CN114972384A - 一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法 - Google Patents

一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114972384A
CN114972384A CN202210644217.0A CN202210644217A CN114972384A CN 114972384 A CN114972384 A CN 114972384A CN 202210644217 A CN202210644217 A CN 202210644217A CN 114972384 A CN114972384 A CN 114972384A
Authority
CN
China
Prior art keywords
rock
tunnel face
tunnel
compressive strength
point cloud
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210644217.0A
Other languages
English (en)
Inventor
王军祥
邸鑫
王石磊
张业权
王永柱
郭明
咸峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenyang University of Technology
Third Engineering Co Ltd of China Railway 19th Bureau Group Co Ltd
Original Assignee
Shenyang University of Technology
Third Engineering Co Ltd of China Railway 19th Bureau Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenyang University of Technology, Third Engineering Co Ltd of China Railway 19th Bureau Group Co Ltd filed Critical Shenyang University of Technology
Priority to CN202210644217.0A priority Critical patent/CN114972384A/zh
Publication of CN114972384A publication Critical patent/CN114972384A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/20—Hydro energy

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于深度学习的隧道掌子面岩体智能快速区域分级方法，包括：划分隧道掌子面区域；凿岩台车定位，将凿岩台车固定在预设位置；通过钻进过程获取钻进参数；通过建立钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型，利用钻进参数求出岩石单轴抗压强度；采用改进的BQ法将步骤(四)中的岩石单轴抗压强度代入BQ法模型，并通过Pearson线性相关系数计算公式得到BQ法修正模型；将BQ法修正模型结合深度学习对隧道掌子面裂隙信息识别，进而对岩体进行智能快速区域分级。本发明解决现有分级方法存在人工数据采集准确性低、识别效率低、推测出的围岩等级不精准、施工效率低等问题。

Description

一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法
技术领域
本发明属于隧道工程领域，具体涉及一种隧道爆破中基于深度学习的隧道掌子面岩体智能快速区域分级方法。
背景技术
近些年来，我国建设了一大批重要的地下工程，涉及交通隧道、矿山地下开采、水电地下厂房、能源地下储存洞库群等。隧道等地下工程处于复杂的地质环境之中，当前的设计理论和施工技术尚不完备，建设过程中带有较强的不确定性，是一项复杂的高风险性系统工程。常规围岩分级方法较慢且定性的影响因素较多，缺乏施工期隧道围岩智能快速分级方法，加之定量指标参数的采集、分析困难，导致施工期围岩分级主要是在隧道及地下工程现场通过人为观察进行判定，处在主观臆断、缺乏一定的科学性，也因此出现因围岩划分错误导致的灾害事故，加之定量指标参数的采集分析的困难，造成了生命财产损失。
借助现代科学技术不断提升围岩分级的快捷化、定量化、科学化，为隧道工程动态设计施工提供了依据和指导，也促使隧道围岩分级技术朝着快捷化和智能化方向发展。一般来说，通过深度学习可以快速准确地对岩石的状态、性质等要素进行判断，很大程度上提高了工程中的效率，同时也保证施工现场的安全性问题。在使用卷积神经网络对点云图像分析的情况下，可以快速地获取隧道掌子面的特征信息，相比于传统方法依赖人工的方式，利用计算机获取隧道掌子面信息处于领先地位，有着采集图像耗时短，处理信息方便等优点，如此一来，施工人员在隧道工作时间缩短，安全隐患降低许多，对现场施工人员非常有利。另外，通过凿岩台车在钻进过程中得到的工作参数也可以有效的反应地质的变化，基于钻进过程中产生的压力、振动等也会随着地质不同而变化，这对于围岩等级的预测有着重要的参考意义。岩体的形成过程中地质界面会不断改变和发展，然后形成自己的分布规律和规模大小，能够实时识别隧道掌子面的状态对于工程施工有着重要的作用。
隧道掌子面裂隙的分布状态种类很多，物理、力学性质也往往并不一致，闭合裂隙、微张裂隙、张开裂隙、宽张裂隙都是隧道掌子面裂隙的常见状态。由于钻进过程中钻具与岩体直接接触，钻具响应信息能反应岩体力学特征，针对提取隧道掌子面裂隙图像信息和凿岩台车钻进过程中的钻进参数等信息进行研究，利用隧道掌子面裂隙与围岩等级的相关性，可以实现围岩等级的更精准地判别，并且可以帮助灾害预警和提高工作效率，具有重要的意义。
