘制S_τ(t)一t曲线和S_τ(H_τ)曲线，并对两组曲线进行分析。

在具体的求解过程中，由于遗传算法仍只是一种近似求解的方法，且运行过程中的初始值的选择、三步主要的运算选择再生和变异对象的选取都是随机的，这种随机性导致了对于同一函数的求最小值，多次运行所得的结果会有所不同，这又引起了另一个问题，这就是这几次的运算结果到底哪个才是最优，因此，在基本遗传算法的基础上，对遗传结果的判断加入了一个简单易明的判断步骤，这就是：在完成了一次的遗传算法后得出一个x值(记为x₁)，对应的f(x)值为f(x₁)，对x₁左侧的x值进行f(x)的计算，并把所得结果与f(x₁)进行比较，若所得值比f(x₁)小，则对应的x视为当前的最优解，若所得值比f(x₁)大，则x₁仍为最优解，由此可得出左侧的最优解；用此方法再对x₁右侧的x值进行计算，得出右侧的最优解，然后在左侧最优解与右侧最优解之间的x再进行一次的比较，三次的比较后得出的最小的f(x)对应的x值便是最好的最优解。

下面详细介绍利用遗传算法反演视纵向电导的过程。

上述给出了视纵向电导及视深度的计算方法，并且给出了解释步骤。可以知道，要求得视纵向电导S_τ和视深度H_τ，就必须求得

值，而值可由

求得，且

的大小只与

值有关，我们可把该式所求得的

值视为理论的

记作

所述

是一组野外实测获得的值，时间t在测量过程中给定，

可根据已获得的

与t值求出，由此我们可把计算得出的辅助函数视为实测的

记作

在此推导过程中，实测的

应等于理论的

当

时，该等式中唯一的未知数

便可求出。

反过来说，值的大小直接影响到了等效导电平面解释法的最终结果视纵向电导S_τ和视深度H_τ。如果

值取了最优解，S_τ和H_τ也能得到最优解，反演成像结果也最能接近实际目标体的产状，如果

值离真值误差太大，反演成像的结果就会与实际目标体产状有很大的差别。令

即

$f\left(\stackrel{\‾}{m}\right)=\frac{\left|\frac{{\∂}^2{B}_z}{{\∂t}^2}\right|}{{\left[\frac{{\∂B}_z}{\∂t}\right]}^2}\·{\mathrm{\μ}}_0\mathrm{aK}-{(1+4{\stackrel{\‾}{m}}^2)}^{3/2}|\frac{1}{{\stackrel{\‾}{m}}^2}-16|---\left(21\right)$

当该函数取极小值时的大小便是

值最优解。

求函数极小值有很多方法，各种方法有其不同的理论原理和特点，如线性规划法，是一种求范数最小的条件极值方法；对于如上求

的只有一个变量时的最小化问题，有以下的求解方法：

情况1、直接法

直接法具体可以包括：消去法及多项式近似法。

①消去法：该法针对单峰函数，逐渐消去不包含极小点的区间，直到搜索区间缩小到给定的允许精度为止。消去法的优点是算法简单效率高稳定性好；

②多项式近似法：该法用于目标函数比较复杂的情况，寻找一个与它近似的函数代替目标函数，并用近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。

情况2、间接法

间接法需要计算目标函数的导数，优点是计算速度很快。常见的间接法包括牛顿切线法、对分法、割线法和三次插值多项式近似法等。

但是，大多数的优化方法都要先给出一初始数值，根据给定条件判断该初始值是否是最优解，是就终止算法，否则对初始值进行改变再进行运算，直到符合终止条件，这些方法的初始数值模型对最后的解有很大的影响，而好的模型的选择却又是另一个较难解决的问题。因此我们可采用一种无需给定初始模型的优化方法来解决对

值的求解，如模拟人脑机理和功能的一种新型计算机和人工智能技术，或者建立在生物进化论基础上的遗传算法。本文所论述的就是遗传算法在解决

值最优化问题上的应用。

下面详细介绍遗传算法的基本原理。

遗传算法的基本思想是模仿生物界的遗传过程，把最优化问题与生物界进化过程加以类比的结果，把优化问题的解的搜索空间映射成遗传空间，把每一个可能的解编码为一个称为染色体的二进制串，染色体的每一位称为基因，每个染色体代表一个解得到一个不同的染色体个体组成的群体。产生初始种群后，通过复制、交叉和变异等基因交换，在基因之间进行随机信息交换，通过选择保留适应度高的染色体，抑制适应度低的染色体，把好的品质保留下来，淘汰差的特征，一代又一代地进化，使新个体具有更好的信息，从而使整个群体向更优解方向进化，最终得到最优解，我们给该群体中每一个个体一组控制参数值，这样相结合起来，以求得问题的新解。

在遗传算法中，表现型就相当于所求问题的特征，如参数、可行解、可行策略等；基因型则视作字符串的结构。

遗传算法通常由三步运算组成，具体可以包括：

首先，进行选择和再生。

选择和再生是根据群体成员的目标函数值f(生物学家称这个函数为适应度函数)对其编码进行复制的过程。直观上，可以把f想象为要求其极大值的某种利润或效率等等。按照成员的适应度函数值对其编码做复制，意味着具有高适应度函数值的成员对后代有较高的贡献概率，即适应度函数值高的成员被选中的机会多，可以在下一代中有较多的后代。一旦某个成员被选中，则复制它的编码，为产生下一代新的群体做准备。

