CN114547721A - 深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法 - Google Patents

深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，步骤为，在凿岩台车上安装多种功能传感器，进行采集数据并整理；基于采集的数据建立神经网络模型，对围岩等级信息进行输出；通过神经网络模型输出的围岩等级进行掌子面围岩等级分区，将相同岩性区域连通，实现围岩等级区域化划分，得到掌子面分区信息；采用数字图像处理技术对掌子面岩体进行裂隙与分析，得到裂隙信息；将掌子面分区信息与裂隙信息同时导入数据分析软件，在原有的围岩等级分区图加入节理裂隙，采用积分法自动计算各区域面积，对爆破设计区域进行更新，进行爆破工作。本发明解决了隧道开挖过程中的超欠挖问题，提高了能量利用率。

Description

深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法
技术领域
本发明涉及隧道及地下工程爆破领域，具体为一种深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法。
背景技术
在进行隧道及地下工程掘进施工时，钻爆法具有经济、高效及对地质适应能力强的明显优势，至今仍是我国隧道掘进施工中重要技术手段。凿岩台车进行凿岩作业是最基本、最重要的一项工程任务，在对掌子面进行钻孔过程中，钻头与岩土体进行直接接触，会反馈大量地质信息，这些信息能够反映围岩的质量情况，目前主要用于不良地质体判识，预防工程地质灾害的发生，在爆破设计过程中并没有很好加以利用，如何高效利用具有重要意义。
隧道一般因线路较长、穿越地层复杂多变，比露天矿山爆破更具复杂性，爆破设计方法中没有考虑同一掌子面岩性不同与节理裂隙而进行统一化爆破设计，因此针对隧道截面不同岩性进行差异化爆破设计，对改善爆破效果，降低工程成本有着重要影响，隧道光面爆破实施效果好坏关键是爆破参数设计是否合理，参数设计合理与否直接影响隧道开挖质量。在施工过程中，如何根据爆破效果、炸药性能、地质变化情况及时调整爆破参数也至关重要。CN 102042786 A专利提出浅埋大断面隧道控制爆破施工方法，通过不断试爆，分析爆破结果以此对爆破方案进行优化设计，利用爆破网路连接不同区域进行微差爆破，提升爆破效果。本文提出了通过凿岩机械设备进行岩性感知获取围岩等级分类，并结合岩石自身节理裂隙进行分区爆破的系统化分区方案，进一步优化了爆破设计方案。CN 112096272A专利提出了一种凿岩机智能钻进方法，随着凿岩机械设备的发展与运用，凿岩台车在地下隧道中应用逐渐广泛，而传统凿岩机因为人为操作，测得参数种类有限。目前存在炸药能量利用率较低、围岩超欠挖以及经济效益较差的问题。
发明内容
发明目的：本发明提供一种深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，其目的在于解决隧道开挖过程中的超欠挖问题，以提高能量利用率。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，步骤为，
步骤1：在凿岩台车上安装多种功能传感器，进行采集数据并整理；
步骤2：基于步骤1采集的数据建立神经网络模型，对围岩等级信息进行输出；步骤3：通过神经网络模型输出的围岩等级进行掌子面围岩等级分区，将相同岩性区域连通，实现围岩等级区域化划分，得到掌子面分区信息；
步骤4：采用数字图像处理技术对掌子面岩体进行裂隙与分析，得到裂隙信息；
步骤5：将掌子面分区信息与裂隙信息同时导入数据分析软件，在原有的围岩等级分区图加入节理裂隙，采用积分法自动计算各区域面积，对爆破设计区域进行更新，进行爆破工作。
进一步的，步骤1采集数据具体操作为：
(1)凿岩台车开始工作后将钻进参数自动存储至凿岩机自身存储系统中，生成钻孔日志，并将数据以一次工作周期的时间为单位独立存储；