综上，现有分级方法存在人工数据采集准确性低、识别效率低、推测出的围岩等级不精准、施工效率低等问题。
发明内容
本发明提出一种基于深度学习的隧道掌子面岩体智能快速区域分级方法，其目的在于解决现有分级方法存在人工数据采集准确性低、识别效率低、推测出的围岩等级不精准、施工效率低等问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法，步骤包括：
步骤(一)划分隧道掌子面区域；
步骤(二)凿岩台车定位，将凿岩台车固定在预设位置；
步骤(三)通过钻进过程获取钻进参数；
步骤(四)通过建立钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型，利用钻进参数求出岩石单轴抗压强度；
步骤(五)采用改进的BQ法将步骤(四)中的岩石单轴抗压强度代入BQ法模型，并通过Pearson线性相关系数计算公式得到BQ法修正模型；
步骤(六)将步骤(五)中的BQ法修正模型结合深度学习对隧道掌子面裂隙信息识别，进而对岩体进行智能快速区域分级。
进一步的，钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型为：
Figure BDA0003683423710000021
式中：σc为岩石单轴抗压强度，MPa；W为钻头上的轴压，N；Ω为转速，r/min；V为钻进速率，m/min；D为钻头直径，m；f为能量传递率；μ为钻头滑移摩擦系数。
进一步的，改进的BQ法具体步骤如下：
步骤(1)采集隧道掌子面裂隙图像，生成训练集，开始网络训练至卷积神经网络训练成熟；
步骤(2)将待测隧道掌子面裂隙化作点云图像；
步骤(3)点云图像预处理；
步骤(4)，基于步骤(1)已训练成熟的卷积神经网络对点云图像进行特征识别；
步骤(5)基于卷积神经网络的残差网络模块对点云图像二次处理，对识别到的隧道掌子面裂隙点云图像进行反卷积，将隧道掌子面裂隙点云图像变换成更清晰、特征明显的点云图像，再对清晰的点云图像进行识别，每进行一次迭代，对隧道掌子面裂隙点云图像识别的准确率进一步提高；
步骤(6)利用钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型，得到岩石单轴抗压强度，并应用到BQ法模型；
步骤(7)通过步骤(5)得到的识别结果，输出隧道掌子面裂隙种类信息，并通过Pearson线性相关系数计算公式得出隧道掌子面裂隙影响系数，并应用到BQ法修正模型，通过BQ法修正模型对BQ法模型进行修正。
进一步的，步骤(5)中卷积神经网络的残差网络模块步骤如下：
a.隧道掌子面裂隙的选点，经特征识别输出特征层；
b.将输出的特征层输入反卷积模块；
c.经过反卷积操作后，将输出的特征层加上起始特征层，得到最终输出特征层，通过多次循环迭代，直到输出结果符合实际要求。
进一步的，BQ法模型如下：
BQ＝90+3σc+250Kv
Kv＝(Vpm/Vpv)2
式中：σc为使用钻头获取的岩石单轴抗压强度；Vpm为岩体岩石的弹性纵波速度，km/s；Vpr为岩石的弹性纵波速度，km/s。
进一步的，Pearson线性相关系数计算公式如下：
Figure BDA0003683423710000031
式中：n是样本数量，Xi、Yi是变量X、Y对应的i点观测值，
Figure BDA0003683423710000033
是X的样本平均数，
Figure BDA0003683423710000032
是Y的样本平均数，r是相关系数。
进一步的，BQ法修正模型如下：
[BQ]1＝BQ-100(K1+K2+K3+r1+r2+r3+r4)
式中：K1为地下水影响修正系数；K2为主要软弱结构面产状影响修正系数；K3为初始应力状态影响修正系数，r1为闭合裂隙影响系数、r2为微张裂隙影响系数、r3为张开裂隙影响系数、r4为宽张裂隙影响系数。
本发明的有益效果：
本发明基于隧道掌子面点云图像信息的识别，利用设备拍摄隧道中的隧道掌子面图像，获取隧道掌子面点云图像，利用计算机生成隧道掌子面点云数据，通过算法对采集的点云图像进行处理，如图像增强、灰度化、锐化、去噪、RANSAC算法、Hough变换等操作，再通过卷积神经网络进行隧道掌子面点云图像的识别，通过识别隧道掌子面表面裂隙类型信息，如闭合裂隙、微张裂隙、张开裂隙、宽张裂隙，同时结合算法对识别效果进行优化，大大提高了裂隙识别率和识别效果。通过划分隧道掌子面区域，在区域内利用凿岩台车钻进过程中获取的强度参数，研究钻进过程中的响应并提取信息，例如钻头上的轴压、钻头的转速、钻进速率、钻头直径、能量传递率、钻头滑移摩擦系数等，结合隧道掌子面裂隙信息和凿岩台车钻进参数，利用钻进参数获得岩石强度，结合隧道掌子面裂隙与围岩等级的相关性，实现对隧道围岩等级的快速区域分级。
经过改进后的残差网络模块可以对隧道掌子面裂隙更精准、更符合实际情况的识别，极大提高了识别效率；通过综合隧道掌子面裂隙信息和钻进参数信息分析，可以智能、高效、精准的推测出围岩等级；可以有效克服人工数据采集准确性低的影响，很大程度上减少了人工采集数据的时间，提高了施工效率；通过获取到的信息和数据，可以对接下来的工程提供重要参考和指导，对隧道建设大有裨益。
附图说明
图1是本发明流程示意图。
图2是基于卷积神经网络的图像识别流程示意图。
图3是对点云图像预处理流程示意图。
图4是改进后的残差网络模块图。
图5是隧道掌子面区域划分简图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合附图，对本专利进行进一步的详细说明。
本发明将处理过后的点云图像利用卷积神经网络进行识别，利用softmax函数对卷积神经网络生成的数据进行计算，对每一张岩石图像的识别结果进行判断，得出(0,1)范围内为所检测的隧道掌子面裂隙符合目标实际情况的概率，进而对隧道掌子面裂隙进行准确的类别判断。通过包含改进后残差网络模块的YoloV3算法，基于已训练成熟的神经网络将隧道掌子面部分图像通过一系列不同的卷积层、线性整流层、池化层、全连接层、残差网络等模块进行特征识别，进而使隧道掌子面裂隙的图像识别更加精准、快速。