其次，进行基因交换。

再生运算后，可用两个步骤做基因交换。

第一步，对选中的群体成员做随机匹配；

第二步，每对成员的编码按下述方法做交换基因：在编码中随机选一交换位置，该位置之前的编码保持不变，之后的编码相互交换，由此产生两个后代。

再生和基因交换的原理非常简单，只有随机数的产生、编码的复制和部分编码的交换。然而，这种再生和基因交换相结合的随机过程产生了结构式的信息交换的效果，它赋予遗传算法以很强的搜索能力。它在使得高质量的因素再生的基础上，把这些因素与其它成员中高质量的因素做信息交换，因此，再生和基因交换运算就可以根据过去试验中所得到的好的结果，来构造出更好的结果。

最后，进行基因变异。

基因变异的目的是在搜索过程中不断地引入新的信息量，尽管再生和基因交换可以有效地进行搜索，但偶尔它们也会丧失某些潜在有用的遗传物质。变异是以很小的概率随机地改变编码中某个位置上的值，就其本身来讲，变异是在编码空间中随机执行，但当把它与再生和基因交换同时使用时，可以防止某些重要因素的过早丢失。

在本发明的另一种优选实施例中，所述遗传算法的步骤，具体可以包括：

子步骤G1、确定目标函数；

以计算值与观测值拟合程度最高为标准使目标函数最大；或以计算值与观测值之差的平方和最小为标准使目标函数为最小。

子步骤G2、参数设定；

模型参数搜索范围、群体大小、交换概率、变异概率、种群大小、最大代数。

子步骤G3、用随机数发生器选择一个随机初始群体，该群体的成员数目等于种群大小，并对其进行编码。

步骤104、依据所获得的视电阻率参数及电导率参数，对观测数据进行解释，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息。

所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息为隧道掌子面前方远距离含水目标体的电性信息、位置信息、大小信息及形状信息。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上对本发明所提供的隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.隧道掌子面前方远距离含水目标体的瞬变电磁预报方法，其特征在于，包括：

通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据；

通过采用阻尼最小二乘算法，完成视电阻率数据的反演过程，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数；

通过采用遗传算法，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数；

依据所获得的视电阻率参数及电导率参数，对观测数据进行解释，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的预报距离范围为0至100米之内。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的信息为隧道掌子面前方远距离含水目标体的电性信息、位置信息、大小信息及形状信息。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述中功率瞬变电磁仪通过采用在小功率瞬变电磁仪的基础上，外加中功率发射机的方法，实现了对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行预报的过程。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过使用中功率瞬变电磁仪，对隧道掌子面前方远距离含水目标体进行探测，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据的步骤，包括：

通过发射机的发射操作，完成发射操作；

通过接收机的接收操作，完成接收操作，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过发射机的发射操作，完成发射操作的步骤，包括：

将发射机面板上的红色或黑色电源接线柱分别连接电池箱的正极、负极；

将发射机面板上的红色或黑色发送线圈接线柱分别连接供电线圈的两个端点；

通过电缆同步的方式，将多芯电缆接在发射机与接收机的连接位置上；

将接收机的开关拨到外电源的位置，完成了发射机的发射操作。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过接收机的接收操作，完成接收操作，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的观测数据的步骤，包括：

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的采样键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动采样的过程；

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的置参键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动置参的过程；

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的检测键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对隧道掌子面前方远距离含水目标体启动检测的过程；

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的选项键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对瞬变掌子面前方远距离含水目标体启动显示中功率瞬变电磁仪所设置的工作参数的当前状态；

通过启动中功率瞬变电磁仪键盘上的记录键，中功率瞬变电磁仪依据设置的工作参数，对瞬变掌子面前方远距离含水目标体启动记录中功率瞬变电磁仪所设置的工作参数的状态，完成采样过程，获得瞬变掌子面前方远距离含水目标体的观测数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过采用阻尼最小二乘算法，完成视电阻率数据的反演过程，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数的步骤，包括：

建立目标函数

建立LMF的法方程(A^TA+αI)·ΔP＝A^TB            (Ⅱ)；

依据公式计算雅可比矩阵元素；

依据上述公式(Ⅰ)、(Ⅱ)、(Ⅲ)，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的视电阻率参数；

其中，

A为雅可比矩阵，

$B=\left[\begin{array}{c}\frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(1,P^{\left(0\right)})}{{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{\τ}}^{\left(1\right)}}_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \frac{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\left(n\right)}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}}(n,P\left(0\right))}{{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{\left(n\right)}}\end{array}\right];$ $\mathrm{\ΔP}=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔP}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\ΔP}}_{2m-1}\end{array}\right];$

P＝(ρ₁……，ρ_m，h₁，……h_m-1)^T  ；P _i ≤P_i≤P_i，(i＝1，……，2m-1)；

ρ_τ(i)为i个采样道ρ_τ实测值；

为模型参数P计算的第i个采样道上的ρ_τ理论值；n为总的采样道数；m为地层层数；ρ_i为第i层的电阻率；h_i为第i层的厚度；α为阻尼因子；ρ_τ(i，P)是给定一组P₁……，P_2m-1求出的晚期视电阻率理论值；ρ_τ(i，P′)为给定一组P_j…，δP_j…，P_2m-1求出的晚期视电阻率理论值δP_j为适当选取差分步长。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过采用遗传算法，获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数的步骤，包括：

依据公式 $\frac{\∂B_z}{\∂t}=-\frac{{6\mathrm{Ia}}^2}{S}\frac{h+\frac{t}{{\mathrm{\μ}}_{0}S}}{{[a^2+4{(h+\frac{t}{{\mathrm{\μ}}_{0}S})}^2]}^{5/2}}---\left(\mathrm{IV}\right)$

计算获得隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数；

其中，I为发送电流，a发送回线等效半径，h为含水目标体离掌子面的距离，S为含水目标体至掌子面范围内介质的总纵向电导，t为时间延迟。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于：

所述隧道掌子面前方远距离含水目标体的电导率参数为视纵向电导S_τ及视深度h_τ。

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