(2)将钻孔日志从凿岩台车自身存储系统中拷贝到数据监测软件的数据文件夹中，在记录钻进参数的同时，对应的掌子面钻孔深度、钻孔位置以及钻孔时间等基础信息也被记录下来；
(3)在数据监测软件中打开钻孔日志，将信息图表化处理，分别将信息对应到每一个钻孔上，将该钻孔的钻进参数和基础信息导出。
进一步的，步骤2中神经网络模型的输入层、输出层和隐含层的神经元参数的选择如下：
输入层：钻进速度，冲击压力，钻头转速，扭矩，钻头加速度，钻臂倾角，所以输入层一共有以上6个参数，神经元个数为6个；
输出层：对围岩岩性的评级，对岩石岩性划分为3级，分别为Ⅲ级围岩、Ⅳ级围岩、Ⅴ级围岩所以输出层一共有以3个参数，神经元个数为3个；
隐含层：隐含层节点个数根据网络训练结果调整。
进一步的，步骤4中获得裂隙信息具体操作为：
4.1对高清摄像机得到图像进行图像灰度化和图像直方图统计，选取小波变换级数，对图像统计直方图进行二级HARR小波变换；采用一维HARR小波变换进行处理；
4.2选取平滑滤波器及滤波半径对变换后的图像数据进行平滑处理，对平滑处理后的图像数据进行极值冲击检测，得到极值分布数组，选取模型参数，采用的极值冲击响应模型求其系统冲击响应，
4.3通过极值冲击响应结果，求得系统响应第二次下降为0时的位置，根据响应位置求得此前最近一次的极小值，将其作为阈值，进行HARR小波逆变换，将其还原到原始直方图的位置，并将该位置作为原始灰度图的分割阈值对图像进行分割，得到裂隙信息。
进一步的，步骤4.1中HARR母小波函数和父小波函数如下：
ψj,k(x)＝v(2jx-k)
Figure RE-GDA0003595767120000031
Figure RE-GDA0003595767120000032
Figure RE-GDA0003595767120000033
Figure RE-GDA0003595767120000034
其中k为平移系数，j为尺度系数，所有ψj,k(x)和
Figure RE-GDA0003595767120000035
构成了一组小波空间，构建小波分解树。
进一步的，步骤4.2中极值冲击响应模型如下：
f(xi)＝af(xi-1)＝|jzf(xi)|-b
Figure RE-GDA0003595767120000036
式中，a为响应函数的缓冲系数，b为衰减系数，jzf(xi)为在位置xi处的极值冲击值，f(xi)为在位置xi处的极值冲击响应值，fg(xi)为在位置xi处的抗饱和极值冲击响应值，xi为离散直方图的横坐标。
进一步的，步骤5中爆破工作参数为：
(1)岩石坚固系数f：
Figure RE-GDA0003595767120000041
式中f为岩石坚固系数；R为岩石的单轴极限抗压强度；
(2)炸药单耗q：
Figure RE-GDA0003595767120000042
式中q为炸药单耗；f为岩石坚固系数；S为隧道开挖断面积；C为药卷直径的影响系数；b为炮孔深度影响系数；e为炸药能量系数；ζ为装药密度的影响系数；ω为岩体结构、裂隙和层理的影响系数；
(3)光面爆破不耦合系数D及装药直径d：
Figure RE-GDA0003595767120000043
式中D为不耦合系数；dk为炮眼直径；di为装药直径；
(4)周边眼间距E、最小抵抗线V和相对距系数K
Figure RE-GDA0003595767120000044
式中，E为周边炮眼间距；V为最小抵抗线；K值总是小于1，当d＝38～46mm， E＝30～50cm，V＝40～60cm时，K＝0.5～0.8；
(5)炮眼数量：
Figure RE-GDA0003595767120000045
式中：N为炮眼数量，不包括未装药的空眼；q为单位炸药消耗量；S-开挖段面积；η为装药系数，即装药长度与炮眼长度的比值；γ为每米药卷的炸药质量；
(6)炮眼深度与循环进尺：循环进尺：
L′＝ηL＝(0.85～0.95)L
炮眼深度L取1.5m～2.0m，炮眼利用率η为85％～95％；
(7)每一循环装药量计算及分配：
Q＝qV