利用Pearson线性相关系数计算公式对不同裂隙与围岩分级指标分别计算，拟定不同裂隙的影响系数。具体包括闭合裂隙影响系数r1、微张裂隙影响系数r2、张开裂隙影响系数r3、宽张裂隙影响系数r4。根据区域内裂隙的种类和数量的不同，代入不同的裂隙影响系数到改进后的BQ法修正公式。
对隧道围岩地质条件的相关信息进行分析，岩石完整度(裂隙)、作用力、钻进效率和地质信息是主要参考数据，其次是钻头类型、钻头磨损程度有着间接相关性。通过对BQ法进行改进，替换了传统的人工方法获取岩石单轴抗压强度，利用凿岩台车钻进过程中的钻进参数与岩石单轴抗压强度的函数关系式快速获取。对BQ法的修正方面，本发明主要考虑了隧道掌子面裂隙的因素，在BQ法修正中加入裂隙影响系数，进而在围岩区域等级的识别中更加准确。
结合卷积神经网络识别点云图像产生的数据对最后的结果进行归纳总结，得出更为准确的结果并且通过分析得到的数据可以对后续隧道掌子面炮孔位置进行调整。综合隧道掌子面裂隙信息和凿岩台车钻进过程中的钻进参数，对围岩等级进行判定，可根据获取的参数及裂隙信息，指导后期爆破设计，使爆破效果更加符合预期，达到安全高效的目的。包括识别隧道掌子面围岩等级，可以预测出爆破中炸药的用量大小，通过预测隧道掌子面上的裂隙发展情况，可以选择合适的炮孔位置进行爆破，安全合理的利用爆破产生的能量，这对于施工方面有着极大的帮助。
如图1所示，本发明是一种隧道爆破中基于深度学习的隧道掌子面岩体智能快速区域分级方法，包括以下步骤：
步骤(一)划分隧道掌子面区域，将隧道掌子面划分为S1～S5，5个区域，在区域内选择若干钻进点位，为固定凿岩台车的预设位置，并将凿岩台车钻进的孔洞设为圆心，规定可以基本覆盖划分区域的范围内的半径大小。
步骤(二)凿岩台车定位，将凿岩台车固定在预设位置，使用凿岩台车对隧道掌子面钻取，可以分为冲击、推进、回转和冲洗过程。
步骤(三)通过钻进过程获取钻进参数；根据隧道掌子面的地质情况，选择合适的钻头，本发明选用了牙钻钻头，并通过钻进过程获取参数，如钻头上的轴压、钻头的转速、钻进速率、钻头直径、能量传递率、钻头滑移摩擦系数。
步骤(四)通过建立钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型，利用钻进参数求出岩石单轴抗压强度，通过建立钻进参数和岩石单轴抗压强度之间的函数关系，获得岩石单轴抗压强度的具体数据。
钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型为：
Figure BDA0003683423710000061
式中：σc为岩石单轴抗压强度，MPa；W为钻头上的轴压，N；Ω为转速，r/min；V为钻进速率，m/min；D为钻头直径，m；f为能量传递率；μ为钻头滑移摩擦系数。
步骤(五)采用改进的BQ法将步骤(四)中的岩石单轴抗压强度代入BQ法模型，并通过Pearson线性相关系数计算公式得到BQ法修正模型，利用Pearson线性相关系数计算公式对不同裂隙与围岩分级指标分别计算，拟定不同裂隙的影响系数，具体包括闭合裂隙影响系数r1、微张裂隙影响系数r2、张开裂隙影响系数r3、宽张裂隙影响系数r4。根据区域内裂隙的种类和数量的不同，代入不同的裂隙影响系数到改进后的BQ法修正公式。
改进的BQ法具体步骤如下：
步骤(1)采集隧道掌子面裂隙图像，生成训练集，开始网络训练至卷积神经网络训练成熟；
通过采集隧道掌子面裂隙图像，如包含闭合裂隙、微张裂隙、张开裂隙、宽张裂隙的图像，并且统一图像大小，控制每一张图像上出现裂隙的数量。通过积累大量的隧道掌子面裂隙图像素材，制作数据集，再对数据集进行处理，其次开始网络训练，将卷积神经网络训练成熟，通过对训练集进行识别，并且可以保证具有较高的识别准确率为止。
如图2所示，首先构建网络结构，输入卷积层、池化层和全连接层等的个数和大小，主要基于YoloV3算法。为了增加准确率，在残差网络Residual加入了辅助做法，并且通过加入反卷积，使识别结果更精准。卷积层主要是对图像特征进行增强，动态地提取图像特征，并减少噪音。如果输出的图像的尺寸为n×n，边缘用p个像素填充，卷积核尺寸是f×f，移动步长是s，则特征图尺寸为
Figure BDA0003683423710000071
进行卷积操作时，在权值共享的情况下需要训练的权值参数数量为f2个。
池化层主要是对提取到的特征信息进行降维，使特征图变小，简化计算的复杂程度。使用池化层不但可以提高速度，而且可以避免过拟合。池化操作使特征具有尺度不变性和一定的旋转不变性。常用的池化方法有最大池化、随机池化和平均池化。
全连接层主要是将多维的图像数据进行压缩扁平化。首先把所得特征图拼接处理，获得一维特征，其次对其加权求和，最后通过激活函数响应。
卷积运算指滤波器按一定的步幅进行计算，指滤波器中的数字和输入图像对应的数字相乘的和。其定义如下：
s(t)＝(x×w)(t) (10)
设t为整点时刻，离散时刻的卷积运算公式定义为：
Figure BDA0003683423710000072
第一个参数x通常为输入第二个参数w为核函数，输出结果叫做特征映射。
卷积神经网络使用Softmax作为输出函数，当它作用于分类时，其输出的数据结果位于区间(0,1)之间，这可以看做某一类别对应真实情况的概率。Softmax的输出函数可表示为：
Figure BDA0003683423710000073
式中：yk表示第k个神经元的输出信号；ak表示第k个神经元的输入信号；i表示第i个神经元的输入信号；n表示输入神经元的总数量。其中每次计算都使用激活函数Relu进行激活，当Relu函数的输入大于0时，直接输入该值；当Relu函数的输入小于0时，则输出为0。
其中主干特征提取网络为Darknet53，它具有两个重要特点：
(1)Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual，残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3×3、步长为2的卷积，该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高，此时我们可以获得一个特征层。之后我们再对该特征层进行一次1×1的卷积和一次3×3的卷积，并把这个结果加上特征层，此时便构成了残差结构。
(2)Darknet53的每一个卷积部分使用了特有的DarknetConv2D结构，每一次卷积的时候进行正则化，完成卷积后进行BatchNormalization标准化与LeakyReLU。普通的ReLU是将所有的负值都设为零，LeakyReLU则是给所有负值赋予一个非零斜率。
以数学的方式我们可以表示为：
Figure BDA0003683423710000081
局部感受野、权值共享、最大池采样是卷积神经网络(CNN)的三个关键特点，这三个特点结合起来使卷积神经网络对图像识别具有几何失真的不变性的特点。局部感受野是每层网络通过局部感受野连接神经元；权值共享是指卷积层中每个卷积核都反复作用在感受野中对图像进行操作；最大池采样是对卷积特征进行降维操作。
CNN的训练方法如下，包括两个步骤：
步骤1)工作信号正向传播
取出一个样本(Xp，Yp)其中Xp为输入，Yp为理想输出，然后将Xp输入网络；计算出实际输出Op。
这个阶段信号由输入层经过变换到达输出层，完成训练后在运作时也是重复第一步的过程。这个阶段实际上是网络进行计算操作，公式如下：
Op＝Fn(...F2(F1(XpW(1))W(2))...W(n)) (14)
步骤2)误差信号反向传播
计算出Op和Yp的误差，用误差反向传播的方式来逐层修改权值矩阵使误差减小，直到误差不下降。CNN的网络总误差E和第p个样本的误差Ep定义如下：
E＝ΣEp (15)
Figure BDA0003683423710000091
步骤(2)将待测隧道掌子面裂隙化作点云图像；
步骤(3)点云图像预处理；
通过设备获取隧道掌子面裂隙点云图像，包括对图像进行灰度化、锐化、去噪、图像增强、RANSAC算法、Hough变换等操作。
具体如下：如图3所示，为基于三维点云的数据获取图。首先利用设备对隧道隧道掌子面进行扫描，获取三维点云图像。然后进行点云数据的预处理，包括以下几个步骤：
首先进行灰度化操作，通常得到的图像是彩色图像，由于色彩和阳光等干扰，容易产生多余的信息干扰，在很多图像处理的算法中，都是将图像进行灰度化，再以灰度化的图像进行算法的设计和改进。可根据公式计算：
Gray＝0.30×R+0.59×G+0.11×B (17)
在裂隙图像采集的过程中，由于各种因素会存在裂隙模糊的情况，这种情况会影响裂隙的识别效果，进一步对后续参数的输出影响准确性，因此，通常采用图像锐化的方法，图像锐化是一种补偿图像的轮廓的数学计算方法，目的在于增强图像的边缘，获取更清晰的图像。采用卷积算法实现这个过程，首先设置奇数维度的矩阵作为模板，使得所有像素点分别与模板上的元素对应相乘，将所得数据之和赋予区域中心点，计算公式如下：
Figure BDA0003683423710000092
Figure BDA0003683423710000093
常用的图像锐化处理模板如下，通常采用以下3×3模板。
Figure BDA0003683423710000101
由于中值滤波对噪声处理效果良好且能保持良好的画面清晰度，所以选用中值滤波对图像进行去噪处理。
中值滤波的基本原理是将数字图像中的每一点的像素值用其领域各点的中值代替，利用一个领域大小为3×3或者更大的窗口完成。这样生成的像素值更接近实际情况，其计算公式为：
Y(x,y)＝Med{y(s,t)|(s,t)∈Sxy} (19)
选用直方图均衡化对图像效果进行增强，改善视觉效果。直方图均衡化实际上是将图像的灰度值范围进行扩充，通过一定计算将图像较为集中的灰度级转变为更为分散的状态，从而达到图像增强的作用。综合各种实际条件，采用直方图均衡化对隧道掌子面图像进行处理是较合适的。灰度统计直方图函数如下：
Figure BDA0003683423710000102
式中：ps(sk)代表原始图像中第k个灰度级的出现概率，nk是灰度为sk的像素个数，n是图像中总的像素个数，0代表黑色，L-1代表白色。
将裂隙分为条带状裂隙和不规则状裂隙进行识别。由于隧道掌子面上的裂隙多种多样，只能选择较为重要的裂隙进行分析，这些裂隙的地方往往是最容易发生事故的地方，容易被发现，这类裂缝一般都成组出现，角度统一。条带状裂隙大多数是由岩体结构中的夹层和裂缝组成，裂缝颜色呈土黄色，横向生长成组出现。不规则裂隙是指无法用统一的标准来描述的裂隙。这种裂隙数量庞大但真正要提取的不多，需要提取的是面积较大且较深的裂隙。
通过RANSAC算法对隧道掌子面的结构进行简化、增强，分割的效果根据设定的具体阈值来确定。基于RANSAC算法的分割过程为：
(1)给定原始点云P，最小采样集大小为m，从p中随机抽取包含m个点的P的子集P`初始化模型M。
(2)遍历余集R＝P-P`中的所有点与模型M误差，将小于某一设定的阈值的点同P`一起构成P*，P*认为是模型M的有效集。
如P*中的点个数达到指定的阈值N，就可以认为M为正确的模型，重新执行步骤1和2。
完成指定采样次数MAX后，如果没有找到正确的模型则算法失败，否则选择有效集最大的模型。
采用Hough变换对图像的特征进行提取，本发明主要用于识别隧道掌子面缝隙。Hough变换的基本思想就是利用点线的对偶性，即图像空间共线的点对应在参数空间里相交的线。在参数空间中相交与同一个点的所有直线或曲线在图像空间里都有共线的点与之对应。
在图像空间XY中，所有共线的点(x,y)都可以用直线方程描述为：
y＝mx+c (21)
其中m为直线的斜率，c为截距，同时上述公式也可以改写为：
c＝-xm+y (22)
上述公式可以看做是参数空间M-C中的一条直线方程，其中直线的斜率为x，截距为y。比较以上公式，图像空间中的一点(x,y)对应参数空间中的一条直线，而图像空间中的一条直线又是由参数空间的一个点(m,c)来决定的。