式中：q为单位炸药消耗量；V为1个开挖循环进尺爆落岩石总体积m3。与现有技术相比，本发明结构设置合理，功能性强，具有以下优点：
1.本发明提出的利用凿岩台车凿岩过程中反馈的大量的炮眼钻进信息，更加精准的反馈地质信息，为后续施工提供重要信息。
2.本发明提出建立神经网络模型进行岩性识别，使得能高效、快速、准确的确定围岩参数，完善爆破方案设计，对实现快速高效施工具有重要意义。
3.本发明提出利用图像分析技术对掌子面节理裂隙进行精准识别，为爆破方案设计提供了重要参考。
4.本发明提出分区域差异化爆破，即依据掌子面岩性与裂隙节理划分出不同的区域，分别进行爆破方案设计，能够较好的改善爆破效果，避免发生超欠挖现象。
附图说明
图1为具备随钻探测功能的凿岩台车；
图2为安装传感器的凿岩台车机械臂；
图3为钻进信息获取方式流程图；
图4为对围岩等级反演时的BP神经网络的结构图；
图5为裂隙分割算法流程示意图；
图6为基于掌子面分区化的爆破网路连接图；
图7为总体流程图；
图中标注：1、液压系统，2、电气控制系统，3、动力系统，4、驾驶室，5、凿岩机，6、推进器，7、支腿，8、底盘，9、行走系统，10、钻臂，11、机座，12、钎杆，13、导轨，14、钻头，15、支臂缸，16、后臂，17、伸缩缸，18、偏转摆动缸，19调平缸，20、内置传感器，21、岩石裂隙，22、围岩等级分区线。
具体实施方式
以下结合说明书附图跟详细的说明本发明。
如图1、2所示，图2为图1中虚线部分放大图。本发明是基于对凿岩台车进行改造，凿岩台车上设置有液压系统1、电气控制系统2、动力系统3、驾驶室4、凿岩机5、推进器6、支腿7、底盘8、行走系统9和钻臂10，钻臂10设置有机座11，机座11上设置有支臂缸15和后臂16，后臂16通过偏转摆动缸 18和调平缸19连接导轨13，导轨13上设置有凿岩机5，凿岩机5通过钎杆12 连接钻头14，本发明在凿岩台车钻头14上加装多种功能传感器20，用于炮孔钻进时各项数据的实时监测，采集钻进时的各种参数指标，并通过大量工程实际的数据采集，构建神经网络模型分析出在一定置信度条件下的诸指标与围岩等级关系，以此对掌子面围岩等级进行输出，并将围岩等级信息与图像分析技术所测得的岩石节理裂隙相结合，进行分区化设计，实现差异化爆破，从而实现从随钻岩性识别到爆破设计的系统化方案，对实际施工有着重要指导意义。
如图7所示，一种基于岩性感知与图像识别的隧道掘进局部区域差异控制爆破方法，具体步骤为：
步骤1：在凿岩台车上安装多种功能传感器20，进行采集数据并整理；
凿岩台车开始工作后，根据爆破设计图里事先设计好的钻孔位置、和钻孔深度等信息自动规划路径及自动凿岩。具体的施工顺序为：利用凿岩台车自身定位系统对台车进行定位，使用远程遥控系统将机械臂伸展开并移动到各自的工作区域，根据爆破设计方案中炮孔位置进行打孔全功率钻孔工作，钻孔后钻臂自动往复运动清孔，推进梁返回，进行下一钻孔，重复上述钻孔循环直至完成所有钻孔。
在以上钻进过程中，凿岩台车多种功能传感器20自动记录包含6项钻进参数，分别为钻进速度V(m/min)，冲击压力P(bar)，扭矩T(kN/m)，钻头转速N(r/min)，钻头加速度a(m/s2)，钻臂倾角α(°)。
钻进速度V反映了凿岩台车在进行打孔工作时的钻孔速度。本项数值利用凿岩台车钻头安装激光位移传感器与计时器测得。
冲击压力P体现为凿岩台车执行冲击运动时冲击性能。本项数值利用凿岩台车钻头安装压力传感器测得。
扭矩T体现为钻头在旋转切削岩石扭矩力大小，本项数值利用凿岩台车钻头安装扭矩传感器测得。
钻头转速N为钻头旋转切削岩石的回转速度，本项数值利用凿岩台车钻头安装回转速度传感器与计时器测得。
钻头加速度a可以反映钻头的振动强烈程度，本项数值利用凿岩台车钻头安装加速度传感器与计时器测得。
钻臂倾角α为钻孔时钻头与掌子面间夹角，体现出钻孔方向，本项数值利用倾角传感器测得。
如图3所示，钻进实时信息采集采用与本地数据监测中心与远程数据监测系统相结合的方法。
所述的本地数据监测中心为凿岩台车自身储存，具体操作为：
(1)凿岩台车开始工作后将钻进参数自动存储至凿岩机自身存储系统中，生成钻孔日志，并将数据以一次工作周期的时间为单位独立存储；