本发明结合卷积神经网络和三维点云产生数据的结果进行分析，将二维特征过度到三维特征，既能解决三维点云旋转后造成的识别结果不稳定，又进一步的提高了卷积神经网络在识别二维图像的基础上的准确度，也体现的卷积对点云数据处理的鲁棒性。
步骤(4)，基于步骤(1)已训练成熟的卷积神经网络对点云图像进行特征识别；
本发明结合卷积神经网络和三维点云产生数据的结果进行分析，将二维特征过度到三维特征，既能解决三维点云旋转后造成的识别结果不稳定，又进一步的提高了卷积神经网络在识别二维图像的基础上的准确度，也体现的卷积对点云数据处理的鲁棒性。
具体结合卷积神经网络识别点云图像的方法有如下优点：利用卷积神经网络识别点云图像数据具有准确、高效等特点的情况下，可对点云图像进行多方位、多角度的特征识别，相比利用卷积神经网络识别二维图像，通过识别三维图像可以得到更加精准的识别结果。
通过设备扫描隧道，获取大量的点云数据，通过对点云图像的预处理，得到简化后的点云数据图像，具体反应了被扫描物质的特征，对隧道掌子面裂隙后续可能存在的裂隙发展方向进行预测，利用算法对隧道掌子面裂隙进行预测后显示在计算机上。
步骤(5)点云图像二次处理，对识别到的隧道掌子面裂隙点云图像进行反卷积，将隧道掌子面裂隙点云图像变换成更清晰、特征明显的点云图像，再对清晰的点云图像进行识别，每进行一次迭代，对隧道掌子面裂隙点云图像识别的准确率进一步提高；
如图4所示，在使用卷积神经网络对点云图像直接识别的基础上，为了增加准确率，在残差网络Residual加入了如下的辅助做法，并且通过加入反卷积，对点云图像进行二次处理，对识别到的隧道掌子面裂隙点云图像进行反卷积，将隧道掌子面裂隙点云图像变换成更清晰、特征明显的点云图像，再对清晰的点云图像进行识别，每进行一次迭代，对隧道掌子面裂隙点云图像识别的准确率进一步提高，识别结果更精准，具体步骤如下：
a.隧道掌子面裂隙的选点，经特征识别输出特征层；
采取最远点法采集隧道掌子面裂隙特征，随机选择初始点，选择离初始点距离最远的点加入起点，直到迭代出隧道掌子面裂隙横向最大距离和纵向最大距离。
以横向和纵向最大距离的线的交点为中心，进而将隧道掌子面裂隙分为四个区域，选取一个区域，以交点为中心点，选取区域内离中心点的最短距离点，于是一个区域内的选点完成。
再对其他三个区域采用相同的做法，利用最近点法得到满足要求的点，至此一个隧道掌子面缝隙的选点完成，再对其进行特征识别，以上述横向纵向最大距离的交点为中心进行特征识别。对裂隙较细且呈现出弧度的直接选取裂隙的两端为起点，裂隙的中间区域为中心点。
b.将输出的特征层输入反卷积模块；
将输出的特征层输入反卷积模块，采用一个3×3的反卷积层，对输入图像恢复特征图像素。通过一个3×3、步长为2的卷积层，将点云图像的宽和高进行压缩，此时我们可以获得一个特征层，在经过Relu函数输出结果，当Relu函数的输入大于0时，直接输入该值；当Relu函数的输入小于0时，则输出为0。
再对上述输出的特征层进行一次1×1的卷积和一次3×3的卷积，再经过一次Relu函数输出结果。
相比于上采样的方法，反卷积不仅是临近像素的填充，还多了一步参数学习的过程，在增大分辨率的同时，可以得到更充分的特征信息。进而通过对隧道掌子面裂隙的反卷积处理，得到更清晰的隧道掌子面裂隙图像。
c.经过反卷积操作后，将输出的特征层加上起始特征层，得到最终输出特征层，通过多次循环迭代，直到输出结果符合实际要求。
通过大量收集爆破后隧道掌子面裂隙的数据，包括裂隙数量、裂隙种类和裂隙分布情况，在一次BQ法进行围岩分级后，实时采集隧道掌子面裂隙数据，可通过上述深度学习识别完成。
步骤(6)利用钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型，得到岩石单轴抗压强度，并应用到BQ法模型；
如图5所示，为隧道掌子面区域划分简图，主要描述了通过凿岩台车获取钻进参数，并得到岩石单轴抗压强度，再利用隧道掌子面裂隙与围岩等级的相关性，对BQ法围岩分级进行修正，进而对围岩区域分级。
利用钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型，得到岩石单轴抗压强度，并应用到BQ法模型。首先根据BQ法围岩基本质量指标BQ的计算，是根据定量指标的岩石单轴抗压强度Rc和岩体完整性系数Kv，按下列公式计算：
BQ＝90+3Rc+250Kv (23)
应用时如果Rc＞90Kv+30时，应以Rc＝90Kv+30代入计算BQ，如果Kv＞0.04Rc+0.4时，应以Kv＝0.04Rc+0.4代入计算BQ。
Rc采用钻进参数与岩石单轴抗压强度的公式计算，公式如下：
Figure BDA0003683423710000131
式中：σc为岩石单轴抗压强度，MPa；W为钻头上的轴压，N；Ω为转速，r/min；V为钻进速率，m/min；D为钻头直径，m；f为能量传递率；μ为钻头滑移摩擦系数。
其中改进后的BQ法公式如下：
BQ＝90+3σc+250Kv (25)
围岩完整系数Kv值一般采用围岩的弹性波测试值计算：
Kv＝(Vpm/Vpv)2 (26)
式中：Vpm为岩体岩石的弹性纵波速度，km/s；Vpr为岩石的弹性纵波速度，km/s。
步骤(7)通过识别结果，输出隧道掌子面裂隙种类信息，并通过Pearson线性相关系数计算公式得出隧道掌子面裂隙影响系数，并应用到BQ法修正模型；
考虑到地下水、不利结构、地应力状态对围岩的状态影响，对BQ值按下式进行修正：
[BQ]＝BQ-100(K1+K2+K3) (27)
式中：K1为地下水影响修正系数；K2为主要软弱结构面产状影响修正系数；K3为初始应力状态影响修正系数。
采用Pearson线性相关系数计算公式计算隧道掌子面裂隙和围岩分级指标的相关系数，Pearson线性相关系数计算公式如下：
Figure BDA0003683423710000141
式中：n是样本数量，Xi、Yi是变量X、Y对应的i点观测值，
Figure BDA0003683423710000142
是X的样本平均数，
Figure BDA0003683423710000143
是Y的样本平均数。计算得到的相关系数r，其正负代表两个变量具有正相关性或者负相关性，大小在(0,1)之间，一般任务r值大于0.3时具有相关性，数值越大，表示相关性越强。
通过上述公式计算得出，闭合裂隙、微张裂隙、张开裂隙、宽张裂隙对围岩分级的影响程度，于是得出闭合裂隙影响系数r1、微张裂隙影响系数r2、张开裂隙影响系数r3、宽张裂隙影响系数r4。
将影响系数应用到围岩分级当中，将隧道掌子面大致划分为S1～S5，5个区域，在划分区域内选择多个钻进点位作为圆心，规定可以基本覆盖划分区域的半径R大小，可视实际情况对范围进行调整。识别半径R范围内的裂隙种类，具体分为闭合裂隙、微张裂隙、张开裂隙、宽张裂隙，根据拟定的影响系数r1、r2、r3、r4，对每个划分半径区域内的围岩等级划分进行修正，具体公式如下：
[BQ]1＝BQ-100(K1+K2+K3+r1+r2+r3+r4) (29)
式中：K1为地下水影响修正系数；K2为主要软弱结构面产状影响修正系数；K3为初始应力状态影响修正系数，r1为闭合裂隙影响系数、r2为微张裂隙影响系数、r3为张开裂隙影响系数、r4为宽张裂隙影响系数。
步骤(六)将步骤(五)中的BQ法修正模型结合深度学习对隧道掌子面裂隙信息识别，通过BQ法模型得出的BQ值，应用到BQ法修正模型，得到修正后的BQ值,进而对岩体进行智能快速区域分级。
通过BQ法模型得出的BQ值，应用到BQ法修正模型，得到修正后的BQ值，即完成围岩分级。通过对隧道掌子面划分区域并且针对区域内的不同裂隙对围岩等级的影响程度，对围岩等级进行区域划分，通过使用修正后的BQ法公式，进而对掌子面岩体进行区域分级，具有准确性高，容易操作等优点。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (7)

1.一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法，其特征在于：步骤包括：
步骤(一)划分隧道掌子面区域；
步骤(二)凿岩台车定位，将凿岩台车固定在预设位置；
步骤(三)通过钻进过程获取钻进参数；
步骤(四)通过建立钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型，利用钻进参数求出岩石单轴抗压强度；
步骤(五)采用改进的BQ法将步骤(四)中的岩石单轴抗压强度代入BQ法模型，并通过Pearson线性相关系数计算公式得到BQ法修正模型；
步骤(六)将步骤(五)中的BQ法修正模型结合深度学习对隧道掌子面裂隙信息识别，进而对岩体进行智能快速区域分级。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法，其特征在于：钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型为：
Figure FDA0003683423700000011
式中：σc为岩石单轴抗压强度，MPa；W为钻头上的轴压，N；Ω为转速，r/min；V为钻进速率，m/min；D为钻头直径，m；f为能量传递率；μ为钻头滑移摩擦系数。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法，其特征在于：改进的BQ法具体步骤如下：
步骤(1)采集隧道掌子面裂隙图像，生成训练集，开始网络训练至卷积神经网络训练成熟；
步骤(2)将待测隧道掌子面裂隙化作点云图像；
步骤(3)点云图像预处理；
步骤(4)，基于步骤(1)已训练成熟的卷积神经网络对点云图像进行特征识别；
步骤(5)基于卷积神经网络的残差网络模块对点云图像二次处理，对识别到的隧道掌子面裂隙点云图像进行反卷积，将隧道掌子面裂隙点云图像变换成更清晰、特征明显的点云图像，再对清晰的点云图像进行识别，每进行一次迭代，对隧道掌子面裂隙点云图像识别的准确率进一步提高；
步骤(6)利用钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型，得到岩石单轴抗压强度，并应用到BQ法模型；
步骤(7)通过步骤(5)得到的识别结果，输出隧道掌子面裂隙种类信息，并通过Pearson线性相关系数计算公式得出隧道掌子面裂隙影响系数，并应用到BQ法修正模型，通过BQ法修正模型对BQ法模型进行修正。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法，其特征在于：步骤(5)中卷积神经网络的残差网络模块步骤如下：
a.隧道掌子面裂隙的选点，经特征识别输出特征层；
b.将输出的特征层输入反卷积模块；
c.经过反卷积操作后，将输出的特征层加上起始特征层，得到最终输出特征层，通过多次循环迭代，直到输出结果符合实际要求。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法，其特征在于：BQ法模型如下：
BQ＝90+3σc+250Kv
Kv＝(Vpm/Vpv)2
式中：σc为使用钻头获取的岩石单轴抗压强度；Vpm为岩体岩石的弹性纵波速度，km/s；Vpr为岩石的弹性纵波速度，km/s。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法，其特征在于：Pearson线性相关系数计算公式如下：
Figure FDA0003683423700000021
式中：n是样本数量，Xi、Yi是变量X、Y对应的i点观测值，
Figure FDA0003683423700000022
是X的样本平均数，
Figure FDA0003683423700000023
是Y的样本平均数，r是相关系数。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法，其特征在于：BQ法修正模型如下：
[BQ]1＝BQ-100(K1+K2+K3+r1+r2+r3+r4)