(2)将钻孔日志从凿岩台车自身存储系统中拷贝到数据监测软件的数据文件夹中，在记录钻进参数的同时，对应的掌子面钻孔深度、钻孔位置以及钻孔时间等基础信息也被记录下来；
(3)在数据监测软件中打开钻孔日志，将信息图表化处理，分别将信息对应到每一个钻孔上，将该钻孔的钻进参数和基础信息导出，一般是以XML文件的格式。
所述的远程数据监测中心为利用无线信息传输至远端监测计算机，利用远程数据管理平台进行数据分析，该方法采集方式更具效率和稳定，解决了复杂地下隧道岩性识别中遇到的噪声信号干扰等问题，提高了准确性与分辨率，实现原始数据有效信号的提取，该系统由无线传感器网络节点和数据监测中心组成，可将信息传输至远端监测计算机的数据处理系统，无线传感器网络节点包括钻进信息传感节点、汇聚节点和网关节点，节点间采用自组织方式组成无线传感器网络，通过串口通信方式和无线传输方式与数据监测中心计算机相连，监测计算机将汇聚节点传送来的数据经过本地数据监测软件分析处理后以图表形式实时显示。步骤2：基于采集的数据建立神经网络模型，对围岩等级信息进行输出；
如图4所示，基于BP神经网络的围岩智能分级模型，将采集到的钻进速度，冲击压力，钻头转速，扭矩，钻头加速度，钻头加速度，钻臂倾角等数据参数信息进行分析研究，建立神经网络模型，对围岩等级信息进行输出。
由于岩石爆破过程具有高度的复杂性和非线性的特点，使神经网络可以在建模过程中发挥巨大的作用。由于神经网络能够根据对象输入/输出的数据直接建立模型，不需要对象的知识及复杂的数学公式推导，并且采用适当的训练算法就可以达到网络学习精度目标。因此，用神经网络模型实现系统建模是非常有效和相对容易的。构建了钻进速度，冲击压力，钻头转速，扭矩，钻头加速度，钻臂倾角与围岩等级的神经网络模型。
采用三层神经网络来构建爆破参数优化设计模型(输入层、隐含层和输出层)，匹配模型BP网络结构组成，过程为首先通过大量工程实例训练样本对网络进行训练学习，选取合适的隐含层节点数，训练精度，迭代次数，从而获取网络节点函数的最优传递系数，然后根据输入参数进行推理计算，获得最优的输出。
所述输入层和隐含层之间采用S型正切函数tansig，所述隐含层与输出层之间采用线性函数purelin，训练函数选用动量梯度下降函数traingdm。
隐含层神经元个数的取值范围按下式进行计算：
Figure RE-GDA0003595767120000081
式中，h表示隐含层神经元个数，m表示输入层神经元个数，n表示输出层神经元个数。a为1～10的调节常数。
建立神经网络模型，采用三层神经网络来构建设计模型(输入层、隐含层和输出层)，它的输入参数为：凿岩台车进行钻孔时取得的相关参数，输出的结果是：围岩等级信息。此匹配模型BP网络结构组成，过程为收集大量实际工程数据对网络进行训练学习，从而获取网络节点函数的最优传递系数，然后根据输入参数(凿岩台车钻进时取得的相关参数，共计6个参数，即n＝6)进行推理计算，获得最优的输出。
神经网络模型的输入层、输出层和隐含层的神经元参数的选择如下：
输入层：钻进速度，冲击压力，钻头转速，扭矩，钻头加速度，钻臂倾角，所以输入层一共有以上6个参数，神经元个数为6个；
输出层：对围岩岩性的评级，对岩石岩性划分为3级，分别为Ⅲ级围岩、Ⅳ级围岩、Ⅴ级围岩所以输出层一共有以3个参数，神经元个数为3个。
隐含层：神经元的个数需要比较之后确定。隐含层节点数的多少对网络性能的影响较大，当隐含层节点数太多时，会导致网络学习时间过长，甚至不能收敛；而当隐含层节点数过少时，网络的容错能力差。当然，隐含层节点个数还要根据网络训练结果调整。
步骤3：通过神经网络模型输出的围岩等级进行掌子面围岩等级分区，将相同岩性区域连通，实现围岩等级区域化划分，得到掌子面分区信息；
通过神经网络模型输出的围岩等级进行掌子面围岩等级分区，采用绘图软件辅助绘图的方法，在绘图软件上根据尺寸绘制出掌子面整体视图，建立平面坐标系，将各炮孔点坐标导入绘图软件，绘制图像导入图像处理软件，自动对关键点进行抓取，生成多尺度锚框，对各区域岩性类别自主判断，并伴随区域自适应扩张，直至铺满整个掌子面区域，以此将整个掌子面拼图化，随后自动进行区域筛查分类化处理，将相同岩性区域连通，实现围岩等级区域化划分。