式中：K1为地下水影响修正系数；K2为主要软弱结构面产状影响修正系数；K3为初始应力状态影响修正系数，r1为闭合裂隙影响系数、r2为微张裂隙影响系数、r3为张开裂隙影响系数、r4为宽张裂隙影响系数。
CN202210644217.0A 2022-06-08 2022-06-08 一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法 Pending CN114972384A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210644217.0A CN114972384A (zh) 2022-06-08 2022-06-08 一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210644217.0A CN114972384A (zh) 2022-06-08 2022-06-08 一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114972384A true CN114972384A (zh) 2022-08-30

Family

ID=82962338

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210644217.0A Pending CN114972384A (zh) 2022-06-08 2022-06-08 一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114972384A (zh)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115546113A (zh) * 2022-09-15 2022-12-30 山东大学 掌子面裂隙图像与前方三维结构参数预测方法及系统
CN116123955A (zh) * 2023-03-03 2023-05-16 沈阳工业大学 基于地质体智能感知的隧道动态爆破设备、系统及方法
CN116306031A (zh) * 2023-05-17 2023-06-23 安徽数智建造研究院有限公司 一种基于大数据自动采集的隧道大机监测分析方法
CN116485225A (zh) * 2023-03-15 2023-07-25 西南交通大学 基于钻进参数的施工阶段围岩bq值自动获取方法及系统
CN117112999A (zh) * 2023-07-24 2023-11-24 西南交通大学 基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法及装置
CN117152344A (zh) * 2023-06-28 2023-12-01 西南交通大学 基于照片重建点云的隧道围岩结构面解析方法及系统
CN117292148A (zh) * 2023-11-27 2023-12-26 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 一种基于定向钻探及测试数据的隧道围岩级别评估方法
CN117290928A (zh) * 2023-09-25 2023-12-26 西南交通大学 基于随钻参数的隧道围岩力学参数的反演方法及装置
CN117808794A (zh) * 2024-01-22 2024-04-02 西南石油大学 基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法及系统
CN117854060A (zh) * 2024-03-07 2024-04-09 山东大学 基于深度学习的隧道岩体面状裂隙识别方法及系统
CN117973044A (zh) * 2024-02-04 2024-05-03 中南大学 一种隧道智能爆破设计方法及激光定位设备
CN118196200A (zh) * 2024-05-17 2024-06-14 中南大学 基于三维激光点云的隧道爆破残孔检测方法、介质及设备
US12037908B1 (en) 2023-05-17 2024-07-16 China Tiesiju Civil Engineering Group Co., Ltd. Method for monitoring and analyzing large tunnel machines based on automatic collection of big data

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115546113A (zh) * 2022-09-15 2022-12-30 山东大学 掌子面裂隙图像与前方三维结构参数预测方法及系统
CN116123955A (zh) * 2023-03-03 2023-05-16 沈阳工业大学 基于地质体智能感知的隧道动态爆破设备、系统及方法
CN116485225A (zh) * 2023-03-15 2023-07-25 西南交通大学 基于钻进参数的施工阶段围岩bq值自动获取方法及系统
CN116485225B (zh) * 2023-03-15 2023-11-10 西南交通大学 基于钻进参数的施工阶段围岩bq值自动获取方法及系统
CN116306031A (zh) * 2023-05-17 2023-06-23 安徽数智建造研究院有限公司 一种基于大数据自动采集的隧道大机监测分析方法
CN116306031B (zh) * 2023-05-17 2023-08-04 安徽数智建造研究院有限公司 一种基于大数据自动采集的隧道大机监测分析方法
US12037908B1 (en) 2023-05-17 2024-07-16 China Tiesiju Civil Engineering Group Co., Ltd. Method for monitoring and analyzing large tunnel machines based on automatic collection of big data