步骤4：采用数字图像处理技术对掌子面岩体进行裂隙与分析，得到裂隙信息；
采用数字图像处理技术对掌子面岩体进行裂隙与分析，利用高清摄像机拍摄掌子面图片并导入图像分析软件，将岩体裂隙图像进行栅格化，利用一种分割算法对岩体裂隙分析系统分别对裂隙骨架、裂隙宽度、裂隙倾角、裂隙面积、裂隙轮廓、裂隙长度进行提取，为后续区域划分提供参考。
利用高清摄像机选取合适的图像分辨率及格式对掌子面进行图像采集，将采集信息保存至相机内存上，图像信息按照相应格式输入至图像分析软件，将其从背景中分割出来并进行矢量化表达，以进行特征参数的统计与分析，利用灰度阈值分割算法对原始灰度图进行阈值分割，将裂隙尽可能分割出来，得到裂隙的分割图像，如图5所示，具体操作为：
对得到图像进行图像灰度化和图像直方图统计，选取小波变换级数，对图像统计直方图进行二级HARR小波变换；考虑采用一维HARR小波变换进行处理。 HARR母小波函数和父小波函数如下：
ψj,k(x)＝v(2jx-k)
Figure RE-GDA0003595767120000091
Figure RE-GDA0003595767120000101
Figure RE-GDA0003595767120000102
Figure RE-GDA0003595767120000103
其中k为平移系数，j为尺度系数，所有ψj,k(x)和
Figure RE-GDA0003595767120000104
构成了一组小波空间，构建小波分解树。
选取平滑滤波器及滤波半径对数据进行平滑处理，对其进行极值冲击检测，得到极值分布数组，选取模型参数，采用的极值冲击响应模型求其系统冲击响应，其中极值冲击响应模型如下：
f(xi)＝af(xi-1)＝|jzf(xi)|-b
Figure RE-GDA0003595767120000105
式中，a为响应函数的缓冲系数，b为衰减系数，jzf(xi)为在位置xi处的极值冲击值，f(xi)为在位置xi处的极值冲击响应值，fg(xi)为在位置xi处的抗饱和极值冲击响应值，xi为离散直方图的横坐标。
通过极值冲击响应结果，求得系统响应第二次下降为0时的位置，根据响应位置求得此前最近一次的极小值，将其作为阈值，进行HARR小波逆变换，将其还原到原始直方图的位置，并将该位置作为原始灰度图的分割阈值对图像进行分割，得到裂隙信息。
步骤5：将裂隙信息与掌子面分区信息同时导入数据分析软件，在原有的围岩等级分区图加入节理裂隙，采用积分法自动计算各区域面积，对爆破设计区域进行更新，每进行一次爆破工作，重复上述步骤1-5，直至完成隧道的全部爆破工作。
如图6所示，为基于掌子面分区化的爆破网路连接图，岩石裂隙21为通过图像识别技术所提取到的掌子面自带的节理裂隙，围岩等级分区线22为根据不同岩石等级绘制的分区线，随后采用积分法自动计算各区域面积，进行各自爆破方案设计，实现分部分差异化爆破，提高爆破效果，改善超欠挖。
根据掌子面各区域围岩等级，查询爆破手册规范确定爆破参数选取与计算，进行光面爆破设计，光面爆破主要参数有：炮眼数量、周边眼间距、炮眼大小、炮眼深度、不耦合系数、装药直径、线性装药密度、最小抵抗线(爆破层厚度) 等，以下为爆破方案设计主要参数求取：
(1)岩石坚固系数(f)：
Figure RE-GDA0003595767120000111
式中f为岩石坚固系数；R为岩石的单轴极限抗压强度(MPa)。
(2)炸药单耗(q)：
Figure RE-GDA0003595767120000112
式中q为炸药单耗(kg/m3)；f为岩石坚固系数；S为隧道开挖断面积(m2)； C为药卷直径的影响系数；b为炮孔深度影响系数；e为炸药能量系数；ζ为装药密度的影响系数；ω为岩体结构、裂隙和层理的影响系数。
(3)光面爆破不耦合系数(D)及装药直径(d)：
炮眼直径dk与药卷直径di之比称为不耦合系数，合适的周边眼不耦合系数应使爆炸后作用于炮眼壁的压力小于围岩抗压强度，理论与实践证明，当岩石种类为软岩时，不耦合系数在2.0～2.5范围时，缓冲作用最佳，光爆效果最好。
Figure RE-GDA0003595767120000113
式中D为不耦合系数；dk为炮眼直径(cm)；di为装药直径(cm)。
(4)周边眼间距(E)、最小抵抗线(V)和相对距系数(K)
最小抵抗线与开挖的隧道断面大小有关，在断面跨度大，光爆眼所受到的夹制作用小，岩石比较容易崩落，最小抵抗线可以大些，断面小，光爆眼所受到的夹制作用大，最小抵抗线可以小些，最小抵抗线与岩石的性质和地质构造也有关，坚硬岩石最小抵抗线可小些，松软破碎的岩石最小抵抗线可大些，相对距系数是周边眼间距(E)与最小抵抗线(V)的比值，是影响爆破效果的重要因素。
Figure RE-GDA0003595767120000121
式中，E为周边炮眼间距，cm；V为最小抵抗线，cm；K值总是小于1，当 d＝38～46mm，E＝30～50cm，V＝40～60cm时，K＝0.5～0.8。
(5)炮眼数量：
Figure RE-GDA0003595767120000122
式中：N为炮眼数量，不包括未装药的空眼；q为单位炸药消耗量；S-开挖段面积㎡；η为装药系数，即装药长度与炮眼长度的比值；γ为每米药卷的炸药质量，kg/m。
(6)炮眼深度与循环进尺：一般炮眼深度L取1.5m～2.0m，其中掏槽眼应比周边眼加深10cm～20cm。炮眼利用率η一般可以达到85％～95％，则循环进尺：
L′＝ηL＝(0.85～0.95)L
(7)每一循环装药量计算及分配：
Q＝qV
式中：q为单位炸药消耗量，kg/m3；V为1个开挖循环进尺爆落岩石总体积m3。
以此完成对爆破方案设计，进行爆破工作，每进行一次爆破工作，重复上述步骤，直至完成隧道的全部爆破工作。因为在同一工段不同地区，岩石岩性也存在差异，因此每进行一次爆破工作，要从新进行以上工作，保证方案的准确性。

Claims (7)

1.一种深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，其特征在于：步骤为，
步骤1：在凿岩台车上安装多种功能传感器(20)，进行采集数据并整理；
步骤2：基于步骤1采集的数据建立神经网络模型，对围岩等级信息进行输出；
步骤3：通过神经网络模型输出的围岩等级进行掌子面围岩等级分区，将相同岩性区域连通，实现围岩等级区域化划分，得到掌子面分区信息；
步骤4：采用数字图像处理技术对掌子面岩体进行裂隙与分析，得到裂隙信息；
步骤5：将掌子面分区信息与裂隙信息同时导入数据分析软件，在原有的围岩等级分区图加入节理裂隙，采用积分法自动计算各区域面积，对爆破设计区域进行更新，进行爆破工作。
2.根据权利要求1所述的深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，其特征在于：步骤1采集数据具体操作为：
(1)凿岩台车开始工作后将钻进参数自动存储至凿岩机自身存储系统中，生成钻孔日志，并将数据以一次工作周期的时间为单位独立存储；
(2)将钻孔日志从凿岩台车自身存储系统中拷贝到数据监测软件的数据文件夹中，在记录钻进参数的同时，对应的掌子面钻孔深度、钻孔位置以及钻孔时间等基础信息也被记录下来；
(3)在数据监测软件中打开钻孔日志，将信息图表化处理，分别将信息对应到每一个钻孔上，将该钻孔的钻进参数和基础信息导出。
3.根据权利要求1所述的深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，其特征在于：步骤2中神经网络模型的输入层、输出层和隐含层的神经元参数的选择如下：
输入层：钻进速度，冲击压力，钻头转速，扭矩，钻头加速度，钻臂倾角，所以输入层一共有以上6个参数，神经元个数为6个；
输出层：对围岩岩性的评级，对岩石岩性划分为3级，分别为Ⅲ级围岩、Ⅳ级围岩、Ⅴ级围岩所以输出层一共有以3个参数，神经元个数为3个；
隐含层：隐含层节点个数根据网络训练结果调整。
4.根据权利要求1所述的深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，其特征在于：步骤4中获得裂隙信息具体操作为：
4.1对高清摄像机得到图像进行图像灰度化和图像直方图统计，选取小波变换级数，对图像统计直方图进行二级HARR小波变换；采用一维HARR小波变换进行处理；
4.2选取平滑滤波器及滤波半径对变换后的图像数据进行平滑处理，对平滑处理后的图像数据进行极值冲击检测，得到极值分布数组，选取模型参数，采用的极值冲击响应模型求其系统冲击响应，
4.3通过极值冲击响应结果，求得系统响应第二次下降为0时的位置，根据响应位置求得此前最近一次的极小值，将其作为阈值，进行HARR小波逆变换，将其还原到原始直方图的位置，并将该位置作为原始灰度图的分割阈值对图像进行分割，得到裂隙信息。
5.根据权利要求4所述的深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，其特征在于：步骤4.1中HARR母小波函数和父小波函数如下：
ψj,k(x)＝v(2jx-k)
Figure RE-FDA0003595767110000021
Figure RE-FDA0003595767110000022
Figure RE-FDA0003595767110000023
Figure RE-FDA0003595767110000024
其中k为平移系数，j为尺度系数，所有ψj,k(x)和
Figure RE-FDA0003595767110000025
构成了一组小波空间，构建小波分解树。
6.根据权利要求4所述的深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，其特征在于：步骤4.2中极值冲击响应模型如下：
f(xi)＝af(xi-1)＝|jzf(xi)|-b
Figure RE-FDA0003595767110000031
式中，a为响应函数的缓冲系数，b为衰减系数，jzf(xi)为在位置xi处的极值冲击值，f(xi)为在位置xi处的极值冲击响应值，fg(xi)为在位置xi处的抗饱和极值冲击响应值，xi为离散直方图的横坐标。
7.根据权利要求1所述的深埋隧道局部区域差异定向断裂控制爆破方法，其特征在于：步骤5中爆破工作参数为：
(1)岩石坚固系数(f)：
Figure RE-FDA0003595767110000032
式中f为岩石坚固系数；R为岩石的单轴极限抗压强度；
(2)炸药单耗(q)：
Figure RE-FDA0003595767110000033
式中q为炸药单耗；f为岩石坚固系数；S为隧道开挖断面积；C为药卷直径的影响系数；b为炮孔深度影响系数；e为炸药能量系数；ζ为装药密度的影响系数；ω为岩体结构、裂隙和层理的影响系数；
(3)光面爆破不耦合系数(D)及装药直径(d)：
Figure RE-FDA0003595767110000034
式中D为不耦合系数；dk为炮眼直径；di为装药直径；
(4)周边眼间距(E)、最小抵抗线(V)和相对距系数(K)
Figure RE-FDA0003595767110000035
式中，E为周边炮眼间距；V为最小抵抗线；K值总是小于1，当d＝38～46mm，E＝30～50cm，V＝40～60cm时，K＝0.5～0.8；
(5)炮眼数量：
Figure RE-FDA0003595767110000041
式中：N为炮眼数量，不包括未装药的空眼；q为单位炸药消耗量；S-开挖段面积；η为装药系数，即装药长度与炮眼长度的比值；γ为每米药卷的炸药质量；
(6)炮眼深度与循环进尺：循环进尺：
L′＝ηL＝(0.85～0.95)L
炮眼深度L取1.5m～2.0m，炮眼利用率η为85％～95％；
(7)每一循环装药量计算及分配：
Q＝qV
式中：q为单位炸药消耗量；V为1个开挖循环进尺爆落岩石总体积m3。
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