CN117152344B (zh) * 2023-06-28 2024-05-24 西南交通大学 基于照片重建点云的隧道围岩结构面解析方法及系统
CN117152344A (zh) * 2023-06-28 2023-12-01 西南交通大学 基于照片重建点云的隧道围岩结构面解析方法及系统
CN117112999A (zh) * 2023-07-24 2023-11-24 西南交通大学 基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法及装置
CN117112999B (zh) * 2023-07-24 2024-03-29 西南交通大学 基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法及装置
CN117290928A (zh) * 2023-09-25 2023-12-26 西南交通大学 基于随钻参数的隧道围岩力学参数的反演方法及装置
CN117292148A (zh) * 2023-11-27 2023-12-26 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 一种基于定向钻探及测试数据的隧道围岩级别评估方法
CN117292148B (zh) * 2023-11-27 2024-02-09 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 一种基于定向钻探及测试数据的隧道围岩级别评估方法
CN117808794A (zh) * 2024-01-22 2024-04-02 西南石油大学 基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法及系统
CN117973044A (zh) * 2024-02-04 2024-05-03 中南大学 一种隧道智能爆破设计方法及激光定位设备
CN117854060A (zh) * 2024-03-07 2024-04-09 山东大学 基于深度学习的隧道岩体面状裂隙识别方法及系统
CN117854060B (zh) * 2024-03-07 2024-05-03 山东大学 基于深度学习的隧道岩体面状裂隙识别方法及系统
CN118196200A (zh) * 2024-05-17 2024-06-14 中南大学 基于三维激光点云的隧道爆破残孔检测方法、介质及设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114972384A (zh) 一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法
CN109635461B (zh) 一种应用随钻参数来自动识别围岩级别的方法和系统
CN109709603B (zh) 地震层位识别与追踪方法、系统
CN110969088B (zh) 一种基于显著性检测与深度孪生神经网络的遥感影像变化检测方法
CN114693615A (zh) 一种基于域适应的深度学习混凝土桥梁裂缝实时检测方法
WO2020125682A1 (zh) 一种应用随钻数据计算岩石强度的方法和系统
CN113343563B (zh) 基于样本自动选择与地表形变速率的滑坡易发性评价方法
Byun et al. A deep convolutional neural network for rock fracture image segmentation
CN113792685B (zh) 一种基于多尺度卷积神经网络的微地震事件检测方法
CN116168295B (zh) 一种岩性遥感智能解译模型建立方法及解译方法
CN112861912A (zh) 一种基于深度学习的抽油机井复杂工况示功图识别方法及系统
CN113703045A (zh) 一种基于轻量级网络的地震相识别方法
CN117292148B (zh) 一种基于定向钻探及测试数据的隧道围岩级别评估方法
CN116256803B (zh) 一种融合开采信息与地质信息的煤矿微震区域定位方法
CN116403093B (zh) 一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法及装置
CN116403124A (zh) 一种基于DResNet-PointNet的三维点云围岩的结构面智能识别方法
CN115184998A (zh) 一种基于改进U-net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法
CN115880505B (zh) 一种目标边缘检测神经网络的低序级断层智能识别方法
CN117172360A (zh) 一种基于mlp和高效pso的钻井机械钻速优化方法、系统、设备及介质
CN116109813A (zh) 一种钻锚孔识别方法、系统、电子设备及介质
CN110552693A (zh) 一种基于深度神经网络的感应测井曲线的层界面识别方法
Zheng et al. A Lithology Recognition Network Based on Attention and Feature Brownian Distance Covariance
CN113836617A (zh) 基于时间序列模型的掘进面前方裂隙类比预测方法及系统
CN113627640A (zh) 一种针对缝洞型油藏油气井的产能试井预测方法及系统
Yarong Detection and Analysis of Engineering Quality of Mine Oil and Gas Reservoir based on Computer Image Analysis Technology

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination